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tereom · Jun 22, 2018 · b9aec05 · b9aec05
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diff --git a/R/marco_2018.R b/R/marco_2018.R
@@ -11,82 +11,82 @@
 "marco_chis_2018"
 "marco_gto_2018"
 "marco_mor_2018"
-# library(tidyverse)
-# marco erwin incluye 2 anteriores?
-# marco_erwin <- readr::read_csv(fs::path_join(c("~/Documents/GitHub/ine_cotecora/",
-#     "datos/LISTAD0_CASILLAS_2018.csv")))
-# 
-# marco_nal_2018_aux <- marco_erwin
-# 
-# marco_nal_2018 <- marco_nal_2018_aux %>%
-#     mutate(
-#         id = stringr::str_c(ID_ESTADO, SECCION, ID_CASILLA, TIPO_CASILLA,
-#             EXT_CONTIGUA, sep = "-"),
-#         distrito_loc = ID_DIST_L, distrito_fed = ID_DISTRITO) %>%
-#     dplyr::mutate(
-#         casilla_id = 1:n(),
-#         id_estado = ID_ESTADO,
-#         seccion = SECCION,
-#         tipo_seccion = TIPO_SECCION,
-#         estrato = ID_ESTRATO_F,
-#         estrato_l = ID_ESTRATO_L,
-#         casilla = dplyr::case_when(
-#             stringr::str_detect(TIPO_CASILLA, "[B-C]") ~ "B-C",
-#             stringr::str_detect(TIPO_CASILLA, "E") ~ "E",
-#             stringr::str_detect(TIPO_CASILLA, "S") ~ "S",
-#             TRUE ~ "M"
-#         ),
-#         ln = LISTA_NOMINAL
-#     ) %>%
-#     dplyr::group_by(id_estado, seccion) %>%
-#     dplyr::mutate(ln_seccion = sum(ln)) %>%
-#     dplyr::ungroup() %>%
-#     dplyr::mutate(
-#         tamano = dplyr::case_when(
-#             ln_seccion < 1000 ~ 1,
-#             ln_seccion < 5000 ~ 2,
-#             TRUE ~ 3
-#         ),
-#         tamano_md = (tamano == 2) * 1,
-#         tamano_gd = (tamano == 3) * 1,
-#         region = id_estado,
-#         casilla_ex = (casilla == "E") * 1,
-#         rural = (tipo_seccion == 4) * 1,
-#         ln_total = ifelse(ln == 0, 750, ln)
-#     ) %>%
-#     dplyr::select(id, casilla_id, id_estado, distrito_loc, distrito_fed,
-#         seccion:ln_total) %>% 
-#     dplyr::filter(!is.na(rural))
-# 
-# marco_gto_2018 <- marco_nal_2018 %>%
-#     filter(id_estado == 11) %>%
-#     mutate(
-#         estrato = estrato_l,
-#         region = dplyr::case_when(
-#             distrito_loc %in% c(1, 3:8, 10:13, 18, 21) ~ 1,
-#             TRUE ~ 2
-#             )
-#         ) %>%
-#     select(-estrato_l)
-# 
-# marco_mor_2018 <- marco_nal_2018 %>%
-#     filter(id_estado == 17)%>%
-#     mutate(
-#         estrato = estrato_l,
-#         region = dplyr::case_when(
-#             distrito_loc %in% 1:6 ~ 1,
-#             TRUE ~ 2
-#         )
-#     ) %>%
-#     select(-estrato_l)
-# 
-# marco_chis_2018 <- marco_nal_2018 %>%
-#     filter(id_estado == 7) %>%
-#     mutate(
-#         estrato = estrato_l,
-#         region = dplyr::case_when(
-#             distrito_loc %in% c(4, 6, 7, 8, 9, 10, 17, 19, 20, 21, 22, 24) ~ 1,
-#             TRUE ~ 2
-#         )
-#     ) %>%
-#     select(-estrato_l)
+library(tidyverse)
+# marco al 20 de junio
+marco_erwin <- readr::read_csv(fs::path_join(c("~/Documents/GitHub/",
+    "ine_cotecora/datos/LISTADO_CASILLAS_20_JUNIO_DEOE.csv")))
+
+marco_nal_2018_aux <- marco_erwin
+
+marco_nal_2018 <- marco_nal_2018_aux %>%
+    mutate(
+        id = stringr::str_c(iD_ESTADO, SECCION, ID_CASILLA, TIPO_CASILLA,
+            EXT_CONTIGUA, sep = "-"),
+        distrito_loc = ID_DIST_LOC, distrito_fed = ID_DISTRITO_FEDERAL) %>%
+    dplyr::mutate(
+        casilla_id = 1:n(),
+        id_estado = iD_ESTADO,
+        seccion = SECCION,
+        tipo_seccion = TIPO_SECCION,
+        estrato = ID_ESTRATO_F,
+        estrato_l = ID_ESTRATO_L,
+        casilla = dplyr::case_when(
+            stringr::str_detect(TIPO_CASILLA, "[B-C]") ~ "B-C",
+            stringr::str_detect(TIPO_CASILLA, "E") ~ "E",
+            stringr::str_detect(TIPO_CASILLA, "S") ~ "S",
+            TRUE ~ "M"
+        ),
+        ln = LISTA_NOMINAL
+    ) %>%
+    dplyr::group_by(id_estado, seccion) %>%
+    dplyr::mutate(ln_seccion = sum(ln)) %>%
+    dplyr::ungroup() %>%
+    dplyr::mutate(
+        tamano = dplyr::case_when(
+            ln_seccion < 1000 ~ 1,
+            ln_seccion < 5000 ~ 2,
+            TRUE ~ 3
+        ),
+        tamano_md = (tamano == 2) * 1,
+        tamano_gd = (tamano == 3) * 1,
+        region = id_estado,
+        casilla_ex = (casilla == "E") * 1,
+        rural = (tipo_seccion == 3) * 1,
+        ln_total = ifelse(ln == 0, 750, ln)
+    ) %>%
+    dplyr::select(id, casilla_id, id_estado, distrito_loc, distrito_fed,
+        seccion:ln_total) %>%
+    dplyr::filter(!is.na(rural))
+
+marco_gto_2018 <- marco_nal_2018 %>%
+    filter(id_estado == 11) %>%
+    mutate(
+        estrato = estrato_l,
+        region = dplyr::case_when(
+            distrito_loc %in% c(1, 3:8, 10:13, 18, 21) ~ 1,
+            TRUE ~ 2
+            )
+        ) %>%
+    select(-estrato_l)
+
+marco_mor_2018 <- marco_nal_2018 %>%
+    filter(id_estado == 17)%>%
+    mutate(
+        estrato = estrato_l,
+        region = dplyr::case_when(
+            distrito_loc %in% 1:6 ~ 1,
+            TRUE ~ 2
+        )
+    ) %>%
+    select(-estrato_l)
+
+marco_chis_2018 <- marco_nal_2018 %>%
+    filter(id_estado == 7) %>%
+    mutate(
+        estrato = estrato_l,
+        region = dplyr::case_when(
+            distrito_loc %in% c(4, 6, 7, 8, 9, 10, 17, 19, 20, 21, 22, 24) ~ 1,
+            TRUE ~ 2
+        )
+    ) %>%
+    select(-estrato_l)
diff --git a/data/marco_chis_2018.rda b/data/marco_chis_2018.rda
diff --git a/data/marco_gto_2018.rda b/data/marco_gto_2018.rda
diff --git a/data/marco_mor_2018.rda b/data/marco_mor_2018.rda
diff --git a/data/marco_nal_2018.rda b/data/marco_nal_2018.rda