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library(shiny)
shinyServer(function(input, output, session) {
updatePickerInput(session,
inputId = "selector_comunas_barras",
choices = datos_casen %>% select(comuna) %>% distinct() %>% pull() %>% as.character(),
selected = c("La Florida", "Puente Alto", "La Cisterna", "Cerrillos", "Ñuñoa", "Vitacura", "Providencia", "Maipú", "Santiago")
)
updatePickerInput(session,
inputId = "selector_comunas_gse",
choices = datos_casen %>% select(comuna) %>% distinct() %>% pull() %>% as.character(),
selected = c("Puente Alto", "Providencia", "La Dehesa")
)
source("filtrador_casen.R", local = TRUE)
#Output tabla ----
output_tabla_casen <- reactive({
output <- datos_filtrados() %>%
group_by(comuna) %>%
count(name="cantidad") %>%
ungroup() %>%
#{if (input$selector_grupo_porcentaje == "Comunal") group_by(., comuna) else .} %>%
mutate(porcentaje = cantidad/sum(cantidad))
return(output)
})
selector_tipo_casen <- renderText({
as.character(input$selector_tipo_casen)
})
#Output barras ----
output_grafico_casen <- reactive({
grafico_g <- output_tabla_casen() %>%
filter(comuna %in% input$selector_comunas_barras) %>%
ggplot(aes(forcats::fct_reorder(comuna, cantidad, .desc=T),
cantidad,
fill=cantidad)) +
geom_col(width=0.4) +
geom_text(aes(label = stringr::str_trim(format(cantidad, big.mark = ".", decimal.mark = ","))),
vjust=-0.8,
size=4) +
labs(y="Cantidad",
x="") +
theme_minimal(base_size = 15) +
viridis::scale_fill_viridis() +
scale_y_continuous(expand = expansion(mult=c(0, 0.2)),
labels = function(x) stringr::str_trim(format(x, big.mark = ".", decimal.mark = ","))) +
theme(legend.position = "none",
panel.grid.major.x = element_blank(),
panel.grid.minor.y = element_blank(),
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5),
axis.title.y = element_text(margin=margin(r=10)))
grafico_g
})
output$output_grafico_casen <- renderPlot({
output_grafico_casen()
})
#Output densidad ----
output_densidad_casen <- reactive({
if (input$selector_densidad_pobreza_casen==TRUE) {
densidad_g <- datos_filtrados() %>%
filter(!is.na(pobreza)) %>%
ggplot(aes(x = ytotcor,
fill = pobreza,
col = pobreza)) +
geom_density(kernel = "gaussian",
bw = 50000, n=20000,
alpha = 0.9) +
scale_x_continuous(labels = function(x) stringr::str_trim(format(x, big.mark = ".", decimal.mark=",")),
breaks = c(0, 200000, 400000, 600000, 800000, 1000000, 1250000, 1500000, 1750000, 2000000, 2500000, 3000000, 3500000, 4000000, 5000000, 6000000, 7000000, 8000000, 9000000, 10000000)) +
theme_minimal(base_size=15) +
scale_fill_viridis_d(aesthetics = c("fill", "col")) +
coord_cartesian(xlim = c(0, 3000000),
clip= "off",
#ylim = c(0, 0.000004),
expand = FALSE) +
theme(legend.position = "bottom",
legend.title = element_blank(),
legend.margin = margin(0, 20, 20, 0),
legend.text=element_text(margin=margin(r=10)),
axis.text.x = element_text(angle=-90, hjust=0,
margin=margin(t=5)),
axis.text.y = element_blank(),
axis.title = element_blank(),
panel.grid.minor = element_blank(),
panel.grid.major.y = element_blank())
} else if (input$selector_densidad_pobreza_casen==FALSE) {
densidad_g <- datos_filtrados() %>%
filter(!is.na(pobreza)) %>%
