```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
```

```{r message=FALSE, warning=FALSE, include=FALSE}
# Carregar o pacote tidyverse
library(tidyverse)
library(knitr)
# Carregar a base de dados
dados_brasil <- read_csv2("https://raw.githubusercontent.com/curso-r/202102-r4ds-1/master/pratica/dados_brasil.csv")

```

Existem `r nrow(dados_brasil)` estados no Brasil.

Fonte dos dados:

-   [IBGE](https://www.ibge.gov.br/cidades-e-estados), no dia 28/02/2021.

```{r echo=FALSE, out.width="30%", fig.align='center', fig.cap="Logo do IBGE"}
include_graphics("https://www.agenciaconexoes.org/wp-content/uploads/2019/07/ibge.jpg")
```

# População

```{r include=FALSE}
estado_maior_pop <- dados_brasil %>% 
  select(uf, populacao_estimada) %>% 
  arrange(desc(populacao_estimada)) %>% 
  slice(1)

nome_estado_maior_pop <- estado_maior_pop %>%
  pull(uf) 

numero_estado_maior_pop <-  estado_maior_pop %>%
  mutate(populacao_estimada_milhoes = round(populacao_estimada / 1000000, 1)) %>%
  pull(populacao_estimada_milhoes)
```

O estado com maior população estimada é **`r nome_estado_maior_pop`**, com `r numero_estado_maior_pop` milhões de habitantes.

## Regiões do Brasil

```{r include=FALSE}
dados_brasil_regiao <- dados_brasil %>%
  mutate(
    regiao = case_when(
      uf %in% c("São Paulo", "Rio de Janeiro",
                "Minas Gerais", "Espírito Santo") ~ "Sudeste",
      
      
      uf %in% c(
        "Acre",
        "Amapá",
        "Amazonas",
        "Pará",
        "Rondônia",
        "Roraima",
        "Tocantins"
      ) ~ "Norte",
      
      
      uf %in% c(
        "Alagoas",
        "Bahia",
        "Ceará",
        "Paraíba",
        "Pernambuco",
        "Pernambuco",
        "Piauí",
        "Sergipe",
        "Rio Grande do Norte",
        "Maranhão"
      ) ~ "Nordeste",
      
      uf %in% c("Paraná", "Rio Grande do Sul",
                "Santa Catarina") ~ "Sul",
      
      
      uf %in% c("Goiás", "Mato Grosso do Sul",
                "Mato Grosso",
                "Distrito Federal") ~ "Centro-Oeste"
    )
  ) %>%
  relocate(regiao, .after = uf)
```

```{r echo=FALSE}
dados_brasil_regiao %>% 
  group_by(regiao) %>% 
  summarise(qnt_estados = n(),
            area_total = sum(area_territorial)
            ) %>% 
  knitr::kable(col.names = c("Região", "Quantidade de Estados", "Área total"))
```

```{r dpi=300}
dados_brasil_regiao %>%
  mutate(populacao_estimada_milhoes = populacao_estimada / 1000000,
         uf = forcats::fct_reorder(uf, populacao_estimada_milhoes)) %>%
  ggplot() +
  geom_col(aes(y = uf, x = populacao_estimada_milhoes, fill = regiao),
           show.legend = FALSE) +
  facet_wrap( ~ regiao, scales = "free") +
  labs(y = "Estado", x = "População estimada (em milhões) ") +
  theme_bw() 
```


```{r eval=FALSE, include=FALSE}
## Resumo do estado `r params$estado`
```

