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Mapa de códigos postales con R. Aunque el mapa es lo de menos

Entrada para facilitar la realización de mapas de códigos postales de España con R. Todo parte del trabajo de Íñigo Flores al que ya mencionamos en otra entrada. Íñigo descargó de Cartociudad y recopiló los objetos shape file para realizar estos gráficos y los subió a su repositorio, están desactualizados pero puede ser suficiente para la realización de mapas de códigos postales. Íñigo subió en formato .zip todos los archivos necesarios provincia a provincia como lo tenía Cartociudad. Podemos clonarnos el repositorio o leer directamente de github, en cualquier caso necesitamos una función en R que nos permita leer archivos comprimidos en formato zip y cuando lea el zip seleccionar que expresamente lea el archivo shp que contiene el spatial data.

Función para la lectura de archivos comprimidos zip con R

library(maptools)

leer.zip <- function(archivozip) {
  zipdir <- tempfile()
  dir.create(zipdir)

  unzip(archivozip, exdir=zipdir)
  
  archivo <- list.files(zipdir)
   
  archivo <- archivo[grepl("shp",archivo)>0]
  archivo <- paste(zipdir, archivo, sep="/")
  readShapeSpatial(archivo)
} 

Esta función leer.zip permite leer archivos zip, guardarlos en un directorio temporal y posteriormente sólo lee aquel archivo extraído que en su nombre contenga el texto “shp”. Función interesante que modificada ligeramente os permitirá descomprimir cualquier archivo y leer el elemento que deseáis, además de un buen ejemplo de uso de unzip. En este punto, como comentamos antes, podemos leer directamente de github con R.

Leer archivo zip de github con R

url <- 'https://github.com/inigoflores/ds-codigos-postales/raw/master/archive/42605-NAVARRA.zip'

tf = tempfile(tmpdir=tempdir(), fileext=".zip")
download.file(url, tf)
navarra <- leer.zip(tf)

Creamos un temporal para descargarnos el zip pero es necesario especificar la extensión. Descargamos de la url correspondiente el archivo con los elementos comprimidos y el objeto navarra será el resultado de la lectura del shapefile con los códigos postales de Navarra. La otra forma es clonar el repositorio y acceder directamente al directorio:

navarra <- leer.zip('C:\\temp\\personales\\wordpress\\ds-codigos-postales-master\\archive\\42605-NAVARRA.zip')

Otro de los motivos de esta entrada es mostraros como podemos realizar mapas de modo rápido con la librería tmap.

Ejemplo de mapa quick & dirty con R

library(tmap)

navarra <- leer.zip('C:\\temp\\personales\\wordpress\\ds-codigos-postales-master\\archive\\42605-NAVARRA.zip')
navarra@data$dato <- rpois(nrow(navarra@data),2)
qtm(shp = navarra, fill = "dato", fill.palette = "Blues")

La función qtm se traduce como -Quick thematic plot- y quick es muy quick. El mejor balance entre rápido y sencillo que hay (bajo mi punto de vista). En el ejemplo se pinta un dato aleatorio pero podéis hacer una left join con vuestros datos (que me conozco a algunos). Y si queremos crear un objeto con cada uno de los elementos que preparó Íñigo podemos hacer.

Lectura de archivos y creación de data frame mediante un bucle que lee otro data frame

trabajo <- 'C:/temp/personales/wordpress/ds-codigos-postales-master/archive/'
provincias <- list.files(trabajo)
provincias <- data.frame(archivo=provincias)
provincias$nombre <- substr(provincias$archivo,regexpr("-",provincias$archivo)+1,length(provincias$archivo))
provincias$nombre <- gsub('.zip','',provincias$nombre)

for (i in 1:nrow(provincias) ){
  instruccion <- paste0(provincias$nombre[i],' <- leer.zip("',trabajo,provincias$archivo[i],'")')
  eval(parse(text=instruccion))
}

