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title: "Conectividad Terrestre"
description: "Resumen de datos de flujo terrestre, en base a los registros de servicios regulares interurbanos de buses de media y larga distancia de la Comisión Nacional Reguladora del Transporte (CNRT)."
output:
distill::distill_article:
self_contained: TRUE
draft: false
params:
memoria: false
---
```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = F, message = F, warning = F,
fig.align = 'left', fig.width = 10, fig.height = 6)
library(tidyverse)
library(comunicacion)
library(lubridate)
library(gt)
library(plotly)
library(networkD3)
library(herramientas)
library(htmlwidgets)
library(treemapify)
library(leaflet)
library(htmltools)
library(sf)
library(arrow)
options(scipen = 999)
Sys.setlocale(locale = "es_AR.UTF-8")
```
```{r carga base}
# Base Actual
base_total <- open_dataset("/srv/DataDNMYE/cnrt/base_de_trabajo/base_final/cnrt_total_historica_2025-01-01_a_2025-01-31.parquet") # Actualizar
# Base Año Previo
base_vieja <- open_dataset("/srv/DataDNMYE/cnrt/base_de_trabajo/base_final/cnrt_total_historica_2024-01-01_a_2024-12-31.parquet")
# Filtramos mismo periodo
base_vieja <- base_vieja %>%
filter(mes <= base_total %>% pull(mes) %>% max())
# Variables Fecha
publicacion_mes_anio <- strftime(Sys.Date(), '%B %Y')
datos_mes_anio <- strftime(base_total %>% pull(fecha) %>% max(), '%B')
datos_mes_anio_bis <- strftime(base_total %>% pull(fecha) %>% max(), '%d-%m-%Y')
```
```{r Regiones}
# Regiones Tramos
base_total <- base_total %>%
mutate(region_destino = case_when(provincia_destino == "Buenos Aires" ~ "Buenos Aires",
provincia_destino == "Ciudad Autónoma de Buenos Aires" ~ "Ciudad Autónoma de Buenos Aires",
provincia_destino == "Córdoba" ~ "Córdoba",
provincia_destino == "Tierra del Fuego, Antártida e Islas del Atlántico Sur" ~ "Patagonia",
provincia_destino == "Santa Cruz" ~ "Patagonia",
provincia_destino == "Chubut" ~ "Patagonia",
provincia_destino == "Neuquén" ~ "Patagonia",
provincia_destino == "Río Negro" ~ "Patagonia",
provincia_destino == "La Pampa" ~ "Patagonia",
provincia_destino == "Mendoza" ~ "Cuyo",
provincia_destino == "San Juan" ~ "Cuyo",
provincia_destino == "San Luis" ~ "Cuyo",
provincia_destino == "La Rioja" ~ "Norte",
provincia_destino == "Catamarca" ~ "Norte",
provincia_destino == "Salta" ~ "Norte",
provincia_destino == "Jujuy" ~ "Norte",
provincia_destino == "Santiago del Estero" ~ "Norte",
provincia_destino == "Tucumán" ~ "Norte",
provincia_destino == "Santa Fe" ~ "Litoral",
provincia_destino == "Chaco" ~ "Litoral",
provincia_destino == "Formosa" ~ "Litoral",
provincia_destino == "Misiones" ~ "Litoral",
provincia_destino == "Corrientes" ~ "Litoral",
provincia_destino == "Entre Ríos" ~ "Litoral",
T ~ "No hay info"),
region_origen = case_when(provincia_origen == "Buenos Aires" ~ "Buenos Aires",
provincia_origen == "Ciudad Autónoma de Buenos Aires" ~ "Ciudad Autónoma de Buenos Aires",
provincia_origen == "Córdoba" ~ "Córdoba",
provincia_origen == "Tierra del Fuego, Antártida e Islas del Atlántico Sur" ~ "Patagonia",
provincia_origen == "Santa Cruz" ~ "Patagonia",
provincia_origen == "Chubut" ~ "Patagonia",
provincia_origen == "Neuquén" ~ "Patagonia",
provincia_origen == "Río Negro" ~ "Patagonia",
provincia_origen == "La Pampa" ~ "Patagonia",
provincia_origen == "Mendoza" ~ "Cuyo",
provincia_origen == "San Juan" ~ "Cuyo",
provincia_origen == "San Luis" ~ "Cuyo",
provincia_origen == "La Rioja" ~ "Norte",
provincia_origen == "Catamarca" ~ "Norte",
provincia_origen == "Salta" ~ "Norte",
provincia_origen == "Jujuy" ~ "Norte",
provincia_origen == "Santiago del Estero" ~ "Norte",
provincia_origen == "Tucumán" ~ "Norte",
provincia_origen == "Santa Fe" ~ "Litoral",
provincia_origen == "Chaco" ~ "Litoral",
provincia_origen == "Formosa" ~ "Litoral",
provincia_origen == "Misiones" ~ "Litoral",
provincia_origen == "Corrientes" ~ "Litoral",
provincia_origen == "Entre Ríos" ~ "Litoral",
T ~ "No hay info"))
```
```{r VIAJES}
# Viajes mensuales
viajes_mes <- base_total %>%
group_by(anio, mes) %>%
summarise(viajes = n_distinct(id_servicio)) %>%
ungroup() %>%
collect() %>%
group_by(anio) %>%
mutate(viajes_anio = sum(viajes)) %>%
ungroup() %>%
slice_max(mes)
# Viajes mensuales - año previo
viajes_mes_anio_pasado <- base_vieja %>%
group_by(anio, mes) %>%
summarise(viajes = n_distinct(id_servicio)) %>%
ungroup() %>%
collect() %>%
group_by(anio) %>%
mutate(viajes_anio = sum(viajes)) %>%
ungroup() %>%
slice_max(mes)
# Variaciòn interanual
variacion_interanual <- if_else((viajes_mes %>% select(viajes) %>% pull)/(viajes_mes_anio_pasado %>% select(viajes) %>% pull) - 1 < 0,
paste0(round(((viajes_mes %>% select(viajes) %>% pull)/(viajes_mes_anio_pasado %>% select(viajes) %>% pull)-1)*100*-1, 2) %>% format(., decimal.mark = ","),
"% menos"),
paste0(round(((viajes_mes %>% select(viajes) %>% pull)/(viajes_mes_anio_pasado %>% select(viajes) %>% pull)-1)*100, 2) %>% format(., decimal.mark = ","),
"% mas"))
# Viajes mensuales
viajes_mes_total <- viajes_mes %>%
select(viajes) %>%
pull %>%
format(., big.mark = ".")
