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title: "R Notebook"
output: html_notebook
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## Práctico 4

Trabajaremos con datos geográficos, iniciemos cargando las librerías:

```{r}
library(ggplot2)
library(sf)
```

## 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.

```{r}
CABA_mapa <- read_sf("https://bitsandbricks.github.io/data/CABA_rc.geojson")

ggplot(CABA_mapa) + 
  geom_sf()
```

## Ejercicio 2

¿Cómo mostrarían la relación entre hogares con NBI/hogares totales en un mapa?

```{r}
ggplot(CABA_mapa) +
  geom_sf(aes(fill = HOGARES_NBI/HOGARES), color = NA) +
  scale_fill_viridis_c() +
  labs(title = "Ciudad Autónoma de Buenos Aires",
  subtitle = "Hogares con NBI",
  fill = "Hogares con NBI sobre total de hogares") 
```

## Ejercicio 3

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.

```{r}
library(tidyverse)

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

bares <- filter(espacios_culturales, FUNCION_PRINCIPAL == "BAR")

ggplot() + 
  geom_sf(data = CABA_mapa) + 
  geom_sf(data = bares) 
```

Ahora, grafiquen la misma información pero utilizando de base un mapa de Stamen Maps. 

```{r}
library(ggmap) 

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

mapa_CABA <- get_stamenmap(bbox, zoom = 12) 
ggmap(mapa_CABA) 

mapa_CABA_ <- get_stamenmap(bbox, maptype = "toner-lite", zoom = 12) 

ggmap(mapa_CABA_) 

ggmap(mapa_CABA_) + 
  geom_sf(data = bares, inherit.aes = FALSE) + 
  labs(title = "Bares", subtitle = "Ciudad Autónoma de Buenos Aires") + 
  theme_void() 
```


## Ejercicio 4

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.

```{r}
# Versión 1:
ccul_caba <- espacios_culturales %>% filter(FUNCION_PRINCIPAL == "CENTRO CULTURAL") 

#bares y centros culturales
ggmap(mapa_CABA_)+
  geom_sf(data = bares, aes(color = SUBCATEGORIA), inherit.aes = FALSE) +
  geom_sf(data = ccul_caba, color = "black", inherit.aes = FALSE) +
  labs(title = "Bares y centros culturales CABA") +
  theme_void() 
```

```{r}
#Versión 2

espacios <- filter(espacios_culturales, FUNCION_PRINCIPAL == "BAR" | FUNCION_PRINCIPAL == "BIBLIOTECA") 

ggmap(mapa_CABA_) + 
  geom_sf(data = espacios, inherit.aes = F, aes(color = FUNCION_PRINCIPAL))+ 
  scale_color_viridis_d()+ 
  theme_void() 
```

