Análisis del volumen de transporte (datos OCDE)

Amplio mi análisis reciente del desarrollo del volumen de transporte alemán comparando diferentes categorías de carga terrestre en un gráfico ggplot. Los datos, nuevamente, los consulté usando el paquete OECD en R.

library(OECD)

De la publicación anterior ya conocemos la clave de identificación del conjunto de datos de interés relacionado con el transporte. Usando get_dataset (función R de la base de datos de la OCDE), extraigo los datos a través de la interfaz de la OCDE en R .

data_df <- as.data.frame(get_dataset(dataset = "ITF_GOODS_TRANSPORT")) 

Usando dplyr filtro las entradas de datos de interés:

library(dplyr)
colnames(data_df) <- c("country","variable","timeformat","unit","powercode","obsTime","obsValue","obsStatus")
data_df <- dplyr::filter(data_df,country=="DEU") 
data_df <- dplyr::filter(data_df,timeformat=="P1Y")
data_df <- dplyr::filter(data_df,unit=="TONNEKM") 
data_df <- data_df[is.na(data_df$obsStatus),] 

Después de filtrar las entradas todavía se distinguen por indicadores de variables. Para poder interpretarlos, extraigo la estructura de datos, usando la función get_data_structure del paquete OECD en R :

data_struct <- get_data_structure("ITF_GOODS_TRANSPORT")
data_struct$VARIABLE
##                  id                                      label
## 1  T-GOODS-TOT-INLD             Total inland freight transport
## 2    T-GOODS-RL-TOT                     Rail freight transport
## 3    T-GOODS-RD-TOT                     Road freight transport
## 4    T-GOODS-RD-REW Road freight transport for hire and reward
## 5    T-GOODS-RD-OWN      Road freight transport on own account
## 6    T-GOODS-IW-TOT         Inland waterways freight transport
## 7    T-GOODS-PP-TOT                        Pipelines transport
## 8         T-SEA-CAB      Coastal shipping (national transport)
## 9             T-SEA                         Maritime transport
## 10    T-CONT-RL-TEU            Rail containers transport (TEU)
## 11           T-CONT                       Containers transport
## 12    T-CONT-RL-TON         Rail containers transport (weight)
## 13   T-CONT-SEA-TEU        Maritime containers transport (TEU)
## 14   T-CONT-SEA-TON     Maritime containers transport (weight)

Ahora puedo crear un gráfico de ruta ggplot, comparando las siguientes categorías de interés para mí: – Transporte por carretera interior – Transporte por ferrocarril interior – Transporte por tuberías interiores – Transporte por vías navegables interiores

library(ggplot2)
ggplot(data_df[data_df$variable == c("T-GOODS-IW-TOT",
                                     "T-GOODS-RD-TOT",
                                     "T-GOODS-RL-TOT"),]) + 
  geom_path(mapping = aes(x=as.numeric(obsTime),y=obsValue, color=variable)) +
  ggtitle("German inland freight development by considered category") +
  xlab("year") +
  ylab("in millions of TONNEKM")

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