Maps of the Provinces, Cantons and Parishes of Ecuador (Mapas de Provincias, Cantones y Parroquias del Ecuador)

Provides the boundaries of the provinces, cantons and parishes of Ecuador as 'sf' objects, identified by the codes of the national political-administrative division (DPA, "División Político-Administrativa"), ready to be mapped and joined with health, epidemiological surveillance or other data. The three levels nest exactly and are offered in two resolutions: a light one for maps and dashboards and a detailed one for spatial analysis. The layers are derived from the open data of the Territorial Organization of the State published by the National Committee of Internal Boundaries (CONALI, Ministry of Government of Ecuador) under a CC BY licence < https://www.datosabiertos.gob.ec/>, and are downloaded on first use as 'GeoPackage' files, verified and cached locally. Includes a catalogue of DPA codes, a table to update codes from earlier versions, helpers to clean codes and place names, and tools to relocate the Galapagos Islands in national maps. Documentation is in Spanish.

geoecu

geoecu da acceso en una línea de código a las capas de provincias, cantones y parroquias del Ecuador, con los códigos de la División Político-Administrativa (DPA), listas para mapear y para unir con datos de salud, vigilancia epidemiológica o cualquier otra fuente. Las capas provienen de los datos abiertos de la Organización Territorial del Estado publicados por el CONALI (Ministerio de Gobierno).

Nota: geoecu es un paquete independiente, desarrollado a título personal. No es un producto oficial de ninguna institución, ni del CONALI ni del Ministerio de Gobierno.

Instalación

Ejecuta este bloque en la consola de R o RStudio, no en la terminal de Ubuntu. Los paquetes de visualización son opcionales para leer capas, pero necesarios para reproducir las figuras de esta página.

install.packages(c("geoecu", "ggplot2", "patchwork", "scales"))
library(geoecu)
library(ggplot2)

Versión en desarrollo (GitHub):

install.packages("remotes")
remotes::install_github("f-slg/geoecu")

En la primera lectura, las geometrías se descargan desde el release de datos, se verifican y se conservan en caché para futuras sesiones.

Ubuntu / Debian: requisitos de sf

geoecu utiliza sf. Para evitar compilar bibliotecas geoespaciales en Ubuntu, puedes instalar el binario desde la terminal de Ubuntu antes de la instalación de R:

sudo apt update
sudo apt install r-cran-sf

Si compilas sf desde R, las dependencias del sistema incluyen libgdal-dev, libgeos-dev, libproj-dev, libudunits2-dev y libssl-dev.

Primer mapa en RStudio

Tras instalar el paquete, ejecuta este ejemplo mínimo:

library(geoecu)
library(ggplot2)

provincias <- read_provincias()
ggplot(provincias) +
  geom_sf(fill = "#DCEAF2", color = "#0F2233", linewidth = 0.25) +
  labs(title = "Provincias del Ecuador") +
  theme_void()

Este es un mapa introductorio, no la composición temática de la galería. Los ejemplos siguientes reproducen las imágenes detalladas con sus mismas capas y estilos.

Qué ofrece geoecu

Datos actualizados: 24 provincias, 223 cantones y 1048 parroquias según la Organización Territorial del Estado del 17 de julio de 2026 (incluye el cantón Borbón y la parroquia Miss Ecuador).
Los tres niveles encajan exactamente: cada cantón es la unión de sus parroquias y cada provincia la unión de sus cantones, sin huecos ni traslapes.
Dos resoluciones: "baja" (3 MB, para mapas, boletines y tableros Shiny) y "alta" (39 MB, para análisis espacial).
Filtros por nombre o código, sin importar tildes ni mayúsculas, con sugerencias cuando un nombre no existe o es ambiguo.
Une tus tablas por código DPA aunque los códigos vengan de Excel sin ceros a la izquierda.
Mapas nacionales con Galápagos reubicado junto al continente.
Convierte los códigos de versiones anteriores (parroquias urbanas, antiguo cantón Eloy Alfaro) con actualizar_codigo().
Descarga única, verificada y en caché; después funciona sin conexión.

