Capítulo 1 Importación de datos cartográficos

**Marco Geoestadístico

El Marco Geoestadístico es un sistema único y de carácter nacional diseñado por el INEGI, el cual presenta la división del territorio nacional en diferentes niveles de desagregación para referir geográficamente la información estadística de los censos y encuestas institucionales y de las Unidades del Estado, que se integra al Sistema Nacional de Información Estadística y Geográfica (SNIEG).

https://inegi.org.mx/temas/mg/#Descargas

Contenido

Mapa con las coordenadas estatles. Marco Geoestadístico, septiembre 2019 2019 3.11 GB https://inegi.org.mx/contenidos/productos//prod_serv/contenidos/espanol/bvinegi/productos/geografia/marcogeo/889463776079_s.zip

Ficha de información.

https://inegi.org.mx/app/biblioteca/ficha.html?upc=889463776079

Los nombres de archivos se conforman con las claves 00 y la capa con sufijos descriptivos del contenido del archivo: Donde:

00ent Polígonos de Áreas Geoestadísticas Estatales
00mun Polígonos de Áreas Municipales
00a Polígonos de Áreas Geoestadísticas Básicas Urbanas y Rurales
00l Polígonos de Localidades Urbanas y Rurales amanzanadas
00lpr Puntos de Localidades Rurales amanzanadas y no amanzanadas

Marco Geoestadístico. Censo de Población y Vivienda 2020 2020 2.65 GB https://inegi.org.mx/contenidos/productos//prod_serv/contenidos/espanol/bvinegi/productos/geografia/marcogeo/889463807469_s.zip

1.1 Cambio de acceso estatal en:

https://www.inegi.org.mx/programas/ccpv/2020/default.html#Datos_abiertos

Ficha de información https://inegi.org.mx/app/biblioteca/ficha.html?upc=889463807469

Se descarga y se descomprime localmente Se crea una carpeta para los datos geográficos

#La ruta para el mapa de México se toma del Marcogeostadístico nacional

rutam<-"D:/Documents/Claudia/Midropbox/Investigacion y escritos/Marcogeoestadisticonacional/mg_sep2019_integrado/conjunto_de_datos"

#Lectura del mapa a nivel de entidades

basemapan <- readOGR(rutam,"00ent", use_iconv = TRUE, encoding = "latin1")

## OGR data source with driver: ESRI Shapefile 
## Source: "D:\Documents\Claudia\Midropbox\Investigacion y escritos\Marcogeoestadisticonacional\mg_sep2019_integrado\conjunto_de_datos", layer: "00ent"
## with 32 features
## It has 3 fields

#presentación de la información de las entidades

tm_shape(basemapan) +
  tm_polygons(col = "MAP_COLORS",
              minimize = TRUE)

1.2 Para determinar las variables e indicadores

En el sitio https://www.inegi.org.mx/programas/ccpv/2020/default.html#Datos_abiertos

Se descarga de los “Principales resultados por localidad (ITER)” el de los Estados Unidos Mexicanos 2020" que es un archivo comprimido con el nombre de iter_00_cpv2020_csv.zip

Cuando se descomprime en la carpeta del diccionario_datos se encuentra el archivo con el nombre de diccionario_datos_iter_00CSV20.csv

Se creó un archivo con las variable para poderlas parametrizar en un archivo que lleva el nombre de variablescensales.csv

#La ruta para el archivo que tiene las variables censales y su descripción

rutvar<-"D:/Documents/Claudia/Midropbox/Investigacion y escritos"

variablescensales<-read.csv(paste0(rutvar,"/Censo2020/","variablescensales.csv"),header=TRUE, sep=",",encoding="UTF-8")

str(variablescensales)

## 'data.frame':    5 obs. of  6 variables:
##  $ X.U.FEFF.numero: int  1 2 3 4 41
##  $ indicador      : chr  "Población total" "Población femenina" "Población masculina" "Población de 0 a 2 años" ...
##  $ descripcion    : chr  "Total de personas que residen habitualmente en el país, la entidad federativa, el municipio o la demarcación te"| __truncated__ "Total de mujeres que residen habitualmente en el país, la entidad federativa, el municipio o la demarcación ter"| __truncated__ "Total de hombres que residen habitualmente en el país, la entidad federativa, el municipio o la demarcación ter"| __truncated__ "Personas de 0 a 2 años de edad." ...
##  $ mnemonico      : chr  "POBTOT" "POBFEM" "POBMAS" "P_0A2" ...
##  $ rangos         : chr  "0...999999999" "0...999999999" "0...999999999" "0...999999999" ...
##  $ longitud       : int  9 9 9 9 9

