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Un conjunto de herramientas para analizar la Región Urbana Metropolitana de Buenos Aires usando R

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bitsandbricks/RUMBA

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RUMBA

Un conjunto de herramientas para el análisis de la Región Urbana Metropolitana de Buenos Aires usando R.

Ya disponibles:

  • funciones de georeferenciamiento
  • funciones de georeferenciamiento de manzanas en barrios vulnerables de la Ciudad de Buenos Aires

Por venir:

  • shapefiles con límites de radios censales, partidos, y "coronas" del conurbano
  • datos de los censos 1991, 2001, 2010

Instalación

install.packages("devtools")
devtools::install_github("bitsandbricks/RUMBA")

Funciones de georeferenciamiento

RUMBA incluye cuatro funciones que permiten obtener coordenadas precisas (longitud y latitud) que corresponden a direcciones dentro de los límites de la Región Urbana Metropolitana de Buenos Aires o bien de barrios vulnerables de la Ciudad de Buenos Aires.

Las funciones consultan la API del Normalizador de direcciones y de Déficit Habitacional de la USIG. Ademas de las coordenadas, se obtiene la dirección normalizada (escrita de forma inequívoca).

USIG_geocode

Georeferencia direcciones.

Uso general: USIG_geocode(address), donde address es una dirección dentro de los límites de la Región Urbana Metropolitana de Buenos Aires.

La dirección debe estar expresada como “calle altura, partido”, “calle altura, municipio”, “calle y calle, partido”, o “calle altura, municipio”. El partido o municipio son opcionales. De no ser aclarados, y encontrarse múltiples direcciones que coincidan con la búsqueda, se entregaran las coordenadas dentro de la Ciudad Autónoma de Buenos Aires (si existieran), o en su defecto las del primer partido -por orden alfabético- donde se haya encontrado la dirección.

En resumen: es mejor incluir partido o municipio en las direcciones a georeferenciar.

Ejemplos

library(RUMBA)

USIG_geocode("9 de julio y belgrano")

##                address_normalised        lon        lat
## 1 9 DE JULIO AV. y BELGRANO, CABA -58.381226 -34.613090

Para asegurarse de recibir el resultado deseado, explicitar el municipio o partido -sobre todo si es fuera de CABA:

USIG_geocode("9 de julio y belgrano, temperley")

##                                                      address_normalised
## 1 Avenida 9 de Julio y Paso bajo nivel Manuel Belgrano, Lomas de Zamora
##         lon       lat
## 1 -58.39645 -34.77974

Se pueden georeferenciar varias direcciones a la vez:

direcciones <- c("9 de Julio y Belgrano, Temperley", 
                 "Callao y Corrientes, CABA", 
                 "Anchorena 1210, La Lucila")

USIG_geocode(direcciones)

##                                                      address_normalised
## 1 Avenida 9 de Julio y Paso bajo nivel Manuel Belgrano, Lomas de Zamora
## 2                                     CALLAO AV. y CORRIENTES AV., CABA
## 3                                   Tomás Anchorena 1210, Vicente López
##                 lon               lat
## 1       -58.3964491       -34.7797373
## 2        -58.392293        -34.604434
## 3 -58.4935336530612 -34.5009281857143

mutate_USIG_geocode

Toma un dataframe que contiene una columna con direcciones, y en base a ella agrega columnas con las longitudes y latitudes correspondientes.

Uso general: mutate_USIG_geocode(data, address), donde

  • data es un dataframe con una columna que contiene direcciones dentro de los límites de la Región Urbana Metropolitana de Buenos Aires
  • address es el nombre de la columna que contiene las direcciones

Las direcciones deben estar expresadas usando el mismo formato que requiere USIG_geocode

Ejemplo

Creamos un dataframe que incluye direcciones:

datos <- data.frame(lugar = c("A", "B", "C"),
                    valor = c(225000, 130500, 34000),
                    direccion = c("9 de Julio y Belgrano, Temperley",
                                   "Callao y Corrientes",
                                   "Anchorena 1210, La Lucila"))

datos

##   lugar  valor                        direccion
## 1     A 225000 9 de Julio y Belgrano, Temperley
## 2     B 130500              Callao y Corrientes
## 3     C  34000        Anchorena 1210, La Lucila