ggplot(aes(x = ytotcor,
fill = "pobreza",
col = "pobreza")) +
geom_density(kernel = "gaussian",
bw = 50000, n=20000,
alpha = 0.9) +
scale_x_continuous(labels = function(x) stringr::str_trim(format(x, big.mark = ".", decimal.mark=",")),
breaks = c(0, 200000, 400000, 600000, 800000, 1000000, 1250000, 1500000, 1750000, 2000000, 2500000, 3000000, 3500000, 4000000, 5000000, 6000000, 7000000, 8000000, 9000000, 10000000)) +
theme_minimal(base_size=15) +
scale_fill_viridis_d(aesthetics = c("fill", "col")) +
coord_cartesian(xlim = c(0, 4000000),
#ylim = c(0, 0.000004),
expand = FALSE) +
theme(legend.position = "none",
legend.title = element_blank(),
legend.margin = margin(0, 20, 20, 0),
legend.text=element_text(margin=margin(r=10)),
axis.text.x = element_text(angle=-90, hjust=0,
margin=margin(t=5)),
axis.text.y = element_blank(),
axis.title = element_blank(),
panel.grid.minor = element_blank(),
panel.grid.major.y = element_blank())
}
if (input$selector_densidad_genero_casen==TRUE) {
densidad_g <- densidad_g +
facet_wrap(~sexo) +
theme(panel.spacing.x =unit(1, "cm"))
} else {
densidad_g <- densidad_g
}
densidad_g
})
output$output_densidad_casen <- renderPlot({
output_densidad_casen()
})
#Output deciles ----
output$output_grafico_deciles <- renderPlot({
#crear variable que categoriza a las personas en deciles
deciles_2 <- datos_filtrados() %>%
select(ytrabajocorh) %>%
mutate(decil = case_when(ytrabajocorh <= as.numeric(deciles$`Decil 1`) ~ "Decil 1",
ytrabajocorh <= as.numeric(deciles$`Decil 2`) ~ "Decil 2",
ytrabajocorh <= as.numeric(deciles$`Decil 3`) ~ "Decil 3",
ytrabajocorh <= as.numeric(deciles$`Decil 4`) ~ "Decil 4",
ytrabajocorh <= as.numeric(deciles$`Decil 5`) ~ "Decil 5",
ytrabajocorh <= as.numeric(deciles$`Decil 6`) ~ "Decil 6",
ytrabajocorh <= as.numeric(deciles$`Decil 7`) ~ "Decil 7",
ytrabajocorh <= as.numeric(deciles$`Decil 8`) ~ "Decil 8",
ytrabajocorh <= as.numeric(deciles$`Decil 9`) ~ "Decil 9",
ytrabajocorh > as.numeric(deciles$`Decil 9`) ~ "Decil 10")) %>%
count(decil, name ="cantidad") %>%
mutate(porcentaje = cantidad/sum(cantidad))
deciles_3 <- deciles_2 %>%
#crear columna con la cifra de corte de los deciles
left_join(deciles %>%
t() %>%
as.data.frame() %>%
tibble::rownames_to_column(var = "decil") %>%
rename(limite = 2) %>%
tibble::as_tibble()) %>%
mutate(decil = forcats::fct_reorder(decil, limite),
decil = forcats::fct_relevel(decil, "Decil 10", after = 9)) %>%
#crear texto que describe los cortes
mutate(limite_text = case_when(
decil != "Decil 10" & limite < 1000000 ~ paste("Hasta", round(limite/1000), "mil"),
decil != "Decil 10" & decil != "Decil 1" & limite >= 1000000 ~ paste("Hasta", round(limite/1000000, 1), "millones"),
#decil == "Decil 1" ~ paste("Menos de", round(lead(limite)/1000), "mil"),
decil == "Decil 10" ~ paste("Más de 2.4 millones"))
)
#graficar
p <- deciles_3 %>%
ggplot(aes(y = decil, x = porcentaje, fill = decil)) +
geom_col(width=0.5) +
geom_text(aes(label = paste(scales::percent(porcentaje,
accuracy = 0.1), "-",
limite_text)),
hjust = -0.07, #nudge_x = 0.02,
size=4) +
viridis::scale_fill_viridis(discrete = TRUE) +
scale_y_discrete(drop = FALSE) +