# variacion_interanual <- if_else(vuelos_mes$var_ia > 0,
# paste0("un crecimiento de ",
# format(round(vuelos_mes$var_ia, 2),
# decimal.mark = ","),
# "%"),
# paste0("un decrecimiento de ",
# format(round(vuelos_mes$var_ia, 2),
# decimal.mark = ","),
# "%"))
# Acumulado anual
viajes_acumulados_total <- viajes_mes %>%
select(viajes_anio) %>%
pull %>%
format(., big.mark = ".")
# Variación acumulado anual
variacion_interanual_acum <- if_else((viajes_mes %>% select(viajes_anio) %>% pull)/(viajes_mes_anio_pasado %>% select(viajes_anio) %>% pull) - 1 < 0,
paste0(round(((viajes_mes %>% select(viajes_anio) %>% pull)/(viajes_mes_anio_pasado %>% select(viajes_anio) %>% pull)-1)*100*-1, 2) %>% format(., decimal.mark = ","),
"% menos"),
paste0(round(((viajes_mes %>% select(viajes_anio) %>% pull)/(viajes_mes_anio_pasado %>% select(viajes_anio) %>% pull)-1)*100, 2) %>% format(., decimal.mark = ","),
"% mas"))
```
```{r PASAJEROS}
# Pasajeros mensuales
pasajeros_mes <- base_total %>%
group_by(anio, mes) %>%
summarise(pasajeros_mes = sum(pasajeros, na.rm = T)) %>% # POr que da distinto al tablero?
ungroup() %>%
collect() %>%
group_by(anio) %>%
mutate(pasajeros_anio = sum(pasajeros_mes)) %>%
ungroup() %>%
slice_max(mes)
# Pasajeros mes - año previo
pasajeros_mes_anio_pasado <- base_vieja %>%
group_by(anio, mes) %>%
summarise(pasajeros_mes = sum(pasajeros, na.rm = T)) %>% # POr que da distinto al tablero?
ungroup() %>%
collect() %>%
group_by(anio) %>%
mutate(pasajeros_anio = sum(pasajeros_mes)) %>%
ungroup() %>%
slice_max(mes)
# Variación interanual
var_ia_pasajeros <- if_else((pasajeros_mes %>% select(pasajeros_mes) %>% pull)/(pasajeros_mes_anio_pasado %>% select(pasajeros_mes) %>% pull) - 1 < 0,
paste0(round(((pasajeros_mes %>% select(pasajeros_mes) %>% pull)/(pasajeros_mes_anio_pasado %>% select(pasajeros_mes) %>% pull)-1)*100*-1, 2) %>% format(., decimal.mark = ","),
"% menos"),
paste0(round(((pasajeros_mes %>% select(pasajeros_mes) %>% pull)/(pasajeros_mes_anio_pasado %>% select(pasajeros_mes) %>% pull)-1)*100, 2) %>% format(., decimal.mark = ","),
"% mas"))
# pasajeros mensuales
pasajeros_mes_total <- pasajeros_mes %>%
select(pasajeros_mes) %>%
pull %>%
format(., big.mark = ".")
# variacion_interanual <- if_else(vuelos_mes$var_ia > 0,
# paste0("un crecimiento de ",
# format(round(vuelos_mes$var_ia, 2),
# decimal.mark = ","),
# "%"),
# paste0("un decrecimiento de ",
# format(round(vuelos_mes$var_ia, 2),
# decimal.mark = ","),
# "%"))
# Acumulado anual
pasajeros_acumulados_total <- pasajeros_mes %>%
select(pasajeros_anio) %>%
pull %>%
format(., big.mark = ".")
# Variación acumulado anual
variacion_interanual_acum_pasajeros <- if_else((pasajeros_mes %>% select(pasajeros_anio) %>% pull)/(pasajeros_mes_anio_pasado %>% select(pasajeros_anio) %>% pull) - 1 < 0,
paste0(round(((pasajeros_mes %>% select(pasajeros_anio) %>% pull)/(pasajeros_mes_anio_pasado %>% select(pasajeros_anio) %>% pull)-1)*100*-1, 2) %>% format(., decimal.mark = ","),
"% menos"),
paste0(round(((pasajeros_mes %>% select(pasajeros_anio) %>% pull)/(pasajeros_mes_anio_pasado %>% select(pasajeros_anio) %>% pull)-1)*100, 2) %>% format(., decimal.mark = ","),
"% mas"))
```
```{r ASIENTOS}
# Asientos mensuales
asientos_mes <- base_total %>%
distinct(anio, mes, id_servicio, cantidad_asientos_ruta) %>%
group_by(anio, mes) %>%
summarise(asientos_mes = sum(cantidad_asientos_ruta, na.rm = T)) %>% # POr que da distinto al tablero?