📖 Documentación: Guía de uso · Galería completa · Fuente de datos · Funciones

Consultas y unión con datos propios

Leer por provincia, cantón y tipo

library(geoecu)

read_cantones(provincia = "Loja")
read_parroquias(canton = "Puyango", tipo = "rural")
read_parroquias(provincia = "Loja", resolucion = "alta")

# Sistema proyectado para análisis espacial de Loja
read_cantones(provincia = "Loja", crs = 32717)

Cada capa es un objeto sf con códigos DPA y el área area_km2:

Capa	Principales columnas
`read_provincias()`	`dpa_provin`, `provincia`, `tipo`, `area_km2`
`read_cantones()`	`dpa_canton`, `canton`, `dpa_provin`, `provincia`, `area_km2`
`read_parroquias()`	`dpa_parroq`, `parroquia`, `tipo`, `dpa_canton`, `canton`, `area_km2`

La columna area_km2 es la superficie en km², calculada sobre el elipsoide WGS84 con la resolución alta.

Unir una tabla propia con códigos DPA

Este ejemplo usa datos ficticios identificados como demostración, sin requerir un CSV que no exista en el repositorio. Sustituye datos_demo por tu tabla real antes de interpretar los resultados.

library(geoecu)
library(ggplot2)

# Datos ficticios solo para probar la unión (NO casos reales)
datos_demo <- data.frame(
  cod_canton = c("1101", "1102", "1110"),
  eventos_demo = c(12, 4, 7)
)

mapa_demo <- geoecu_unir(
  datos_demo, codigo = "cod_canton", nivel = "canton",
  provincia = "Loja"
)

ggplot(mapa_demo) +
  geom_sf(aes(fill = eventos_demo), color = "white", linewidth = 0.2) +
  scale_fill_gradient(low = "#DCEAF2", high = "#12618A",
                      na.value = "grey90", name = "Ejemplo") +
  labs(title = "Demostración de unión DPA: Loja",
       subtitle = "Datos ficticios; no representan eventos observados") +
  theme_void()

Los cantones sin datos quedan con NA. Antes de generar mapas epidemiológicos, agrega los eventos al mismo nivel territorial y verifica la correspondencia de códigos.

Catálogo DPA, búsqueda y limpieza

head(dpa)
buscar_dpa("arenal")
buscar_dpa("puyango", nivel = "canton")
formatear_codigo(c(701, 1101), "canton")
normalizar_nombre("Cañar ")

Códigos de versiones anteriores

En la versión 0.4.0 las parroquias urbanas forman parte de su cabecera cantonal. Para actualizar códigos de versiones anteriores y revisar las equivalencias:

actualizar_codigo(c("010101", "080253"))
subset(dpa_equivalencias, cambio == "código distinto")

Datos sin conexión

# Ver dónde se guardan las capas ya descargadas
geoecu_cache_dir()
geoecu_datos_disponibles()

# Si tienes GeoPackages propios, indica una carpeta que exista:
# geoecu_usar_carpeta("~/datos/geoecu")

Galería de mapas y código reproducible

Las seis imágenes siguientes se generan con los datos abiertos de CONALI disponibles en geoecu; la sexta añade la población del INEC mediante el paquete hermano pobecu. Cada bloque de R es autónomo: cópialo en RStudio para obtener la misma composición, paleta, capas, etiquetas y leyenda de la figura. El tamaño del panel Plots puede cambiar la distribución visual; cada ejemplo incluye la instrucción opcional de exportación con las dimensiones de la imagen publicada.

Nivel	Función principal	Cobertura
Provincias	`read_provincias()`	24 provincias + 1 zona en estudio
Cantones	`read_cantones()`	223 cantones + 2 zonas en estudio
Parroquias	`read_parroquias()`	1048 parroquias + 3 zonas en estudio

1. Provincias: regiones naturales y límites

Muestra 24 provincias y una zona en estudio. Los colores reflejan regiones naturales y los nombres provinciales aparecen sobre el continente.