Criando mapas com o R

Hoje em dia é bastante fácil construir mapas brasileiros com o R através dos pacotes ggplot2 e o geobr. Para ilustrar, vou dar um exemplo aqui de um mapa temático que fornece o IDH dos municípios do Rio de Janeiro. O script começa com alguns pacotes sendo carregados.


library(geobr)
library(ggplot2)
library(sf)
library(dplyr)
library(rio)
library(readr)

A seguir, importo o arquivo idh.csv que contém o IDH dos 92 municípios do Rio de Janeiro e carrego as informações de longitude e latitude desses municípios. Também mesclo ambos os arquivos tendo por base os 92 municípios do Estado.


idh = read_csv2('idh.csv', locale=locale(encoding='Latin1'))
mun_rj <- read_municipality(code_muni=33, year=2017)
all_mun_rj = left_join(mun_rj, idh, by='name_muni')

O dataset está pronto para ser colocado em um gráfico. Abaixo, um exemplo.


no_axis <- theme(axis.title=element_blank(),
axis.text=element_blank(),
axis.ticks=element_blank())

ggplot() +
geom_sf(data=all_mun_rj, aes(fill=idh), color= NA, size=.15)+
labs(title="IDH dos Municipíos do RJ",
caption='Fonte: analisemacro.com.br', size=8)+
scale_fill_distiller(palette = "Greens", limits=c(0.60,0.85),
name="IDH")+
theme_minimal()+
no_axis

E o mapa...

Gostou? Nosso Curso de Introdução ao R para Análise de Dados está com inscrições abertas!

______________


(*) O arquivo idh.csv está disponível aqui.

 

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

Como usar Modelos de Linguagem no R com o pacote {elmer}

Na análise de dados contemporânea, o uso de Modelos de Linguagem (LLMs) vem se consolidando como uma ferramenta poderosa para automatizar e aprimorar tarefas analíticas. Ao integrarmos LLMs a pacotes como o ellmer, podemos ampliar nossas capacidades de extração, interpretação e automação de dados no ambiente R. Neste post, exploramos o papel desses modelos e detalhamos como o ellmer opera dentro do universo da linguagem de programação R.

Introdução ao AutoGen: Agentes Inteligentes na Análise Financeira

O AutoGen é um framework da Microsoft que permite criar agentes de IA colaborativos. Na área financeira, pode automatizar a coleta de dados, cálculos de indicadores e geração de relatórios. Este artigo apresenta os conceitos básicos e um exemplo aplicado a ações de empresas.

Como usar LangGraph e LLMs para prever a inflação no Brasil

Este post apresenta um estudo de caso sobre como utilizar o LangGraph e modelos de linguagem para estruturar um sistema multiagente voltado à previsão do IPCA. O exercício cria um sistema que utiliza-se de personas analíticas que trabalham em paralelo, permitindo validar previsões, calcular métricas de erro e consolidar relatórios automatizados. A abordagem demonstra como fluxos multiagentes podem apoiar a análise econômica, oferecendo múltiplas perspectivas e maior consistência nos resultados.

Boletim AM

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!

Boletim AM

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!

como podemos ajudar?

Preencha os seus dados abaixo e fale conosco no WhatsApp

Boletim AM

Preencha o formulário abaixo para receber nossos boletins semanais diretamente em seu e-mail.