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library(readxl)
library(tidyverse)
library(magrittr)
library(writexl)
#library(dplyr)
library(haven)
library(lubridate)
#library(janitor)
library(glue)
library(comunicacion)
options(scipen = 9999)
#Cargamos las bases de la ETI
eti_e <- readRDS("/srv/DataDNMYE/eti/bases/eti_nr_2009_2023.rds")%>%
filter(p3_3<=2022 & p3_3>=2010 & vis==2 & wpf>0) %>%
filter((paso_final=="Ezeiza y Aeroparque" & (p3_3<2020 | p3_3>2021 | (anio_trim=="2020-01-01" | anio_trim=="2021-01-01" | anio_trim=="2021-10-01"))) |
(paso_final %in% c("Aep. Córdoba","Puerto de Buenos Aires","Aep. Mendoza","Cristo Redentor") & (p3_3<2020 | p3_3>2021 | (anio_trim=="2020-01-01" | anio_trim=="2021-10-01"))))
eti_a <- readRDS("/srv/DataDNMYE/eti/bases/eti_a_2014_2023.rds")%>%
filter(p3_3<=2022 & p3_3>=2010 & vis==2 & wpf>0) %>%
filter((paso_final=="Ezeiza y Aeroparque" & (p3_3<2020 | p3_3>2021 | (anio_trim=="2020-01-01" | anio_trim=="2021-01-01" | anio_trim=="2021-10-01"))) |
(paso_final %in% c("Aep. Córdoba","Puerto de Buenos Aires","Aep. Mendoza","Cristo Redentor") & (p3_3<2020 | p3_3>2021 | (anio_trim=="2020-01-01" | anio_trim=="2021-10-01"))))
#######################MOTIVO########################
#Turistas por motivo
graf <- eti_e %>%
filter(p3_3<=2022 & p3_3>=2018) %>%
mutate(motivo=case_when(p17nuev==1 ~"Vacaciones/ocio/recreación",
p17nuev==2 ~"Visita flia/amigos",
p17nuev==3 ~"Negocios/congreso/conferencia",
p17nuev>=4 ~"Otros")) %>%
group_by(p3_3,paso_final,motivo) %>%
summarise(turistas=sum(viajeros*wpf,na.rm = TRUE))%>%
mutate(dist=round(prop.table(turistas)*100,1)) %>%
rename(anio=p3_3, paso=paso_final) %>%
ungroup()
ggplot(data = graf %>% mutate(motivo=factor(motivo,
levels = c("Visita flia/amigos",
"Vacaciones/ocio/recreación",
"Negocios/congreso/conferencia",
"Otros")),
paso=factor(paso,
levels = c("Ezeiza y Aeroparque",
"Aep. Córdoba",
"Aep. Mendoza",
"Puerto de Buenos Aires",
"Cristo Redentor")))
,aes(x=anio,y=dist,fill=motivo,label=glue("{dist} %")))+
geom_col()+
geom_text(position = position_stack(vjust = .5),size=5)+
facet_wrap(~paso)+
scale_fill_dnmye()+
scale_x_continuous(breaks = seq(from=min(graf$anio),to=max(graf$anio)))+
scale_y_continuous(labels = function(x) paste0(x,"%"))+
labs(title = "Distribución de los turistas no residentes segun motivo de viaje",
subtitle = "Por paso de ingreso y año. Años 2018-2022. ",
x = "",
y = "",
colour="",
caption = "Fuente: ETI")+
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plot.caption = element_text(hjust = 0),
plot.subtitle=element_text(colour = dnmye_colores("gris oscuro")),
plot.title=element_text(hjust = 0,face = "bold"),
legend.title = element_blank(),
legend.position = "top",
panel.grid.major.y = element_line (colour = "grey",
size = 0.1,
linewidth = 1),
panel.grid.major.x = element_line (colour = "grey",
size = 0.1,
linewidth = 1),
panel.background = element_blank())
ggsave("imgs/clases_unlp/c3_eti_motivo.png",width =12 ,height =8 )
#Turistas RESIDENTES por motivo
graf_b <- graf %>%
filter(paso=="Ezeiza y Aeroparque") %>%
rename(no_resi=dist) %>%
select(1,3,5) %>%
filter(anio<=2022)
graf_c <- eti_a %>%
filter(p3_3<=2022 & p3_3>=2018) %>%
mutate(motivo=case_when(p17nuev==1 ~"Vacaciones/ocio/recreación",
p17nuev==2 ~"Visita flia/amigos",
p17nuev==3 ~"Negocios/congreso/conferencia",
p17nuev>=4 ~"Otros")) %>%
group_by(p3_3,paso_final,motivo) %>%
summarise(turistas=sum(viajeros*wpf,na.rm = TRUE))%>%
mutate(dist=round(prop.table(turistas)*100,1)) %>%
rename(anio=p3_3, paso=paso_final)%>%
filter(paso=="Ezeiza y Aeroparque") %>%
