Mapa iteractivo

Portafolio

Dataviz

Resumen

Una visualización de datos correcta puede expresar de forma resumida y clara gran cantidad de información, ayudando a interpretar y asimilar la información más facilmente.

https://github.com/CSSEGISandData/COVID-19?tab=readme-ov-file

Código

library(leaflet)
library(dplyr)
library(sf)
library(readr)

Código

# Datos ficticios de COVID-19 por provincias en España
covid_data <- data.frame(
  provincia = c("Madrid", "Barcelona", "Valencia", "Sevilla", "Zaragoza"),
  lat = c(40.4168, 41.3851, 39.4699, 37.3891, 41.6488),
  lon = c(-3.7038, 2.1734, -0.3763, -5.9845, -0.8891),
  casos = c(500000, 450000, 200000, 180000, 150000)
)

Código

# Crear el mapa interactivo
leaflet(covid_data) %>%
  addTiles() %>%  # Añadir el fondo del mapa
  addCircleMarkers(
    ~lon, ~lat,  # Coordenadas
    radius = ~sqrt(casos) / 1000,  # Tamaño del círculo proporcional al número de casos
    color = "red",
    fillColor = "red",
    fillOpacity = 0.7,
    popup = ~paste0("<strong>Provincia: </strong>", provincia,
                    "<br><strong>Casos: </strong>", casos)
  ) %>%
  addLegend(
    position = "bottomright",
    title = "Número de Casos",
    values = ~casos,
    colors = c("red","yellow"),
    labels = c("Menos", "Más"),
    opacity = 0.7
  ) %>%
  setView(lng = -3.7038, lat = 40.4168, zoom = 6)  # Centrar el mapa en España