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# Datos de inflación por ciudad...
library(inegiR)
library(eem)
library(dplyr)
library(reshape2)
library(ggplot2)
# Descargar datos ----
token <- "****"
d <- inflacion_ciudades(token)
e <- inflacion_general(token)
# Limpiar para graficar ----
dg <- d %>%
filter(Fechas>'2012-12-01') %>%
select(c(DF, Monterrey, Guadalajara, Fechas)) %>%
melt(id.vars = "Fechas") %>%
mutate("Tipo" = "Ciudad grande",
"Ciudad" = variable)
dnc <- d %>%
filter(Fechas>'2012-12-01') %>%
select(c(Monclova, LaPaz, Torreon, Queretaro,
Culiacan, Toluca, Fechas)) %>%
melt(id.vars = "Fechas") %>%
mutate("Tipo" = "sin CNTE",
"Ciudad" = variable)
dc <- d %>%
filter(Fechas>'2012-12-01') %>%
select(c(Iguala, Oaxaca, Tapachula, Fechas)) %>%
melt(id.vars = "Fechas") %>%
mutate("Tipo" = "CNTE",
"Ciudad" = variable)
general <- e %>%
filter(Fechas>'2012-12-01') %>%
melt(id.vars = "Fechas") %>%
mutate("Tipo" = "Nacional",
"Ciudad" = "Nacional")
d_all <- rbind.data.frame(
rbind.data.frame(
rbind.data.frame(dg, dnc), dc),
general)
# Graficar -----
ggplot(d_all, aes(x = Fechas, y = value,
group = Ciudad, color = Tipo))+
geom_path()+
theme_eem()+
labs(x = "Fechas", y = "Inflación (YoY)",
title = "Inflación por ciudad (seleccionadas)")
# tablas
tb1 <- d_all %>%
group_by(Tipo) %>%
summarise("Promedio" = mean(value),
"Mediana" = median(value),
"Desv." = sd(value),
"Max" = max(value))
tb2 <- d_all %>%
group_by(Ciudad) %>%
summarise("Promedio" = mean(value),
"Mediana" = median(value),
"Desv." = sd(value),
"Max" = max(value)) %>%
arrange(Promedio)
tb3 <- d_all %>%
filter(Fechas>'2015-12-01') %>%
group_by(Ciudad) %>%
summarise("Promedio" = mean(value),
"Mediana" = median(value),
"Desv." = sd(value),
"Max" = max(value)) %>%
arrange(Promedio)
# boxplot ----
ggplot(d_all,
aes(x = Tipo, y = value))+
geom_boxplot(color = eem_colors[1],
fill = eem_colors[3]) +
theme_eem() + labs(x = "Tipo de Ciudad", y = "Tasa de inflación",
title = "Comparativa de tasas de inflación \n por tipo de ciudad")
# Efectos con cambios... por tipo de fecha...
efcnte_cause <- d_all %>%
mutate("FechaTipo" = ifelse(Fechas<'2015-12-01',"Antes", "Actual") ) %>%
group_by(Ciudad, Tipo, FechaTipo) %>%
summarise("Promedio" = mean(value))
efcnte_cause$FechaTipo <- factor(efcnte_cause$FechaTipo,
levels = c("Antes", "Actual"))
ggplot(efcnte_cause,
aes (x = FechaTipo,
y = Promedio,
group = Ciudad))+
geom_path(aes(colour = Tipo)) +
labs(x = "Fecha (2016)", y = "Promedio de tasas de Inflación",
title = "Cambio en tasas promedio de inflación \n por tipo de ciudad")+
theme_eem()+
scale_colour_eem(20)
# tablas ---
kable(tb1)
kable(tb2)
kable(tb3)