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Trabajando con datos georreferenciados en R

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Trabajando con datos georreferenciados en RLa idea de este post es mostrar de qué forma R (e imagino que mcuhos otros lenguajes, como Python o Julia, por ejemplo) pueden ayudar a trabajar con datos georreferenciados. No vamos a hacer un tutorial del tema porque hay muchos y muy buenos (por ejemplo, acá, acá o acá). Pero sí queríamos ilustrar la utilidad de R para estos menesteres a partir de un ejemplo bien práctico.La semana pasada tuve que realizar las siguientes tareas (a partir de una muestra de radios censales proporcionada por un muestrista):1) seleccionar todos los radios adyacentes2) calcular una probabilidad de selección de los radios adyacentes en función de la densidad poblacional3) ordenar aleatoriamente los radios en función de dicha probabilidad 4) plotear cada conjunto de radios colindantes con el orden como etiquetaSi esto hubiera que hacerlo "manualmente" con algún sistema de GIS podría llevar tiempo -Hay excepciones: QGIS permite trabajar con scripts escrit…

El ruido de las capitales (vol. 1)

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El ruido de las capitales (vol. 1)Bueno, en este caso de la capital. ¿Cuál es la hora más insoportablemente ruidosa de la Ciudad de Buenos Aires? ¿En qué momento se hace intolerable? Pregunta que podría ser abstracta si no fuera porque se han liberado algunos datos al respecto.Bajamos de "Buenos Aires Data" el dataset que se llama "Contaminación sonora". Como el único año con todos los meses era el 2012 ese es el año que usamos.Primero generamos el dataset y vamos limpiando y generando los campos de fecha:library(lubridate)library(ggplot2)setwd("E:/PEN2/Bases de datos varias/Contaminacion Sonora CABA/Datos")t<-read.csv("TMI.csv")colnames(t)<-c("tmi","barrio","dir")data_t<-read.csv(dir()[2],sep=";")data_t$fecha<-as.character(data_t$fecha)data_t$fecha1<-strptime(data_t$fecha,format="%Y-%m-%d %H:%M:%S")data_t$year<-NAdata_t$year<-data_t$fecha1$year+1900data_t$month<-data_t$fe…