rename(residentes=dist) %>%
ungroup() %>%
select(1,3,5) %>%
filter(anio<=2022) %>%
left_join(graf_b) %>%
pivot_longer(cols=c(residentes,no_resi),
names_to = "origen_viajeros",
values_to="viajeros") %>%
arrange(anio,origen_viajeros,motivo) %>%
mutate(origen_viajeros=case_when(origen_viajeros=="residentes"~"Residentes",
origen_viajeros=="no_resi"~"No residentes"))
ggplot(data = graf_c %>% mutate(motivo=factor(motivo,
levels = c("Visita flia/amigos",
"Vacaciones/ocio/recreación",
"Negocios/congreso/conferencia",
"Otros"))),
aes(x=origen_viajeros,y=viajeros,fill=motivo,label=glue("{viajeros} %")))+
geom_col()+
geom_text(position = position_stack(vjust = .5),size=5)+
facet_wrap(~anio)+
scale_fill_dnmye()+
scale_y_continuous(labels = function(x) paste0(x,"%"))+
labs(title = "Distribución de los turistas según residencia, por motivo de viaje",
subtitle = "Ezeiza y Aeroparque. Años 2018-2022. ",
x = "",
y = "",
colour="",
caption = "Fuente: ETI")+
theme(text = element_text(size = 12),
plot.caption = element_text(hjust = 0),
plot.subtitle=element_text(colour = dnmye_colores("gris oscuro")),
plot.title=element_text(hjust = 0,face = "bold"),
legend.title = element_blank(),
legend.position = "top",
panel.grid.major.y = element_line (colour = "grey",
size = 0.1,
linewidth = 1),
panel.grid.major.x = element_line (colour = "grey",
size = 0.1,
linewidth = 1),
panel.background = element_blank())
ggsave("imgs/clases_unlp/c3_eti_motivo_residencia.png",width =12 ,height =8 )
rm(graf_b,graf_c,graf)
###Motivo por trimestre
# Apertura por trimestre
graf <- eti_e %>%
filter(p3_3==2019) %>%
mutate(motivo=case_when(p17nuev==1 ~"Vacaciones/ocio/recreación",
p17nuev==2 ~"Visita flia/amigos",
p17nuev==3 ~"Negocios/congreso/conferencia",
p17nuev>=4 ~"Otros")) %>%
mutate(trim=case_when(trimnue==1~"trim I",
trimnue==2~"trim II",
trimnue==3~"trim III",
trimnue==4~"trim IV")) %>%
group_by(trim,paso_final,motivo) %>%
summarise(turistas=sum(viajeros*wpf,na.rm = TRUE)) %>%
mutate(dist=round(prop.table(turistas)*100,1)) %>%
ungroup() %>%
rename(paso=paso_final)
ggplot(data = graf %>% mutate(motivo=factor(motivo,
levels = c("Visita flia/amigos",
"Vacaciones/ocio/recreación",
"Negocios/congreso/conferencia",
"Otros")),
paso=factor(paso,
levels = c("Ezeiza y Aeroparque",
"Aep. Córdoba",
"Aep. Mendoza",
"Puerto de Buenos Aires",
"Cristo Redentor")))
,aes(x=trim,y=dist,fill=motivo,label=glue("{dist} %")))+
geom_col()+
geom_text(position = position_stack(vjust = .5),size=5)+
facet_wrap(~paso)+
scale_fill_dnmye()+
#scale_x_continuous(breaks = seq(from=min(graf_1b$anio),to=max(graf_1b$anio)))+
scale_y_continuous(labels = function(x) paste0(x,"%"))+
labs(title = "Distribución de los turistas no residentes segun motivo de viaje",
subtitle = "Por paso de ingreso y trimestre. Año 2019.",
x = "",
y = "",
colour="",
caption = "Fuente: ETI")+
theme(text = element_text(size = 12),
plot.caption = element_text(hjust = 0),
plot.subtitle=element_text(colour = dnmye_colores("gris oscuro")),
plot.title=element_text(hjust = 0,face = "bold"),
legend.title = element_blank(),
legend.position = "top",
panel.grid.major.y = element_line (colour = "grey",
size = 0.1,
linewidth = 1),
panel.grid.major.x = element_line (colour = "grey",
size = 0.1,
linewidth = 1),
panel.background = element_blank())
ggsave("imgs/clases_unlp/c3_eti_motivo_trim.png",width =12 ,height =8 )
rm(graf)
###############################TIPO DE ALOJAMIENTO##########################3
#Turistas por tipo de alojamiento
eti_aloja <- read.csv("/srv/DataDNMYE/eti/recursos/receptivo/turistas_no_residentes_por_tipo_de_alojamiento_segun_paso_trimestral.csv") %>%