coord_cartesian(xlim = c(0, 1)) +
theme_minimal(base_size = 15) +
theme(legend.position = "none") +
theme(panel.grid = element_blank(),
axis.text.x = element_blank(),
axis.text.y = element_text(margin = margin(l =10, r=-10)))+
labs(y = "Decil de ingresos",
x = "Porcentaje de la población")
return(p)
})
#Output gse ----
output$output_grafico_gse <- renderPlot({
datos_filtrados() %>%
#datos_casen %>%
filter(comuna %in% input$selector_comunas_gse) %>%
# filter(comuna %in% c("La Florida",
# "Cerrillos",
# "Vitacura")) %>%
mutate(gse = case_when(numper == 1 & ytotcorh <= 66000 ~ "E", #E
numper == 2 & ytotcorh <= 134000 ~ "E",
numper == 3 & ytotcorh <= 212000 ~ "E",
numper == 4 & ytotcorh <= 276000 ~ "E",
numper == 5 & ytotcorh <= 325000 ~ "E",
numper >= 6 & ytotcorh <= 382000 ~ "E",
#D
numper == 1 & ytotcorh <= 134000 ~ "D",
numper == 2 & ytotcorh <= 252000 ~ "D",
numper == 3 & ytotcorh <= 382000 ~ "D",
numper == 4 & ytotcorh <= 479000 ~ "D",
numper == 5 & ytotcorh <= 572000 ~ "D",
numper >= 6 & ytotcorh <= 661000 ~ "D",
#C3
numper == 1 & ytotcorh <= 258000 ~ "C3",
numper == 2 & ytotcorh <= 463000 ~ "C3",
numper == 3 & ytotcorh <= 663000 ~ "C3",
numper == 4 & ytotcorh <= 830000 ~ "C3",
numper == 5 & ytotcorh <= 984000 ~ "C3",
numper >= 6 & ytotcorh <= 1124000 ~ "C3",
#C2
numper == 1 & ytotcorh <= 460000 ~ "C2",
numper == 2 & ytotcorh <= 824000 ~ "C2",
numper == 3 & ytotcorh <= 1115000 ~ "C2",
numper == 4 & ytotcorh <= 1384000 ~ "C2",
numper == 5 & ytotcorh <= 1650000 ~ "C2",
numper >= 6 & ytotcorh <= 1750000 ~ "C2",
#C1b
numper == 1 & ytotcorh <= 807000 ~ "C1b",
numper == 2 & ytotcorh <= 1404000 ~ "C1b",
numper == 3 & ytotcorh <= 1926000 ~ "C1b",
numper == 4 & ytotcorh <= 2311000 ~ "C1b",
numper == 5 & ytotcorh <= 2717000 ~ "C1b",
numper >= 6 & ytotcorh <= 3005000 ~ "C1b",
#C1a
numper == 1 & ytotcorh <= 1414000 ~ "C1a",
numper == 2 & ytotcorh <= 2350000 ~ "C1a",
numper == 3 & ytotcorh <= 3234000 ~ "C1a",
numper == 4 & ytotcorh <= 3960000 ~ "C1a",
numper == 5 & ytotcorh <= 4656000 ~ "C1a",
numper >= 6 & ytotcorh <= 5428000 ~ "C1a",
#AB
numper == 1 & ytotcorh >= 1415000 ~ "AB",
numper == 2 & ytotcorh >= 2351000 ~ "AB",
numper == 3 & ytotcorh >= 3235000 ~ "AB",
numper == 4 & ytotcorh >= 3961000 ~ "AB",
numper == 5 & ytotcorh >= 4657000 ~ "AB",
numper >= 6 & ytotcorh >= 5429000 ~ "AB")) %>%
mutate(gse = as.factor(gse),
gse = forcats::fct_rev(gse)) %>%
filter(!is.na(gse)) %>%
group_by(comuna) %>%
count(gse, name = "cantidad") %>%
mutate(porcentaje = cantidad/sum(cantidad)) %>%
#graficar
ggplot(aes(x = gse, y = porcentaje)) +
geom_point(aes(col = comuna,
size = cantidad),
alpha=0.7) +
coord_cartesian(clip = "off") +
scale_size_continuous(range = c(6, 20),
labels = function(x) format(x, big.mark = ".", decimal.mark = ",")) +
viridis::scale_color_viridis(discrete = TRUE) +
scale_y_continuous(labels = function(x) paste0(x*100, "%")) +
labs(y="Porcentaje de cada comuna",
x="Grupos socioeconómicos\n(del más bajo al más alto)",
col = "Comunas",
size = "Población") +
theme_minimal(base_size = 15) +
theme(legend.position = "right",
panel.grid.major.x = element_blank(),
panel.grid.minor.y = element_blank(),
