Map of India at district level created with {leaflet}

Choropleth map showing the average income per inhabitant at a municipality level in Spain.

Mapa de Perú a nivel provincial creado con el paquete {leaflet}

En esta entrada se comenta brevemente qué son y cómo trabajar con factores en R.

El filtro de Hodrick-Prescott se utiliza para extraer de una serie temporal su componente tendencial y su componente cíclico. En este post se examina cómo aplicar el filtro de Hodrick-Prescott en R.

Fallecidos por COVID-19 en España por Comunidad Autónoma y Provincia. link: https://rquer.netlify.app/dia14_30graficos

En este post se analizarán las disparidades territoriales en Perú, en términos de valor agregado bruto per cápita, y su evolución entre 1995 y 2016. Se utilizarán diversos indicadores estadísticos. link: https://rquer.netlify.app/desequilibrios/

En esta entrada del blog se explicará, mediante unos ejemplos sencillos, cómo calcular permutaciones, variaciones (con y sin repeticiones) y combinaciones en R. Utilizaremos el paquete {gtools}.

In this post we will present a few examples of interactive and animated maps using both {ggplot2} and {plotly} .

In this post we will present a few examples of interactive and animated maps using both {ggplot2} and {plotly} .

This dashboard presents 3 examples of scatterplots created with {highcharter}. The first one includes a tooltip_chart, the second includes a tooltip_table and the third includes both.

This third post will present a choropleth map that will show the average income per inhabitant at a Municipality Level in Spain in 2016 (income > 10000).

This second post will expose how to create choropleth maps using the {leaflet} package. As an example, it will show two choropleth maps of India at different administrative levels: States (& Union Territories) and Districts. There is also a Talukas (or Teshils) level (level = 3) but we will not create a map representing this third level in this post as it will slow it down too much. Notice that labels, pop-up tables and polygon highlights have been customized.

In this post we will present a few examples of interactive and animated maps using different R packages. This post is a continuation of previous posts that addressed the creation of static maps.

This dashboard is a continuation of a previous post. In this occasion we will show how to create static treemaps using {treemap} and animated treemaps with {d3treeR} and {highcharter}.

This dashboard presents a few examples of Sunburst charts and Treemaps using {plotly}.

In this post we will present a few examples of interactive and animated maps using both {ggplot2} and {plotly} . This post is a continuation of the previous one ( interactive and animated maps ) .

The present shows how to work with the Eurostat NUTS nomenclature using the {eurostat} package.

Dashboard with some indications that can be useful when creating box plots (box and whiskers plot) with {ggplot2}.

Dashboard with some options that can be useful while creating bar charts with {ggplot2}

Power Bi es una herramienta de Business Inteligence (BI) de Microsoft. Un aspecto interesante es que Power Bi permite fácilmente utilizar el lenguaje de R en diversas fases del proceso de análisis.

The dashboard presented is a continuation of the previous post. The dashboard shows the evolution of confirmed, recovered and death cases due to COVID-19 in a selected group of countries.

This dashboard presents information on COVID-19. The {coronavirus} dataset package is available on CRAN and comes from the John Hopkins University Center for Systems Science and Engineering. The {coronavirus} dataset is updated daily by @Rami_Krispin

In this post, intented to be a small contribution to the tidytuesday project, we will use the package {echarts4r} to visualizate in a map the food consumption and CO2 emissions from 130 countries.

En este post se explica las principales funcionalidades del paquete {eurostat}, que sirve para importar información de dicho organismo. Eurostat es la Oficina de Estadística de la Comisión Europea.

El presente post tiene como objetivo introducir el paquete {osmdata}, mediante el cual podemos descargar e importar información de la base de datos del proyecto colaborativo Open Street Map (OSM)

Este post s una continuación del post anterior en el que expusimos cómo realizar operaciones en R utilizando la sintaxis tradicional de SQL con la función sqldf(), única función del paquete {sqldf}.

En el presente post se abordará la función sqldf( ) única función del paquete {sqldf}, mediante la cual es posible utilizar las formulaciones y la sintaxis convencional de SQL en el entorno de R.

Este post tiene como objetivo presentar algunas posibles formas de representar la evolución temporal de alguna variable. Utilizaremos el dataframe gapminder del conocido paquete del mismo nombre.

Este post pretende exponer algunas herramientas que pueden ser de utilidad a la hora de realizar mapas base de cualquier país a distintos niveles de agregación regional utilizando el paquete {raster}.

En este breve post se expondrán algunas posibilidades para realizar waffle charts con R. El post explica cómo hacer waffle charts con el paquete {waffle} y también cómo incluir iconos en los gráficos.

Este post es una continuación del anterior donde se explicó el paquete {eurostat}. En él se expone cómo trabajar con las Nomenclaturas de las Unidades Territoriales Estadísticas (NUTS) de Eurostat.

En este post se presentarán diversas posibilidades para realizar pictogramas e infografías con R. Utilizaremos para ello la función e_chart( ) del paquete {echarts4r} e iconos de diversos orígenes.

Esta es una entrada muy breve que tiene como objetivo específico exponer cómo realizar de forma muy sencilla mapamundis 3D y con relieve utilizando la función e_geo_3d del paquete {echarts4r} en R.

El objetivo de este post es visualizar mediante un gráfico treemap el VAB sectorial de los distintos departamentos peruanos para el año 2016. Para ello utilizaremos los paquetes {treemap} y {3dtreeR}.

En este post se expondrá cómo realizar mapas de España utilizando archivos shapefile y el paquete {ggplot2}. Los archivos shapefiles los descargaremos de la web y los datos los descargaremos del INE.

En este post se mostrará cómo realizar, usando gganimate, un gráfico de barras dinámico que muestre la evolución del ranking de regiones peruanas atendiendo a VAB por habitante entre 1996 y 2016.

Este post presenta algunas herramientas que pueden resultar útiles a la hora de dar formato a los números. Utilizaremos datos del post anterior donde se analizaban dinámicas de cambio estructural.

El presente post examina el proceso de cambio estructural del empleo en las CCAA españolas entre 1980 y 2011 evaluando la existencia de posibles dinámicas de desindustrialización y terciarización.

El objetivo de este post es exponer una posible forma de realizar mapas en R visualizando un conjunto de observaciones cuando tenemos información de las coordenadas de los elementos a representar.

En este post vamos a realizar gráficos animados con {gganimate} usando el dataframe babynames del paquete {babynames}. Este post es una extensión del post previo: Aprendiendo dplyr con {babynames}.

Este post presenta una aproximación de la evolución de los nombres masculinos y femeninos más usados en España en las últimas décadas utilizando una metodología diferente a la del post anterior.

El objetivo de este post es exponer las principales funciones del paquete {dplyr} diseñadas para la manipulación de dataframes/tibbles. Utilizamos el dataframe ‘babynames’ del paquete babynames().