“Olimpíadas”

Abstract

Este exercício busca colocar em prática os conhecimentos adquiridos no curso sobre Visualização de Dados da Curso-R. Para esse exercício trabalhou-se com a base de dados do Tidytuesday que se encontra nesse link. A proposta é explorar a base de dados e encontrar tornar-los mais fáceis de interpretar através de gráficos, tabelas e mapas.

1 Pacotes utilizados

Nesta análise foram usados os seguintes pacotes:

library(tidyverse)
library(ggrepel)
library(bookdown)
library(lubridate)
library(rnaturalearth)
library(sf)
library(ggmap)
library(ggflags)
library(plotly)
library(waffle)
library(gganimate)
library(knitr)
library(kableExtra)
library(DT)
library(leaflet)
library(countrycode)
library(ggforce)
library(viridis)
library(patchwork)

2 Como foi a participação dos países ao longo da história das Olimpíadas

Não importa se ganhou ou se perdeu. O que importa, é participar. Vamos então checar como tem sido a participação dos diversos países ao longo da história

Na tabela dá para ver que os países que mais participaram foram: França, Grã-Bretanha, Grécia, Itália, Suiça e Estados Unidos.

Já os países que menos tiveram representantes ao longo das edições dos jogos olímpicos:

Sigla	País	Participação em Olímpiadas
SUI	Switzerland-1	1
SUI	Switzerland-2	1
THA	Linglom	1
TPE	Chinese Taipei-1	1
UAR	United Arab Republic	1
UNK	Unknown	1
USA	United States-1	1
USA	Vesper Boat Club	1
WIF	Circus	1
YMD	South Yemen	1

E o Brasil, participou de quantas olimpíadas?

Sigla	País	Participação em Olímpiadas
BRA	Brazil	29

3 Política & Olimpíadas

Os jogos de 1968 (Cidade do México) foram palco de uma manifestação política que entrou para história.

Primeiro, vamos ao pódio:

Nome	Ano	Cidade	Evento	Medalha
Tommie C. Smith	1968	Mexico City	Athletics Men’s 200 metres	Gold
Peter George Norman	1968	Mexico City	Athletics Men’s 200 metres	Silver
John Wesley Carlos	1968	Mexico City	Athletics Men’s 200 metres	Bronze

Depois, explicamos o que aconteceu: num evento tensionado por problemas raciais que aconteciam nos Estados Unidos e no mundo da época, Tommie Smith e John Wesley Carlos fizeram a saudação com o braço levantado no pódio, no estilo black power com uma luva negra na mão. Causaram uma grande controvérsia mundial e o fizeram ser expulso dos Jogos pelos dirigentes do Comitê Olímpico dos Estados Unidos ¹.

Atitude!. Se tivessem ficado quietos, seriam “só” mais uns medalhistas. Ao se manifestarem, além de medalhistas: entraram para a história.

black_power

Nome	País	Ano	Cidade	Esporte	Medalha
James Cleveland "“Jesse”" Owens	USA	1936	Berlin	Athletics	Gold
James Cleveland "“Jesse”" Owens	USA	1936	Berlin	Athletics	Gold
James Cleveland "“Jesse”" Owens	USA	1936	Berlin	Athletics	Gold
James Cleveland "“Jesse”" Owens	USA	1936	Berlin	Athletics	Gold

E por falar em política, as Olimpíadas de 1936 também foram marcantes. Às vésperas da Segunda Guerra Mundial (1940-1945), a Alemanha nazista de Hitler enxergava no evento uma forma de mostrar ao mundo seu poderio. A Alemanha não mediu esforços para que o mundo visse um país forte, refazendo todo uma imagem de derrota que ela tinha vivido depois da Primeira Guerra. O governo alemão não poupou gastos: foram 30 milhões de dólares somente na construção do Estádio Olímpico. A estrutura dos jogos foi impecável e considerada por muitos como a melhor já feita para o evento até então ².

As tensões políticas da época, contudo, não tardaram a se refletir no esporte. O estadunidense Jesse Owens se tornou uma lenda após ganhar quatro medalhas de ouro no atletismo – Hitler se recusou a entregar-lhe as medalhas e deixou o estádio. Outro episódio é o da equipe de remo dos Estados Unidos, com jovens humildes vindos da Universidade de Washington e vítimas da Grande Depressão de 1929, que derrotaram o barco alemão e se sagraram campeões também na frente de Hitler.

Pois é! O cara simplesmente conquistou medalha de ouro em todas as provas que disputou. Foda-se o nazismo.

