eoh.Rmd

---
title: "Sector hotelero"
description: "Resumen de los últimos datos de la Encuesta de Ocupación Hotelera (EOH), operativo conjunto entre el Instituto Nacional de Estadística y Censos (INDEC) y la Subsecretaría de Turismo, que releva información de los establecimientos hoteleros y parahoteleros de 49 localidades del país."
output: distill::distill_article
---

```{r include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = F, message = F, warning = F, 
                      fig.align = 'left', fig.width = 12)

options(scipen = 9999)

library(googlesheets4) # Access Google Sheets using the Sheets API V4, CRAN v0.2.0
library(gt) # Easily Create Presentation-Ready Display Tables, CRAN v0.2.2
library(kableExtra) # Construct Complex Table with 'kable' and Pipe Syntax, CRAN v1.1.0
library(tidyverse) # Easily Install and Load the 'Tidyverse', CRAN v1.3.0
library(lubridate) # Make Dealing with Dates a Little Easier, CRAN v1.7.9
library(extrafont) # Tools for using fonts, CRAN v0.17 # Tools for using fonts, CRAN v0.17
library(hrbrthemes) # Additional Themes, Theme Components and Utilities for 'ggplot2', CRAN v0.8.0
library(glue)
library(ggtext) 
library(readxl)
library(janitor)
library(tidytext)
library(webshot)
library(Hmisc)
library(metathis)
library(googledrive)
library(plotly)

Sys.setlocale(locale = "es_AR.UTF-8")
```

```{r}
### Cargo funciones de trabajo
#source("0_funciones_de_trabajo.R", encoding = "UTF-8")


# Definir mes / trimestre / año de referencia para títulos ----
fecha <- as.Date("2024-08-01")
mes <- "Agosto"
#trimestre <- "2do"
anio <- "2024"

# PALETAS Y FUENTES
# Paleta colores Presidencia
cols_arg <- "#37BBED" # Celeste Institucional

#Secundarios
cols_arg2 <- c("#EE3D8F", # "ROJO"
               "#50B8B1", # "VERDE"
               "#F7941E","#FFD100","#D7DF23", "#9283BE")


#Fuente
familia_fuente <- "Encode Sans Normal"
  # fonttable() %>% 
  # as_tibble() %>% 
  # filter(str_detect(FamilyName, "Encode Sans Normal"), 
  #        Bold == TRUE) %>% 
  # pull(FamilyName) %>% 
  # unique()

# Estilo de graficos
theme_imet <- function() {
  theme(legend.position = "none",
        text = element_text(family = familia_fuente))
}

#Etiquetas de los países
#etiquetas <- read.xlsx("../Entradas/etiquetas_variables.xlsx")


#gs4_deauth() # Importar sheet de google sin interactividad de autorizacion 

#HTML tags
# meta() %>%
#   meta_description(glue("Encuesta de Ocupación Hotelera {mes} {anio}")) %>% 
#   meta_viewport() %>% 
#   meta_social(
#     title = glue("EOH {mes} {anio}"),
#     image = "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/8/8e/Ministerio_de_Turismo_y_Deportes_arg.png",
#     image_alt = "Logo institucional",
#     og_author = c("Dirección Nacional de Mercados y Estadística", 
#                   "Subsecretaría de Desarrollo Estratégico", 
#                   "Subsecretaría de Turismo")
#   )
```

```{r}
#Importo datos
pernoctes_residencia <- read_csv("/srv/DataDNMYE/eoh/recursos/Pernoctes-residentes-y-no-residentes.csv")
viajeros_residencia <- read_csv("/srv/DataDNMYE/eoh/recursos/Viajeros-hospedados-residentes-y-no-residentes.csv")

eoh <- pernoctes_residencia %>% 
  rename(origen_viajeros = origen_pernoctes) %>% 
  left_join(viajeros_residencia) %>% 
  mutate(indice_tiempo = ym(indice_tiempo)) %>% 
  filter(year(indice_tiempo) >= 2016) %>% 
  mutate(pernoctes = case_when(
      indice_tiempo %in% c(as.Date("2020-04-01"), as.Date("2020-05-01")) & anio == 2021 ~ `is.na<-`(pernoctes),
      TRUE ~ pernoctes),
      viajeros = case_when(
      indice_tiempo %in% c(as.Date("2020-04-01"), as.Date("2020-05-01")) & anio == 2021 ~ `is.na<-`(viajeros),
      TRUE ~ viajeros))


### GRÁFICO 1 - Evolución de pernoctaciones
datos_grafico1 <- eoh %>%
  filter(year(indice_tiempo) >= 2018) %>% 
  mutate(pernoctes = round(pernoctes/1000000, 1)) %>% 
   mutate(pernoctes = case_when(
      indice_tiempo %in% c(as.Date("2020-04-01"), as.Date("2020-05-01")) & anio == 2021 ~ 0,
      TRUE ~ pernoctes))
         
grafico1 <- datos_grafico1 %>% 
  ggplot(aes(indice_tiempo, pernoctes, group = origen_viajeros, colour = origen_viajeros))  +
  geom_hline(yintercept = 0, color = "grey", alpha =0.7, size = 0.5) +
  geom_line(size = 1.2, alpha = 0.8) +
  geom_point(size = 2.5, alpha = 0.8,aes(text=paste('fecha: ',"",format(indice_tiempo,"%b-%y")
    ,'<br>pernoctaciones: ',format(round(pernoctes,2),decimal.mark=","),' m',
                                                  '<br>origen:' ,origen_viajeros ))) +
  scale_color_manual(values = c(cols_arg2[1], cols_arg2[6])) +
  scale_x_date(date_breaks = "1 months",
               date_labels = "%b %y",
               expand = c(0,10)) +
  scale_y_continuous(breaks = seq(min(datos_grafico1$pernoctes, na.rm = T), max(datos_grafico1$pernoctes, na.rm = T), by = 0.5),
                     labels = scales::number_format(big.mark = ",", decimal.mark = ",",accuracy = 0.1)) +
  theme_minimal() +
  theme_imet() +
  theme(
    #plot.title = element_markdown(size = 14, family = familia_fuente, colour = "#AAAAAA"),
    plot.title  = element_markdown(family = familia_fuente, size = 12),
    plot.caption = element_markdown(size = 8,  family = familia_fuente),
    axis.text.x = element_text(size = 9, angle = 90),
    axis.text.y = element_text(size = 9),
    panel.grid.major = element_line(colour="grey90",size = rel(0.5)),         
    panel.grid.minor = element_blank()) +
  labs(
       title = tolower(glue("en millones de noches. enero 2018-{mes} {anio}. <span style='color:{cols_arg2[6]}'>residentes</span> y <span style='color:{cols_arg2[1]}'>no residentes</span>")),subtitle="",
                       x="",y="", fill = "",
       caption = "Fuente: Encuesta de Ocupación Hotelera (EOH), INDEC y Dirección Nacional de Mercados, Subsecretaría de Turismo")
```


```{r}
### TABLA 1
tabla1 <- eoh %>% select(-observaciones) %>% 
  filter(month(indice_tiempo) <= month(fecha) & year(indice_tiempo) >= year(fecha)-1) %>%
  group_by(indice_tiempo) %>% 
  mutate(pernoctes_total =  sum(pernoctes),
         viajeros_total =  sum(viajeros)) %>% 
  ungroup()

#Calculo totales
totales <- tabla1 %>% select(indice_tiempo, origen_viajeros, pernoctes_total, viajeros_total) %>% 
  mutate(origen_viajeros = "Total") %>% 
  distinct() %>% 
  rename(pernoctes = pernoctes_total, viajeros = viajeros_total)

#Junto tablas y calculo variaciones y acumulados
tabla1_A <- tabla1 %>% 
  select(-c(pernoctes_total, viajeros_total)) %>% 
  rbind(totales) %>% 
  mutate(pernoctes  = pernoctes,
         viajeros  = viajeros,
         estadia = pernoctes / viajeros) %>%
  mutate(mes = month(indice_tiempo),
         anio = year(indice_tiempo)) %>% 
  group_by(origen_viajeros, mes) %>% 
  mutate(var_ia_pernoctes  = round(pernoctes / lag(pernoctes, n = 1) -1, 5),
         var_ia_viajeros  = round(viajeros / lag(viajeros, n = 1) -1, 5),
         var_ia_estadia  = round(estadia / lag(estadia, n = 1) -1, 5)) %>%
  ungroup() %>% 
  group_by(anio, origen_viajeros) %>% 
  mutate(acum_pernoctes = sum(pernoctes, na.rm = T),
         acum_viajeros = sum(viajeros, na.rm = T),
         acum_estadia = round(acum_pernoctes/acum_viajeros, 3)) %>%
  ungroup() %>% 
  filter(mes == month(fecha)) %>%
  group_by(origen_viajeros) %>% 
  mutate(var_ia_acum_pernoctes = round(acum_pernoctes/lag(acum_pernoctes, n = 1) -1, 5),
         var_ia_acum_viajeros = round(acum_viajeros/lag(acum_viajeros, n = 1) -1, 5),
         var_ia_acum_estadia = round(acum_estadia/lag(acum_estadia, n = 1) -1, 5)) %>%
  ungroup() %>% 
  filter(year(indice_tiempo) == year(fecha)) %>%
  mutate(indice_tiempo = capitalize(format(indice_tiempo, "%b %y"))) 

#Selecciono acumulados 
acumulados <- tabla1_A %>% select(1,2, 11:16) %>%
  mutate(indice_tiempo = "Acum. 2024") %>% 
  rename(pernoctes = acum_pernoctes,
         var_ia_pernoctes = var_ia_acum_pernoctes,
         viajeros = acum_viajeros,
         var_ia_viajeros = var_ia_acum_viajeros,
         estadia = acum_estadia,
         var_ia_estadia = var_ia_acum_estadia)

#Junto tablas para graficar
tablafinal_ficha <- tabla1_A %>% select(indice_tiempo, origen_viajeros, pernoctes, var_ia_pernoctes,
                            viajeros, var_ia_viajeros,
                            estadia, var_ia_estadia) %>%  rbind(acumulados) %>% 
  mutate(pernoctes = pernoctes/1000000,
         viajeros = viajeros/1000000)


