2.1. Mapa básico

Un mapa básico y sencillo lo realizaremos con la función plot(). Como se observa en el mapa, la mayor parte de distritos, y aquellos de menor tamaño, se sitúan fundamentalmente alrededor de la sierra peruana y de la costa. Por el contrario, los distritos de mayor tamaño son, por lo general, aquellos situados en la selva o ceja de selva del país.

par(mfrow=c(1,2))

plot(peru_prov, col = "orange", bor = "lightgrey")

plot(peru_distr, col = "orange", bor = "lightgrey")

Debido a que realizar mapas a nivel distrital ralentiza mucho el proceso de creación de mapas, los siguientes ejemplos los realizaremos únicamente a nivel provincial. No obstante, la dinámica para realizar los mapas a nivel distrital es idéntica a la realizada en dichos ejemplos.

2.2. Mapa utilizando los paquetes {broom} y {ggplot}

El paquete {ggplot2} es utilizado frecuentemente para generar mapas visualmente atractivos. En este blog hemos realizado varios post donde se explica cómo crear mapas utilizando este paquete. Por ejemplo, para una mayor profundización sobre cómo crear “choropleth maps” con {ggplot2} se puede consultar este post. Por su parte, en este otro post se explica cómo crear mapas con {ggplot2} utilizando coordenadas geográficas. También hemos realizado varios post donde se expone cómo generar mapas interactivos y dinámicos utilizando conjuntamente {ggplot2} con otros paquetes como {ggiraph} o {plotly}.

En esta ocasión, para generar un mapa con {ggplot2} a partir de información geográfica que se encuentra en un archivo shapefile, convertiremos dicha información en un dataframe con la función tidy() del paquete {broom}. Una vez convertido en dataframe realizaremos el gráfico siguiendo el procedimiento habitual.

# convertimos a dataframe:

# Provincias:
peru_provincias <- tidy(peru_prov) 
## Regions defined for each Polygons
head(peru_provincias)
## # A tibble: 6 x 7
##    long   lat order hole  piece group id   
##   <dbl> <dbl> <int> <lgl> <fct> <fct> <chr>
## 1 -77.7 -5.94     1 FALSE 1     0.1   0    
## 2 -77.7 -5.94     2 FALSE 1     0.1   0    
## 3 -77.7 -5.94     3 FALSE 1     0.1   0    
## 4 -77.7 -5.94     4 FALSE 1     0.1   0    
## 5 -77.7 -5.94     5 FALSE 1     0.1   0    
## 6 -77.7 -5.94     6 FALSE 1     0.1   0

# Distritos (aunque no lo vamos a representar en mapa)
peru_distritos <- tidy(peru_distr) 
## Regions defined for each Polygons
head(peru_distritos)
## # A tibble: 6 x 7
##    long   lat order hole  piece group id   
##   <dbl> <dbl> <int> <lgl> <fct> <fct> <chr>
## 1 -75.3 -9.30     1 FALSE 1     0.1   0    
## 2 -75.3 -9.30     2 FALSE 1     0.1   0    
## 3 -75.3 -9.30     3 FALSE 1     0.1   0    
## 4 -75.3 -9.30     4 FALSE 1     0.1   0    
## 5 -75.3 -9.30     5 FALSE 1     0.1   0    
## 6 -75.3 -9.30     6 FALSE 1     0.1   0

Utilizamos los comandos x=long, Y=lat y group=group para realizar nuestro mapa de la siguiente forma:

peru_provincias %>%
  ggplot() +
  geom_polygon(aes( x= long, y = lat, group = group),
               fill = "orange",
               color = "white",
               size = 0.05) +
  theme_void() +
  theme(
    axis.line = element_blank(),
    axis.text = element_blank(),
    axis.title = element_blank(),
    axis.ticks = element_blank(),
    panel.background = element_rect(colour= "darkgrey", size= 0.5)) +
  ggtitle("Perú. Provincias") +
  coord_map()

Una alternativa que puede resultar de notable interés consiste en utilizar el paquete {ggiraph} para realizar un mapa interactivo, tal y como expusimos en este post. Con unas ligeras modificaciones conseguimos que se muestre el nombre de las regiones (pronvicias o distritos) cuando pasamos el cursor sobre el mapa e, incluso, podemos establecer que se nos redirija a una página web al hacer click en alguna de ellas. De hecho, en el ejemplo indicado el mapa nos redirecciona a una entrada en Wikipedia cuando señalamos cualquier distrito del mapa.

2.3. Mapa con {leaflet}

Una tercera posibilidad consiste en generar un mapa utilizando el paquete {leaflet}. {Leaflet} es una librería JavaScript opensource diseñada para crear mapas interactivos en un entorno móvil. Al igual que con {ggplot2}, en este blog encontrará post específicos donde se explica en mayor detalle cómo realizar mapas con el paquete {leaflet} (véase este, este o este).

Antes de realizar el mapa crearemos una paleta de colores (pal) partiendo de la paleta “Paired” del paquete {RColorBrewer}.

pal <- colorFactor(
  palette = "Paired",
  domain = peru_prov@data$DEPARTAMEN)

Y en segundo lugar realizamos el mapa. Establecemos, con la función label, que el mapa nos indique el nombre de la respectiva provincia cuando pasamos el cursor sobre el mapa y que al hacer click en un determinado distrito se indique el nombre de dicha provincia y el departamento al que pertenece. Por su parte, los colores indicarán todos las provincias correspondientes a un determinado departamento. Además, el paquete {leaflet} nos permite acercar y alejar el mapa, ofreciéndonos una mayor interacción con el mismo.

leaflet(peru_prov) %>%
  addTiles() %>%
  addPolygons(weight = 1,
              stroke = TRUE,
              color = "white",
              fillColor = ~pal(DEPARTAMEN),
              fillOpacity = 0.7,
              dashArray = "3",
              label = ~PROVINCIA,
              popup = ~paste("Provincia:", PROVINCIA,
                             "<br/>",
                             "Departamento:", DEPARTAMEN),
              highlight = highlightOptions(
                weight = 2,
                dashArray = "",
                color = "grey",
                bringToFront = TRUE
              ))

Para ver el mapa interactivo creado con {leaflet} a partir del código anterior haga click aquí