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Función que agrupa los datos de una enfermedad o evento por código de municipios y número de casos.

Uso

agrupar_mpio(
  data_event,
  dpto = NULL,
  col_mpio = "cod_mun_o",
  porcentaje = FALSE
)

Argumentos

data_event

Un `data.frame` que contiene los datos de la enfermedad o evento.

dpto

Un `character` (cadena de caracteres) o `numeric` (numérico) que contiene el nombre del departamento; su valor por defecto es `NULL`.

col_mpio

Un `character` (cadena de caracteres) con el nombre de la columna que contiene los códigos de los municipios en los datos de la enfermedad o evento; su valor por defecto es `"cod_mun_o"`.

porcentaje

Un `logical` (TRUE o FALSE) que indica si se debe agregar una columna con el porcentaje de casos; su valor por defecto es `FALSE`.

Valor

Un `data.frame` con los datos de la enfermedad o evento agrupados por códigos de municipios y número de casos.

Ejemplos

data(dengue2020)
data_limpia <- limpiar_data_sivigila(data_event = dengue2020)
agrupar_mpio(
  data_event = data_limpia,
  dpto = "ANTIOQUIA",
  col_mpio = "cod_mun_o",
  porcentaje = FALSE
)
#> # A tibble: 9 × 8
#>   cod_dpto_o departamento_ocurrencia cod_mun_o municipio_ocurrencia cod_eve
#>   <chr>      <chr>                   <chr>     <chr>                <chr>  
#> 1 05         ANTIOQUIA               05001     MEDELLIN             210    
#> 2 05         ANTIOQUIA               05045     APARTADO             210    
#> 3 05         ANTIOQUIA               05129     CALDAS               210    
#> 4 05         ANTIOQUIA               05490     NECOCLI              210    
#> 5 05         ANTIOQUIA               05591     PUERTO TRIUNFO       210    
#> 6 05         ANTIOQUIA               05659     SAN JUAN DE URABA    210    
#> 7 05         ANTIOQUIA               05736     SEGOVIA              210    
#> 8 05         ANTIOQUIA               05809     TITIRIBI             210    
#> 9 05         ANTIOQUIA               05837     TURBO                210    
#> # ℹ 3 more variables: nombre_evento <chr>, ano <chr>, casos <int>
agrupar_mpio(
  data_event = data_limpia,
  dpto = "05",
  col_mpio = "cod_mun_o",
  porcentaje = FALSE
)
#> # A tibble: 9 × 8
#>   cod_dpto_o departamento_ocurrencia cod_mun_o municipio_ocurrencia cod_eve
#>   <chr>      <chr>                   <chr>     <chr>                <chr>  
#> 1 05         ANTIOQUIA               05001     MEDELLIN             210    
#> 2 05         ANTIOQUIA               05045     APARTADO             210    
#> 3 05         ANTIOQUIA               05129     CALDAS               210    
#> 4 05         ANTIOQUIA               05490     NECOCLI              210    
#> 5 05         ANTIOQUIA               05591     PUERTO TRIUNFO       210    
#> 6 05         ANTIOQUIA               05659     SAN JUAN DE URABA    210    
#> 7 05         ANTIOQUIA               05736     SEGOVIA              210    
#> 8 05         ANTIOQUIA               05809     TITIRIBI             210    
#> 9 05         ANTIOQUIA               05837     TURBO                210    
#> # ℹ 3 more variables: nombre_evento <chr>, ano <chr>, casos <int>
agrupar_mpio(
  data_event = data_limpia,
  dpto = 05,
  col_mpio = "cod_mun_o",
  porcentaje = TRUE
)
#> # A tibble: 9 × 9
#>   cod_dpto_o departamento_ocurrencia cod_mun_o municipio_ocurrencia cod_eve
#>   <chr>      <chr>                   <chr>     <chr>                <chr>  
#> 1 05         ANTIOQUIA               05001     MEDELLIN             210    
#> 2 05         ANTIOQUIA               05045     APARTADO             210    
#> 3 05         ANTIOQUIA               05129     CALDAS               210    
#> 4 05         ANTIOQUIA               05490     NECOCLI              210    
#> 5 05         ANTIOQUIA               05591     PUERTO TRIUNFO       210    
#> 6 05         ANTIOQUIA               05659     SAN JUAN DE URABA    210    
#> 7 05         ANTIOQUIA               05736     SEGOVIA              210    
#> 8 05         ANTIOQUIA               05809     TITIRIBI             210    
#> 9 05         ANTIOQUIA               05837     TURBO                210    
#> # ℹ 4 more variables: nombre_evento <chr>, ano <chr>, casos <int>,
#> #   porcentaje <dbl>