Del «Andalucía ‘first'» al «La Rioja por doquier»

En este blog ya nos hemos graduado del «Andalucía first» (sí, esa reiterada manía a recordarnos que en Andalucía siempre hay más de todo lo que correlacione más o menos directamente con el número de habitantes).

Aquí nos llama la atención otro efecto que afecta a los segundos momentos: el «La Rioja por doquier». Verbigracia:

Principado de Asturias (68,8%), La Rioja (35,5%) y Comunidad de
Madrid (10,2%) registran los mayores aumentos anuales en el
número de sociedades mercantiles creadas

INE, un día cualquiera, en cualquier nota de prensa

Obvio. De hecho,

Que es un conocimiento que cabe esperar en un lector atento de Kahneman y cía.

Y, por referencia, el código:

library(pxR)
library(reshape2)
library(plyr)

dat <- as.data.frame(read.px("http://www.datanalytics.com/uploads/sociedades_mercantiles_201909.px"))

dat$Forma.jurídica <- NULL
dat$Número.de.sociedades.y.capital..en.miles.de.euros. <- NULL

dat$year <- as.numeric(gsub("M.*", "", dat$Periodo))
dat$mes  <- as.numeric(gsub(".*M", "", dat$Periodo))

dat$Periodo <- NULL

colnames(dat)[1] <- "ccaa"

tmp <- dat
tmp$year <- tmp$year + 1
colnames(tmp)[2] <- "valor_referencia"

res <- merge(dat, tmp)
res <- na.omit(res)
res <- ddply(res, .(ccaa), summarize, 
             sd = sd(value / valor_referencia - 1))
res <- na.omit(res)
res <- res[order(res$sd),]
dotchart(100 * res$sd, labels = res$ccaa, 
         main = "sd incremento (%)\nsociedades mercantiles")

Un comentario sobre “Del «Andalucía ‘first'» al «La Rioja por doquier»

  1. Francisco José 14 septiembre, 2019 8:17

    library(pxR)
    library(data.table)
    library(tidyr)
    # pipes y asignacion inversa
    # R en andaluz
    «http://www.datanalytics.com/uploads/sociedades_mercantiles_201909.px» %>%
    read.px %>%
    as.data.table() %>%
    .[,c(1,2,5)] %>%
    setnames(names(.),c(‘periodo’,’ccaa’,’value’)) %>%
    separate(‘periodo’,c(‘year’,’mes’),’M’,convert = T,remove = T) %>%
    as.data.table() %>%
    unique() %>%
    merge(.,.[,.(year = year+1,valor_referencia = value),by=.(mes,ccaa)], by=c(‘year’,’mes’,’ccaa’)) %>%
    na.omit() %>%
    .[,.(sd = sd(value / valor_referencia – 1)),by=.(ccaa)] %>%
    na.omit() %>%
    .[order(sd)] -> df

    dotchart(100 * df$sd, labels = df$ccaa,
    main = «sd incremento (%)\nsociedades mercantiles»)

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