```

```{r}
### TABLA 2 - pernoctaciones por categoría

#Importo datos
pernoctaciones_categoria <- read_csv("/srv/DataDNMYE/eoh/recursos/recursos_ficha/pernoctaciones-por-categoria.csv")
plazas_categoria <- read_csv("/srv/DataDNMYE/eoh/recursos/recursos_ficha/plazas-disponibles-por-categoria.csv")

tabla2 <- pernoctaciones_categoria %>% left_join(plazas_categoria) %>% 
  mutate(indice_tiempo = ym(indice_tiempo)) %>% 
  filter(month(indice_tiempo) == month(fecha) & year(indice_tiempo) >= year(fecha)-1) %>%
  mutate(pernoctes = round(pernoctes/1000, 5),
         plazas_disponibles = round(plazas_disponibles/1000, 5),
         origen_viajeros = case_when(origen_viajeros == "Residentes" ~ "res",
         origen_viajeros == "No residentes" ~ "nores",
         origen_viajeros == "Total" ~ "total")) %>%
  group_by(categoria_del_hotel, origen_viajeros) %>% 
  mutate(var_ia_pernoctes  = round(pernoctes / lag(pernoctes, n = 1) -1, 5)) %>%
  ungroup() %>%
  pivot_wider(names_from = "origen_viajeros", values_from = c("pernoctes", "var_ia_pernoctes")) %>% 
  filter(year(indice_tiempo) == year(fecha)) %>%
  arrange(desc(categoria_del_hotel)) %>% 
  mutate(across(where(is.numeric), ~ case_when(is.infinite(.) ~ NA_real_,
                                           TRUE ~ .))) #%>% #AD HOC
  # mutate(var_ia_pernoctes_total = case_when(!categoria_del_hotel == "Total" ~
  #                                      `is.na<-`(var_ia_pernoctes_total),
  #                                    TRUE ~ var_ia_pernoctes_total),
  #        var_ia_pernoctes_res = case_when(!categoria_del_hotel == "Total" ~
  #                                      `is.na<-`(var_ia_pernoctes_res),
  #                                    TRUE ~ var_ia_pernoctes_res),
  #        var_ia_pernoctes_nores = case_when(!categoria_del_hotel == "Total" ~
  #                                      `is.na<-`(var_ia_pernoctes_nores),
  #                                    TRUE ~ var_ia_pernoctes_nores)) 

#Reordeno filas
tabla2 <- tabla2[c(1,3,4,5,2),]

name_cat <- tabla2[tabla2$pernoctes_total == sort(tabla2$pernoctes_total)[length(tabla2$pernoctes_total)-2], "categoria_del_hotel"]

name_cat2 <- tabla2[tabla2$pernoctes_total == sort(tabla2$pernoctes_total)[length(tabla2$pernoctes_total)-1], "categoria_del_hotel"]
```

### (Publicado en `r format(Sys.time(), '%B %Y')` con datos actualizados a `r paste(tolower(mes)," de ",anio)`)


+ En `r tolower(mes)` de `r anio`, se hospedaron `r format(round(as.numeric(tablafinal_ficha[3,5]),1), decimal.mark = ",", big.mark = ".")` millones de viajeros (cayendo `r format(round(as.numeric(tablafinal_ficha[3,6]*100),1), decimal.mark = ",", big.mark = ".")`% en comparación con el mismo mes de 2023) con una estadía de `r format(round(as.numeric(tablafinal_ficha[3,7]),1), decimal.mark = ",", big.mark = ".")` noches en promedio (`r format(round(as.numeric(tablafinal_ficha[3,8]*100),1), decimal.mark = ",", big.mark = ".")`% var. i.a). **El total de pernoctes registrados ascendió a `r format(round(as.numeric(tablafinal_ficha[3,3]),1), decimal.mark = ",", big.mark = ".")` millones de noches (`r format(round(as.numeric(tablafinal_ficha[3,4]*100),1), decimal.mark = ",", big.mark = ".")`% var .i.a)**. 

+ El `r format(round(as.numeric(tablafinal_ficha[1,5]/tablafinal_ficha[3,5]*100),0), decimal.mark = ",", big.mark = ".")`% de los viajeros hospedados fueron residentes, los cuales registraron el `r format(round(as.numeric(tablafinal_ficha[1,3]/tablafinal_ficha[3,3]*100),0), decimal.mark = ",", big.mark = ".")`% de las pernoctaciones.

