sivirep (version 1.0.1)

plot_map: Generar mapa

Description

Función que genera el mapa por departamentos o municipios con el número de casos o la incidencia de una enfermedad o evento.

Usage

plot_map(
  data_agrupada,
  col_distribucion = "incidencia",
  col_codigos = NULL,
  fuente_data = NULL,
  dpto = NULL,
  mpio = NULL,
  ruta_dir = NULL,
  cache = FALSE
)

Value

Un `plot` o mapa por departamentos o municipios con el número de casos o incidencia de un evento o enfermedad específica.

Arguments

data_agrupada

Un `data.frame` que contiene los datos de la enfermedad agrupados por departamento y número de casos.

col_distribucion

Un `character` (cadena de caracteres) que contiene el nombre de la columna que tiene los valores de la distribución, ya sea por número de casos o incidencia; su valor por defecto es `"incidencia"`.

col_codigos

Un `character` (cadena de caracteres) que contiene el nombre de la columna con los códigos de los departamentos o municipios, los cuales se utilizan para obtener los poligonos de las áreas geográficas del archivo geoespacial o Shapefile; su valor por defecto `NULL`.

fuente_data

Un `character` (cadena de caracteres) que contiene la leyenda o fuente de información de los datos de la enfermedad o evento; su valor por defecto `NULL`.

dpto

Un `character` (cadena de caracteres) que contiene el nombre del departamento; su valor por defecto `NULL`.

mpio

Un `character` (cadena de caracteres) que contiene el nombre del municipio; su valor por defecto `NULL`.

ruta_dir

Un `character` (cadena de caracteres) que contiene la ruta del directorio donde se almacenará el Shapefile del mapa de Colombia. Su valor por defecto es `NULL`.

cache

Un `logical` (`TRUE` o `FALSE`) que indica si el Shapefile del mapa de Colombia debe ser almacenado en caché. Su valor por defecto es `FALSE`.

Examples

# \donttest{
data(dengue2020)
data_limpia <- limpiar_data_sivigila(dengue2020)
data_estandar <- estandarizar_geo_cods(data_limpia)
# Mapa por departamentos
geo_ocurrencia <- obtener_tip_ocurren_geo(nombre_event = "dengue")
data_espacial <- agrupar_dpto(data_event = data_estandar,
                              geo_ocurrencia[1:4])
if (interactive()) {
  plot_map(
    data_agrupada = data_espacial,
    col_distribucion = "casos",
    cache = TRUE
  )
}
# Mapa por municipios de un departamento especifico
data_filtrada_dpto <- geo_filtro(
  data_event = data_estandar,
  dpto = "Cundinamarca"
)
data_espacial_dpto <- agrupar_mpio(data_event = data_filtrada_dpto)
plot_map(
  data_agrupada = data_espacial_dpto,
  col_codigos = "cod_mun_o",
  col_distribucion = "casos",
  ruta_dir = tempdir()
)
# Mapa por municipio especifico
data_filtrada_mpio <- geo_filtro(
  data_event = data_estandar,
  dpto = "Antioquia",
  mpio = "Medellin"
)
data_espacial_mpio <- agrupar_mpio(data_event = data_filtrada_mpio)
if (interactive()) {
  plot_map(
    data_agrupada = data_espacial_mpio,
    col_codigos = "cod_mun_o",
    col_distribucion = "casos",
    dpto = "Antioquia",
    mpio = "Medellin",
    cache = TRUE
  )
}
# Mapa con la incidencia por municipios de un departamento específico
incidencia_dpto <-
  calcular_incidencia_geo(data_agrupada = data_espacial_dpto,
                          ruta_dir = tempdir())
plot_map(
  data_agrupada = incidencia_dpto$data_incidencia,
  col_codigos = "cod_mun_o",
  col_distribucion = "incidencia",
  ruta_dir = tempdir()
)
# }