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library(dplyr)
library(purrr)
library(janitor)
source("funciones.R")
cut_comunas <- read.csv2("comunas_chile_cut.csv") |> tibble()
# residencias otorgadas ----
## definitivas ----
archivos_otorgadas_definitivas <- dir("datos_originales/RD-Otorgadas-2000-al-2023", full.names = T)
# cargar y limpiar todos los datos
otorgadas_definitivas <- archivos_otorgadas_definitivas |>
cargar_datos_residencias() |>
list_rbind() |>
mutate(residencia = "Definitiva",
estado = "Otorgadas")
## temporales ----
archivos_otorgadas_temporales <- dir("datos_originales/RT-otorgadas-2000-al-2023", full.names = T)
otorgadas_temporales <- archivos_otorgadas_temporales |>
cargar_datos_residencias() |>
list_rbind() |>
mutate(residencia = "Temporal",
estado = "Otorgadas")
# residencias acogidas ----
## temporales ----
archivos_acogidas_temporales <- dir("datos_originales/RT-Acogidas-2000-al-2023", full.names = T)
acogidas_temporales <- archivos_acogidas_temporales |>
cargar_datos_residencias() |>
list_rbind() |>
mutate(residencia = "Temporal",
estado = "Acogidas")
## definitivas ----
archivos_acogidas_definitivas <- dir("datos_originales/RD-acogidas-2000-al-2023", full.names = T)
acogidas_definitivas <- archivos_acogidas_definitivas |>
cargar_datos_residencias() |>
list_rbind() |>
mutate(residencia = "Definitiva",
estado = "Acogidas")
# unir residencias ----
residencias_otorgadas <- bind_rows(otorgadas_temporales, otorgadas_definitivas) |> ungroup()
residencias_acogidas <- bind_rows(acogidas_temporales, acogidas_definitivas) |> ungroup()
residencias <- bind_rows(residencias_otorgadas, residencias_acogidas) |>
# agregar cut comunas
filter(!is.na(comuna),
comuna != "Sin Información",
comuna != "Antártica") |>
mutate(comuna = recode(comuna,
"Aysén" = "Aisén",
"Coyhaique" = "Coihaique",
"Los Álamos" = "Los Alamos",
"Los Ángeles" = "Los Angeles",
"Marchigüe" = "Marchihue",
"Paihuano" = "Paiguano",
"Ránquil" = "Ranquil")) |>
left_join(cut_comunas,
by = "comuna") |>
select(comuna, cut_comuna, region, cut_region, año, pais, everything(), n)
residencias |> filter(año == 2023)
# filter(is.na(cut_comuna)) |>
# distinct(comuna)
# guardar residencias ----
write.csv2(residencias, "datos_procesados/extranjeros_residencias_comuna_año.csv")
write.csv2(residencias |> filter(año == 2023), "datos_procesados/extranjeros_residencias_comuna_2023.csv")
# read.csv2("datos_procesados/residencias_comuna_año.csv") |>
# tibble() |>
# filter(residencia == "Temporal") |>
# filter(estado == "Otorgadas") |>
# summarize(n = sum(n), .by = c(comuna))
# -—----
# refugiados ----
# no tienen comuna
refugiados <- readxl::read_xlsx("datos_originales/Refugio/Refugiados_WEB.xlsx")
# extraer comuna, pais y año
refugiados_2 <- refugiados |>
janitor::clean_names() |>
select(pais = pais_de_nacionalidad, año = ano) |>
group_by(pais, año) |>
count()
# estimación ----
# no están todas las comunas del país
estimacion <- read.csv("datos_originales/Estimacion-2022/basecomunas.csv", header=FALSE, stringsAsFactors=FALSE, fileEncoding="latin1") |>
tibble() |>
row_to_names(1) |>
clean_names() |>
rename(año = ano_estimacion) |>
mutate(estimacion = as.numeric(estimacion))
# totales por año
estimacion_año <- estimacion |>
mutate(pais = str_to_sentence(pais)) |>
# mutate(pais = fct_lump_n(pais, w = estimacion, n = 5, other_level = "Otros")) |>
summarise(estimacion = sum(estimacion), .by = c(pais, año))
# contar por país, año y comuna
estimacion_comuna <- estimacion |>
select(pais, año, region, comuna, estimacion) |>
group_by(pais, año, region, comuna) |>
summarize(estimacion = sum(estimacion, na.rm = TRUE)) |>
# excluir los sin comuna
filter(comuna != toupper("ignorada"),
comuna != toupper("otras comunas")) |>
ungroup() |>
# agregar cut comunas
rename(comuna_join = comuna) |>
select(-region) |>
left_join(cut_comunas |>
mutate(comuna_join = toupper(comuna)),
by = c("comuna_join")) |>
select(-comuna_join)
estimacion_comuna |>
filter(año == 2022) |>
summarize(estimacion = sum(estimacion), .by = c(cut_comuna, comuna, año))
# guardar
write.csv2(estimacion_comuna, "datos_procesados/extranjeros_estimacion_comuna_año.csv")
write.csv2(estimacion_comuna |> filter(año == 2022), "datos_procesados/extranjeros_estimacion_comuna_2022.csv")
write.csv2(estimacion_año, "datos_procesados/extranjeros_estimacion_año.csv")