Lectura de cubo OLAP 226 de la publicacion: Estadísticas Longitudinales de Supervivencia y Longevidad en Andalucía

LeerCubo226SecciCensal.R

# Descarga y preparación de los datos del cubo OLAP en formato pcAxis, 
# cuyo enlace se encuentra en la parte inferior izquierda de las paginas 
# de tabulaciones de: "Estadísticas Longitudinales de Supervivencia y Longevidad en Andalucía"
# http://www.juntadeandalucia.es/institutodeestadisticaycartografia/consultasActividad.jsp?CodOper=660&sub=50517

# install.packages('pxR')
require(pxR)  # activar paquete de lectura de ficheros px-Axis
if (! dir.exists('datos') ) dir.create('datos')
download.file('http://www.juntadeandalucia.es/institutodeestadisticaycartografia/longevidad/pcaxis/consulta226.zip', destfile = 'datos/consulta226.zip')
unzip('datos/consulta226.zip', list = T)  # Lista nombre de fichero
## La nomeclatura de los nombre de fichero es "D" para defunciones "P" para 
## pesonas-tiempo. 1: Hombres, 6: Mujeres y 9: ambos sexos
## -----
## Extrae datos de Hombres y Mujeres (no los totales)
unzip('datos/consulta226.zip', exdir = './datos/',
      files = c("CUBO5_D1.px","CUBO5_D6.px",
                "CUBO5_P1.px","CUBO5_P6.px"))

read.px('datos/CUBO5_D1.px')-> D1
read.px('datos/CUBO5_P1.px')-> P1
read.px('datos/CUBO5_D6.px')-> D6
read.px('datos/CUBO5_P6.px')-> P6

## Alguna metainformacion del objeto:
D1$DESCRIPTION  
D1$UNITS        # [1] "número de fallecidos"
P1$UNITS        # [1] "Personas-año de exposición a riesgo"
names(D1$DATA$value)  # variable del objeto:
# "PMDS"   "EDAD"   "NACIONALIDAD" "ESTUDIOS"   "TENEN"    "value"   

##-----------------------------------------------------------------
## EDICION DE DATOS:
##-----------------------------------------------------------------
require(data.table)   ## Por rapidez
as.data.table(as.data.frame(D1))-> D1
as.data.table(as.data.frame(D6))-> D6
as.data.table(as.data.frame(P1))-> P1
as.data.table(as.data.frame(P6))-> P6

## Etiquetamos cada sexo y unimos eventos y personas-año en una sola tabla
D1$SEXO <- P1$SEXO <-  'Hombres'  
D6$SEXO <- P6$SEXO <-  'Mujeres'
D16 <- rbind(D1,D6)
P16 <- rbind(P1,P6)
setnames(D16,'value', 'Defunciones')  # Defunciones
setnames(P16,'value', 'PYear')        # Personas-año   
## 
rm(D1,D6,P1,P6)  # libera memoria
comunes <- intersect(names(D16), names(P16))
dpy <- merge(D16,P16, by= comunes) 
dpy$SEXO <-  factor(dpy$SEXO) ## Factoriza categoria sexo

rm(D16,P16,comunes)  # libera memoria

str(dpy)

## PMDS    : Corresponde a los códigos de seccion que se construyen con:
##           2 digistos de código provincial, 3 de código Municipal, 2 de distrito y 3 de sección
## EDAD    : Grupo quinquenal de edad a lo largo del periodo de seguimiento (variable tiempo-variable)
## TENEN   :   variable "propiedad de vivienda de residencia" en el censo de 2001
## PYear   :  Personas-año de exposición a riesgo en cada categoría 
##
## Las demas variables son auto-explicativas 

save(dpy,file='dpy.RData')