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5),
axis.title.y = element_text(margin=margin(r=10))) +
guides(size = guide_legend(override.aes = list(color="gray60")),
col = guide_legend(override.aes = list(size=4)))
})
#Output mapa ----
output$output_mapa_casen <- renderGirafe({
#Obtener mapa
mapa_regional <- chilemapas::mapa_comunas %>%
left_join(
chilemapas::codigos_territoriales %>%
select(matches("comuna"))
) %>%
rename(comuna=nombre_comuna) %>%
mutate(comuna = recode(comuna,
"San Jose de Maipo" = "San José de Maipo",
"Alhue" = "Alhué",
"Curacavi" = "Curacaví",
"Maria Pinto" = "María Pinto",
"Nunoa" = "Ñuñoa",
"Penalolen" = "Peñalolén",
"Maipu" = "Maipú",
"Penaflor" = "Peñaflor",
"San Ramon" = "San Ramón",
"San Joaquin" = "San Joaquín",
"Estacion Central" = "Estación Central",
"Conchali" = "Conchalí")) %>%
left_join(output_tabla_casen() ) %>%
filter(codigo_region=="13") #%>%
# filter(comuna != "San Jose de Maipo",
# comuna != "San Pedro",
# comuna != "Alhue")
#Graficar
#Frecuencia ----
if (input$selector_tipo_casen=="Frecuencia") {
mapa_regional_g <- mapa_regional %>%
ggplot(aes(geometry = geometry,
fill = cantidad )) +
geom_sf_interactive(col="white",
aes(tooltip = paste(comuna, "\n",
stringr::str_trim(format(cantidad, big.mark = ".", decimal.mark = ",")),
"personas"
))) +
viridis::scale_fill_viridis(name="Frecuencia",
labels = function(x) format(x, big.mark = ".", decimal.mark = ",") ) +
coord_sf(expand = FALSE) +
theme_minimal(base_size = 15) +
theme(legend.position = "right",
axis.text = element_blank(),
axis.title = element_blank(),
panel.grid = element_blank())
#Porcentaje ----
} else if (input$selector_tipo_casen=="Porcentaje") {
mapa_regional_g <- mapa_regional %>%
ggplot(aes(geometry = geometry,
fill = porcentaje )) +
geom_sf_interactive(col="white",
aes(tooltip = paste(comuna, "\n",
stringr::str_trim(paste0(round(porcentaje*100, digits=1),"%"))
))) +
viridis::scale_fill_viridis(name="Porcentaje",
labels = function(x) paste0(round(x*100, digits=1),"%") ) +
coord_sf(expand = FALSE) +
theme_minimal(base_size = 15) +
theme(legend.position = "right",
axis.text = element_blank(),
axis.title = element_blank(),
panel.grid = element_blank())
}
girafe(ggobj = mapa_regional_g,
pointsize = 18,
#bg = color_verde_oficial_medio,
width_svg = 12, height_svg = 8,
fonts = list(sans = "Open Sans"),
options = list(
opts_sizing(rescale = FALSE, width = 1),
opts_toolbar(position = "topright", saveaspng = FALSE)))
})
# output$output_mapa_casen <- renderPlot({
# output_mapa_casen()
# })
#Texto filtro ----
output$texto_filtro <- renderText({
texto <- vector() #crear vector
#pobreza por ingresos
if (is.null(input$pobreza_ingresos_casen)) {
} else if (input$pobreza_ingresos_casen == "Pobreza extrema" & input$pobreza_ingresos_casen == "Pobreza no extrema") {
texto <- append(texto, "en situación de pobreza extrema")
} else if (input$pobreza_ingresos_casen == "Pobreza no extrema") {
texto <- append(texto, "en situación de pobreza no extrema")
} else if (input$pobreza_ingresos_casen == "Pobreza extrema") {
texto <- append(texto, "en situación de pobreza extrema")
}
#pobreza multidimensional
if (!is.null(input$pobreza_multi_casen)) {