ungroup() %>%
collect() %>%
group_by(anio) %>%
mutate(asientos_anio = sum(asientos_mes)) %>%
ungroup() %>%
slice_max(mes)
# asientos mes - año previo
asientos_mes_anio_pasado <- base_vieja %>%
distinct(anio, mes, id_servicio, cantidad_asientos_ruta) %>%
group_by(anio, mes) %>%
summarise(asientos_mes = sum(cantidad_asientos_ruta, na.rm = T)) %>% # POr que da distinto al tablero?
ungroup() %>%
collect() %>%
group_by(anio) %>%
mutate(asientos_anio = sum(asientos_mes)) %>%
ungroup() %>%
slice_max(mes)
# Variaciòn interanual
var_ia_asientos <- if_else((asientos_mes %>% select(asientos_mes) %>% pull)/(asientos_mes_anio_pasado %>% select(asientos_mes) %>% pull) - 1 < 0,
paste0(round(((asientos_mes %>% select(asientos_mes) %>% pull)/(asientos_mes_anio_pasado %>% select(asientos_mes) %>% pull)-1)*100*-1, 2) %>% format(., decimal.mark = ","),
"% menos"),
paste0(round(((asientos_mes %>% select(asientos_mes) %>% pull)/(asientos_mes_anio_pasado %>% select(asientos_mes) %>% pull)-1)*100, 2) %>% format(., decimal.mark = ","),
"% mas"))
# asientos mensuales
asientos_mes_total <- asientos_mes %>%
select(asientos_mes) %>%
pull %>%
format(., big.mark = ".")
# variacion_interanual <- if_else(vuelos_mes$var_ia > 0,
# paste0("un crecimiento de ",
# format(round(vuelos_mes$var_ia, 2),
# decimal.mark = ","),
# "%"),
# paste0("un decrecimiento de ",
# format(round(vuelos_mes$var_ia, 2),
# decimal.mark = ","),
# "%"))
# Acumulado anual
asientos_acumulados_total <- asientos_mes %>%
select(asientos_anio) %>%
pull %>%
format(., big.mark = ".")
# Variación acumulado anual
variacion_interanual_acum_asientos <- if_else((asientos_mes %>% select(asientos_anio) %>% pull)/(asientos_mes_anio_pasado %>% select(asientos_anio) %>% pull) - 1 < 0,
paste0(round(((asientos_mes %>% select(asientos_anio) %>% pull)/(asientos_mes_anio_pasado %>% select(asientos_anio) %>% pull)-1)*100*-1, 2) %>% format(., decimal.mark = ","),
"% menos"),
paste0(round(((asientos_mes %>% select(asientos_anio) %>% pull)/(asientos_mes_anio_pasado %>% select(asientos_anio) %>% pull)-1)*100, 2) %>% format(., decimal.mark = ","),
"% mas"))
```
**(Publicado en `r publicacion_mes_anio` con datos actualizados al `r datos_mes_anio_bis`)**
El reporte mensual que aquí presentamos se basa en el *[Documento de Trabajo N°14: "Conectividad Terrestre. Diagnóstico turístico del mercado interurbano de pasajeros."](https://tableros.yvera.tur.ar/recursos/biblioteca/conectividad_terrestre.pdf)* que analiza el flujo de pasajeros en servicios regulares de buses de media y larga distancia al interior del país entre enero de 2019 y octubre de 2023. En este marco, el actual trabajo busca continuar con la publicación periódica de estadísticas que muestren la evolución de los indicadores luego de la crisis pandémica y la posterior recuperación del sector.
En el mes de **`r datos_mes_anio`**, fueron contabilizados **`r viajes_mes_total` viajes** de buses de media y larga distancia en todo el país, lo que representa un **`r variacion_interanual` frente a un año atrás**[^2]. En total, en el acumulado anual, se realizaron `r viajes_acumulados_total` servicios regulares, un `r variacion_interanual_acum` si se compara con el mismo período del año previo.
[^2]: Para ver la serie temporal completa de viajes, asientos y pasajeros totales, acceder al [tablero de conectividad terrestre](https://tableros.yvera.tur.ar/conectividad_terrestre/).
En el mismo mes, fueron transportados **`r pasajeros_mes_total` pasajeros**, un **`r var_ia_pasajeros`** con respecto a `r datos_mes_anio` del año previo. En el acumulado anual, ello significa que viajaron hasta el momento `r pasajeros_acumulados_total` personas por el país, un `r variacion_interanual_acum_pasajeros` en comparación al mismo intervalo del año anterior.
Con respecto al número de **asientos** disponibles en servicios regulares, en `r datos_mes_anio`, fueron ofrecidos **`r asientos_mes_total` asientos**, lo que supone un **`r var_ia_asientos`** contra un año atrás, y, en lo que va del año, `r asientos_acumulados_total` asientos, `r variacion_interanual_acum_asientos` frente al mismo período previo.
```{r}
mes_ref <- month(datos_mes_anio_bis)
# Gráfico - Pasajeros.
base_total_agrupada_region_pasajeros <- base_total %>%
filter(mes == mes_ref) %>%
group_by(region_origen, region_destino) %>%
summarise(total = sum(pasajeros)) %>%
ungroup() %>%
collect()
base_total_agrupada_region_texto <- base_total_agrupada_region_pasajeros %>%
group_by(region_destino) %>%
summarise(total = sum(total))
# Región 1
# Etiqueta
region_1 <- (base_total_agrupada_region_texto %>% slice_max(total))[1,1] %>% pull
# Valores
region_1_total <- (base_total_agrupada_region_texto %>% slice_max(total))[1,2] %>% pull %>% format(., big.mark = ".")