+ **Los `r case_when(name_cat2 == "Para Hoteles" ~ "establecimientos parahoteleros", name_cat2 == "3 estrellas/boutiques/aparts" ~ "establecimientos 3 estrellas, boutiques y aparts", name_cat2 == "4 y 5 estrellas" ~ "hoteles 4 y 5 estrellas", name_cat2=="1 y 2 estrellas"~"hoteles 1 y 2 estrellas")` concentraron la mayor cantidad de pernoctaciones (`r format(round(as.numeric(tabla2[tabla2$pernoctes_total == sort(tabla2$pernoctes_total)[length(tabla2$pernoctes_total)-1], "pernoctes_total"]), 1),decimal.mark = ",", big.mark = ".")` mil)**, con una tasa de ocupación de plazas de `r format(round(as.numeric(tabla2[tabla2$pernoctes_total == sort(tabla2$pernoctes_total)[length(tabla2$pernoctes_total)-1], "pernoctes_total"])/as.numeric(tabla2[tabla2$pernoctes_total == sort(tabla2$pernoctes_total)[length(tabla2$pernoctes_total)-1], "plazas_disponibles"])*100,digits=1),decimal.mark = ",", big.mark = ".")`%; seguidos por los `r case_when(name_cat == "Para Hoteles" ~ "establecimientos parahoteleros", name_cat == "3 estrellas/boutiques/aparts" ~ "establecimientos de 3 estrellas, boutiques y aparts", name_cat == "4 y 5 estrellas" ~ "hoteles 4 y 5 estrellas", name_cat=="1 y 2 estrellas"~"hoteles 1 y 2 estrellas")`, con `r format(round(as.numeric(tabla2[tabla2$pernoctes_total == sort(tabla2$pernoctes_total)[length(tabla2$pernoctes_total)-2], "pernoctes_total"]),1),decimal.mark = ",", big.mark = ".")` mil pernoctes y una ocupación de `r format(round(as.numeric(tabla2[tabla2$pernoctes_total == sort(tabla2$pernoctes_total)[length(tabla2$pernoctes_total)-2], "pernoctes_total"])/as.numeric(tabla2[tabla2$pernoctes_total == sort(tabla2$pernoctes_total)[length(tabla2$pernoctes_total)-2], "plazas_disponibles"])*100,digits=1),decimal.mark = ",", big.mark = ".")`% de las plazas disponibles.


<br>
<br>


## ORIGEN DE LOS VIAJEROS

<br>

### Evolución de las pernoctaciones

<br>
```{r}
ggplotly(grafico1, tooltip = "text")

#ggsave(grafico1, path = "salidas/", filename = "grafico1.png", width = 19, height = 10, units = "cm")
```   

<br>

### Pernoctaciones, viajeros y estadía

```{r}
tabla1_ficha <- tablafinal_ficha %>%
  arrange(desc(origen_viajeros)) %>% gt(groupname_col = "origen_viajeros") %>% 
  cols_label(
    origen_viajeros = md("**Origen de los viajeros**"),
    indice_tiempo = md("**Período**"),
    pernoctes = md("Millones de noches"),
    var_ia_pernoctes = md("Var % i.a."),
    viajeros  = md("Millones de viajeros") ,
    var_ia_viajeros  = md("Var % i.a."),
    estadia    = md("Noches"),
    var_ia_estadia    = md("Var % i.a.")
  ) %>% 
  fmt_number(columns = c(3,5,7), decimals = 1, sep_mark = ".", dec_mark = ",") %>% 
  fmt_percent(columns = c(4,6,8), decimals = 0, sep_mark = ".", dec_mark = ",") %>% 
  cols_align(
    align = "center",
    columns = vars(pernoctes, var_ia_pernoctes,
                   viajeros, var_ia_viajeros,
                   estadia, var_ia_estadia))  %>% 
  opt_table_font(
    font = "Roboto"
  ) %>%
  tab_header(title = md(glue("**Según origen de los viajeros. {mes} {anio}**"))) %>% 
  tab_source_note(
    source_note = md(
      "**Fuente**: Encuesta de Ocupación Hotelera (EOH) INDEC y Dirección Nacional de Mercados, Subsecretaría de Turismo")
  ) %>%
  tab_style(
    style = list(
      cell_text(color = "#EE3D8F"),
      cell_text(weight  = "bold")
    ),
    locations = cells_body(
      columns = vars(var_ia_pernoctes),
      rows = var_ia_pernoctes < 0)
  ) %>%
  tab_style(
    style = list(
      cell_text(color = "#50B8B1"),
      cell_text(weight =  "bold")
    ),
    locations = cells_body(
      columns = vars(var_ia_pernoctes),
      rows = var_ia_pernoctes > 0)
  )  %>%
  tab_style(
    style = list(
      cell_text(color = "#EE3D8F"),
      cell_text(weight  = "bold")
    ),
    locations = cells_body(
      columns = vars(var_ia_estadia),
      rows = var_ia_estadia < 0)
  ) %>%
  tab_style(
    style = list(
      cell_text(color = "#50B8B1"),
      cell_text(weight =  "bold")
    ),
    locations = cells_body(
      columns = vars(var_ia_estadia),
      rows = var_ia_estadia > 0)
  ) %>%
  tab_style(
    style = list(
      cell_text(color = "#EE3D8F"),
      cell_text(weight  = "bold")
    ),
    locations = cells_body(
      columns = vars(var_ia_viajeros),
      rows = var_ia_viajeros < 0)
  ) %>%
  tab_style(
    style = list(
      cell_text(color = "#50B8B1"),
      cell_text(weight =  "bold")
    ),
    locations = cells_body(
      columns = vars(var_ia_viajeros),
      rows = var_ia_viajeros > 0)
  ) %>% 
  tab_style(
    style = list(
      cell_text(weight  = "bold")
    ),
    locations = cells_body(
      columns = vars(origen_viajeros),
      rows = origen_viajeros == "Total")
  ) %>% ## AGRUPAMIENTO DE COLUMNAS POR VARIABLE DE INTERES
  tab_spanner(
    label = md("**PERNOCTACIONES**"),
    columns = vars(pernoctes,
                   var_ia_pernoctes)) %>%
  tab_spanner(
    label = md("**VIAJEROS HOSPEDADOS**"),
    columns = vars(viajeros,
                   var_ia_viajeros           
    )
  )  %>%
  tab_spanner(
    label = md("**ESTADÍA PROMEDIO**"),
    columns = vars(estadia,
                   var_ia_estadia           
    )
  ) %>% 
  tab_options(table.align = "left",
              table.font.size = 12,
              #table.width = 800,
              row_group.font.weight = "bold") %>% 
  fmt_missing(
      columns = 3:8,
      missing_text = "///"
    ) 

tabla1_ficha
#gtsave(tabla1_ficha, "salidas/tabla1.png")
#htmltools::save_html(html = tabla1_ficha, file = "salidas/tabla1.html")

#webshot::webshot("salidas/tabla1.html", file="salidas/tabla1.png", delay=3, vwidth = 900, vheight = 300)


