Agrega la base de datos con las comunas de CABA para el tab2

R/mod_histograma_raster.R

@@ -45,7 +45,7 @@ HistogramaRaster_UI <- function(id) {
 #' @export
 HistogramaRaster_Server <- function(id,
                                     amba_reducido_names,
-                                    bsas, base_raster,
+                                    bsas_comunas, base_raster,
                                     area, fecha,
                                     tipo_de_raster, part,
                                     momento_dia) {
@@ -90,7 +90,7 @@ raster_hist <- reactive({
         if(part() %in% amba_reducido_names){
 
           # ver Patidos_Input.R
-          amba <-  dplyr::filter(bsas,
+          amba <-  dplyr::filter(bsas_comunas,
                                  partido %in% amba_reducido_names)
 
           # recorto por poligono
@@ -110,7 +110,7 @@ raster_hist <- reactive({
         }else if(!(part() %in% amba_reducido_names)){
 
           # ver Patidos_Input.R
-          prov <-  dplyr::filter(bsas,
+          prov <-  dplyr::filter(bsas_comunas,
                                  !partido %in% amba_reducido_names)
 
         # recorto por poligono

R/mod_mapa_covid_departamentos.R

@@ -121,7 +121,7 @@ MapaCovidDepartamentos_Server <- function(id,
    # pxd_baires <- st_read('data/px_baires.gpkg') 
     pxd_baires <- pxd_baires |>
       dplyr::filter(.data$fecha < '2020-05-15' &
-                    .data$fecha > '2020-05-08')
+                    .data$fecha > '2020-05-08') # sera replazado con los datos finales
 print(pxd_baires)
      pxdy <-  pxd_baires |>
         dplyr::filter(.data$partido == input$partidos,
@@ -212,7 +212,7 @@ base::colnames(px_baires)[2] <- as.character("Noche")
           dplyr::group_by(.data$residencia_provincia_nombre) |>
           dplyr::summarize(n_casos = dplyr::n()) |>
           dplyr::rename('partido' = .data$residencia_provincia_nombre)
-print(comunas)
+
         comunas[1,'partido'] <- "Capital Federal"
 
         casos_diarios <- data_sisa |> 
@@ -223,22 +223,12 @@ print(comunas)
           dplyr::summarize(n_casos = dplyr::n()) |>
           dplyr::rename(partido = .data$residencia_departamento_nombre) |>
           rbind(comunas)
-        print(casos_diarios)
+
 # 3. Grafico
 # uso un left_join porque ya casos_darios_partido no es un sf data.frame
 
-        cents  <-   centroides_mapa |>
-          cbind(sf::st_coordinates(centroides_mapa)) |>
-          dplyr::arrange(partido)
-
-        # corrijo un error de tipeo que me impedia terminar el join
-        cents[78,'partido'] <- 'Lomas De Zamora'
-        cents[132,'partido'] <- 'Tres De Febrero'
-
-        sf::st_geometry(cents) <-  NULL
-
         sisa <- casos_diarios |>
-          dplyr::left_join(cents, 
+          dplyr::left_join(centroides_mapa,
                            by = c('partido')) |>
           tidyr::drop_na(.data$n_casos) |>
           dplyr::arrange(dplyr::desc(.data$n_casos)) |>
@@ -359,8 +349,8 @@ burbujas_plot <- shiny::reactive({
      data = tam_burb_medium,
      type = 'scatter',
      mode = 'markers',
-     x = ~X,
-     y = ~Y,
+     x = ~X, # centroide
+     y = ~Y, # centroide
      name = paste(size_small, '-', size_medium),
      legendgroup = ~n_casos,
      legendgrouptitle = list(#text = 'Casos COVID-19',

R/mod_mapa_partido.R

@@ -49,8 +49,10 @@ MapaPartido_UI <- function(id) {
 #' @export
 MapaPartido_Server <-  function(id,
                                 amba_reducido_names,
-                                base_raster, bsas,
-                                area, fecha,
+                                base_raster, 
+                                bsas_comunas,
+                                area, 
+                                fecha,
                                 tipo_de_raster, 
                                 opacidad, part,
                                 momento_dia) {
@@ -98,7 +100,7 @@ MapaPartido_Server <-  function(id,
         if(part() %in% amba_reducido_names){ # amba
 
           # ver Partidos_Input.R
-          amba <-  dplyr::filter(bsas,
+          amba <-  dplyr::filter(bsas_comunas,
                                  .data$partido %in% amba_reducido_names)
 
           sf::st_as_sf(base::subset(amba, 
@@ -132,7 +134,7 @@ pal <- leaflet::colorBin(palette = c("#0000FF", "#0040FF",
                                   -10, -20, -30, -40, -50),
                          na.color = "transparent")
 
-bbx <- sf::st_bbox(isolate(filter_partido()))
+bbx <- sf::st_bbox(filter_partido())
 
         # mapa mañana
         leaf_map <- leaflet::leaflet(options = leaflet::leafletOptions(zoomControl = FALSE)) |>

R/server.R

@@ -60,7 +60,7 @@ server <- function(input, output, session, r) {
   # Histogramas 
   HistogramaRaster_Server('hist',
                           amba_reducido_names =  amba_reducido_names,
-                          bsas = bsas,
+                          bsas_comunas = bsas_comunas, # Incluye comunas de CABA
                           base_raster = base_raster,
                           area = elecciones_usuario_partidos$area,
                           tipo_de_raster = reactive({ input$porcentaje2 }),
@@ -70,7 +70,7 @@ server <- function(input, output, session, r) {
 
   HistogramaRaster_Server('hist2',
                           amba_reducido_names =  amba_reducido_names,
-                          bsas = bsas,
+                          bsas_comunas = bsas_comunas,
                           base_raster = base_raster,
                           area = elecciones_usuario_partidos$area,
                           tipo_de_raster = reactive({ input$porcentaje2 }),
@@ -80,7 +80,7 @@ server <- function(input, output, session, r) {
 
   HistogramaRaster_Server('hist3',
                           amba_reducido_names =  amba_reducido_names,
-                          bsas = bsas,
+                          bsas_comunas = bsas_comunas,
                           base_raster = base_raster,
                           area = elecciones_usuario_partidos$area,
                           tipo_de_raster = reactive({ input$porcentaje2 }),
@@ -91,7 +91,7 @@ server <- function(input, output, session, r) {
   # Mapas con detalle del partido
   MapaPartido_Server("baires_partidos",
                      amba_reducido_names =  amba_reducido_names,
-                     bsas = bsas,
+                     bsas_comunas = bsas_comunas,
                      base_raster = base_raster,
                      area = elecciones_usuario_partidos$area,
                      tipo_de_raster = reactive({ input$porcentaje2 }),
@@ -102,7 +102,7 @@ server <- function(input, output, session, r) {
 
   MapaPartido_Server("baires_partidos2",
                      amba_reducido_names =  amba_reducido_names,
-                     bsas = bsas,
+                     bsas_comunas = bsas_comunas,
                      base_raster = base_raster,
                      area = elecciones_usuario_partidos$area,
                      tipo_de_raster = reactive({ input$porcentaje2 }),
@@ -113,7 +113,7 @@ server <- function(input, output, session, r) {
 
   MapaPartido_Server("baires_partidos3",
                      amba_reducido_names =  amba_reducido_names,
-                     bsas = bsas,
+                     bsas_comunas = bsas_comunas,
                      base_raster = base_raster,
                      area = elecciones_usuario_partidos$area,
                      tipo_de_raster = reactive({ input$porcentaje2 }),