# Región 2
# Etiqueta
region_2 <- (base_total_agrupada_region_texto %>% slice_max(n = 2, total) %>% slice_tail())[1,1] %>% pull
# Valores
region_2_total <- (base_total_agrupada_region_texto %>% slice_max(n = 2, total)%>% slice_tail())[1,2] %>% pull %>% format(., big.mark = ".")
# Región 3
# Etiqueta
region_3 <- (base_total_agrupada_region_texto %>% slice_max(n = 3, total) %>% slice_tail())[1,1] %>% pull
# Valores
region_3_total <- (base_total_agrupada_region_texto %>% slice_max(n = 3, total)%>% slice_tail())[1,2] %>% pull %>% format(., big.mark = ".")
```
En lo respectivo a las regiones turísticas[^3], **el `r region_1` fue la que más pasajeros recibió** durante el mes de `r datos_mes_anio` (**`r region_1_total`** en total). A la misma, le siguieron las regiones `r region_2` y `r region_3`, con `r region_2_total` y `r region_3_total` pasajeros, respectivamente.
[^3]: Las regiones turísticas son Buenos Aires (Buenos Aires), Ciudad Autónoma de Buenos Aires (Ciudad Autónoma de Buenos Aires), Córdoba (Córdoba), Cuyo (Mendoza, San Juan y San Luis), Litoral (Chaco, Corrientes, Entre Ríos, Formosa, Misiones y Santa Fe), Norte (Catamarca, Jujuy, La Rioja, Salta, Santiago del Estero y Tucumán) y Patagonia (Chubut, La Pampa, Neuquén, Río Negro, Santa Cruz y Tierra del Fuego, Antártida e Islas del Atlántico Sur).
```{r Sankey x región}
# VER
# Título visualización
# Etiqueta eje izq
# base_total_agrupada_region <- base_total %>%
# filter(mes == month(max(fecha))) %>%
# group_by(region_origen, region_destino) %>%
# summarise(total = n()) %>%
# ungroup()
#
# base_total_agrupada_region_texto <- base_total_agrupada_region %>%
# group_by(region_destino) %>%
# summarise(total = sum(total))
#
# # Gráfico - Viajes.
# colnames(base_total_agrupada_region) <- c("source", "target", "value")
# base_total_agrupada_region$target <- paste(base_total_agrupada_region$target, " ", sep="")
#
# nodos <- data.frame(name=c(as.character(base_total_agrupada_region$source), as.character(base_total_agrupada_region$target)) %>% unique())
#
# base_total_agrupada_region$IDsource = match(base_total_agrupada_region$source, nodos$name)-1
# base_total_agrupada_region$IDtarget = match(base_total_agrupada_region$target, nodos$name)-1
#
# ColourScal ='d3.scaleOrdinal() .range(["#EE3D8F", "#F7941E", "#FFD100", "#D7DF23", "#50B8B1", "#9283BE", "#37BBED", "#50535C", "#AAAAAA", "#E7E7E7"])'
#
# sankeyNetwork(Links = base_total_agrupada_region,
# Nodes = nodos,
# Source = "IDsource",
# Target = "IDtarget",
# Value = "value",
# NodeID = "name",
# sinksRight = T,
# colourScale = ColourScal,
# nodeWidth = 40,
# fontSize = 13,
# nodePadding = 20)
colnames(base_total_agrupada_region_pasajeros) <- c("source", "target", "value")
base_total_agrupada_region_pasajeros$target <- paste(base_total_agrupada_region_pasajeros$target, " ", sep="")
nodos <- data.frame(name=c(as.character(base_total_agrupada_region_pasajeros$source),
as.character(base_total_agrupada_region_pasajeros$target)) %>%
unique())
base_total_agrupada_region_pasajeros$IDsource = match(base_total_agrupada_region_pasajeros$source, nodos$name) - 1
base_total_agrupada_region_pasajeros$IDtarget = match(base_total_agrupada_region_pasajeros$target, nodos$name) - 1
# Seteo la paleta
ColourScal ='d3.scaleOrdinal() .range(["#EE3D8F", "#F7941E", "#FFD100", "#D7DF23", "#50B8B1", "#9283BE", "#37BBED", "#50535C", "#AAAAAA", "#E7E7E7"])'
sankey <- sankeyNetwork(Links = base_total_agrupada_region_pasajeros,
Nodes = nodos,
Source = "IDsource",
Target = "IDtarget",
Value = "value",
NodeID = "name",
sinksRight = T,
colourScale = ColourScal,
nodeWidth = 40,
fontSize = 13,
nodePadding = 20)
sankey <- htmlwidgets::prependContent(sankey, htmltools::tags$h1("Flujo de pasajeros entre regiones turísticas",
style = "font-size: 20px;
height: -10%"))