mutate(anio=year(indice_tiempo),
trim=case_when(month(indice_tiempo)==1~"trim I",
month(indice_tiempo)==4~"trim II",
month(indice_tiempo)==7~"trim III",
month(indice_tiempo)==10~"trim IV")) %>%
filter(anio>=2018 & anio<=2022)
graf <- eti_aloja %>%
group_by(anio,paso,alojamiento) %>%
summarise(turistas=sum(turistas_no_residentes,na.rm = TRUE)) %>%
mutate(dist=round(prop.table(turistas)*100,1)) %>%
ungroup()
ggplot(data = graf %>% mutate(alojamiento=factor(alojamiento,
levels = c("Hotel 4 y 5 estrellas",
"Hotel 1,2, y 3 estrellas",
"Casa flia./amigos",
"Otros")),
paso=factor(paso,
levels = c("Ezeiza y Aeroparque",
"Aep. Córdoba",
"Aep. Mendoza",
"Puerto de Buenos Aires",
"Cristo Redentor")))
,aes(x=anio,y=dist,fill=alojamiento,label=glue("{dist} %")))+
geom_col()+
geom_text(position = position_stack(vjust = .5),size=5)+
facet_wrap(~paso)+
scale_fill_dnmye()+
scale_x_continuous(breaks = seq(from=min(graf$anio),to=max(graf$anio)))+
scale_y_continuous(labels = function(x) paste0(x,"%"))+
labs(title = "Distribución de los turistas no residentes segun tipo de alojamiento utilizado",
subtitle = "Por paso de ingreso y año. Años 2018-2022",
x = "",
y = "",
colour="",
caption = "Fuente: ETI")+
theme(text = element_text(size = 12),
plot.caption = element_text(hjust = 0),
plot.subtitle=element_text(colour = dnmye_colores("gris oscuro")),
plot.title=element_text(hjust = 0,face = "bold"),
legend.title = element_blank(),
legend.position = "top",
panel.grid.major.y = element_line (colour = "grey",
size = 0.1,
linewidth = 1),
panel.grid.major.x = element_line (colour = "grey",
size = 0.1,
linewidth = 1),
panel.background = element_blank())
ggsave("imgs/clases_unlp/c3_eti_aloja.png",width =12 ,height =8 )
###SUMAMOS DATOS DE RESIDENTES
eti_arg_aloja <- read.csv("/srv/DataDNMYE/eti/recursos/emisivo/turistas_residentes_por_tipo_de_alojamiento_segun_paso_trimestral.csv") %>%
mutate(anio=year(indice_tiempo),
trim=case_when(month(indice_tiempo)==1~"trim I",
month(indice_tiempo)==4~"trim II",
month(indice_tiempo)==7~"trim III",
month(indice_tiempo)==10~"trim IV")) %>%
filter(anio>=2018 & anio<=2022)
graf_b <- graf %>%
filter(paso=="Ezeiza y Aeroparque") %>%
rename(no_resi=dist) %>%
select(1,3,5) %>%
filter(anio<=2022)
graf_c <- eti_arg_aloja %>%
group_by(anio,paso,alojamiento) %>%
summarise(turistas=sum(turistas_residentes,na.rm = TRUE)) %>%
mutate(dist=round(prop.table(turistas)*100,1)) %>%
ungroup() %>%
filter(paso=="Ezeiza y Aeroparque") %>%
rename(residentes=dist) %>%
filter(anio<=2022) %>%
select(1,3,5) %>%
left_join(graf_b) %>%
pivot_longer(cols=c(residentes,no_resi),
names_to = "origen_viajeros",
values_to="viajeros") %>%
arrange(anio,origen_viajeros,alojamiento) %>%
mutate(origen_viajeros=case_when(origen_viajeros=="no_resi"~"No Residentes",
origen_viajeros=="residentes"~"Residentes"))
# Gráfico:
ggplot(data = graf_c%>% mutate(alojamiento=factor(alojamiento,
levels = c("Hotel 4 y 5 estrellas",
"Hotel 1,2, y 3 estrellas",
"Casa flia./amigos",
"Otros"))),
aes(x=origen_viajeros,y=viajeros,fill=alojamiento,label=glue("{viajeros} %")))+
geom_col()+
geom_text(position = position_stack(vjust = .5),size=5)+
facet_wrap(~anio)+
scale_fill_dnmye()+
scale_y_continuous(labels = function(x) paste0(x,"%"))+
labs(title = "Distribución de los turistas según residencia, por tipo de alojamiento",
subtitle = "Ezeiza y Aeroparque. Años 2018-2022. ",
x = "",
y = "",
colour="",
caption = "Fuente: ETI")+
theme(text = element_text(size = 12),
plot.caption = element_text(hjust = 0),
plot.subtitle=element_text(colour =dnmye_colores("gris oscuro")),
