Centro_Nacional_de_Sismologia/analisis.R at main · WJLV0425/Centro_Nacional_de_Sismologia · GitHub

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#Cargar paquetes
#Ver función ipak (para cargar e instalar multiples paquetes a la vez) y objeto data_science en "Paquetes_ds.R".

ipak(data_science)

#Leer archivo de excel, csv, etc.

readr::read_csv ("material_base/Sismos2020.csv") #para obtener info sobre el archivo.
sismos2020 = read.csv("material_base/Sismos2020.csv")
View(sismos2020)

#Lo que JR me envió.
jrs2020 <- read_fwf('material_base/sismos2020-.-.txt', fwf_widths(c(11, 11, 8, 10, 6, 4), col_names = c('Fecha', 'Hora', 'Latitud', 'Longitud', 'Prof', 'Mc')), skip = 1)
jrs2020_sf <- jrs2020 %>% st_as_sf(coords=c('Longitud', 'Latitud'), crs = 4326)

plot(jrs2020_sf)

#Empleo de tydiverse para análisis de datos.

sismos2020 %>%
  select (Fecha)

class(sismos2020)

#Convertir data.frame en objeto `sf` "simple feature" para realizar análisis espacial.

s2020 = read.csv("material_base/Sismos2020.csv", stringsAsFactors = FALSE)

#Para convertir data.frame en objeto espacial.
coordinates (s2020) = c("Longitud", "Latitud")
str(s2020)

#Para leer archivo geoespacial.

RD = readOGR("C:/Users/wjlv0425.MSI/OneDrive/Documentos/ShapeFilesCenso2010", "PROVCenso2010", encoding = "UTF-8")
str(s2020)
str(RD)

st20 = readOGR("sf/st20.gpkg", coordinates("Longitud", "Latitud"), encoding = "UTF-8")

#Bregando el mapa con rgdal.

choropleth(RD, as.numeric(as.factor(Mapa_RD$TOPONIMIA)))
unique(RD$TOPONIMIA) #32 valores únicos.
colors = colorRampPalette(brewer.pal(12, "Set3"))(33)
RD$TOPONIMIA = as.factor(as.character(RD$TOPONIMIA))
spplot(RD, "TOPONIMIA", main = "República Dominicana: División Administrativa de Segundo Nivel", col.regions = colors, col = "White", order(RD$TOPONIMIA))


#Bregando el mapa con tmap.

tm_shape(RD) + #shapefile usado.
  tm_borders() + #Capa de bordes.
  tm_fill(col="TOPONIMIA", ) + # Variable contenedora de la información a representar.
  tm_compass() + # This puts a compass on the bottom right of the map
  tmap_style("white") + #Supongo que este estilo es lo que proporciona los colores del mapa, por lo que es necesario buscar otros estilos.
  tm_layout(legend.outside = TRUE) +
  tmap_options(max.categories = 33) + tm_polygons("pop_est") + tm_shape() + tm_bubbles("Mc")


plot(RD)
plot(s2020)

#Bregando el mapa con ggplot2.