```
<br><br>

## CATEGORÍA HOTELERA

### Plazas y pernoctaciones

```{r fig.height=5, fig.width=10}

tabla2_ficha <- tabla2 %>% 
  select(categoria_del_hotel, plazas_disponibles, pernoctes_total, var_ia_pernoctes_total,
         pernoctes_res, var_ia_pernoctes_res, pernoctes_nores, var_ia_pernoctes_nores) %>%
  mutate(plazas_disponibles = plazas_disponibles/1000,
         pernoctes_total = pernoctes_total/1000,
         pernoctes_res = pernoctes_res/1000,
         pernoctes_nores = pernoctes_nores/1000) %>% 
  gt() %>% 
  cols_label(
    categoria_del_hotel = md("**Categoría**"),
    plazas_disponibles = md("Millones"),
    pernoctes_total = md("Millones de noches"),
    var_ia_pernoctes_total  = md("Var % i.a."),
    pernoctes_res = md("Millones de noches"),
    var_ia_pernoctes_res  = md("Var % i.a."),
    pernoctes_nores = md("Millones de noches"),
    var_ia_pernoctes_nores  = md("Var % i.a.")
  ) %>% 
  fmt_number(columns = c(2,3,5,7), decimals = 1, sep_mark = ".", dec_mark = ",") %>% 
  fmt_percent(columns = c(4,6,8), decimals = 0, sep_mark = ".", dec_mark = ",") %>% 
  cols_align(
    align = "center",
    columns = vars(plazas_disponibles,
    pernoctes_total, var_ia_pernoctes_total,
    pernoctes_res, var_ia_pernoctes_res,
    pernoctes_nores, var_ia_pernoctes_nores))  %>% 
  opt_table_font(
    font = "Roboto"
  ) %>%
  tab_header(title = md(glue("**Según categoría. {mes} {anio}**"))) %>% 
  tab_source_note(
    source_note = md(
      "///: Dato que no corresponde mostrar debido a la naturaleza de las cosas.")
  ) %>%
  tab_source_note(
    source_note = md(
      "**Fuente**: Encuesta de Ocupación Hotelera (EOH) INDEC y Dirección Nacional de Mercados, Subsecretaría de Turismo")
  ) %>%
  tab_style(
    style = list(
      cell_text(color = "#EE3D8F"),
      cell_text(weight  = "bold")
    ),
    locations = cells_body(
      columns = vars(var_ia_pernoctes_total),
      rows = var_ia_pernoctes_total < 0)
  ) %>%
  tab_style(
    style = list(
      cell_text(color = "#50B8B1"),
      cell_text(weight =  "bold")
    ),
    locations = cells_body(
      columns = vars(var_ia_pernoctes_total),
      rows = var_ia_pernoctes_total > 0)
  )  %>%
  tab_style(
    style = list(
      cell_text(color = "#EE3D8F"),
      cell_text(weight  = "bold")
    ),
    locations = cells_body(
      columns = vars(var_ia_pernoctes_res),
      rows = var_ia_pernoctes_res < 0)
  ) %>%
  tab_style(
    style = list(
      cell_text(color = "#50B8B1"),
      cell_text(weight =  "bold")
    ),
    locations = cells_body(
      columns = vars(var_ia_pernoctes_res),
      rows = var_ia_pernoctes_res > 0)
  ) %>%
  tab_style(
    style = list(
      cell_text(color = "#EE3D8F"),
      cell_text(weight  = "bold")
    ),
    locations = cells_body(
      columns = vars(var_ia_pernoctes_nores),
      rows = var_ia_pernoctes_nores < 0)
  ) %>%
  tab_style(
    style = list(
      cell_text(color = "#50B8B1"),
      cell_text(weight =  "bold")
    ),
    locations = cells_body(
      columns = vars(var_ia_pernoctes_nores),
      rows = var_ia_pernoctes_nores > 0)
  ) %>%
  tab_style(
    style = list(
      cell_text(weight  = "bold")
    ),
    locations = cells_body(
      columns = vars(categoria_del_hotel),
      rows = categoria_del_hotel == "Total")
  ) %>%  ## AGRUPAMIENTO DE COLUMNAS POR VARIABLE DE INTERES
  tab_spanner(
    label = md("**PLAZAS DISPONIBLES**"),
    columns = vars(plazas_disponibles)) %>%
  tab_spanner(
    label = md("**PERNOCTACIONES TOTALES**"),
    columns = vars(pernoctes_total,
                   var_ia_pernoctes_total)) %>%
  tab_spanner(
    label = md("**PERNOCTACIONES RESIDENTES**"),
    columns = vars(pernoctes_res,
                   var_ia_pernoctes_res           
    )
  )  %>%
  tab_spanner(
    label = md("**PERNOCTACIONES NO RESIDENTES**"),
    columns = vars(pernoctes_nores,
                   var_ia_pernoctes_nores           
    )
  ) %>% 
  tab_options(table.align = "left",
              table.font.size = 12
              #table.width = 500
              ) %>% 
  fmt_missing(
      columns = 4:8,
      missing_text = "///"
    ) 

tabla2_ficha

#gtsave(tabla2_ficha, "salidas/tabla2.png")

#htmltools::save_html(html = tabla2_ficha, file = "salidas/tabla2.html")

#webshot::webshot("salidas/tabla2.html", file="salidas/tabla2.png", delay=3, vwidth = 900, vheight = 300)  
```

<br><br>

### Ocupación

<br>
```{r fig.height=5, fig.width=10}
### GRÁFICO 2 - plazas disponibles y ocupadas

datos_grafico2 <- tabla2 %>% 
  select(categoria_del_hotel, plazas_disponibles, pernoctes_total) %>%
  filter(!categoria_del_hotel == "Total") %>% 
  mutate(top_categoria = round(pernoctes_total/plazas_disponibles, 3)) %>% 
  pivot_longer(cols = c(plazas_disponibles, pernoctes_total), names_to = "indicador", values_to = "cantidad") %>% 
  mutate(categoria_del_hotel = fct_relevel(categoria_del_hotel, c("Para Hoteles",
                                                                  "1 y 2 estrellas",
                                                                  "3 estrellas/boutiques/aparts",
                                                                  "4 y 5 estrellas")))

#Dato para ajustar el gráfico
dato_escala <- max(datos_grafico2$cantidad) * 2

grafico2 <- datos_grafico2 %>% 
  ggplot() +
  geom_hline(yintercept = 0, color = "grey", alpha =0.8, size = 1) +
  geom_bar(aes(categoria_del_hotel, cantidad, fill = indicador),
           stat = "identity", position = "dodge") +
  geom_text(aes(categoria_del_hotel, cantidad,
                label = format(cantidad, big.mark = ".", decimal.mark = ",", digits = 1),
                group = indicador, family = familia_fuente), size = 6,
            position = position_dodge(width = 1), hjust = -0.1) +
  geom_label(aes(categoria_del_hotel, dato_escala * 0.80, 
                 label = paste0(format(top_categoria * 100, big.mark = ".", 
                                decimal.mark = ",", decimals = 1)," %")),
             colour = "#3D4D7C", 
             fontface = "bold",
             size = 8,
             fill = "white",
             #hjust = -4.5,
             lineheight = 0.7) +
  scale_fill_manual(values = c(cols_arg2[6], cols_arg2[2])) +
  coord_flip() +
  theme_minimal() + 
  theme_imet() +
  scale_y_continuous(limits = c(0,dato_escala)) +
  theme(
    plot.title = element_markdown(size = 14, family = familia_fuente, colour = "#AAAAAA", hjust = 2.8),
    plot.subtitle  = element_markdown(family = familia_fuente, size = 12, hjust = 1.3),
    plot.caption = element_markdown(size = 8, family = familia_fuente),
    axis.text.x = element_blank(),
    axis.text.y = element_text(size = 12, colour = "black", face = "bold"),
    panel.grid.major = element_blank(),         
    panel.grid.minor = element_blank()) +
  labs(title = "**Plazas disponibles, pernoctaciones y tasa de ocupación, según categoría**",
       subtitle = tolower(glue("**en miles y porcentaje, {mes} {anio}.** <span style='color:{cols_arg2[2]}'>**plazas disponibles**</span>**,** <span style='color:{cols_arg2[6]}'>**ocupadas**</span> **y** <span style='color: #3D4D7C'>**tasa de ocupación**</span>")),
                       x="",y="", fill = "",
       caption = "Fuente: Encuesta de Ocupación Hotelera (EOH), INDEC y Dirección Nacional de Mercados, Subsecretaría de Turismo")

grafico2

#ggsave(grafico2, path = "salidas/", filename = "grafico2.png", width = 12, height = 7)
```