plot.title=element_text(hjust = 0,face = "bold"),
legend.title = element_blank(),
legend.position = "top",
panel.grid.major.y = element_line (colour = "grey",
size = 0.1,
linewidth = 1),
panel.grid.major.x = element_line (colour = "grey",
size = 0.1,
linewidth = 1),
panel.background = element_blank())
ggsave("imgs/clases_unlp/c3_eti_aloja_resi.png",width =12 ,height =8 )
rm(graf,graf_b,graf_c)
# Apertura por trimestre
graf <- eti_aloja %>%
filter(anio==2019) %>%
group_by(trim,paso,alojamiento) %>%
summarise(turistas=sum(turistas_no_residentes,na.rm = TRUE)) %>%
mutate(dist=round(prop.table(turistas)*100,1)) %>%
ungroup()
ggplot(data = graf %>% mutate(alojamiento=factor(alojamiento,
levels = c("Hotel 4 y 5 estrellas",
"Hotel 1,2, y 3 estrellas",
"Casa flia./amigos",
"Otros")),
paso=factor(paso,
levels = c("Ezeiza y Aeroparque",
"Aep. Córdoba",
"Aep. Mendoza",
"Puerto de Buenos Aires",
"Cristo Redentor")))
,aes(x=trim,y=dist,fill=alojamiento,label=glue("{dist} %")))+
geom_col()+
geom_text(position = position_stack(vjust = .5),size=5)+
facet_wrap(~paso)+
scale_fill_dnmye()+
#scale_x_continuous(breaks = seq(from=min(graf_2$anio),to=max(graf_2$anio)))+
scale_y_continuous(labels = function(x) paste0(x,"%"))+
labs(title = "Distribución de los turistas no residentes segun tipo de alojamiento utilizado",
subtitle = "Por paso de ingreso y trimestre. Año 2019.",
x = "",
y = "",
colour="",
caption = "Fuente: ETI")+
theme(text = element_text(size = 12),
plot.caption = element_text(hjust = 0),
plot.subtitle=element_text(colour = dnmye_colores("gris oscuro")),
plot.title=element_text(hjust = 0,face = "bold"),
legend.title = element_blank(),
legend.position = "top",
panel.grid.major.y = element_line (colour = "grey",
size = 0.1,
linewidth = 1),
panel.grid.major.x = element_line (colour = "grey",
size = 0.1,
linewidth = 1),
panel.background = element_blank())
ggsave("imgs/clases_unlp/c3_eti_aloja_trim.png",width =12 ,height =8 )
rm(graf,eti_aloja,eti_arg_aloja)
###########################GASTO############################
#Insumo
gasto <- read.csv("/srv//DataDNMYE/eti/recursos/receptivo/gasto_total_promedio_diario_por_turista_en_usd_turistas_no_residentes_trimestral_segun_paso.csv") %>%
mutate(anio=year(indice_tiempo),
trim=case_when(month(indice_tiempo)==1~"trim I",
month(indice_tiempo)==4~"trim II",
month(indice_tiempo)==7~"trim III",
month(indice_tiempo)==10~"trim IV")) %>%
filter(anio>=2018)
gasto_total <- gasto %>%
group_by(anio,paso) %>%
summarise(gasto=sum(gasto_total_en_usd_no_residentes,na.rm = TRUE)) %>%
mutate(gasto=round(gasto/100000,0)) %>%
filter(anio!=2023)
# Grafico
ggplot(data = gasto_total %>% mutate(paso=factor(paso,
levels = c("Ezeiza y Aeroparque",
"Aep. Córdoba",
"Aep. Mendoza",
"Puerto de Buenos Aires",
"Cristo Redentor"))), aes(y=gasto,x=anio,label=gasto))+
geom_bar(stat='identity',position="dodge",color=dnmye_colores("cian"), fill=dnmye_colores("cian"))+
geom_label(fill="white",size=4, position=position_dodge(width=0.9),vjust=0.40)+
facet_wrap(~paso)+
labs(title = "Gasto total (en millones de dólares) de turistas no residentes",
subtitle = "Por paso de ingreso. Años 2018,2019,2022.",
x = "",
y = "",
colour="",
caption = "Fuente: ETI")+
theme(text = element_text(size = 12),
plot.caption = element_text(hjust = 0),
plot.subtitle=element_text(colour = "dark grey"),
plot.title=element_text(hjust = 0,face = "bold"),
legend.title = element_blank(),
legend.position = "top",
panel.grid.major.y = element_line (colour = "grey",
size = 0.1,
linewidth = 1),
panel.grid.major.x = element_line (colour = "grey",
