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

Essa análise foi feita utilizando como fonte os dados do IBGE, referente aos estados brasileiros. 
O download da base de dados foi realizado no dia 28/02/2021, neste endereço: [https://www.ibge.gov.br/cidades-e-estados](https://www.ibge.gov.br/cidades-e-estados).

```{r echo=FALSE, fig.align='center', out.width="50%", fig.cap="Logo do IBGE."}
knitr::include_graphics("https://www.agenciaconexoes.org/wp-content/uploads/2019/07/ibge.jpg")
```

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

Existem `r nrow(dados_brasil)` estados no Brasil. Os estados são separados em regiões, o que pode ser verificado na tabela abaixo:


```{r include=FALSE}
dados_brasil_regiao <- dados_brasil %>%
  mutate(
    regiao = case_when(
      uf %in% c("São Paulo",
                "Minas Gerais",
                "Rio de Janeiro",
                "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}
# Quantos estados temos em cada região do Brasil:
dados_brasil_regiao %>% 
  group_by(regiao) %>% 
  summarise(quantidade = n()) %>% 
  knitr::kable(col.names = c("Região", "Quantidade de Estados"))
```

## População

```{r include=FALSE}
# Maior populacao estimada
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 a maior população estimada é `r nome_estado_maior_pop`, com `r numero_estado_maior_pop` milhões de habitantes. No mapa abaixo é possível verificar essa informação:

```{r include=FALSE}
# Joins ----------
geo_brasil <- geobr::read_state()
ibge_brasil_geo <- left_join(dados_brasil_regiao, geo_brasil, by = c("codigo" = "code_state"))
```

```{r}
# Mapa, exemplo do geom_sf ---------
ibge_brasil_geo %>% 
  mutate(pop_milhoes = populacao_estimada/1000000) %>% 
  ggplot() +
  geom_sf(aes(geometry = geom, fill = pop_milhoes)) +
  theme_bw() +
  coord_sf()+
  labs(fill = "População \n(em milhões)")+
  scale_fill_viridis_b()
```
# IDH 

```{r}
# Mapa, exemplo do geom_sf ---------
ibge_brasil_geo %>% 
  ggplot() +
  geom_sf(aes(geometry = geom, fill = idh)) +
  theme_bw() +
  coord_sf()+
  labs(fill = "Índice de \nDesenvolvimento \nHumano (IDH)")+
  scale_fill_viridis_b()
```