## REGIONES

### Pernoctaciones, viajeros y estadía

```{r}
## TABLA 3
#Importo datos
pernoctes_destino <- read.csv("/srv/DataDNMYE/eoh/recursos/Pernoctes-residentes-y-no-residentes-por-destino.csv", encoding = "UTF-8")
viajeros_destino <- read.csv("/srv/DataDNMYE/eoh/recursos/Viajeros-hospedados-residentes-y-no-residentes-por-destino.csv", encoding = "UTF-8")

destinos <- pernoctes_destino %>% 
  rename(origen_viajeros = origen_pernoctes) %>% 
  left_join(viajeros_destino) %>% 
  mutate(indice_tiempo = ym(indice_tiempo)) %>% 
  filter(month(indice_tiempo) == month(fecha) & year(indice_tiempo) >= year(fecha)-1)

tabla3 <- destinos %>% select(-observaciones) %>%
  mutate(origen_viajeros = case_when(origen_viajeros == "Residentes" ~ "residentes",
                                     origen_viajeros == "No residentes" ~ "no_residentes")) %>% 
  pivot_wider(names_from = origen_viajeros, values_from = c(pernoctes, viajeros)) %>% 
  mutate(pernoctes_residentes = round(pernoctes_residentes/1000, 3),
         pernoctes_no_residentes = round(pernoctes_no_residentes/1000, 3),
         viajeros_residentes = round(viajeros_residentes/1000, 3),
         viajeros_no_residentes = round(viajeros_no_residentes/1000, 3)) %>% 
  mutate(pernoctes_total = pernoctes_residentes + pernoctes_no_residentes,
         viajeros_total = viajeros_residentes + viajeros_no_residentes,
         estadia_residentes = round(pernoctes_residentes/viajeros_residentes, 1),
         estadia_no_residentes = round(pernoctes_no_residentes/viajeros_no_residentes, 1),
          estadia_total = round(pernoctes_total/viajeros_total, 1)) #%>%  #AD HOC
  # mutate(viajeros_no_residentes = case_when(region_de_destino == "Buenos Aires" ~ `is.na<-`(viajeros_no_residentes),
  #                                           TRUE ~ viajeros_no_residentes),
  #        estadia_no_residentes = case_when(region_de_destino == "Buenos Aires" ~ `is.na<-`(estadia_no_residentes),
  #                                           TRUE ~ estadia_no_residentes))

tabla3_ficha <- tabla3 %>% filter(year(indice_tiempo) == anio) %>%
  select(region_de_destino, pernoctes_total, pernoctes_residentes, pernoctes_no_residentes,
         viajeros_total, viajeros_residentes, viajeros_no_residentes,
         estadia_total, estadia_residentes, estadia_no_residentes) %>% gt() %>% 
  cols_label(
    region_de_destino = md("**Región**"),
    pernoctes_total = md("**Total**"),
    pernoctes_residentes  = md("**Residentes**"),
    pernoctes_no_residentes  = md("**No residentes**"),
    viajeros_total  = md("**Total**"),
    viajeros_residentes  = md("**Residentes**"),
    viajeros_no_residentes  = md("**No residentes**"),
    estadia_total  = md("**Total**"),
    estadia_residentes  = md("**Residentes**"),
    estadia_no_residentes  = md("**No residentes**")
  ) %>% 
  cols_align(
    align = "center",
    columns = vars(
    pernoctes_total,
    pernoctes_residentes,
    pernoctes_no_residentes,
    viajeros_total,
    viajeros_residentes,
    viajeros_no_residentes,
    estadia_total,
    estadia_residentes,
    estadia_no_residentes
    ))  %>%
  fmt_number(columns = 2:10,decimals = 1, sep_mark = ".", dec_mark = ",") %>% 
  opt_table_font(
    font = "Roboto"
  ) %>%
  tab_header(title = md(glue("**Según región. {mes} {anio}**"))) %>%
  tab_source_note(
    source_note = md(
      "///: Dato que no corresponde mostrar debido a la naturaleza de las cosas.")
  ) %>%
  tab_source_note(
    source_note = md(
      "**Fuente**: Encuesta de Ocupación Hotelera (EOH) INDEC y Dirección Nacional de Mercados, Subsecretaría de Turismo")
  ) %>%
  tab_style(
    style = list(
      cell_text(weight  = "bold")
    ),
    locations = cells_body(
      columns = vars(region_de_destino))
    ) %>% 
  tab_spanner(
    label = md("**Pernoctaciones (en miles de noches)**"),
    columns = vars(pernoctes_total, pernoctes_residentes, pernoctes_no_residentes)) %>%
  tab_spanner(
    label = md("**Viajeros hospedados (en miles)**"),
    columns = vars(viajeros_total, viajeros_residentes, viajeros_no_residentes)) %>%
  tab_spanner(
    label = md("**Estadía promedio (en noches)**"),
    columns = vars(estadia_total, estadia_residentes, estadia_no_residentes)
  ) %>% 
  tab_options(table.align = "left",
              table.font.size = 12
              #table.width = 500
              ) %>% 
  fmt_missing(
      columns = 3:10,
      missing_text = "///"
    ) 

tabla3_ficha
#gtsave(tabla3_ficha, "salidas/tabla3.png")
```

<br>

### Pernoctaciones

<br>
```{r fig.height=5, fig.width=10}
### GRÁFICO 3 - pernoctaciones por región
datos_grafico3 <- tabla3 %>% 
  select(indice_tiempo, region_de_destino, pernoctes_total, pernoctes_residentes, pernoctes_no_residentes) %>%
  group_by(region_de_destino) %>% 
  mutate(var_ia_pernoctes = round(pernoctes_total / lag(pernoctes_total, n = 1) -1, 3)) %>%
  ungroup() %>% 
  filter(year(indice_tiempo) == anio) %>% 
  pivot_longer(cols = c("pernoctes_residentes","pernoctes_no_residentes"), names_to = "tipo_viajeros", values_to = "pernoctes") %>% 
  mutate(region_de_destino = fct_relevel(region_de_destino, c("Patagonia",
                                                              "Norte",
                                                              "Litoral",
                                                              "Cuyo",
                                                              "Córdoba",
                                                              "CABA",
                                                              "Buenos Aires"
                                                              )))


#Dato escala
dato_escala2 <- max(datos_grafico3$pernoctes) * 2 

grafico3 <- datos_grafico3 %>% ggplot() +
  geom_hline(yintercept = 0, color = "grey", alpha =0.8, size = 1) +
  geom_bar(aes(region_de_destino, pernoctes, fill = tipo_viajeros),
           stat = "identity") +
  geom_text(aes(region_de_destino, pernoctes,
                label = format(pernoctes, big.mark = ".", decimal.mark = ",", digits = 1),
                group = tipo_viajeros, family = familia_fuente), hjust=-0.1, size = 4,
            position = position_stack(vjust = 0.5)) +
  # geom_label(aes(region_de_destino, var_ia_pernoctes, 
  #                label = paste0(format(var_ia_pernoctes * 100, big.mark = ".", 
  #                               decimal.mark = ",", digits = 0)," %")),
  #            colour = ifelse(datos_grafico3$var_ia_pernoctes < 0, '#EE3D8F', '#50B8B1'), 
  #            fontface = "bold",
  #            size = 6,
  #            fill = "white",
  #            hjust = -7,
  #            lineheight = 0.85) +
  scale_fill_manual(values = c(cols_arg2[2], cols_arg2[6])) +
  coord_flip() +
  theme_minimal() + 
  theme_imet() +
  scale_y_continuous(limits = c(-1, dato_escala2)) +
  theme(
    #plot.title = element_markdown(size = 14, family = familia_fuente, colour = "#AAAAAA", hjust = -0.18),
    plot.subtitle  = element_markdown(family = familia_fuente, size = 12, hjust = -0.2),
    plot.caption = element_markdown(size = 8, family = familia_fuente),
    axis.text.x = element_blank(),
    axis.text.y = element_text(size = 12, colour = "black", face = "bold"),
    panel.grid.major = element_blank(),         
    panel.grid.minor = element_blank()) +
  labs(#title = "**Pernoctaciones por región**",
       subtitle = tolower(glue("**en miles, {mes} {anio}.** <span style='color:{cols_arg2[6]}'>**residentes**</span> **y** <span style='color:{cols_arg2[2]}'>**no residentes**</span>")),
                       x="",y="", fill = "",
       caption = "Fuente: Encuesta de Ocupación Hotelera (EOH), INDEC y Dirección Nacional de Mercados, Subsecretaría de Turismo")

grafico3

tabla3_A <- tabla3 %>% filter(year(indice_tiempo) == anio)
#ggsave(grafico3, path = "salidas/", filename = "grafico3.png", width = 11, height = 5)

check <- nrow(tabla3_A[tabla3_A$estadia_total == sort(tabla3_A$estadia_total, na.last = T)[length(tabla3_A$estadia_total)], "region_de_destino"] %>% filter(!is.na(region_de_destino)))