size = 0.1,
linewidth = 1),
panel.background = element_blank())+
scale_x_continuous(breaks = seq(from=min(gasto_total$anio),to=max(gasto_total$anio)))
ggsave("imgs/clases_unlp/c3_eti_gasto.png",width =12 ,height =8 )
rm(gasto,gasto_total)
################Gastos con insumos de las bases
# Gasto promedio y estadía media
gasto_prom <- eti_e %>%
group_by(p3_3,paso_final) %>%
summarise(viajeros=sum(viajeros*wpf,na.rm = TRUE),
pernoctes=sum(totaln*wpf,na.rm = TRUE),
gasto=sum(gastoest2*wpf,na.rm = TRUE))%>%
mutate(estadia=round(pernoctes/viajeros,1),
gasto_tur=round(gasto/viajeros,0),
gasto_diario=round(gasto/pernoctes,0)) %>%
filter(p3_3>2015) %>%
rename(anio=p3_3)
em <- gasto_prom %>%
select(1,2,6)
# Gráfico de gasto promedio diario:
ggplot(data = gasto_prom %>% mutate(paso_final=factor(paso_final,
levels = c("Ezeiza y Aeroparque",
"Aep. Córdoba",
"Aep. Mendoza",
"Puerto de Buenos Aires",
"Cristo Redentor"))), aes(y=gasto_diario,x=anio,label=gasto_diario))+
geom_bar(stat='identity',position="dodge",color=dnmye_colores("rosa"), fill=dnmye_colores("rosa"))+
geom_label(fill="white",size=4, position=position_dodge(width=0.9),vjust=0.40)+
facet_wrap(~paso_final)+
labs(title = "Gasto promedio diario (en dólares) de turistas no residentes",
subtitle = "Por paso de ingreso. Años 2016-2022.",
x = "",
y = "",
colour="",
caption = "Fuente: ETI")+
theme(text = element_text(size = 12),
plot.caption = element_text(hjust = 0),
plot.subtitle=element_text(colour = dnmye_colores("gris oscuro")),
plot.title=element_text(hjust = 0,face = "bold"),
legend.title = element_blank(),
legend.position = "top",
panel.grid.major.y = element_line (colour = "grey",
size = 0.1,
linewidth = 1),
panel.grid.major.x = element_line (colour = "grey",
size = 0.1,
linewidth = 1),
panel.background = element_blank())+
scale_x_continuous(breaks = seq(from=min(gasto_prom$anio),to=max(gasto_prom$anio)))
ggsave("imgs/clases_unlp/c3_eti_gpd.png",width =12 ,height =8 )
# Gráfico de gasto promedio por turista:
ggplot(data = gasto_prom %>% mutate(paso_final=factor(paso_final,
levels = c("Ezeiza y Aeroparque",
"Aep. Córdoba",
"Aep. Mendoza",
"Puerto de Buenos Aires",
"Cristo Redentor"))), aes(y=gasto_tur,x=anio,label=gasto_tur))+
geom_bar(stat='identity',position="dodge",color=dnmye_colores("rosa"), fill=dnmye_colores("rosa"))+
geom_label(fill="white",size=3.5, position=position_dodge(width=0.9),vjust=0.40)+
facet_wrap(~paso_final)+
labs(title = "Gasto promedio por turista (en dólares) de turistas no residentes",
subtitle = "Por paso de ingreso. Años 2016-2022.",
x = "",
y = "",
colour="",
caption = "Fuente: ETI")+
theme(text = element_text(size = 12),
plot.caption = element_text(hjust = 0),
plot.subtitle=element_text(colour = dnmye_colores("gris oscuro")),
plot.title=element_text(hjust = 0,face = "bold"),
legend.title = element_blank(),
legend.position = "top",
panel.grid.major.y = element_line (colour = "grey",
size = 0.1,
linewidth = 1),
panel.grid.major.x = element_line (colour = "grey",
size = 0.1,
linewidth = 1),
panel.background = element_blank())+
scale_x_continuous(breaks = seq(from=min(gasto_prom$anio),to=max(gasto_prom$anio)))
ggsave("imgs/clases_unlp/c3_eti_gpt.png",width =12 ,height =8 )
# Gasto por turista en Ezeiza y Aeroparque por mercado
gasto_prom_eya <- eti_e %>%
filter(paso_final=="Ezeiza y Aeroparque") %>%
group_by(p3_3,orig_eya) %>%
summarise(viajeros=sum(viajeros*wpf,na.rm = TRUE),
pernoctes=sum(totaln*wpf,na.rm = TRUE),
gasto=sum(gastoest2*wpf,na.rm = TRUE))%>%
mutate(estadia=round(pernoctes/viajeros,1),
gasto_tur=round(gasto/viajeros,0),