1.3 Importación de datos censales

En el sitio del INEGI se encuentran los resultados del CENSO 2020 para cada una de las entidades de la población https://www.inegi.org.mx/programas/ccpv/2020/default.html#Datos_abiertos

Principales resultados por localidad (ITER) Estados Unidos Mexicanos 2020
https://www.inegi.org.mx/contenidos/programas/ccpv/2020/datosabiertos/iter/iter_00_cpv2020_csv.zip

Para recuperar los datos censales a nivel estatal:

En el archivo se registra la población total de la entidad cuando en el nombre de la localidad aparece la leyenda “Total de la Entidad” esto se puede observar al descomprimirlo.

url<-paste0("https://www.inegi.org.mx/contenidos/programas/ccpv/2020/datosabiertos/iter/iter_00_cpv2020_csv.zip")
temp <- tempfile()
temp2 <- tempfile()
download.file(url, temp)
unzip(zipfile = temp, exdir = temp2)
rut<-file.path(temp2)

censonal<- read.csv(paste0(rut,"/","conjunto_de_datos/conjunto_de_datos_iter_00CSV20.csv"),header=TRUE, sep=",",encoding="UTF-8")
censonalo<-censonal
#Datos de toda la entidad uso del campo nom_loc para identificar los valores de las variables a nivel estatal

censonal <-subset(censonal,censonal$NOM_LOC %in% c("Total de la Entidad"))

#Se le da nombre de CVE_ENT al primer atributo de la tabla censonal

names(censonal)[1] <- "CVE_ENT"

#Ahora el mapa tiene el dato de las 198 variables del censo
#Conversión a número

#Se obtiene el mismo atributo CVE_ENT del marco geoestadístico

codent<-substr(basemapan$CVE_ENT,1,2)

# Se convierte en un dato alfanumérico de dos digito como "01", "02",..."32"
latmx="México"
codent<-sprintf("%02d%s", as.numeric(gsub("[^0-9]+", "", codent)), gsub("[0-9]+", "", codent))

#Se agrega el campo CVE_ENT al censo
censonal$CVE_ENT<-codent

#Se extraen las columnas que contienen las variables censales para convertirlas a valores numéricas de tipo entero.


cols = c(11:231)    
censonal[,cols] %<>% lapply(function(x) as.integer(as.character(x)))

#Se integra el valor censal con el marco geoestadísto a través de la llave de la entidad CVE_ENT

basemapa<-merge(basemapan,censonal, by="CVE_ENT", all.x =TRUE)

1.4 Graficación de todas las variables

En el archivo "mplotVariableparametrizadanacional.R se encuentran las instucciones para graficar, y se ejecuta el proceso para las variables que se encuentran el el archivo variablescensales.csv

source("mplotVariableparametrizadanacional.R")

variablescensales %>%
  pull(mnemonico) %>%
  as.character()%>%
  walk(mplotVariableparametrizadanacional)

1.5 POBTOT

Total de personas que residen habitualmente en el país, la entidad federativa, el municipio o la demarcación territorial y la localidad. Incluye la estimación del número de personas en viviendas particulares sin información de ocupantes. Incluye a la población que no especificó su edad.

## POBFEM Total de mujeres que residen habitualmente en el país, la entidad federativa, el municipio o la demarcación territorial y la localidad. Incluye la estimación del número de mujeres en viviendas particulares sin información de ocupantes. Incluye a la población que no especificó su edad.

## POBMAS Total de hombres que residen habitualmente en el país, la entidad federativa, el municipio o la demarcación territorial y la localidad. Incluye la estimación del número de hombres en viviendas particulares sin información de ocupantes. Incluye a la población que no especificó su edad.

## P_0A2 Personas de 0 a 2 años de edad.

## P_60YMAS Personas de 60 a 130 años de edad.

1.5.1 Video

Este proceso se detalla en el siguiente video

Y este es el código del script. “mplotVariableparametrizadanacional.R”

mplotVariableparametrizadanacional <-function(varname){

glue(" ## {varname} ") %>% cat()

varindi<-variablescensales[variablescensales$mnemonico == {varname}, “descripcion”]

glue::glue (" {varindi} ") %>% cat()

mapa<-tm_shape(basemapa) + tm_polygons({varname}, fill=as.numeric({varname}),
style=“jenks”, palette=“YlOrBr”, title= paste0({varname}," “,latmx), alpha = 0.5) + tm_scale_bar(position = c(”right“,”bottom“)) + tm_layout(legend.position = c(”right“,”top"),asp=1 ,scale=0.5)

print(mapa)

cat(“”) }

Exploración datos Censo México 2020