Población extranjera por municipio en la Comunitat Valenciana

Autor/a

Afiliación

Jaume Martín Nogueroles

Universitat de València

Input

Se ha obtenido un conjunto de datos de población extranjera por municipio en la Comunitat Valenciana, proporcionados por el Banco de datos territorial del Institut Valencià d’Estadística de la Generalitat Valenciana. Estos datos provienen de las ‘Cifras Oficiales de Población de los Municipios Españoles: Revisión del Padrón Municipal’ y están disponibles de forma gratuita en el siguiente enlace.

Las variables objeto de estudio han sido la población total y la población extranjera por municipio pese a que este conjunto de datos contiene datos por género y por continente de la población española y extranjera en los municipios de la Comunitat Valenciana.

Estos datos están disponibles para su descarga en formato Excel, CSV y PC-Axis, además de poder mostrarse a través la propia web.

En este caso, hemos utilizado el fichero Excel.

Descripcion

Se cargan las librerías necesarias:

library(readxl)
library(tidyverse)
library(mapSpain)
library(sf)
library(ggplot2)

Se lee el conjunto de datos y se almacena como dataframe.

EXTR22 <- readxl::read_xlsx("data/pob_extr_cv.xlsx", range = "A13:C555", col_names = F)

dim(EXTR22)

[1] 543   3

El conjunto de datos contiene 543 observaciones y 3 columnas.

Tratamiento

Como se puede observar, las columnas todavía no están nombradas y el objeto no contiene ninguna geografía.

head(EXTR22)

# A tibble: 6 × 3
  ...1                ...2  ...3 
  <chr>               <chr> <chr>
1 03001 - Atzúbia, l' 616   255  
2 03002 - Agost       4948  402  
3 03003 - Agres       589   53   
4 03004 - Aigües      1085  282  
5 03005 - Albatera    12864 2790 
6 03006 - Alcalalí    1349  789  

Por lo tanto, se nombran las columnas y se separa el código de municipio de su nombre para mejor identificación.

colnames(EXTR22) <- c("MUN","TOTAL","EXTR")
EXTR22 <- EXTR22 %>%
  tidyr::separate(MUN, into = c("cod_mun", "name_mun"), sep = " - ", extra = "merge") %>%
  dplyr::arrange(cod_mun)

Se observa que hay una fila en la que las columnas TOTAL y EXTR están vacías. Se trata de Gátova (hasta 1995), así que se elimina del estudio tras descubrir que el conjunto de datos contiene una fila con Gátova (desde 1995).

EXTR22 <- EXTR22 %>% filter(name_mun != "Gátova (hasta 1995)")

Asimismo, se convierten las columnas a valores numéricos.

EXTR22 <- EXTR22 %>% 
  mutate(TOTAL = as.numeric(TOTAL),
         EXTR = as.numeric(EXTR))

Una vez el conjunto de datos contiene las variables numéricas, se procede a crear la variable objeto de estudio: El porcentaje de extranjeros censados en los municipios de la Comunitat Valenciana.

EXTR22 <- EXTR22 %>% 
  mutate(PROP_EXTR = (EXTR / TOTAL) * 100)

Para incluir la geografía en el conjunto de datos, se obtiene un dataframe con todos los municipios de la Comunitat Valenciana y su geografía de la librería mapSpain.

spain <- esp_get_munic()
cv <- spain %>% filter(codauto == 10)

Cuando todo lo anterior es obtenido, se puede unir en un mismo conjunto de datos. Además, se eliminan las variables redundantes o innecesarias para el estudio.

extr_cv_22 <- left_join(cv, EXTR22, by=c("LAU_CODE"="cod_mun"))
extr_cv_22 <- extr_cv_22 %>%
  select(-name_mun, -codauto, -ine.ccaa.name)

Output

Como resultado se tiene un objeto sf con 542 observaciones y 9 variables.

class(extr_cv_22)

[1] "sf"         "data.frame"

dim(extr_cv_22)

[1] 542   9

Una vez repasado el conjunto de datos deseado, se representa un mapa escalado de la variable en el que se observa que todos los municipios están coloreados y que la variable se ha obtenido de forma correcta.

ggplot() +
  geom_sf(data = extr_cv_22, aes(fill = PROP_EXTR), color = "black") +
  scale_fill_gradient(low = "lightblue", high = "red", name = "Porcentaje de extranjeros") +
  labs(title = "Porcentaje de extranjeros por municipio en la Comunitat Valenciana") +
  theme_minimal()

Se guarda el fichero en formato GeoPackage (gpkg).

st_write(extr_cv_22, "extr_cv_22.gpkg")

El fichero generado con este procedimiento se puede descargar aquí.

Proyecto de Innovación Educativa Emergente (PIEE-2737007)