gasto_diario=round(gasto/pernoctes,0)) %>%
filter(p3_3>=2019) %>%
rename(anio=p3_3)
em_eya <- gasto_prom_eya %>% select(1,2,6)
# Gráfico de gasto promedio por turista en Ezeiza y Aeroparque:
ggplot(data = gasto_prom_eya, aes(y=gasto_tur,x=orig_eya,label=gasto_tur,fill=orig_eya))+
geom_bar(stat='identity',position="dodge")+
geom_label(fill="white",size=4, position=position_dodge(width=0.9),vjust=0.40)+
facet_wrap(~anio)+
scale_fill_dnmye()+
labs(title = "Gasto promedio por turista (en dólares) de turistas no residentes, por país de residencia",
subtitle = "Ezeiza y Aeroparque. Años 2019-2022.",
x = "",
y = "",
colour="",
caption = "Fuente: ETI")+
theme(text = element_text(size = 12),
plot.caption = element_text(hjust = 0),
plot.subtitle=element_text(colour =dnmye_colores("gris oscuro") ),
plot.title=element_text(hjust = 0,face = "bold"),
legend.title = element_blank(),
legend.position = "",
panel.grid.major.y = element_line (colour = "grey",
size = 0.1,
linewidth = 1),
panel.grid.major.x = element_line (colour = "grey",
size = 0.1,
linewidth = 1),
panel.background = element_blank(),
axis.text.x = element_text (angle=90))
ggsave("imgs/clases_unlp/c3_eti_gpt_eya.png",width =12 ,height =8 )
# Gráfico de gasto promedio por turista en Ezeiza y Aeroparque:
ggplot(data = gasto_prom_eya, aes(y=gasto_diario,x=orig_eya,label=gasto_diario,fill=orig_eya))+
geom_bar(stat='identity',position="dodge")+
geom_label(fill="white",size=4, position=position_dodge(width=0.9),vjust=0.40)+
facet_wrap(~anio)+
scale_fill_dnmye()+
labs(title = "Gasto promedio por diario (en dólares) de turistas no residentes, por país de residencia",
subtitle = "Ezeiza y Aeroparque. Años 2019-2022.",
x = "",
y = "",
colour="",
caption = "Fuente: ETI")+
theme(text = element_text(size = 12),
plot.caption = element_text(hjust = 0),
plot.subtitle=element_text(colour =dnmye_colores("gris oscuro") ),
plot.title=element_text(hjust = 0,face = "bold"),
legend.title = element_blank(),
legend.position = "",
panel.grid.major.y = element_line (colour = "grey",
size = 0.1,
linewidth = 1),
panel.grid.major.x = element_line (colour = "grey",
size = 0.1,
linewidth = 1),
panel.background = element_blank(),
axis.text.x = element_text (angle=90))
ggsave("imgs/clases_unlp/c3_eti_gpd_eya.png",width =12 ,height =8 )
# COMPARACIÓN DE GASTO EMISIVO-RECEPTIVO
gasto_e <- eti_e %>%
filter(paso_final=="Ezeiza y Aeroparque") %>%
group_by(p3_3) %>%
summarise(viajeros=sum(viajeros*wpf,na.rm = TRUE),
pernoctes=sum(totaln*wpf,na.rm = TRUE),
gasto=sum(gastoest2*wpf,na.rm = TRUE))%>%
mutate(estadia=round(pernoctes/viajeros,1),
gasto_tur=round(gasto/viajeros,1),
gasto_diario=round(gasto/pernoctes,1)) %>%
filter(p3_3>=2019) %>%
rename(anio=p3_3) %>%
mutate(origen="receptivo") %>%
select(anio,origen,gasto_tur,gasto_diario,estadia)
gasto_a <- eti_a %>%
filter(paso_final=="Ezeiza y Aeroparque") %>%
group_by(p3_3) %>%
summarise(viajeros=sum(viajeros*wpf,na.rm = TRUE),
pernoctes=sum(totaln*wpf,na.rm = TRUE),
gasto=sum(gastoest2*wpf,na.rm = TRUE))%>%
mutate(estadia=round(pernoctes/viajeros,1),
gasto_tur=round(gasto/viajeros,1),
gasto_diario=round(gasto/pernoctes,1)) %>%
filter(p3_3>=2019) %>%
rename(anio=p3_3)%>%
mutate(origen="emisivo") %>%
select(anio,origen,gasto_tur,gasto_diario,estadia)
gasto_comparado <- rbind(gasto_e,gasto_a)
estadia_comparada <- gasto_comparado %>% select(anio, origen, estadia)
# Gráfico GPT:
ggplot(data = gasto_comparado %>% mutate(origen=factor(origen,
levels = c("receptivo",
"emisivo"))),
aes(y=gasto_tur,x=origen,label=gasto_tur,fill=origen))+
geom_bar(stat='identity',position="dodge")+