texto <- append(texto, "en situación de pobreza multidimensional")
}
#slider percentil
if (is.null(input$percentil_slider_casen)) {
} else if (input$percentil_slider_casen != 100) {
texto <- append(texto,
paste0("perteneciente al ",
input$percentil_slider_casen, "% de los ingresos más bajos"))
}
#mujeres
if (!is.null(input$mujeres_casen)) {
texto <- append(texto, "de género femenino")
}
if (!is.null(input$migrantes_casen)) {
texto <- append(texto, "en condición de migrantes")
}
if (input$edad_slider_casen != 0) {
texto <- append(texto, paste0("mayores de ",
input$edad_slider_casen, " años"))
}
if (input$escolaridad_slider_casen < 25) {
texto <- append(texto, paste0("con menos de ",
input$escolaridad_slider_casen, " años de educación"))
}
if (!is.null(input$indigena_casen)) {
texto <- append(texto, "que pertenecen a un pueblo originario")
}
if (!is.null(input$inactivos_casen)) {
texto <- append(texto, "que no integran la fuerza de trabajo (inactividad)")
}
if (!is.null(input$informalidad_casen)) {
texto <- append(texto, "que carecen de contrato laboral (informalidad)")
}
if (!is.null(input$trabajo_domestico_casen)) {
texto <- append(texto, "que se dedican al trabajo doméstico remunerado (trabajadoras/es de casa particular)")
}
if (is.null(input$zona_casen)) {
} else if (input$zona_casen == "Rural" & input$zona_casen == "Urbano") {
texto <- texto
} else if (input$zona_casen == "Urbano") {
texto <- append(texto, "que viven en zona urbana")
} else if (input$zona_casen == "Rural") {
texto <- append(texto, "que viven en zona rural")
}
if (!is.null(input$hacinamiento_casen)) {
texto <- append(texto, "que viven en condición de hacinamiento")
}
if (!is.null(input$servicios_casen)) {
texto <- append(texto, "en situación de aceso deficiente a servicios básicos")
}
if (is.null(input$vivienda_calidad_casen)) {
} else if (input$vivienda_calidad_casen == "Recuperable" & input$vivienda_calidad_casen == "Irrecuperable") {
texto <- texto
} else if (input$vivienda_calidad_casen == "Recuperable") {
texto <- append(texto, "cuya calidad de su vivienda es inaceptable pero recuperable")
} else if (input$vivienda_calidad_casen == "Irrecuperable") {
texto <- append(texto, "cuya calidad de su vivienda es inaceptable y considerada irrecuperable")
}
if (!is.null(input$malnutricion_casen)) {
texto <- append(texto, "que vive con menores de edad en situación de malnutrición")
}
if (!is.null(input$comida_sana_casen)) {
texto <- append(texto, "con dificultades para acceder a alimentación saludable")
}
if (!is.null(input$comida_insuficiencia_casen)) {
texto <- append(texto, "que experimenta insuficiencia de alimentos debido a su falta de recursos")
}
texto_listo <- texto
#poner texto por defecto si no se ha seleccionado nada
if (length(texto) == 0) {
texto_listo <- append(texto_listo, "mostrando toda la población")
}
#unir textos de filtros activos y separar con comas
texto_2 <- paste(texto_listo, collapse = ", ")
#poner título y punto al final
if (length(texto) == 0) {
texto_3 <- paste0("<b>Población filtrada:</b> ", texto_2, ". ")
} else {
texto_3 <- paste0("<b>Población filtrada:</b> personas ", texto_2, ". ")
}
return(texto_3)
})
})