Código rudimentario que crea un data frame a partir de los archivos de un directorio de trabajo, los archivos son los .zip que nos clonamos de github y con ellos vamos a crear 52 data frame para cada una de las provincias. El nombre de los archivos es XXXX-provincia.zip por eso tenemos que usar algunas funciones de texto para obtener el nombre de la provincia como regexpr que nos permite encontrar la primera posición en la se encuentra un patrón dentro de un texto, por otro lado gsub nos sirve para sustituir un patrón de texto por otro. Así leemos desde el – y posteriormente tenemos que eliminar el .zip para tener el nombre de cada provincia. Y por último un clásico en mis programas de R herencia de los tiempos en los que trabajaba con macros en SAS, tengo que recorrer ese data frame con los elementos del directorio y el nombre del objeto será una columna del data frame y el archivo a leer otra columna, para evaluar un texto el mítico eval ( parse ( text = nunca me falla, habrá formas más elegantes pero esta son dos líneas. Siempre hay que poner talento en la construcción de la instrucción y acordarse de cerrar paréntesis y demás. Ejecutando eso tendríamos un objeto para cada provincia, si queremos toda España.

Creación de un mapa de España por códigos postales

trabajo <- 'C:/temp/personales/wordpress/ds-codigos-postales-master/archive/'
provincias <- list.files(trabajo)
provincias <- data.frame(archivo=provincias)
provincias$nombre <- substr(provincias$archivo,regexpr("-",provincias$archivo)+1,length(provincias$archivo))
provincias$nombre <- gsub('.zip','',provincias$nombre)

for (i in 1:nrow(provincias) ){
  instruccion <- paste0('borrar <- leer.zip("',trabajo,provincias$archivo[i],'")')
  eval(parse(text=instruccion))
  if (i == 1) {espania <- borrar}
  espania <- rbind(espania,borrar)
  remove(borrar)
}

plot(espania)

Otro bucle con la marca de la casa pero que funciona perfectamente, leemos uno a uno cada zip con las provincias y con rbind podemos unir los objetos spatial para poder pintar el mapa de España y cuidado que esto si genera un objeto de casi 120 MB. Podéis manejar los objetos spatial data y así reducir su tamaño, así como idea por si pongo el código en el repositorio.

El caso es que ya sabéis como hacer un mapa de España de códigos postales con R, incluso si sois avezados podéis guardar el objeto final resultante y utilizarlo con QGIS u otra herramienta que uséis para hacer mapas. Además esta entrada es todo un compendio de malas prácticas en programación con R que funcionan a las mil maravillas, desde leer archivos zip con R, seleccionar el que deseamos a funciones de texto para extraer con condiciones, ejemplo de gráfico de mapa rápido con tmap y un bucle que lee un data frame y genera objetos con él.

Guardar objeto de R como shapefile (shp)

 writeSpatialShape(espania, "C:/temp/personales/wordpress/espania.shp")

Por último podemos guardar el objeto resultante de R para usarlo directamente con QGIS, se generan todos los archivos necesarios, el shp, el dbf y el otro.

Mapas municipales de Argentina con R

Municipios Buenos Aires

En respuesta a un lector del blog he elaborado de forma rápida una nueva entrada que nos permite realizar mapas por municipalidades para Argentina, ya hay entradas similares pero está bien que este mapa tenga su propia entrada para facilitar las búsquedas. El ejemplo es rápido y es probable que el código tenga algún fallo o error, si es así lo comentáis y lo solvento. Como es habitual nos dirigimos a la web del proyecto Global Administrative Areas (http://www.gadm.org/country) y nos descargamos el mapa de Argentina por municipios que es el nivel 2, una vez descargado pocas líneas de R:
[sourcecode language=”r”]library(sp)
library(RColorBrewer)

ub_argentina="C:\\mapas\\ARG_adm2.rds"

argentina = readRDS(ub_argentina)
b.aires = argentina[argentina$NAME_1=="Buenos Aires",]

aleatorio = rpois(length(unique(b.aires$NAME_2)),3)
b.aires@data=data.frame(aleatorio)
spplot(b.aires,col.regions=brewer.pal(5, "Blues"))
[/sourcecode]
Leemos el mapa entero y hacemos un subconjunto de datos sólo con los municipios de Buenos Aires, pintamos unos datos aleatorios con la función spplot y con la librería RColorBrewer podemos dar un formato más elegante a nuestro mapa. Saludos.