geom_label(fill="white",size=4, position=position_dodge(width=0.9),vjust=0.40)+
facet_wrap(~anio)+
coord_flip()+
labs(title = "Gasto promedio por turista (en dólares) por residencia",
subtitle = "Ezeiza y Aeroparque. Años 2019-2022.",
x = "",
y = "",
colour="",
caption = "Fuente: ETI")+
theme(text = element_text(size = 14),
plot.caption = element_text(hjust = 0),
plot.subtitle=element_text(colour = dnmye_colores("gris oscuro")),
plot.title=element_text(hjust = 0,face = "bold"),
legend.title = element_blank(),
legend.position = "",
panel.grid.major.y = element_line (colour = "grey",
size = 0.1,
linewidth = 1),
panel.grid.major.x = element_line (colour = "grey",
size = 0.1,
linewidth = 1),
panel.background = element_blank(),
axis.text.x = element_blank(),
axis.ticks.x = element_blank())
ggsave("imgs/clases_unlp/c3_eti_gpt_comparado.png",width =12 ,height =8 )
# Gráfico GPD:
ggplot(data = gasto_comparado %>% mutate(origen=factor(origen,
levels = c("receptivo",
"emisivo"))),
aes(y=gasto_diario,x=origen,label=gasto_diario,fill=origen))+
geom_bar(stat='identity',position="dodge",color="sky blue")+
geom_label(fill="white",size=4, position=position_dodge(width=0.9),vjust=0.40)+
facet_wrap(~anio)+
coord_flip()+
labs(title = "Gasto diario por turista (en dólares) por residencia",
subtitle = "Ezeiza y Aeroparque. Años 2019-2022.",
x = "",
y = "",
colour="",
caption = "Fuente: ETI")+
theme(text = element_text(size = 14),
plot.caption = element_text(hjust = 0),
plot.subtitle=element_text(colour = dnmye_colores("gris oscuro")),
plot.title=element_text(hjust = 0,face = "bold"),
legend.title = element_blank(),
legend.position = "",
panel.grid.major.y = element_line (colour = "grey",
size = 0.1,
linewidth = 1),
panel.grid.major.x = element_line (colour = "grey",
size = 0.1,
linewidth = 1),
panel.background = element_blank(),
axis.text.x = element_blank(),
axis.ticks.x = element_blank())
ggsave("imgs/clases_unlp/c3_eti_gpd_comparado.png",width =12 ,height =8 )
rm(gasto_a,gasto_comparado,gasto_e,gasto_prom,gasto_prom_eya)
########DESTINOS VISITADOS
#Insumo:
destinos <- read.csv("/srv/DataDNMYE/eti/recursos/receptivo/turistas_pernoctes_por_provincia_segun_destinos_visitados_y_alojamiento_ezeiza_aeroparque_trimestral.csv") %>%
mutate(anio=year(indice_tiempo),
trim=case_when(month(indice_tiempo)==1~"trim I",
month(indice_tiempo)==4~"trim II",
month(indice_tiempo)==7~"trim III",
month(indice_tiempo)==10~"trim IV")) %>%
filter(anio==2022)
dest <- destinos %>%
group_by(provincia_de_destino) %>%
filter(destinos_visitados !="Solo resto") %>%
summarise(turistas=round(sum(turistas_no_residentes)/1000,1)) %>%
arrange(turistas)
#gráfico
orden <- (dest$provincia_de_destino)
ggplot(data=dest %>% mutate(provincia_de_destino = factor(provincia_de_destino,levels=orden)),
aes(x=turistas,y=provincia_de_destino,fill=provincia_de_destino,
label=turistas))+
geom_col()+
geom_text(hjust = "inward",size=6) +
scale_fill_dnmye()+
theme(legend.position='none')+
labs(title = "Turistas no residentes (en miles) según provincia visitada.",
subtitle ="Año 2022.",
x = "",
y = "",
colour="",
caption = "FUENTE: ETI.")+
theme_minimal()+
theme(plot.caption = element_text(hjust = 0),
text = element_text(size = 14),
plot.subtitle=element_text(size=12,color = dnmye_colores("gris oscuro")),
plot.title=element_text(hjust = 0,face="bold",size=14),
legend.title = element_blank(),
legend.position = "none",
panel.grid.major.y = element_line(color = "grey",
size = 0.3,
linetype = 4),
panel.grid.minor.y = element_blank(),
panel.grid.major.x = element_blank(),
panel.grid.minor.x = element_blank(),
