# R Notebook

## Práctico 4

Trabajaremos con datos geográficos, iniciemos cargando las librerías:

    library(ggplot2)
    library(sf)

    Linking to GEOS 3.8.0, GDAL 3.0.4, PROJ 6.3.1; sf_use_s2() is TRUE

    library(ggmap)

    Google's Terms of Service: https://cloud.google.com/maps-platform/terms/.
    Please cite ggmap if you use it! See citation("ggmap") for details.

    library(tidyverse)

    Registered S3 methods overwritten by 'dbplyr':
      method         from
      print.tbl_lazy
      print.tbl_sql
    ── Attaching packages ──────────────────────────────────────────────────────────── tidyverse 1.3.1 ──
    ✓ tibble  3.1.6     ✓ dplyr   1.0.8
    ✓ tidyr   1.2.0     ✓ stringr 1.4.0
    ✓ readr   2.1.2     ✓ forcats 0.5.1
    ✓ purrr   0.3.4
    ── Conflicts ─────────────────────────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
    x dplyr::filter() masks stats::filter()
    x dplyr::lag()    masks stats::lag()

## Ejercicio 1

Carguemos la base con datos georeferenciados de los polígonos de CABA (https://bitsandbricks.github.io/data/CABA_rc.geojson) y hagamos un plot de tales datos.

    radios <- read_sf('https://bitsandbricks.github.io/data/CABA_rc.geojson')

    head(radios)

    Simple feature collection with 6 features and 8 fields
    Geometry type: MULTIPOLYGON
    Dimension:     XY
    Bounding box:  xmin: -58.38593 ymin: -34.60846 xmax: -58.35054 ymax: -34.57865
    Geodetic CRS:  WGS 84

    ggplot(radios)+
      geom_sf()

## Ejercicio 2

Carguemos la base de datos `espacios-culturales.geojson` con información sobre los barrios de la Ciudad de Buenos Aires. Luego realicemos un plot agregando información sobre la localización de bares sobre el mapa como capa.

    espacios_culturales <- read_sf('./data/espacios-culturales.geojson')

    head(espacios_culturales)

    Simple feature collection with 6 features and 29 fields
    Geometry type: POINT
    Dimension:     XY
    Bounding box:  xmin: -58.46014 ymin: -34.58723 xmax: -58.45585 ymax: -34.57852
    Geodetic CRS:  WGS 84

Filtro los bares:

    bares <- espacios_culturales %>% filter(FUNCION_PRINCIPAL == "BAR")

    ggplot(radios)+
      geom_sf()+
      geom_sf(data= bares)

## Ejercicio 3

Al mapa previo de bares:

- Agregale otro tipo de espacio cultural que quieras (librería, biblioteca, espacio escénico, etc.)
- Sumale más formato e información. Jugá e investigá parámetros para enriquecer la visualización.

    byb <- espacios_culturales %>% filter(FUNCION_PRINCIPAL == "BAR" | FUNCION_PRINCIPAL == "BIBLIOTECA")

    ggplot()+
      geom_sf(data = radios, color = NA)+
      geom_sf(data = byb, aes(color = FUNCION_PRINCIPAL))+
      labs(title = "Bares y bibliotecas",
           subtitle = "Ciudad Autónoma de Buenos Aires",
           color = "Tipo de lugar:")+
      theme_minimal()

    bbox <- st_bbox(radios)
    names(bbox) <- c("left", "bottom", "right", "top")

    caba <- get_stamenmap(bbox = bbox, "toner", zoom = 12)

    Source : http://tile.stamen.com/toner/12/1382/2467.png
    Source : http://tile.stamen.com/toner/12/1383/2467.png
    Source : http://tile.stamen.com/toner/12/1384/2467.png
    Source : http://tile.stamen.com/toner/12/1382/2468.png
    Source : http://tile.stamen.com/toner/12/1383/2468.png
    Source : http://tile.stamen.com/toner/12/1384/2468.png
    Source : http://tile.stamen.com/toner/12/1382/2469.png
    Source : http://tile.stamen.com/toner/12/1383/2469.png
    Source : http://tile.stamen.com/toner/12/1384/2469.png

    ggmap(caba)+
      geom_sf(data = byb, aes(color = FUNCION_PRINCIPAL), inherit.aes = FALSE)+
      labs(title = "Bares y bibliotecas",
           subtitle = "Ciudad Autónoma de Buenos Aires",
           color = "Tipo de lugar:")+
      theme_void()

    Coordinate system already present. Adding new coordinate system, which will replace the existing one.

    #¿Cómo descargo la imagen?

    ggsave('./img/bares_y_bibliotecas.png') #Por default guarda el último grafico que generé

    Saving 7.31 x 4.52 in image

## Ejercicio 4

En https://data.buenosaires.gob.ar/dataset/ hay varios archivos geojson para experimentar. Descargá uno de interés y plotealo en un gráfico informativo.

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