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{malvinas}
Sets de datos de las Islas Malvinas, Georgias del Sur y Sándwich del Sur. Datos obtenidos de http://www.veteranos.mindef.gov.ar/.
Por el momento, se debe instalar {malvinas}
via GitHub,
mediante los comandos:
install.packages("remotes")
::install_github("jcrodriguez1989/malvinas") remotes
library("malvinas")
::glimpse(veteranos) dplyr
## Rows: 23,533
## Columns: 7
## $ Apellidos <chr> "ABACA", "ABAD", "ABAL", "ABALLAY", "ABALOS", "ABATI", "ABBO…
## $ Nombres <chr> "Sabino Benito", "Raul Benito", "Guillermo Daniel", "Eduardo…
## $ Arma <chr> "Ejército", "Ejército", "Ejército", "Ejército", "Ejército", …
## $ Grado <chr> "Sargento Ayudante", "Sargento Ayudante", "Soldado Conscript…
## $ Categoria <chr> "Vivos", "Vivos", "Vivos", "Vivos", "Vivos", "Vivos", "Vivos…
## $ Sexo <chr> "Masculino", "Masculino", "Masculino", "Masculino", "Masculi…
## $ Documento <int> 12421358, 14899442, 14686467, 11973483, 10993984, 16362222, …
Alluvial plot
suppressPackageStartupMessages(library("dplyr"))
library("ggalluvial", quietly = TRUE)
library("malvinas")
# Conteos por grupo.
<- mutate(
veteranos_agrupados
veteranos,Sobreviviente = if_else(Categoria == "Vivos", "Si", "No"),
# Guardar el top-9 grados con más gente.
Grado = if_else(
%in% head(count(veteranos, Grado, sort = TRUE), n = 9)$Grado, Grado, "Otro"
Grado
)%>%
) count(Arma, Grado, Sexo, Sobreviviente, name = "Gente") %>%
# Agrupar categorías muy pequeñas.
mutate(Arma = gsub(
"(Prefectura)|(Gendarmería)|(Estado Mayor Conjunto)", "Prefectura / Gendarmería / EMC", Arma
))
ggplot(veteranos_agrupados, aes(axis1 = Arma, axis2 = Grado, axis3 = Sobreviviente, y = Gente)) +
scale_x_discrete(limits = c("Arma", "Grado", "Sobreviviente"), expand = c(.2, .05)) +
geom_alluvium(aes(fill = Sexo)) +
geom_stratum() +
geom_text(stat = "stratum", aes(label = after_stat(stratum))) +
theme_minimal() +
ylab("Héroes y heroínas") +
ggtitle("Héroes y heroínas de Malvinas")
These binaries (installable software) and packages are in development.
They may not be fully stable and should be used with caution. We make no claims about them.