# # create left-right label
# leftTx <- htmltools::tags$div(
# style="max-width: 30vw; height: 100%;
# display: flex; align-items: center;
# justify-content: center;",
# htmltools::tags$p("ORIGEN"))
#
# rightTx <- htmltools::tags$div(
# style="max-width: 30vw; height: 100%;
# display: flex; align-items: center;
# justify-content: center;",
# htmltools::tags$p("DESTINO"))
#
# # final output with label. combineWidget
# # can be use by manipulateWidget.
# sankey <- htmltools::combineWidgets(
# leftCol = leftTx,
# rightCol = rightTx,
# nrow = 1)
sankey
```
```{r}
cnrt <- open_dataset("/srv/DataDNMYE/cnrt/base_de_trabajo/base_final/")
graf_7 <- cnrt %>%
mutate(region_destino = case_when(provincia_destino == "Buenos Aires" ~ "Buenos Aires",
provincia_destino == "Ciudad Autónoma de Buenos Aires" ~ "Ciudad Autónoma de Buenos Aires",
provincia_destino == "Córdoba" ~ "Córdoba",
provincia_destino == "Tierra del Fuego, Antártida e Islas del Atlántico Sur" ~ "Patagonia",
provincia_destino == "Santa Cruz" ~ "Patagonia",
provincia_destino == "Chubut" ~ "Patagonia",
provincia_destino == "Neuquén" ~ "Patagonia",
provincia_destino == "Río Negro" ~ "Patagonia",
provincia_destino == "La Pampa" ~ "Patagonia",
provincia_destino == "Mendoza" ~ "Cuyo",
provincia_destino == "San Juan" ~ "Cuyo",
provincia_destino == "San Luis" ~ "Cuyo",
provincia_destino == "La Rioja" ~ "Norte",
provincia_destino == "Catamarca" ~ "Norte",
provincia_destino == "Salta" ~ "Norte",
provincia_destino == "Jujuy" ~ "Norte",
provincia_destino == "Santiago del Estero" ~ "Norte",
provincia_destino == "Tucumán" ~ "Norte",
provincia_destino == "Santa Fe" ~ "Litoral",
provincia_destino == "Chaco" ~ "Litoral",
provincia_destino == "Formosa" ~ "Litoral",
provincia_destino == "Misiones" ~ "Litoral",
provincia_destino == "Corrientes" ~ "Litoral",
provincia_destino == "Entre Ríos" ~ "Litoral",
T ~ "No hay info"),
region_origen = case_when(provincia_origen == "Buenos Aires" ~ "Buenos Aires",
provincia_origen == "Ciudad Autónoma de Buenos Aires" ~ "Ciudad Autónoma de Buenos Aires",
provincia_origen == "Córdoba" ~ "Córdoba",
provincia_origen == "Tierra del Fuego, Antártida e Islas del Atlántico Sur" ~ "Patagonia",
provincia_origen == "Santa Cruz" ~ "Patagonia",
provincia_origen == "Chubut" ~ "Patagonia",
provincia_origen == "Neuquén" ~ "Patagonia",
provincia_origen == "Río Negro" ~ "Patagonia",
provincia_origen == "La Pampa" ~ "Patagonia",
provincia_origen == "Mendoza" ~ "Cuyo",
provincia_origen == "San Juan" ~ "Cuyo",
provincia_origen == "San Luis" ~ "Cuyo",
provincia_origen == "La Rioja" ~ "Norte",
provincia_origen == "Catamarca" ~ "Norte",
provincia_origen == "Salta" ~ "Norte",
provincia_origen == "Jujuy" ~ "Norte",
provincia_origen == "Santiago del Estero" ~ "Norte",
provincia_origen == "Tucumán" ~ "Norte",
provincia_origen == "Santa Fe" ~ "Litoral",
provincia_origen == "Chaco" ~ "Litoral",
provincia_origen == "Formosa" ~ "Litoral",
provincia_origen == "Misiones" ~ "Litoral",
provincia_origen == "Corrientes" ~ "Litoral",
provincia_origen == "Entre Ríos" ~ "Litoral",
T ~ "No hay info"),
fecha = floor_date(fecha, unit = "month")) %>%
group_by(fecha, region_destino) %>%
summarise(
pasajeros = sum(pasajeros, na.rm = T),
# asientos = min(cantidad_asientos_ruta),
# tramos = n_distinct(id_servicio)
) %>%
collect() %>%
ggplot(aes(x = fecha,
y = pasajeros,
color = region_destino),
alpha = 0.6,
size = 1.25) +
geom_line() +
geom_point(aes(text = paste("Fecha:",
format(fecha,"%b-%y <br>"),
glue::glue("{region_destino}"),
"<br> Total:",
format(pasajeros,
big.mark=".", decimal.mark = ",", digits=0)))) +
scale_y_continuous(#limits = c(0, 1000000),
breaks = seq(0, 1000000, 100000),
labels = function(x) format(x, big.mark = ".")) +
scale_x_date(date_breaks = "3 month",
date_labels = "%b-%y") +
scale_color_dnmye() +
guides(col = guide_legend(ncol = 2))+
theme_minimal() +
theme(legend.position = "bottom",
axis.text.x = element_text(angle = 45,
hjust = 1,
vjust = 1)) +
labs(title = "Pasajeros por región turística de destino",
subtitle = "Serie histórica",
y = "Total",
x = "",
color = "")
ggplotly(graf_7, tooltip = "text") %>%
layout(legend = list(orientation = 'h',
x = -0.05, y = -0.2))
```
```{r}
# library(treemap)
# library(treemapify)
#
# # Generamos base - viajes
# base_total_treemap <- base_total %>%
# filter(mes == month(max(fecha))) %>%
# group_by(provincia_destino, localidad_destino) %>%
# summarise(total = n()) %>%
# mutate(total_acum = sum(total, na.rm = T),
# pct = total/total_acum,
# localidad_destino = case_when(pct < 0.025 ~ "Otras Localidades",
# T ~ localidad_destino)) %>%
# ungroup() %>%
# group_by(provincia_destino, localidad_destino) %>%
# summarise(total = sum(total))
#
# treemap(base_total_treemap,
# index = c("provincia_destino",
# "localidad_destino"),
# vSize="total",
# type="index",
# title = "Viajes por provincia")
#
# ggplot(base_total_treemap,
# aes(area = total,
# fill = provincia_destino,
# subgroup = provincia_destino,
# label = localidad_destino)) +
# geom_treemap(place = "centre") +
# geom_treemap_text(colour = "white",
# place = "centre",
# size = 15) +
# geom_treemap_subgroup_border(colour = "black") +
# paletteer::scale_fill_paletteer_d("khroma::soil") +
# labs(title = "Cantidad de viajes por destino",
# subtitle = glue::glue("Servicios regulares - {str_to_title(datos_mes_anio)}")) +
# theme(legend.position = "none")
```
```{r Provincias}
# Destino ruta o destino original? Destino original cuenta varias veces el mismo tryaecto
# Ej ruta caba - rosario -> caba - el talar, caba - san nicolas, el talar - san nicolar, caba - rosario, el talar - rosario, san nicolas - rosarios
# # Por Viajes
# rank_provs <- base_total %>%
# filter(mes == max(mes)) %>%
# group_by(provincia_destino) %>%
# summarise(viajes = n_distinct(id_servicio)) %>%
# arrange(-viajes) %>%
# top_n(3)
#
# # 1° Prov
# primer_rank_prov <- rank_provs[1,1] %>% pull
# # 2° Prov
# segun_rank_prov <- rank_provs[2,1] %>% pull
# # 3° Prov
# tercer_rank_prov <- rank_provs[3,1] %>% pull
# Por pasajeros
rank_provs <- base_total %>%
filter(mes == mes_ref) %>%
group_by(provincia_destino) %>%
summarise(pasajeros = sum(pasajeros, na.rm = T)) %>%
collect() %>%
slice_max(n = 3, pasajeros)
# 1° Prov
primer_rank_prov <- rank_provs[1,1] %>% pull
primer_rank_prov_tot <- rank_provs[1,2] %>% pull %>% format(., big.mark = ".")