4 Quantas medalhas teve cada país?

Quando se trata de Olimpíadas, uma primeira pergunta que vem à mente é: quantas medalhas tiveram cada país nas diversas edições?

Na Tabela 4.1 temos um exemplo do quantitativo de medalhas que cada país obteve desde a primeira olimpíada.

Table 4.1: Número de medalhas por país (1896-2016)

Ano	País	Nº de medalhas
1896	GRE	48
1896	DEU	32
1896	USA	20
1896	FRA	11
1896	GBR	9
1896	DEN	6
1896	HUN	6
1896	AUT	5
1896	AUS	3
1896	SUI	3
1900	FRA	235
1900	GBR	108
1900	USA	63
1900	DEU	45
1900	BEL	43
1900	NED	27
1900	SUI	21
1900	DEN	9
1900	NOR	9
1900	AUS	6
1900	AUT	6
1900	HUN	5
1900	ITA	5
1900	SWE	4
1900	BOH	3
1900	MEX	3
1900	CAN	2
1900	CUB	2
1900	ESP	2
1900	IND	2
1900	COL	1
1900	HAI	1
1900	LUX	1
1900	NZL	1
1904	USA	394
1904	CAN	48
1904	DEU	16
1904	CUB	5
1904	AUS	4
1904	AUT	4
1904	HUN	4
1904	SUI	3
1904	FRA	2
1904	GBR	2
1904	GRE	2
1904	NOR	2
1906	GRE	102
1906	FRA	64
1906	ITA	56
1906	GBR	39
1906	DEN	34
1906	DEU	30
1906	NOR	25
1906	USA	24
1906	SWE	21
1906	HUN	13
1906	SUI	12
1906	BEL	11
1906	AUT	9
1906	NED	6
1906	FIN	4
1906	AUS	3
1906	BOH	3
1906	CAN	2
1908	GBR	368
1908	SWE	84
1908	USA	65
1908	CAN	52
1908	NOR	42
1908	FRA	40
1908	BEL	33
1908	FIN	30
1908	DEU	21
1908	HUN	20
1908	ANZ	19
1908	DEN	17
1908	NED	16
1908	ITA	8
1908	BOH	6
1908	GRE	4
1908	RUS	3
1908	RSA	2
1908	AUT	1
1912	SWE	190
1912	GBR	170
1912	USA	107
1912	DEN	87
1912	NOR	80
1912	FIN	71
1912	DEU	53
1912	HUN	30
1912	FRA	26
1912	NED	26
1912	ITA	25
1912	BEL	19
1912	AUT	14
1912	RUS	14
1912	ANZ	10
1912	CAN	8
1912	RSA	7
1912	GRE	2
1912	SUI	2
1920	USA	194
1920	BEL	188
1920	SWE	154
1920	FRA	141
1920	NOR	137
1920	GBR	111
1920	ITA	84
1920	DEN	71
1920	FIN	52
1920	NED	50
1920	SUI	29
1920	ESP	23
1920	RSA	21
1920	CAN	16
1920	TCH	10
1920	AUS	7
1920	BRA	7
1920	GRE	5
1920	EST	3
1920	JPN	3
1920	LUX	1
1920	NZL	1
1924	USA	194
1924	FRA	120
1924	GBR	95
1924	SWE	81
1924	SUI	69
1924	FIN	67
1924	ITA	51
1924	BEL	44
1924	NOR	39
1924	CAN	29
1924	NED	27
1924	HUN	22
1924	ROU	16
1924	DEN	14
1924	URU	14
1924	AUS	11
1924	ARG	10
1924	TCH	10
1924	AUT	8
1924	IND	7
1924	EST	6
1924	HAI	5
1924	POL	5
1924	POR	4
1924	RSA	3
1924	IRL	2
1924	LUX	2
1924	YUG	2
1924	GRE	1
1924	JPN	1
1924	MON	1
1924	NEP	1
1924	NZL	1
1928	USA	102
1928	DEU	82
1928	ITA	72
1928	GBR	59
1928	NED	57
1928	SWE	53
1928	FRA	52
1928	CAN	45
1928	SUI	42
1928	FIN	29
1928	ARG	26
1928	NOR	24
1928	HUN	21
1928	POL	20
1928	TCH	17
1928	URU	17
1928	DEN	15
1928	IND	14
1928	YUG	12
1928	AUT	11
1928	EST	9
1928	JPN	9
1928	BEL	6
1928	POR	6