Con mutate_USIG_geocode, agregamos columnas de lon y lat (obsérvese qeu el nombre de la columna con las direcciones va entre comillas):

mutate_USIG_geocode(datos, "direccion")

##   lugar  valor                        direccion
## 1     A 225000 9 de Julio y Belgrano, Temperley
## 2     B 130500              Callao y Corrientes
## 3     C  34000        Anchorena 1210, La Lucila
##                                                      address_normalised
## 1 Avenida 9 de Julio y Paso bajo nivel Manuel Belgrano, Lomas de Zamora
## 2                                     CALLAO AV. y CORRIENTES AV., CABA
## 3                                   Tomás Anchorena 1210, Vicente López
##                 lon               lat
## 1       -58.3964491       -34.7797373
## 2        -58.392293        -34.604434
## 3 -58.4935336530612 -34.5009281857143

USIG_geocode_barrios_vulnerables

Georeferencia direcciones en barrios vulnerables de la Ciuda de Buenos Aires.

Uso general: USIG_geocode_barrios_vulnerables(address), donde address es una dirección dentro de los límites de un barrio vulnerable de la Ciudad de Buenos Aires.

La dirección debe estar expresada como “barrio vulnerable, manzana + número manzana”.

Ejemplos

library(RUMBA)

USIG_geocode_barrios_vulnerables("Villa 31, manzana 8")

##                               barrio_vuln        lon        lat
## Barrio Padre Carlos Mugica (Villa 31 bis)  -58.37897  -34.58448

Se pueden georeferenciar varias direcciones a la vez:

direcciones <- c("Villa 31, manzana 2", 
                 "Rodrigo Bueno, manzana 2", 
                 "Villa 1-11-14, manzana 5")

USIG_geocode_barrios_vulnerables(direcciones)

##                                                       barrio_vulnerable
## 1                             Barrio Padre Carlos Mugica (Villa 31 bis)
## 2                                            Asentamiento Rodrigo Bueno
## 3                                Barrio Padre Ricciardelli (ex 1-11-14)
##                 lon               lat
## 1         -58.37897         -34.58448
## 2         -58.35382         -34.61905
## 3         -58.43477         -34.64977

mutate_USIG_geocode_barrios_vulnerables

Toma un dataframe que contiene una columna con direcciones, y en base a ella agrega columnas con las longitudes y latitudes correspondientes y el nombre del barrio vulnerable oficial.

Uso general: mutate_USIG_geocode(data, address), donde

  • data es un dataframe con una columna que contiene direcciones de un barrio vulnerable de la Ciudad de Buenos Aires.
  • address es el nombre de la columna que contiene las direcciones

Las direcciones deben estar expresadas usando el mismo formato que requiere USIG_geocode_barrios_vulnerables

Ejemplo

Creamos un dataframe que incluye direcciones:

datos <- data.frame(lugar = c("A", "B", "C"),
                    valor = c(225000, 130500, 34000),
                    direccion = c("Villa 31, manzana 2",
                                  "Rodrigo Bueno, manzana 2",
                                   "Villa 1-11-14, manzana 5"))

datos


##   lugar  valor                direccion
## 1     A 225000      Villa 31, manzana 2
## 2     B 130500 Rodrigo Bueno, manzana 2
## 3     C  34000 Villa 1-11-14, manzana 5

Con mutate_USIG_geocode_barrios_vulnerables, agregamos columnas de lon y lat (obsérvese que el nombre de la columna con las direcciones va entre comillas):

mutate_USIG_geocode(datos, "direccion")

##   lugar  valor                direccion                        address_normalised
## 1     A 225000      Villa 31, manzana 2 Barrio Padre Carlos Mugica (Villa 31 bis)
## 2     B 130500 Rodrigo Bueno, manzana 2                Asentamiento Rodrigo Bueno
## 3     C  34000 Villa 1-11-14, manzana 5    Barrio Padre Ricciardelli (ex 1-11-14)
##                 lon               lat
## 1         -58.37897         -34.58448
## 2         -58.35382         -34.61905
## 3         -58.43477         -34.64977

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