# 2° Prov
segun_rank_prov <- rank_provs[2,1] %>% pull
segun_rank_prov_tot <- rank_provs[2,2] %>% pull %>% format(., big.mark = ".")
# 3° Prov
tercer_rank_prov <- rank_provs[3,1] %>% pull
tercer_rank_prov_tot <- rank_provs[3,2] %>% pull %>% format(., big.mark = ".")
```
Los distritos de **`r primer_rank_prov`, `r segun_rank_prov` y `r tercer_rank_prov`** son aquellos a los que más pasajeros arribaron durante el último mes en buses de media y larga distancia. Los mismos contabilizaron `r primer_rank_prov_tot`, `r segun_rank_prov_tot` y `r tercer_rank_prov_tot`, respectivamente.
```{r Treemap}
# Generamos base - pasajeros
base_total_treemap <- base_total %>%
filter(mes == mes_ref) %>%
group_by(provincia_destino, localidad_destino) %>%
summarise(total = sum(pasajeros, na.rm = T)) %>%
collect() %>%
mutate(total_acum = sum(total, na.rm = T),
pct = total/total_acum,
localidad_destino = case_when(pct < 0.05 ~ "Otras Localidades",
T ~ localidad_destino)) %>%
ungroup() %>%
group_by(provincia_destino, localidad_destino) %>%
summarise(total = sum(total))
# library(treemap)
# treemap(base_total_treemap,
# index = c("provincia_destino",
# "localidad_destino"),
# vSize = "total",
# type = "index",
# title = "Pasajeros por destino",
# border.col = "black",
# border.lwds = c(7,2),
# bg.labels = 0,
# fontsize.labels=c(0,10),
# palette = paletteer::paletteer_d("khroma::soil"))
ggplot(base_total_treemap,
aes(area = total,
fill = provincia_destino,
subgroup = provincia_destino,
label = paste(localidad_destino,
paste(round(total/1000, 0), "mil"),
sep = "\n"))) +
geom_treemap(place = "centre",
start = "topleft",
color = "black") +
geom_treemap_text(place = "centre",
size = 15,
start = "topleft") +
geom_treemap_subgroup_border(colour = "black",
start = "topleft") +
paletteer::scale_fill_paletteer_d("khroma::soil") +
labs(title = "Cantidad de pasajeros por destino",
subtitle = glue::glue("Servicios regulares por provincia - {str_to_title(datos_mes_anio)}"),
caption = 'Nota: "Otras localidades" incluye todos aquellos destinos que no superan el 5% de los pasajeros provinciales.') +
theme(legend.position = "none")
```
```{r Localidades}
# Localidades por viaje
# rank_locs <- base_total %>%
# filter(mes == max(mes)) %>%
# group_by(localidad_destino) %>%
# summarise(viajes = n_distinct(id_servicio)) %>%
# arrange(-viajes) %>%
# top_n(3)
#
# primer_rank_loc <- rank_locs[1,1] %>% pull
# segun_rank_loc <- rank_locs[2,1] %>% pull
# tercer_rank_loc <- rank_locs[3,1] %>% pull
# Localidades por pasajeros-
rank_locs <- base_total %>%
filter(mes == mes_ref) %>%
group_by(localidad_destino) %>%
summarise(pasajeros = sum(pasajeros, na.rm = T)) %>%
collect() %>%
slice_max(n = 3, pasajeros)
# 1° Localidad
primer_rank_loc <- rank_locs[1,1] %>% pull
primer_rank_loc_tot <- rank_locs[1,2] %>% pull %>% format(., big.mark = ".")
# 2° Localidad
segun_rank_loc <- rank_locs[2,1] %>% pull
segun_rank_loc_tot <- rank_locs[2,2] %>% pull %>% format(., big.mark = ".")
# 3° Localidad
tercer_rank_loc <- rank_locs[3,1] %>% pull
tercer_rank_loc_tot <- rank_locs[3,2] %>% pull %>% format(., big.mark = ".")
```
Por su parte, a nivel urbano, **`r primer_rank_loc`, `r segun_rank_loc` y `r tercer_rank_loc`** son aquellas localidades del país que más pasajeros recibieron en el período en cuestión. En total, `r primer_rank_loc_tot`, `r segun_rank_loc_tot` y `r tercer_rank_loc_tot` personas arribaron respectivamente.