panel.background = element_blank(),
axis.text.x=element_blank())
ggsave("imgs/clases_unlp/c3_eti_destinos.png",width =12 ,height =8 )
rm(destinos,dest,orden)
########################ESTADÍA PROMEDIO####################
# Gráfico de gasto promedio diario:
ggplot(data = em %>% mutate(paso_final=factor(paso_final,
levels = c("Ezeiza y Aeroparque",
"Aep. Córdoba",
"Aep. Mendoza",
"Puerto de Buenos Aires",
"Cristo Redentor"))), aes(y=estadia,x=anio,label=estadia))+
geom_bar(stat='identity',position="dodge", fill=dnmye_colores("purpura"))+
geom_label(fill="white",size=4, position=position_dodge(width=0.9),vjust=0.40)+
facet_wrap(~paso_final)+
labs(title = "Estadía promedio (en noches) de turistas no residentes",
subtitle = "Por paso de ingreso. Años 2016-2022.",
x = "",
y = "",
colour="",
caption = "Fuente: ETI")+
theme(text = element_text(size = 12),
plot.caption = element_text(hjust = 0),
plot.subtitle=element_text(colour = dnmye_colores("gris oscuro")),
plot.title=element_text(hjust = 0,face = "bold"),
legend.title = element_blank(),
legend.position = "top",
panel.grid.major.y = element_line (colour = "grey",
size = 0.1,
linewidth = 1),
panel.grid.major.x = element_line (colour = "grey",
size = 0.1,
linewidth = 1),
panel.background = element_blank())+
scale_x_continuous(breaks = seq(from=min(em$anio),to=max(em$anio)))
ggsave("imgs/clases_unlp/c3_eti_em.png",width =12 ,height =8 )
# Estadía comparada
ggplot(data = estadia_comparada %>% mutate(origen=factor(origen,
levels = c("receptivo",
"emisivo"))),
aes(y=estadia,x=origen,label=estadia,fill=origen))+
geom_bar(stat='identity',position="dodge")+
geom_label(fill="white",size=4, position=position_dodge(width=0.9),vjust=0.40)+
facet_wrap(~anio)+
coord_flip()+
labs(title = "Estadía promedio (en noches) por residencia",
subtitle = "Ezeiza y Aeroparque. Años 2019-2022.",
x = "",
y = "",
colour="",
caption = "Fuente: ETI")+
theme(text = element_text(size = 14),
plot.caption = element_text(hjust = 0),
plot.subtitle=element_text(colour = dnmye_colores("gris oscuro")),
plot.title=element_text(hjust = 0,face = "bold"),
legend.title = element_blank(),
legend.position = "",
panel.grid.major.y = element_line (colour = "grey",
size = 0.1,
linewidth = 1),
panel.grid.major.x = element_line (colour = "grey",
size = 0.1,
linewidth = 1),
panel.background = element_blank(),
axis.text.x = element_blank(),
axis.ticks.x = element_blank())
ggsave("imgs/clases_unlp/c3_eti_em_comparado.png",width =12 ,height =8 )
# Gráfico estadía promedio por turista en Ezeiza y Aeroparque:
ggplot(data = em_eya, aes(y=estadia,x=orig_eya,label=estadia,fill=orig_eya))+
geom_bar(stat='identity',position="dodge")+
geom_label(fill="white",size=4, position=position_dodge(width=0.9),vjust=0.40)+
facet_wrap(~anio)+
scale_fill_dnmye()+
labs(title = "Estadía promedio (en noches) de turistas no residentes, por país de residencia",
subtitle = "Ezeiza y Aeroparque. Años 2019-2022.",
x = "",
y = "",
colour="",
caption = "Fuente: ETI")+
theme(text = element_text(size = 12),
plot.caption = element_text(hjust = 0),
plot.subtitle=element_text(colour =dnmye_colores("gris oscuro") ),
plot.title=element_text(hjust = 0,face = "bold"),
legend.title = element_blank(),
legend.position = "",
panel.grid.major.y = element_line (colour = "grey",
size = 0.1,
linewidth = 1),
panel.grid.major.x = element_line (colour = "grey",
size = 0.1,
linewidth = 1),
panel.background = element_blank(),
axis.text.x = element_text (angle=90))
ggsave("imgs/clases_unlp/c3_em_eya.png",width =12 ,height =8 )
rm(em,estadia_comparada,em_eya)
rm(eti_a,eti_e)