El #brexit con #rstats o como mover spatial data con R

bye_england

Animación con R para ilustrar el uso de la función de maptools elide de código “insultantemente” sencillo:

library(maptools)
library(animation)

#Mapa descargado de:
#http://www.arcgis.com/home/item.html?id=6d611f8d87d54227b494d4c3becef6a0

ub_shp = "/Users/raulvaquerizo/Desktop/R/mapas/world/MyEurope.shp"
europa = readShapeSpatial(ub_shp)
plot(europa)

europa_sin_uk = europa[europa$FIPS_CNTRY != "UK",]
uk = europa[europa$FIPS_CNTRY == "UK",]

saveGIF(
for (i in seq(0,5,by=0.1)){
plot(europa_sin_uk)
uk = elide(uk,shift=c(-i,1))
plot(uk,add=TRUE)},
interval=.3,
movie.name="/Users/raulvaquerizo/Desktop/R/animaciones/brexit/bye_england.gif")>

Nos descargamos el mapa del link que os pongo y poco más que leer el shape con readShapeSpatial y crear dos objetos uno con Europa sin la isla y otro con la isla, elide nos permite desplazar un objeto de spatial data dentro del gráfico y lo metemos en un bucle y bye England. Ahora el que me mueva las Canarias en un shape file con más de 2 líneas de código me paga una cervecita. Saludos.

Mapas municipales de España en R, con la ayuda de Excel

municipios extremadura R 1

El escribir sobre el BDT de Madrid me ha hecho recordar mi trabajo con statial data de R. Los mapas de spatial data los podemos obtener de forma gratuita de http://www.gadm.org/country y en este caso vamos a descargarnos para España un SpatialPolygonsDataFrame específico para R de nivel 4 que está a nivel municipal (repito nivel todas las veces necesarias), el archivo que os debéis descargar se llamará ESP_adm4.RData. Si buscáis un poco en google encontraréis documentación acerca de este tipo de archivos de R y veréis que se pueden hacer maravillas. En este caso quiero hacer un ejemplo lo más sencillo posible, muy artesanal y casero. Con un poco de imaginación podréis complicarlo o incluso hacer una herramienta en Excel que hiciera mapas con R Seguir leyendo Mapas municipales de España en R, con la ayuda de Excel

Mapas con spatial data de R

colombia13.jpgespania1.jpgmexico1.jpg

Vamos a hacer mapas de México, España y Colombia con R. Y lo primero que tenemos que hacer es disponer de un objeto de R con los datos del mapa. Estos datos los vamos a obtener de http://www.gadm.org/country Seleccionamos el país y el formato que deseamos descargar. Para ilustrar nuestros ejemplos vamos a descargarnos los mapas de España, México y Colombia en formato R data. Vemos que tenemos distintas divisiones en función del nivel al que deseemos llegar. En este caso seleccionamos nivel 2 para España y nivel 1 para Colombia y México. Los hemos descargado a nuestro equipo, mejor descargarlo que no acceder a la web, y comprobamos que tengan extensión Rdata los archivos. Una vez tengamos los archivos con su formato, su extensión y demás ya podemos trabajar con ellos y vamos a trabajar con el paquete sp spatial data:

#install.packages("sp")
library(sp)
ub_colombia="C:\\temp\\00 Raul\\04_software\\mapas\\COL_adm1.Rdata"
ub_mexico="C:\\temp\\00 Raul\\04_software\\mapas\\MEX_adm1.RData"
ub_espania="C:\\temp\\00 Raul\\04_software\\mapas\\ESP_adm2.RData"
#Creamos los objetos de R
load(ub_colombia)
colombia=gadm
load(ub_mexico)
mexico=gadm
load(ub_espania)
espania=gadm

Evidentemente modificad la ubicación de los archivos. Seguir leyendo Mapas con spatial data de R