```{r Localidades por viajes}
# freq_ciudad_dest_24 <- base_total %>%
# filter(mes == max(mes)) %>%
# group_by(localidad_destino) %>%
# summarise(frecuencias_24 = n_distinct(id_servicio)) %>%
# ungroup() %>%
# arrange(desc(frecuencias_24)) %>%
# mutate(posicion_24 = 1:n(),
# participacion_24 = frecuencias_24/sum(frecuencias_24, na.rm = T))
#
# freq_ciudad_dest_23 <- base_vieja %>%
# filter(mes == max(mes)) %>%
# group_by(localidad_destino) %>%
# summarise(frecuencias_23 = n_distinct(id_servicio)) %>%
# ungroup() %>%
# arrange(desc(frecuencias_23)) %>%
# mutate(posicion_23 = 1:n(),
# participacion_23 = frecuencias_23/sum(frecuencias_23, na.rm = T))
#
# freq_ciudad_dest_24 <- freq_ciudad_dest_24 %>%
# full_join(freq_ciudad_dest_23, by = "localidad_destino") %>%
# mutate(variacion = (frecuencias_24 - frecuencias_23)/frecuencias_23,
# localidad_destino = case_when(posicion_24 >= 20 ~ "Resto",
# T ~ localidad_destino)) %>%
# group_by(localidad_destino) %>%
# summarise(frecuencias_24 = sum(frecuencias_24, na.rm = T),
# frecuencias_23 = sum(frecuencias_23, na.rm = T),
# posicion_24 = first(posicion_24),
# posicion_23 = first(posicion_23)) %>%
# mutate(variacion = (frecuencias_24-frecuencias_23)/frecuencias_23,
# participacion_24 = frecuencias_24/sum(frecuencias_24, na.rm = T),
# posicion_24 = case_when(localidad_destino == "Resto" ~ "-",
# T ~ as.character(posicion_24)),
# posicion_23 = case_when(localidad_destino == "Resto" ~ "-",
# T ~ as.character(posicion_23))) %>%
# arrange(-frecuencias_24)
#
# resto <- freq_ciudad_dest_24 %>%
# filter(localidad_destino == "Resto") %>%
# mutate(situacion = "-")
#
# freq_ciudad_dest_24 <- freq_ciudad_dest_24 %>%
# filter(localidad_destino != "Resto") %>%
# mutate(situacion = case_when(as.numeric(posicion_24) < as.numeric(posicion_23) ~ "▲",
# as.numeric(posicion_24) > as.numeric(posicion_23) ~ "▼",
# T ~ "=")) %>%
# rbind(resto) %>%
# drop_na(posicion_24) %>%
# mutate(across(.cols = contains("frecuencias"), ~ round(., 0)),
# posicion_23 = if_else(is.na(posicion_23),
# "-",
# posicion_23))
#
# col_order <- c("localidad_destino",
# "posicion_24",
# "situacion",
# "posicion_23",
# "frecuencias_24",
# "frecuencias_23",
# "variacion",
# "participacion_24")
#
# freq_ciudad_dest_24 <- freq_ciudad_dest_24[, col_order]
#
# freq_ciudad_dest_24[sapply(freq_ciudad_dest_24, is.infinite)] <- NA
#
# freq_ciudad_dest_24 %>%
# gt() %>%
# tab_header(
# title = md("__DESTINOS POR SERVICIOS REGULARES__"),
# subtitle = md(glue::glue("{str_to_title(strftime(max(base_total$fecha), '%B'))}"))) %>%
# tab_source_note(
# source_note = md("**Fuente:** DNMyE en base a información de CNRT.")) %>%
# cols_label(
# localidad_destino = md("**Ciudad**"),
# posicion_23 = md("**2023**"),
# situacion = md(""),
# posicion_24 = md("**2024**"),
# frecuencias_23 = md("**2023**"),
# frecuencias_24 = md("**2024**"),
# variacion = md("**v.a. %**"),
# participacion_24 = md("**Participación 2024 (%)**")) %>%
# cols_align(
# align = "center",
# columns = everything()) %>%
# opt_table_font(
# font = list(
# google_font(name = "Encode Sans"))) %>%
# fmt_percent(columns = c("variacion","participacion_24"), decimals = 1, dec_mark = ",", sep_mark = ".") %>%
# tab_spanner(
# label = "Posición",
# columns = c("posicion_23", "situacion", "posicion_24")) %>%
# tab_spanner(
# label = "Frecuencias",
# columns = c("frecuencias_23", "frecuencias_24")
# ) %>%
# tab_style(
# style = list(
# cell_text(weight = "bold")),
# locations = cells_column_spanners(spanners = everything())
# ) %>%
# tab_style(
# style = list(
# cell_text(color = "#EE3D8F"),
# cell_text(weight = "bold")
# ),
# locations = cells_body(
# columns = variacion,
# rows = variacion < 0)
# ) %>%
# tab_style(
# style = list(
# cell_text(color = "#50B8B1"),
# cell_text(weight = "bold")
# ),
# locations = cells_body(
# columns = variacion,
# rows = variacion > 0)) %>%
# tab_style(
# style = list(
# cell_text(color = "#EE3D8F"),
# cell_text(weight = "bold")
# ),
# locations = cells_body(
# columns = situacion,
# rows = as.numeric(posicion_24) > as.numeric(posicion_23))
# ) %>%
# tab_style(
# style = list(
# cell_text(color = "#50B8B1"),
# cell_text(weight = "bold")
# ),
# locations = cells_body(
# columns = situacion,
# rows = as.numeric(posicion_24) < as.numeric(posicion_23))) %>%
# sub_missing(
# columns = everything(),
# rows = everything(),
# missing_text = "-")
```
