Si se puede hacer para Japón, también se puede hacer para España:
El código,
library(idbr) library(ggplot2) library(animation) library(ggthemes) idb_api_key("pídela en https://www.census.gov/data/developers/data-sets/international-database.html") male <- idb1('SP', 2010:2050, sex = 'male') male$SEX <- "hombres" male$POP <- -male$POP female <- idb1('SP', 2010:2050, sex = 'female') female$SEX <- "mujeres" spain <- rbind(male, female) saveGIF({ for (i in 2010:2050) { title <- as.character(i) year_data <- spain[spain$time == i, ] g1 <- ggplot(year_data, aes(x = AGE, y = POP, fill = SEX, width = 1)) + coord_fixed() + coord_flip() + annotate('text', x = 98, y = -300000, label = 'Datos: US Census Bureau IDB; idbr R package', size = 3) + geom_bar(data = subset(year_data, SEX == "mujeres"), stat = "identity") + geom_bar(data = subset(year_data, SEX == "hombres"), stat = "identity") + scale_y_continuous(breaks = seq(-300000, 300000, 150000), labels = paste0(as.
El estándar ISO 3166-2:ES, ignorado por todos, establece cómo deberían identificarse provincias y comunidades autónomas en España.
Obviamente, ni el INE ni nadie le va a hacer el más minimo caso: seguiremos teniendo que recordar que Zaragoza es la provincia 50, Soria la 42, etc. ¡Qué primitivo, qué contraintiutivo!
Pero no ha de perderse la esperanza: si me lees y algún día te vas a ver en la tesitura de crear algún tipo de base de datos de gentes y lugares de España, recuerda que existe un estándar internacional medianamente nemotécnico y al socaire de las veleidades vernacularizantes.
La gente de rOpenSci hace cosas a las que merece la pena atento. Tanto por los objetivos como por medios y las formas. Recomiendo seguir sus últimas publicaciones acerca de la profesionalización del proceso de desarrollo de código.
Llevo unos meses jugando con una idea inspirada por rOpenSci: crear un respositorio y un consorcio más o menos formal que desarrolle, mantenga y mejore herramientas (en R) de interés para el procesamiento y análisis de datos ya no científicos sino españoles.
Es
responde a mi entrada de la semana pasada y se lo debemos a la gentileza de Sergio J.
El código, con mínimas modificaciones mías (para automatizar la descarga de los datos) es
library(pxR) library(dplyr) library(tidyr) library(ggplot2) #---- Carga y transformacion de datos download.file("http://www.datanalytics.com/uploads/3199.px", "3199.px") pob <- read.px("3199.px", encoding = "latin1") pob <- as.data.frame(pob) pob$Sexo <- NULL pob$Periodo <- as.numeric(as.character(pob$Periodo)) pob <- separate(pob, Provincias, into = c("id_provincia", "provincia"), sep = 3) pob$fecha <- as.
Abundo en la entrada de ayer. Lo hago para mostrar
En el gráfico anterior se muestra la evolución de la edad media de la población de las provincias españolas como diferencia con respecto a una evolución media calculada como la regresión lineal de todas las edades medias con respecto al año. Es decir, algo así como evolución relativa.
Se aprecian claramente los rejuvenecimientos relativos de Guadalajara y, en menor medida, Toledo.
me llegó ayer por Twitter (vía @unnombrealazar). En el mapa aparece representada la edad media de la población por provincia (y hoy voy a dar las cloropetas por buenas). Salta a la vista Guadalajara: tiene una edad media ¿sorprendentemente? baja. Tanto que tuve que comprobarlo en el INE. La explicación (siempre a posteriori) más obvia es
@gilbellosta @unnombrealazar inmigrantes que trabajan en el corredor del henares, familias con niños supongo
Durante estos días que he pasado fuera, la Agencia Tributaria ha publicado datos de la renta por municipios. No he visto los datos originales ni leído los caveats, pero en fuentes indirectas como El País se lee cómo Ceuta y Melilla superan la media española con 30.125 y 29.209 euros, respectivamente.
Del mismo tenor son Expansión y, a poco que se indague, otros medios.
Y yo me pregunto: ¿estarán realmente Ceuta y Melilla, tal como se cuenta, por encima de la media?
Una de las principales objeciones que se le pueden hacer a mi entrada de ayer es que puede estar confundiendo la causa con efecto: puede que parte de la radialidad de la red que obtuve tenga que ver con el tamaño desproporcionado de Madrid que, a su vez, podría haber sido causado por la radialidad de la red tradicional de las comunicaciones españolas.
Así que enviemos una partida de pescado en malas condiciones a Mercamadrid, convidemos a toda la provincia, veámosla fenecer víctima de contumaces diarreas y rehagamos la simulación suponiendo que
En España, lo de las balanzas fiscales es como lo de las manifestaciones: un número que se tiran a la cabeza y con muy mala baba tirios y troyanos. La cantinela que más se oye es la de la prensa periférica (perdón, prensa de la parte este de la periferia: existen otras periferias que callan como palabras de cuatro letras): dizque Cataluña aporta mucho más a la hacienda pública que lo que después recibe de ella por inversiones y servicios.
Leí estas navidades un libro sumamente recomendable, España, capital París, de Germà Bel. Su tesis ha vuelto a ser glosada recientemente por César Molinas dentro de una serie de artículos, igualmente recomendables, en El País.
La tesis explícita de este libro es simple y documentalmente incuestionable: que la red de infraestructuras españolas fue diseñada al servicio de una visión esencialmente administrativa de España, con Madrid en su centro, y al margen de las necesidades de la economía.
Efectivamente, ahí donde hay ratios, aparece con frecuencia la llamada paradoja de Simpson (a propósito, en enlace anterior a la Wikipedia es un despropósito: a ver si alguno de mis lectores con tiempo deja la página a la altura de lo que merece una lengua de cultura).
Una ratio muy traída y llevada últimamente y con la que nos gusta autoflagelarnos a los españoles es el de la productividad, que es el cociente entre la producción nacional y el número de trabajadores.