```
<br>


+ **La mayor cantidad de pernoctaciones se registraron en la región `r as.character(tabla3_A[tabla3_A$pernoctes_total == sort(tabla3_A$pernoctes_total, na.last = T)[length(tabla3_A$pernoctes_total)], "region_de_destino"] %>% filter(!is.na(region_de_destino)))`**, con `r format(round(as.numeric(max(tabla3_A$pernoctes_total, na.rm = T)), 1), decimal.mark = ",", big.mark = ".")` mil noches, seguida por `r as.character(tabla3_A[tabla3_A$pernoctes_total == sort(tabla3_A$pernoctes_total, na.last = T)[length(tabla3_A$pernoctes_total)-1], "region_de_destino"] %>% filter(!is.na(region_de_destino)))` (`r format(round(as.numeric(tabla3_A[tabla3_A$pernoctes_total == sort(tabla3_A$pernoctes_total, na.last = T)[length(tabla3_A$pernoctes_total)-1], "pernoctes_total"] %>% filter(!is.na(pernoctes_total))), 1), decimal.mark = ",", big.mark = ".")` mil) y `r as.character(tabla3_A[tabla3_A$pernoctes_total == sort(tabla3_A$pernoctes_total, na.last = T)[length(tabla3_A$pernoctes_total)-2], "region_de_destino"] %>% filter(!is.na(region_de_destino)))` (`r format(round(as.numeric(tabla3_A[tabla3_A$pernoctes_total == sort(tabla3_A$pernoctes_total, na.last = T)[length(tabla3_A$pernoctes_total)-2], "pernoctes_total"] %>% filter(!is.na(pernoctes_total))), 1), decimal.mark = ",", big.mark = ".")` mil noches), mismas localidades se destacaron en la distribución de los viajeros **ya que fue, nuevamente, la región `r as.character(tabla3_A[tabla3_A$viajeros_total == sort(tabla3_A$viajeros_total, na.last = T)[length(tabla3_A$viajeros_total)], "region_de_destino"] %>% filter(!is.na(region_de_destino)))` la que concentró la mayor cantidad (`r format(round(as.numeric(tabla3_A[tabla3_A$viajeros_total == sort(tabla3_A$viajeros_total, na.last = T)[length(tabla3_A$viajeros_total)], "viajeros_total"] %>% filter(!is.na(viajeros_total))), 1), decimal.mark = ",", big.mark = ".")` mil)**, seguida por `r as.character(tabla3_A[tabla3_A$viajeros_total == sort(tabla3_A$viajeros_total, na.last = T)[length(tabla3_A$viajeros_total)-1], "region_de_destino"] %>% filter(!is.na(region_de_destino)))` y `r as.character(tabla3_A[tabla3_A$viajeros_total == sort(tabla3_A$viajeros_total, na.last = T)[length(tabla3_A$viajeros_total)-2], "region_de_destino"] %>% filter(!is.na(region_de_destino)))` (con `r format(round(as.numeric(tabla3_A[tabla3_A$viajeros_total == sort(tabla3_A$viajeros_total, na.last = T)[length(tabla3_A$viajeros_total)-1], "viajeros_total"] %>% filter(!is.na(viajeros_total))), 1), decimal.mark = ",", big.mark = ".")` mil y `r format(round(as.numeric(tabla3_A[tabla3_A$viajeros_total == sort(tabla3_A$viajeros_total, na.last = T)[length(tabla3_A$viajeros_total)-2], "viajeros_total"] %>% filter(!is.na(viajeros_total))), 1), decimal.mark = ",", big.mark = ".")` mil viajeros hospedados, respectivamente).

+ Las mayores estadías en `r tolower(mes)` de `r anio` se estimaron en `r ifelse(check == 1, as.character(tabla3_A[tabla3_A$estadia_total == sort(tabla3_A$estadia_total, na.last = T)[length(tabla3_A$estadia_total)], "region_de_destino"] %>% filter(!is.na(region_de_destino))), paste0(tabla3_A[tabla3_A$estadia_total == sort(tabla3_A$estadia_total, na.last = T)[length(tabla3_A$estadia_total)], "region_de_destino"] %>% filter(!is.na(region_de_destino)) %>% head(1), " y ", tabla3_A[tabla3_A$estadia_total == sort(tabla3_A$estadia_total, na.last = T)[length(tabla3_A$estadia_total)], "region_de_destino"] %>% filter(!is.na(region_de_destino)) %>% tail(1)))` con `r format(round(as.numeric(unique(tabla3_A[tabla3_A$estadia_total == sort(tabla3_A$estadia_total, na.last = T)[length(tabla3_A$estadia_total)], "estadia_total"] %>% filter(!is.na(estadia_total)))), 1), decimal.mark = ",", big.mark = ".")` noches promedio.


