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title: Visualización de la información
subtitle: Práctica independiente
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## Ejercicios EPH

1. Calcular el promedio del ingreso por ocupación principal (Variable **P21**)  para  **asalariados** con y sin **descuento jubilatorio** (Variable **PP07H**). Luego realizar un gráfico de barras donde se comparen ambos valores (para el 1er trimestre de 2017).                   
  
   Pistas: Se deben filtrar previamente los ingresos mayores a 0 (**P21>0**).Chequear que ponderador corresponde utilizar           
               
1. Graficar la distribución del ingreso por ocupación principal para Asalariados, Cuentapropistas y Patrones, con el tipo de gráfico Kernel                 
   Pista: Usar la función **facet_wrap** para separar a cada una de las categorías ocupacionales)                
   Sugerencia: incorporar la línea ``` scale_x_continuous(limits = c(0,50000)) ``` entre las capas del gráfico. ¿Qué cambió?

1. Hacer un gráfico boxplot de la distribución de edades de los asalariados con descuento jubilatorio, y de los asalariados sin descuento jubilatorio.

1. Uniendo las bases de los distintos trimestres, calcular el procentaje de asalariados sin descuento jubilatorio como $\frac{Asal. s/ desc jubil}{Asal. c/ desc jubil+ Asal.s/ desc jubil}$. Luego realizar un gráfico de linea con la evolución de este indicador



## [Trabajo doméstico no remunerado](https://data.buenosaires.gob.ar/dataset/trabajo-domestico-no-remunerado)


En la carpeta `Fuentes` se encuentran dos archivos:

- _prom_t_simul_dom_16_sexo__annio__n_instruc_limpio.csv_ Con las horas de trabajo no remunerado según nivel de instrucción.
- _prom_t_simul_dom_16_sexo__annio__quin_ingr_fliar_limpio.csv_ Con las horas de trabajo no remunerado según el quintil de ingreso.

Elegir el que les resulte más interesante y reproducir algunos de los gráficos vistos para analizar los datos

```{r}

```


## [Uso del tiempo](https://data.buenosaires.gob.ar/dataset/uso-del-tiempo) 

Siguiendo con la temática de uso del tiempo. Tenémos los siguientes datasets:

- _tas_part_lad_sexo__annio__g_g_activ_limpio.csv_: Participación en diversas actividades año 2005
- _tas_part_lad_16_sexo__annio__g_g_activ_limpio.csv_: Participación en diversas actividades año 2016
- _prom_t_simul_part_16_sexo__annio__g_g_activ_limpio.csv_: Horas diarias dedicadas a cada grupo de actividad

A partir de estos datos, se busca:

1. Analizar la evolución del uso del tiempo entre 2005 y 2016
1. Ver las diferencias que presentan Muejeres y Hombres

Para ello, deberán elegir qué gráficos son más apropiados, y realizar las transformaciónes necesarias en la información.

```{r,message=F,warning=F}
library(tidyverse)
df16 <- read_csv('../Fuentes/tas_part_lad_16_sexo__annio__g_g_activ_limpio.csv')
df05 <- read_csv('../Fuentes/tas_part_lad_sexo__annio__g_g_activ_limpio.csv')


df <- bind_rows(df05,df16)
```


## [Gap Minder](https://www.gapminder.org/)

```{r}
library(gapminder)

```

```{r}
glimpse(gapminder)
```

> Con esta info a mi se me ocurre este gráfico. Propongan otra forma de visualizar esta información.

```{r}
library(ggridges)
library(viridis)

ggplot(gapminder, aes(x = lifeExp, y = factor(year), fill = ..x..)) +
  geom_density_ridges_gradient()+
  scale_y_discrete(expand = c(0.01, 0)) +
  scale_fill_viridis(name = "Esperanza de vida", option = "C")+
  theme_ridges()+
  theme(legend.position = 'bottom')
```