```{r Localidades por pasajeros}
freq_ciudad_dest_24 <- base_total %>%
filter(mes == mes_ref) %>%
group_by(localidad_destino) %>%
summarise(pasajeros_24 = sum(pasajeros, na.rm = T)) %>%
ungroup() %>%
collect() %>%
arrange(desc(pasajeros_24)) %>%
mutate(posicion_24 = 1:n(),
participacion_24 = pasajeros_24/sum(pasajeros_24, na.rm = T))
freq_ciudad_dest_23 <- base_vieja %>%
filter(mes == mes_ref) %>%
group_by(localidad_destino) %>%
summarise(pasajeros_23 = sum(pasajeros, na.rm = T)) %>%
ungroup() %>%
collect() %>%
arrange(desc(pasajeros_23)) %>%
mutate(posicion_23 = 1:n(),
participacion_23 = pasajeros_23/sum(pasajeros_23, na.rm = T))
freq_ciudad_dest_24 <- freq_ciudad_dest_24 %>%
full_join(freq_ciudad_dest_23, by = "localidad_destino") %>%
mutate(variacion = (pasajeros_24 - pasajeros_23)/pasajeros_23,
localidad_destino = case_when(posicion_24 >= 20 ~ "Resto",
T ~ localidad_destino)) %>%
group_by(localidad_destino) %>%
summarise(pasajeros_24 = sum(pasajeros_24, na.rm = T),
pasajeros_23 = sum(pasajeros_23, na.rm = T),
posicion_24 = first(posicion_24),
posicion_23 = first(posicion_23)) %>%
mutate(variacion = (pasajeros_24 - pasajeros_23)/pasajeros_23,
participacion_24 = pasajeros_24/sum(pasajeros_24, na.rm = T),
posicion_24 = case_when(localidad_destino == "Resto" ~ "-",
T ~ as.character(posicion_24)),
posicion_23 = case_when(localidad_destino == "Resto" ~ "-",
T ~ as.character(posicion_23))) %>%
arrange(-pasajeros_24)
resto <- freq_ciudad_dest_24 %>%
filter(localidad_destino == "Resto") %>%
mutate(situacion = "-")
freq_ciudad_dest_24 <- freq_ciudad_dest_24 %>%
filter(localidad_destino != "Resto") %>%
mutate(situacion = case_when(as.numeric(posicion_24) < as.numeric(posicion_23) ~ "▲",
as.numeric(posicion_24) > as.numeric(posicion_23) ~ "▼",
T ~ "=")) %>%
rbind(resto) %>%
drop_na(posicion_24) %>%
mutate(across(.cols = contains("pasajeros"), ~ round(., 0)),
posicion_23 = if_else(is.na(posicion_23),
"-",
posicion_23))
col_order <- c("localidad_destino",
"posicion_24",
"situacion",
"posicion_23",
"pasajeros_24",
"pasajeros_23",
"variacion",
"participacion_24")
freq_ciudad_dest_24 <- freq_ciudad_dest_24[, col_order]
freq_ciudad_dest_24[sapply(freq_ciudad_dest_24, is.infinite)] <- NA
freq_ciudad_dest_24 %>%
gt() %>%
tab_header(
title = md("__DESTINOS POR CANTIDAD DE PASAJEROS__"),
subtitle = md(glue::glue("{str_to_title(strftime(base_total %>% pull(fecha) %>% max(), '%B'))}"))) %>%
tab_source_note(
source_note = md("**Fuente:** DNMyE en base a información de CNRT.")) %>%
cols_label(
localidad_destino = md("**Ciudad**"),
posicion_23 = md("**2023**"),
situacion = md(""),
posicion_24 = md("**2024**"),
pasajeros_23 = md("**2023**"),
pasajeros_24 = md("**2024**"),
variacion = md("**v.a. %**"),
participacion_24 = md("**Participación 2024 (%)**")) %>%
cols_align(
align = "center",
columns = everything()) %>%
opt_table_font(
font = list(
google_font(name = "Encode Sans"))) %>%
fmt_number(columns = c("pasajeros_23", "pasajeros_24"), sep_mark = ".", decimals = 0) %>%
fmt_percent(columns = c("variacion","participacion_24"), decimals = 1, dec_mark = ",", sep_mark = ".") %>%
tab_spanner(
label = "Posición",
columns = c("posicion_23", "situacion", "posicion_24")) %>%
tab_spanner(
label = "Pasajeros",
columns = c("pasajeros_23", "pasajeros_24")
) %>%
tab_style(
style = list(
cell_text(weight = "bold")),
locations = cells_column_spanners(spanners = everything())
) %>%
tab_style(
style = list(
cell_text(color = "#EE3D8F"),
cell_text(weight = "bold")
),
locations = cells_body(
columns = variacion,
rows = variacion < 0)
) %>%
tab_style(
style = list(
cell_text(color = "#50B8B1"),
cell_text(weight = "bold")
),
locations = cells_body(
columns = variacion,
rows = variacion > 0)) %>%
tab_style(
style = list(
cell_text(color = "#EE3D8F"),
cell_text(weight = "bold")
),
locations = cells_body(
columns = situacion,
rows = as.numeric(posicion_24) > as.numeric(posicion_23))
) %>%
tab_style(
style = list(
cell_text(color = "#50B8B1"),
cell_text(weight = "bold")
),
locations = cells_body(
columns = situacion,
rows = as.numeric(posicion_24) < as.numeric(posicion_23))) %>%
sub_missing(
columns = everything(),
rows = everything(),
missing_text = "-")
```
```{r}