Tutoriales

Distrito Capital. Densidad poblacional

Beatriz Valdez

Analizo la densidad poblacional del Distrito Capital de acuerdo con resultados del censo 2011

Pre-procesamiento de la data

# Cambio el directorio de trabajo
setwd("D:/clasesInsumos/clases2016I/dtoCapital/distrito-capital")
# confirmar mi directorio de trabajo
getwd()

Obtengo la data relacionada con la densidad poblacional

# subo la data densidad
densidad <- read_excel("d:/clasesInsumos/clases2016I/dtoCapital/Poblacion4.xls",
                        col_names = FALSE, skip = 11)
names(densidad) <-c("parroquia", "superficie", "poblacion",
                            "densidad") 

# elimino las filas 23 en adelante
densidad <- densidad[1:22,]

Crearé una tabla para ver la información que tengo allí. El objetivo, en realidad, es mostrar cómo crear una tabla que pueda emplearse luego en un informe. Si sólo se desea explorar la data, basta con usar, por ejemplo, la función head(). Subo el paquete que me permitirá hacer la tabla (es uno de los tantos paquetes con los que se puede hacer una tabla):

require(knitr)

# verifico el contenido del marco de datos
head(densidad)

## # A tibble: 6 × 4
##    parroquia superficie poblacion  densidad
##        <chr>      <dbl>     <dbl>     <dbl>
## 1 Altagracia        3.7     55954 15122.703
## 2   Antímano       29.5    131648  4462.644
## 3 Candelaria        1.2     74178 61815.000
## 4   Caricuao       24.8    152829  6162.460
## 5   Catedral        1.0     16144 16144.000
## 6      Coche       13.0     60093  4622.538

Creo la tabla. Voy a emplear la función as.data.frame(). Si usted leyó la hoja de cálculo de excel usando el paquete readxl, debe usar también esta función, de lo contrario escribe directamente el nombre. Observe que he colocado comentarios para explicar qué significa cada parámetro:

# transformo el tibble en data.frame
dcDensidad <- as.data.frame(densidad)

# genero la tabla
kable(dcDensidad, # el data.frame. Note que lo usare completo
      digits= 1, # para indicar que deseo 1 decimal
      row.names= FALSE, # para que no aparezcan numeros como fila
      col.names = c("Parroquia", "Superficie", 
                    "Poblacion", "Densidad"), # aprovecho y pongo los nombres de las columnas en mayuscula. Igual los podria cambiar tambien
      caption ="Distrito Capital segun poblacion y superficie", # para colocar el titulo del grafico
      format.args = list(decimal.mark = ",", big.mark = ".") # asi, los decimales se separan con coma y  la marca de mil lleva punto
      )

Distrito Capital segun poblacion y superficie

Parroquia	Superficie	Poblacion	Densidad
Altagracia	3,7	55.954	15.122,7
Antímano	29,5	131.648	4.462,6
Candelaria	1,2	74.178	61.815,0
Caricuao	24,8	152.829	6.162,5
Catedral	1,0	16.144	16.144,0
Coche	13,0	60.093	4.622,5
El Junquito	56,0	51.784	924,7
El Paraíso	10,4	122.204	11.750,4
El Recreo	18,1	127.425	7.040,1
El Valle	31,1	147.106	4.730,1
La Pastora	7,6	83.713	11.014,9
La Vega	12,9	124.926	9.684,2
Macarao	131,4	47.322	360,1
San Agustín	1,7	42.332	24.901,2
San Bernardino	9,9	32.808	3.313,9
San José	2,6	42.811	16.465,8
San Juan	3,8	110.121	28.979,2
San Pedro	6,7	74.035	11.050,0
Santa Rosalía	6,1	105.365	17.273,0
Santa Teresa	0,8	29.193	36.491,2
Sucre	58,3	365.130	6.263,0
23 de Enero	2,5	80.500	32.200,0

Hay un mapa sobre el Distrito Capital según la densidad poblacional de las parroquias. No vale la pena repirlo. Ya está hecho. Podemos, sí, usar un gráfico que nos permitirá explorar el comportamiento de variables como las que nos ofrece esta data. Necesito instalar el paquete portafolio Yo lo tengo. No olvide que la instrucción sería:

install.packages(“portfolio”) Subo el paquete al markdown

require(portfolio) 

Creo la visualización con la función map.market():

map.market(id=rownames(densidad),
           area = densidad$superficie, # riable que deseo se tome en cuenta para crear el area cuadrada o rectangula
           group = densidad$parroquia, # variable cuya etiqueta aparecera sobre el rectangulo o cuadrado que se forme
           color = densidad$densidad, # variable cuyos valores se tomaran para dar color a los rectangulos o cuadrado. Los valores bajos aparecen en color negro y los colores altos en verde claro
           main = "Distrito Capital. Parroquias segun\n superficie y densidad poblacional")

Interpretación

Si emplearamos este gráfico en un informe, tendríamos que modificar el valor de la escala. No tenemos valores negativos. Por consiguiente, la escala iría de 0 a 61815.

• Las parroquias coloreadas en negro, pero que tienen un rectágulo o un cuadrado grande, tienen poca densidad poblacional, de allí el color negro, pero mucho territorio. Es el caso de Macarao y Junquito

• La Candelaria tiene la porción de territori más pequeña del Distrito Capital y es la más densamente poblada. Si tomamos en cuenta que en esta parroquia o cerca de ella se encuentran muchas oficinas públicas y oficina bancarias, de inmediato entendemos que allí debe de haber altos niveles de contaminación sónica, embotellamientos y producción de desechos sólidos.

La imagen nos sugiere la áreas hacias las que, idealmente, debería incentivar nuevos urbanismos y zonas de comercio y recreación, eso s las condiciones topográficas lo toleran.