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--- como-se-concentra-la-oferta-por-barrios-de-airbnb [2018/09/26 18:51] – [2. Qué datos necesito y dónde los encuentro] numeroteca
+++ como-se-concentra-la-oferta-por-barrios-de-airbnb [2018/09/26 19:02] – [4.2 Añadir localización de barrio a cada punto] numeroteca
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 Nota sobre ubicación en Airbnb: los puntos de los alojamientos descargados por InsideAirbnb tienen una ubicación aproximada. Según su propia web: //"Location information for listings are anonymized by Airbnb. In practice, this means the location for a listing on the map, or in the data will be from 0-450 feet (150 metres) of the actual address. Listings in the same building are anonymized by Airbnb individually, and therefore may appear "scattered" in the area surrounding the actual address"//. Por tanto algunos pisos están ubicados fuera del barrio que les corresponde, incluso en el mar, lo cual hace que los números de alojamientos por barrios en los análisis que vamos a a realizar dejen algunos alojamientos fuera.
-Opcional: Sin embargo los alojamientos sí que tienen asociado el código postal. Habría que hacer una tabla de equivalencia entre barrios y códigos postales. Con esta tabla podemos recorrer los registros de Inside Airbnb y añadir una columna que sea barrio. Esta unión de tablas puede ralizarse con QGIS.
 === 3.2 Contorno de barrios ===
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 ==== 4.1 Número de alojamientos en cada barrio ====
 Necesitamos calcular los puntos (alojamientos) de Airbnb en cada polígono (barrio).
+A veces las bases de datos ya ofrecen la información de a qué barrio pertenece cada anuncios (ver variable ''neighborhood''en las bases de datos de InsideAirbnb) por lo que no haría falta realizar el paso 4.1.
 === 4.1.a Modo interfaz gráfica (QGIS) ===
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 {{:qgis-count-points-in-polygon.png?400|}}
   - Si ambas capas comparten CRS no me dará error ni avisao de error y realizará el cálculo. Puedo cambiar el nombre por defecto de la columan ''NUMPOINTS'' por ''n_listings_airbnb''. Tras calcular QGIS crea una nueva capa de contornos debarrios que incluye el nuevo valor de alojamientos por barrio. Podemos elegir en este paso crear el archivo csv o GeoJSON directamente. Preferimos ver resultados y luego salvar.
-  - BOtón derecho sobre capa "Open Atribute Table" para ver la tabla de datos. VEmos lo siguiente, a la derecha la columna ''n_listings_airbnb'' contiene los valores calculados.
+  - Botón derecho sobre capa "Open Atribute Table" para ver la tabla de datos. VEmos lo siguiente, a la derecha la columna ''n_listings_airbnb'' contiene los valores calculados.
 {{:qgis_n-listings-airbnb-table.png?500}}
   - Ahora puedo salvar esa capa como un GeoJSON (barrios-madrid_n-listings-airbnb.geojson) y un .csv (barrios-madrid_n-listings-airbnb.csv) para utilzarlas más adelante (botón derecho sobre capa y ''save layer as'').
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 Este script de SQL llenará la columna ''alojamientos'' con el número de puntos que haya en cada contorno. Si visitas de nuevo la tabla de datos ''barrios_donostia'' podrás ver lo datos que hay en la columna ''alojamientos''. Nota: insideairbnb a veces posiciona los puntos en el mar (y por tanto fuera de la zona delimitada como barrio) por lo tanto el número total de puntos será algo menor que el total de alojamientos listados en airbnb.
+=== 4.1.c Modo script (R) ===
+Con este script de R puedes añadir la columna de barrio a un archivo de puntos basado en su ubicación: https://github.com/montera34/airbnb.barcelona/blob/master/analisis/points-in-polygons.R
 ==== 4.2 Añadir localización de barrio a cada punto ====
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   * Navarra https://github.com/numeroteca/airbnbnavarra/blob/master/data/output/171002_airbnb_apartments-navarra-por-municipio_datahippo.csv
   * Madrid data/output/listings_airbnb-madrid_insideairbnb-datahippo_merged_con-barrio.csv
+  * Barcelona: [[https://github.com/montera34/airbnb.barcelona/blob/master/data/output/airbnb/180911/barrios-n-listings-airbnb-barcelona-insideairbnb.csv|data/output/airbnb/180911/barrios-n-listings-airbnb-barcelona-insideairbnb.csv]].
-Ahora con una tabla dinámica puedes calcular el número de anuncios por barrio.
+Ahora mediante una tabla dinámica en culquier programa de hoja de cálculo puedes calcular el número de anuncios por barrio y salvarlo en un archivo .csv por separado.
 ==== 4.3 Proporción de pisos por barrio ====