<br>

## LOCALIDADES

### Pernoctaciones, viajeros y estadía

```{r}
#Importo datos
pernoctaciones_localidad <-read.csv("/srv/DataDNMYE/eoh/recursos/recursos_ficha/pernoctes-viajeros-y-estadia-media-por-localidad.csv", encoding = "UTF-8")

#Localidades que no corresponde mostrar datos (AD HOC,INDEC)

localidades_sin_datos <- c("x")#Localidades años anterior

localidades_insuficiencia <- c("x")#Para localidades de este año

#Tabla localidades
tabla4 <- pernoctaciones_localidad %>% 
  mutate(pernoctes = case_when(
      pernoctes == 0 ~ `is.na<-`(pernoctes),
      TRUE ~ pernoctes),
      viajeros = case_when(
      viajeros == 0 ~ `is.na<-`(viajeros),
      TRUE ~ viajeros)) %>% 
  select(-observaciones) %>% 
  mutate(indice_tiempo = ym(indice_tiempo)) %>% 
  filter(year(indice_tiempo) >= year(fecha)-1) %>%
  mutate(estadia_media_en_noches = round(pernoctes/viajeros, 3)) %>% 
  group_by(localidad_de_destino) %>% 
  mutate(var_ia_pernoctes = round(pernoctes/lag(pernoctes, n = 12) -1, 5),
         var_ia_viajeros = round(viajeros/lag(viajeros, n = 12) -1, 5),
         var_ia_estadia = round(estadia_media_en_noches/lag(estadia_media_en_noches, n = 12) -1, 5)) %>%
  ungroup() %>% 
  filter(month(indice_tiempo) <= month(fecha)) %>%
  mutate(anio = year(indice_tiempo)) %>%
  group_by(localidad_de_destino, anio) %>% 
  mutate(acum_pernoctes_anio = sum(pernoctes, na.rm = T),
         acum_viajeros_anio = sum(viajeros, na.rm = T),
         acum_estadia_anio = sum(acum_pernoctes_anio/acum_viajeros_anio, na.rm = T)) %>%
  ungroup() %>%
  group_by(localidad_de_destino) %>% 
  mutate(var_ia_acum_pernoctes = 
           round(acum_pernoctes_anio/lag(acum_pernoctes_anio, n = month(fecha)) -1, 5),
         var_ia_acum_viajeros = 
           round(acum_viajeros_anio/lag(acum_viajeros_anio, n = month(fecha)) -1, 5),
         var_ia_acum_estadia = 
           round(acum_estadia_anio/lag(acum_estadia_anio, n = month(fecha)) -1, 5)) %>%
  ungroup() %>% 
  filter(year(indice_tiempo) == year(fecha) & month(indice_tiempo) == month(fecha)) %>% 
  select(region_de_destino, localidad_de_destino, pernoctes, var_ia_pernoctes,
         viajeros, var_ia_viajeros,
         estadia_media_en_noches, var_ia_estadia) %>% #AD HOC AGOSTO 2021
  mutate(var_ia_pernoctes = case_when(localidad_de_destino %in% localidades_sin_datos ~
                                       `is.na<-`(var_ia_pernoctes),
                                     TRUE ~ var_ia_pernoctes),
         var_ia_viajeros = case_when(localidad_de_destino %in% localidades_sin_datos ~
                                       `is.na<-`(var_ia_viajeros),
                                     TRUE ~ var_ia_viajeros),
         var_ia_estadia = case_when(localidad_de_destino %in% localidades_sin_datos ~
                                       `is.na<-`(var_ia_estadia),
                                     TRUE ~ var_ia_estadia)) %>%
  mutate(across(3:8, ~ case_when(localidad_de_destino %in% localidades_insuficiencia ~
                                   `is.na<-`(.),
                                 TRUE ~ .)))
```


```{r}
#Divido los datos en 2 para hacer más legible la tabla en la ficha
tabla4_A <- tabla4 %>% filter(region_de_destino == "Buenos Aires" | 
                              region_de_destino == "CABA" |
                              region_de_destino == "Córdoba" |
                              region_de_destino == "Cuyo") 

tabla4_B <- tabla4 %>% filter(region_de_destino == "Litoral" | 
                              region_de_destino == "Norte" |
                              region_de_destino == "Patagonia")


tabla4_A_ficha <- tabla4_A %>% arrange(region_de_destino) %>%
  gt(groupname_col = "region_de_destino") %>% 
  cols_label(
    localidad_de_destino = md("**Localidad**"),
    pernoctes = md("**Noches**"),
    var_ia_pernoctes  = md("**var % i.a.**"),
    #var_ia_acum_pernoctes  = md("**var % i.a. acum 2021**"),
    viajeros  = md("**Viajeros**"),
    var_ia_viajeros  = md("**var % i.a.**"),
    #var_ia_acum_viajeros  = md("**var % i.a. acum 2021**"),
    estadia_media_en_noches  = md("**Noches**"),
    var_ia_estadia  = md("**var % i.a.**"),
    #var_ia_acum_estadia  = md("**var % i.a. acum 2021**")
  ) %>% 
  cols_align(
    align = "center",
    columns = vars(
    pernoctes,
    var_ia_pernoctes,
    #var_ia_acum_pernoctes,
    viajeros,
    var_ia_viajeros,
    #var_ia_acum_viajeros,
    estadia_media_en_noches,
    var_ia_estadia,
    #var_ia_acum_estadia
    ))  %>%
  fmt_number(columns = c(3,5), sep_mark = ".", dec_mark = ",", decimals = 0) %>%
  fmt_number(columns = 7, sep_mark = ".", dec_mark = ",", decimals = 1) %>%
  fmt_percent(columns = c(4,6,8), sep_mark = ".", dec_mark = ",", decimals = 0) %>% 
  opt_table_font(
    font = "Roboto"
  ) %>%
  tab_header(title = md(glue("**Según localidad. {mes} {anio}**"))) %>% 
  tab_style(
    style = list(
      cell_text(weight  = "bold")
    ),
    locations = cells_body(
      columns = vars(region_de_destino))
    ) %>% 
  tab_spanner(
    label = md("**Pernoctaciones**"),
    columns = vars(pernoctes, var_ia_pernoctes)) %>%
  tab_spanner(
    label = md("**Viajeros hospedados**"),
    columns = vars(viajeros, var_ia_viajeros)) %>%
  tab_spanner(
    label = md("**Estadía promedio**"),
    columns = vars(estadia_media_en_noches, var_ia_estadia)
  ) %>% 
  tab_style(
    style = list(
      cell_text(color = "#EE3D8F"),
      cell_text(weight  = "bold")
    ),
    locations = cells_body(
      columns = vars(var_ia_pernoctes),
      rows = var_ia_pernoctes < 0)
  ) %>%
  tab_style(
    style = list(
      cell_text(color = "#50B8B1"),
      cell_text(weight =  "bold")
    ),
    locations = cells_body(
      columns = vars(var_ia_pernoctes),
      rows = var_ia_pernoctes > 0)
  ) %>% #ACUM
  # tab_style(
  #   style = list(
  #     cell_text(color = "#EE3D8F"),
  #     cell_text(weight  = "bold")
  #   ),
  #   locations = cells_body(
  #     columns = vars(var_ia_acum_pernoctes),
  #     rows = var_ia_acum_pernoctes < 0)
  # ) %>%
  # tab_style(
  #   style = list(
  #     cell_text(color = "#50B8B1"),
  #     cell_text(weight =  "bold")
  #   ),
  #   locations = cells_body(
  #     columns = vars(var_ia_acum_pernoctes),
  #     rows = var_ia_acum_pernoctes > 0)
  # ) %>%
  tab_style(
    style = list(
      cell_text(color = "#EE3D8F"),
      cell_text(weight  = "bold")
    ),
    locations = cells_body(
      columns = vars(var_ia_viajeros),
      rows = var_ia_viajeros < 0)
  ) %>%
  tab_style(
    style = list(
      cell_text(color = "#50B8B1"),
      cell_text(weight =  "bold")
    ),
    locations = cells_body(
      columns = vars(var_ia_viajeros),
      rows = var_ia_viajeros > 0)
  ) %>% #ACUM
  # tab_style(
  #   style = list(
  #     cell_text(color = "#EE3D8F"),
  #     cell_text(weight  = "bold")
  #   ),
  #   locations = cells_body(
  #     columns = vars(var_ia_acum_viajeros),
  #     rows = var_ia_acum_viajeros < 0)
  # ) %>%
  # tab_style(
  #   style = list(
  #     cell_text(color = "#50B8B1"),
  #     cell_text(weight =  "bold")
  #   ),
  #   locations = cells_body(
  #     columns = vars(var_ia_acum_viajeros),
  #     rows = var_ia_acum_viajeros > 0)
  # ) %>%
  tab_style(
