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## ----vetores-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
populacao <- c(1500, 2000)
estados <- c("Acre", "Alagoas", "Amapá", "Amazonas", "Tocantins")
class(populacao)
class(estados)
## ----vetores2----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
verdadeiro_falso <- c(FALSE, TRUE)
verdadeiro_falso
class(verdadeiro_falso)
posicao <- c(1L, 2L)
posicao
class(posicao)
## ----str_length--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
str(estados) #estrutura
length(estados)
## ----subsetting, results = "hide"--------------------------------------------------------------------------------------------------
estados <- c("Acre", "Alagoas", "Amapá", "Amazonas", "Tocantins")
estados[1]
estados[c(TRUE, FALSE, TRUE, FALSE)]
estados[1:2]
estados[1:4]
#estados[ 1,3,5] #NAO! a vírgula marca dimensões
estados[c(1,3,5)] #tem que ser um vetor
## ----logical_clauses, results="hide"-----------------------------------------------------------------------------------------------
casos <- c(150, 200, 400, 500, 500, 600)
casos > 150
casos[casos > 150]
casos >= 150 # superior ou igual
casos < 300
casos == 200
casos != 200
## ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
casos[casos > 150]
## ----outras, results="hide"--------------------------------------------------------------------------------------------------------
1:10
seq(1, 10, 2)
rep(1:4, 2)
rep(1:4, each = 2)
unique(casos)
## ----pacotes, eval = F-------------------------------------------------------------------------------------------------------------
## # Para instalar pacotes desde CRAN
## install.packages("remotes")
##
## # Para instalar coronabr desde GitHub
## remotes::install_github("liibre/coronabr")
##
## # Para carregar pacotes
## library(coronabr)
##
## # Para buscar ajuda
## ?coronabr
## ----coronabr, echo = TRUE---------------------------------------------------------------------------------------------------------
library(coronabr)
## ----get_corona_br, eval = FALSE---------------------------------------------------------------------------------------------------
## caminho <- "dados/brutos"
## if (!dir.exists(caminho)) {
## dir.create(caminho)
## }
## get_corona_br(dir = caminho, filename = "01-amapa", uf = "AP")
## ----read_to_tranform_to_df--------------------------------------------------------------------------------------------------------
amapa <- read.csv("dados/brutos/01-amapa.csv", stringsAsFactors = FALSE)
class(amapa)
## ----try, echo = TRUE, eval = FALSE------------------------------------------------------------------------------------------------
## names(amapa)
## dim(amapa)
## nrow(amapa)
## ncol(amapa)
## head(amapa) # 6 linhas por padrão
## tail(amapa)
## rownames(amapa)
## length(amapa) # numero de colunas
## summary(amapa) # quantis e a média
## ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
amapa[, 1:3] #três primeiras colunas
amapa[4, 13] #quarto elemento da coluna 13
## ----echo = FALSE------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
include_graphics("https://www.measureevaluation.org/resources/newsroom/news-images/tidy-data/image")
## ---- echo = FALSE, out.width=300--------------------------------------------------------------------------------------------------
include_graphics("figs/data_feminism.png")
## ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
amapa <- read.csv("dados/brutos/01-amapa.csv")
head(amapa[c(3, 4, 9:18)])
## ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
unique(amapa$city)
## ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
table(amapa$place_type)
unique(amapa$place_type[is.na(amapa$city)])
## ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
class(amapa$date)
class(amapa$last_available_date)
## ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
# Conversão para data
data1 <- as.Date(amapa$date[1])
data1
# Mudando o formato com a função format()
format(data1, "%d/%m/%y")
format(data1, "%d/%m/%Y")
# Mudando a data das colunas de data
amapa$date <- as.Date(amapa$date)
amapa$last_available_date <- as.Date(amapa$last_available_date)
class(amapa$date)
range(amapa$date)
## ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
acu <- aggregate(last_available_confirmed ~ city, FUN = max, data = amapa)
acu
## ----fig.align='center'------------------------------------------------------------------------------------------------------------
barplot(acu[, 2], names.arg = acu[, 1])
## ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
acu_or <- acu[order(acu$last_available_confirmed), ]
acu_or
## ----fig.align='center', out.width=400---------------------------------------------------------------------------------------------
barplot(acu_or[, 2], names.arg = acu_or[, 1], las = 2)