    style = list(
      cell_text(color = "#EE3D8F"),
      cell_text(weight  = "bold")
    ),
    locations = cells_body(
      columns = vars(var_ia_estadia),
      rows = var_ia_estadia < 0)
  ) %>%
  tab_style(
    style = list(
      cell_text(color = "#50B8B1"),
      cell_text(weight =  "bold")
    ),
    locations = cells_body(
      columns = vars(var_ia_estadia),
      rows = var_ia_estadia > 0)
  ) %>% #ACUM
  # tab_style(
  #   style = list(
  #     cell_text(color = "#EE3D8F"),
  #     cell_text(weight  = "bold")
  #   ),
  #   locations = cells_body(
  #     columns = vars(var_ia_acum_estadia),
  #     rows = var_ia_acum_estadia < 0)
  # ) %>%
  # tab_style(
  #   style = list(
  #     cell_text(color = "#50B8B1"),
  #     cell_text(weight =  "bold")
  #   ),
  #   locations = cells_body(
  #     columns = vars(var_ia_acum_estadia),
  #     rows = var_ia_acum_estadia > 0)
  # ) %>%
  tab_options(table.align = "left",
              table.width = 700,
              table.font.size = 12, 
              row_group.font.weight = "bold") %>% 
  sub_missing(
      columns = 3:8,
      missing_text = "///"
    ) %>% #AD HOC
  sub_missing(
    columns = 3:8,
      rows = localidad_de_destino %in% localidades_insuficiencia,
      missing_text = "..."
    )



tabla4_B_ficha <- tabla4_B %>% arrange(region_de_destino) %>%
  gt(groupname_col = "region_de_destino") %>% 
  cols_label(
    localidad_de_destino = md("**Localidad**"),
    pernoctes = md("**Noches**"),
    var_ia_pernoctes  = md("**var % i.a.**"),
    #var_ia_acum_pernoctes  = md("**var % i.a. acum 2021**"),
    viajeros  = md("**Viajeros**"),
    var_ia_viajeros  = md("**var % i.a.**"),
    #var_ia_acum_viajeros  = md("**var % i.a. acum 2021**"),
    estadia_media_en_noches  = md("**Noches**"),
    var_ia_estadia  = md("**var % i.a.**"),
    #var_ia_acum_estadia  = md("**var % i.a. acum 2021**")
  ) %>% 
  cols_align(
    align = "center",
    columns = vars(
    pernoctes,
    var_ia_pernoctes,
    #var_ia_acum_pernoctes,
    viajeros,
    var_ia_viajeros,
    #var_ia_acum_viajeros,
    estadia_media_en_noches,
    var_ia_estadia,
    #var_ia_acum_estadia
    ))  %>%
  fmt_number(columns = c(3,5), sep_mark = ".", dec_mark = ",", decimals = 0) %>%
  fmt_number(columns = 7, sep_mark = ".", dec_mark = ",", decimals = 1) %>%
  fmt_percent(columns = c(4,6,8), sep_mark = ".", dec_mark = ",", decimals = 0) %>% 
  opt_table_font(
    font = "Roboto"
  ) %>% #AD HOC JUNIO 2021
  tab_source_note(
    source_note = md(
      "... : Dato no disponible a la hora de presentar los resultados.")
  ) %>%
  tab_source_note(
    source_note = md(
      "/// : Dato que no corresponde presentar debido a la naturaleza de las cosas.")
  ) %>% 
  tab_source_note(
    source_note = md(
      "**Fuente**: Encuesta de Ocupación Hotelera (EOH) INDEC y Dirección Nacional de Mercados, Subsecretaría de Turismo")
  ) %>%
  tab_style(
    style = list(
      cell_text(weight  = "bold")
    ),
    locations = cells_body(
      columns = vars(region_de_destino))
    ) %>% 
  tab_spanner(
    label = md("**Pernoctaciones**"),
    columns = vars(pernoctes, var_ia_pernoctes)) %>%
  tab_spanner(
    label = md("**Viajeros hospedados**"),
    columns = vars(viajeros, var_ia_viajeros)) %>%
  tab_spanner(
    label = md("**Estadía promedio**"),
    columns = vars(estadia_media_en_noches, var_ia_estadia)
  ) %>% 
  tab_style(
    style = list(
      cell_text(color = "#EE3D8F"),
      cell_text(weight  = "bold")
    ),
    locations = cells_body(
      columns = vars(var_ia_pernoctes),
      rows = var_ia_pernoctes < 0)
  ) %>%
  tab_style(
    style = list(
      cell_text(color = "#50B8B1"),
      cell_text(weight =  "bold")
    ),
    locations = cells_body(
      columns = vars(var_ia_pernoctes),
      rows = var_ia_pernoctes > 0)
  ) %>% #ACUM
  # tab_style(
  #   style = list(
  #     cell_text(color = "#EE3D8F"),
  #     cell_text(weight  = "bold")
  #   ),
  #   locations = cells_body(
  #     columns = vars(var_ia_acum_pernoctes),
  #     rows = var_ia_acum_pernoctes < 0)
  # ) %>%
  # tab_style(
  #   style = list(
  #     cell_text(color = "#50B8B1"),
  #     cell_text(weight =  "bold")
  #   ),
  #   locations = cells_body(
  #     columns = vars(var_ia_acum_pernoctes),
  #     rows = var_ia_acum_pernoctes > 0)
  # ) %>%
  tab_style(
    style = list(
      cell_text(color = "#EE3D8F"),
      cell_text(weight  = "bold")
    ),
    locations = cells_body(
      columns = vars(var_ia_viajeros),
      rows = var_ia_viajeros < 0)
  ) %>%
  tab_style(
    style = list(
      cell_text(color = "#50B8B1"),
      cell_text(weight =  "bold")
    ),
    locations = cells_body(
      columns = vars(var_ia_viajeros),
      rows = var_ia_viajeros > 0)
  ) %>% #ACUM
  # tab_style(
  #   style = list(
  #     cell_text(color = "#EE3D8F"),
  #     cell_text(weight  = "bold")
  #   ),
  #   locations = cells_body(
  #     columns = vars(var_ia_acum_viajeros),
  #     rows = var_ia_acum_viajeros < 0)
  # ) %>%
  # tab_style(
  #   style = list(
  #     cell_text(color = "#50B8B1"),
  #     cell_text(weight =  "bold")
  #   ),
  #   locations = cells_body(
  #     columns = vars(var_ia_acum_viajeros),
  #     rows = var_ia_acum_viajeros > 0)
  # ) %>%
  tab_style(
    style = list(
      cell_text(color = "#EE3D8F"),
      cell_text(weight  = "bold")
    ),
    locations = cells_body(
      columns = vars(var_ia_estadia),
      rows = var_ia_estadia < 0)
  ) %>%
  tab_style(
    style = list(
      cell_text(color = "#50B8B1"),
      cell_text(weight =  "bold")
    ),
    locations = cells_body(
      columns = vars(var_ia_estadia),
      rows = var_ia_estadia > 0)
  ) %>% #ACUM
  # tab_style(
  #   style = list(
  #     cell_text(color = "#EE3D8F"),
  #     cell_text(weight  = "bold")
  #   ),
  #   locations = cells_body(
  #     columns = vars(var_ia_acum_estadia),
  #     rows = var_ia_acum_estadia < 0)
  # ) %>%
  # tab_style(
  #   style = list(
  #     cell_text(color = "#50B8B1"),
  #     cell_text(weight =  "bold")
  #   ),
  #   locations = cells_body(
  #     columns = vars(var_ia_acum_estadia),
  #     rows = var_ia_acum_estadia > 0)
  # ) %>%
  tab_options(table.align = "left",
              table.font.size = 12, 
               table.width = 700,
              row_group.font.weight = "bold") %>% 
  sub_missing(
      columns = 3:8,
      missing_text = "///"
    ) %>% #AD HOC
  sub_missing(
    columns = 3:8,
      rows = localidad_de_destino %in% localidades_insuficiencia,
      missing_text = "..."
    )


tabla4_A_ficha
tabla4_B_ficha
```

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### Recursos - Sector Hotelero

[**Datos Abiertos**](http://datos.yvera.gob.ar/dataset?groups=sector-hotelero)

[**Informes**](https://www.yvera.tur.ar/estadistica/informe/info/encuesta-de-ocupacion-hotelera-eoh)

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