## ----fig.align='center', out.width=400---------------------------------------------------------------------------------------------
# Lendo os dados
muni_apagao <- read.csv("dados/brutos/municipios_apagao_11-2020.csv",
stringsAsFactors = FALSE)
# Quantos municipios
table(muni_apagao$apagao)
# Juntando duas tabelas a partir de uma coluna comum
acu_or_apagao <- merge(acu_or, muni_apagao,
by = "city", sort = FALSE)
## ----fig.align='center', out.width=400---------------------------------------------------------------------------------------------
head(acu_or)
## ----fig.align='center', out.width=400---------------------------------------------------------------------------------------------
head(acu_or_apagao)
## ----fig.align='center', out.width=400---------------------------------------------------------------------------------------------
barplot(acu_or_apagao[, 2], names.arg = acu_or_apagao[, 1],
col = ifelse(acu_or_apagao$apagao == "sim", "grey", "orange"), las = 2)
## ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
estado <- amapa[amapa$place_type == "state", c(-15)]
dim(estado)
## ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
# outra forma: onde a coluna city é NA
estado2 <- amapa[is.na(amapa$city), c(-15)]
## as duas formas tem o mesmo resultado:
all.equal(estado2, estado)
## ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
# dados apenas de Macapa por meio do geocode do IBGE
macapa <- amapa[amapa$city_ibge_code == "1600303", c(-15)]
dim(macapa)
## ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
if (!dir.exists("dados/processados/")) {
dir.create("dados/processados/")
}
# Escrevendo os dados
write.csv(estado,
"dados/processados/02-estado_AP.csv",
row.names = FALSE)
write.csv(macapa,
"dados/processados/02-municipio_Macapa.csv",
row.names = FALSE)
## ---- eval = FALSE-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
## plot(last_available_confirmed ~ date, data = macapa)
## lines(last_available_confirmed ~ date, data = macapa)
## ---- echo = FALSE, fig.align='center'---------------------------------------------------------------------------------------------
plot(last_available_confirmed ~ date, data = macapa)
lines(last_available_confirmed ~ date, data = macapa)
## ---- fig.align='center', out.width=400, echo = FALSE------------------------------------------------------------------------------
include_graphics("./figs/AP_design_ativista.png")
## ----eval = FALSE------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
## # para o estado todo
## plot(last_available_confirmed ~ date, data = estado,
## xlab = "Data de notificação", ylab = "Casos acumulados")
## lines(last_available_confirmed ~ date, data = estado)
## ----echo = FALSE, fig.align='center'----------------------------------------------------------------------------------------------
# para o estado todo
plot(last_available_confirmed ~ date, data = estado,
xlab = "Data de notificação", ylab = "Casos acumulados")
lines(last_available_confirmed ~ date, data = estado)
## ----eval = FALSE------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
## # para o estado todo
## plot(last_available_confirmed ~ date, data = estado,
## xlab = "Data de notificação", ylab = "Casos acumulados")
## lines(last_available_confirmed ~ date, data = estado)
## # linhas e pontos do municipio Macapa
## lines(last_available_confirmed ~ date, data = macapa, col = "red")
## points(last_available_confirmed ~ date, data = macapa, col = "red")
## # legenda
## legend("topleft", c("estado AP", "município Macapá"),
## pch = 1, col = c("black", "red"))
##
## ----echo = FALSE, fig.align='center'----------------------------------------------------------------------------------------------
# para o estado todo
plot(last_available_confirmed ~ date, data = estado,
xlab = "Data de notificação", ylab = "Casos acumulados")
lines(last_available_confirmed ~ date, data = estado)
lines(last_available_confirmed ~ date, data = macapa, col = "red")
points(last_available_confirmed ~ date, data = macapa, col = "red")
legend("topleft", c("estado AP", "município Macapá"),
pch = 1, col = c("black", "red"))
## ----eval = FALSE------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
## plot(x = amapa$estimated_population,
## y = amapa$last_available_confirmed)
## ----echo = FALSE, fig.align='center'----------------------------------------------------------------------------------------------
plot(x = amapa$estimated_population,
y = amapa$last_available_confirmed)
## ----eval = FALSE------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
## boxplot(last_available_death_rate ~ city,
## data = amapa)
## ----echo = FALSE, fig.align='center'----------------------------------------------------------------------------------------------
boxplot(last_available_death_rate ~ city,
data = amapa)
## ---- echo=FALSE, fig.show='asis', fig.align='center', fig.width=8, fig.height=7---------------------------------------------------
set.seed(2)
par(bty = "n")
bp <- rnorm(1000, 0, 0.1)
boxplot(bp, yaxt = "n", xlim = c(0, 3), ylim = c(-0.3, 0.3))
text(x = 1.82, y = min(bp), "último ponto (-1,5 x IIQ)", cex = .9)
text(x = 1.72, y = quantile(bp)[2], "primeiro quartil", cex = .9)
text(x = 1.72, y = median(bp), "mediana", cex = .9)
text(x = 1.72, y = quantile(bp)[4], "terceiro quartil", cex = .9)
text(x = 1.82, y = bp[203], "último ponto (+1,5 x IIQ)", cex = .9)
arrows(x0 = 0.68, x1 = 0.68, y0 = quantile(bp)[2],
y1 = quantile(bp)[4], code = 3, length = 0.05)
text(x = 0.54, y = median(bp), "IIQ", cex = .9)
## ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
# Macapa
macapa <- read.csv("dados/processados/02-municipio_Macapa.csv")
# convertendo para classe data
macapa$date <- as.Date(macapa$date)
## ----eval=FALSE--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
## plot(new_confirmed ~ date, data = macapa)
## lines(new_confirmed ~ date, data = macapa)
## ----echo=FALSE, fig.align='center'------------------------------------------------------------------------------------------------
plot(new_confirmed ~ date, data = macapa)
lines(new_confirmed ~ date, data = macapa)
## ----eval = FALSE------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
## # usando a funcao par para controlar parametros
## par(bty = "l", las = 1)
## # adicionando nome dos eixos
## plot(new_confirmed ~ date, data = macapa,
## xlab = "Data",
## ylab = "Casos diários")
## lines(new_confirmed ~ date, data = macapa)
## ----echo = FALSE, fig.align='center'----------------------------------------------------------------------------------------------
# usando a funcao par para controlar parametros
par(bty = "l", las = 1)
# adicionando nome dos eixos
plot(new_confirmed ~ date, data = macapa,
xlab = "Data",
ylab = "Casos diários")
lines(new_confirmed ~ date, data = macapa)
## ----eval = FALSE------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
## vermelho <- "#A70000" #ou rgb(167, 0, 0, maxColorValue = 255)
## vermelho_trans <- rgb(167, 0, 0, alpha = 150, maxColorValue = 255)
##
## # adicionando nome dos eixos
## plot(new_confirmed ~ date, data = macapa,
## xlab = "Data",
## ylab = "Casos diários",
## col = vermelho)
## lines(new_confirmed ~ date, data = macapa,
## col = vermelho_trans)
## ----echo = FALSE, fig.align='center'----------------------------------------------------------------------------------------------
vermelho <- "#A70000" #ou rgb(167, 0, 0, maxColorValue = 255)
vermelho_trans <- rgb(167, 0, 0, alpha = 150, maxColorValue = 255)
# adicionando nome dos eixos
plot(new_confirmed ~ date, data = macapa,
xlab = "Data",
ylab = "Casos diários",
col = vermelho) # muda cor
lines(new_confirmed ~ date, data = macapa,
col = vermelho_trans) # muda cor
## ----eval = FALSE------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
## # adicionando nome dos eixos
## plot(new_confirmed ~ date, data = macapa,
## xlab = "Data",
## ylab = "Casos diários",
## col = vermelho_trans, # muda cor
## pch = 19) # muda tipo de ponto
## lines(new_confirmed ~ date, data = macapa,
## col = vermelho_trans)
## ----echo = FALSE, fig.align='center'----------------------------------------------------------------------------------------------
# adicionando nome dos eixos
plot(new_confirmed ~ date, data = macapa,
xlab = "Data",
ylab = "Casos diários",
col = vermelho_trans,
pch = 19) # muda tipo de ponto
lines(new_confirmed ~ date, data = macapa,
col = vermelho_trans)
## ----eval = FALSE------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
## png("figs/casos_diarios_Macapa.png", res = 300,
## width = 1200, height = 1200)
## par(bty = "l", las = 1)
## # adicionando nome dos eixos
## plot(new_confirmed ~ date, data = macapa,
## xlab = "Data",
## ylab = "Casos diários",
## col = vermelho_trans, # muda cor
## pch = 19) # muda tipo de ponto
## lines(new_confirmed ~ date, data = macapa,
## col = vermelho_trans)
## dev.off()
## ----gif, echo = FALSE, out.width=500, fig.align='center'--------------------------------------------------------------------------
include_graphics("https://raw.githubusercontent.com/covid19br/covid19br.github.io/master/fig/gif_BE_05_junho.gif")
## ---- echo = FALSE, fig.align='center'---------------------------------------------------------------------------------------------
include_graphics("./figs/observatorio.png")
## ----obs-diarios,echo = FALSE, fig.align='center', out.width=700-------------------------------------------------------------------
include_graphics("./figs/diarios_AP.png")