1928	RSA	6
1928	AUS	4
1928	EGY	4
1928	ESP	3
1928	CHI	1
1928	HAI	1
1928	IRL	1
1928	LUX	1
1928	NZL	1
1928	PHI	1
1932	USA	223
1932	ITA	77
1932	CAN	59
1932	DEU	57
1932	FRA	42
1932	GBR	35
1932	HUN	35
1932	SWE	35
1932	FIN	32
1932	JPN	31
1932	POL	21
1932	IND	15
1932	NED	13
1932	DEN	11
1932	NOR	10
1932	AUT	7
1932	TCH	6
1932	AUS	5
1932	RSA	5
1932	ARG	4
1932	PHI	3
1932	SUI	3
1932	IRL	2
1932	MEX	2
1932	NZL	2
1932	BEL	1
1932	ESP	1
1932	LAT	1
1932	URU	1
1936	DEU	231
1936	USA	112
1936	ITA	76
1936	SUI	62
1936	AUT	60
1936	GBR	53
1936	NOR	46
1936	FRA	45
1936	SWE	45
1936	HUN	43
1936	NED	37
1936	FIN	36
1936	CAN	35
1936	JPN	23
1936	IND	19
1936	TCH	18
1936	MEX	16
1936	BEL	14
1936	POL	12
1936	ARG	11
1936	EST	7
1936	DEN	6
1936	EGY	5
1936	POR	3
1936	LAT	2
1936	TUR	2
1936	AUS	1
1936	NZL	1
1936	PHI	1
1936	ROU	1
1936	RSA	1
1936	YUG	1
1948	USA	168
1948	SWE	88
1948	FRA	77
1948	ITA	68
1948	HUN	64
1948	SUI	64
1948	GBR	63
1948	DEN	51
1948	FIN	42
1948	NED	42
1948	TCH	37
1948	NOR	31
1948	CAN	22
1948	BEL	21
1948	IND	20
1948	AUS	16
1948	AUT	16
1948	YUG	16
1948	TUR	12
1948	ARG	11
1948	BRA	10
1948	MEX	9
1948	RSA	6
1948	EGY	5
1948	POR	5
1948	ESP	3
1948	JAM	3
1948	URU	3
1948	CUB	2
1948	KOR	2
1948	PAN	2
1948	POL	2
1948	IRI	1
1948	IRL	1
1948	PER	1
1948	PUR	1
1948	SRI	1
1948	TTO	1
1952	USA	164
1952	RUS	117
1952	HUN	104
1952	SWE	93
1952	ITA	56
1952	DEU	52
1952	FIN	52
1952	FRA	41
1952	SUI	39
1952	GBR	32
1952	NOR	32
1952	TCH	25
1952	YUG	24
1952	CAN	21
1952	NED	21
1952	AUS	20
1952	IND	15
1952	RSA	14
1952	URU	14
1952	JPN	12
1952	AUT	11
1952	DEN	9
1952	BEL	8
1952	JAM	8
1952	IRI	7
1952	ARG	6
1952	CHI	4
1952	POL	4
1952	ROU	4
1952	BRA	3
1952	NZL	3
1952	TUR	3
1952	KOR	2
1952	LIB	2
1952	POR	2
1952	TTO	2
1952	BUL	1
1952	EGY	1
1952	ESP	1
1952	IRL	1
1952	LUX	1
1952	MEX	1
1952	VEN	1
1956	RUS	206
1956	USA	149
1956	AUS	67
1956	HUN	66
1956	ITA	55
1956	DEU	54
1956	SWE	49
1956	GBR	46
1956	CAN	39
1956	FIN	38
1956	FRA	33
1956	JPN	25
1956	YUG	23
1956	POL	20
1956	ROU	19
1956	BUL	18
1956	IND	17
1956	AUT	16
1956	PAK	14
1956	SUI	13
1956	URU	12
1956	NOR	7
1956	RSA	7
1956	TCH	7
1956	TUR	7
1956	DEN	6
1956	IRI	5
1956	IRL	5
1956	CHI	4
1956	NZL	3
1956	ARG	2
1956	BAH	2
1956	BEL	2
1956	KOR	2
1956	MEX	2
1956	BRA	1
1956	GRE	1
1956	ISL	1
1960	RUS	211
1960	USA	152
1960	DEU	98
1960	ITA	89
1960	HUN	66
1960	AUS	46
1960	POL	32
1960	JPN	31
1960	CAN	30
1960	GBR	28
1960	DEN	23
1960	TCH	23
1960	FIN	19
1960	YUG	17
1960	SWE	16
1960	FRA	15
1960	ROU	15
1960	ESP	14
1960	PAK	14
1960	SUI	14
1960	BRA	13
1960	IND	13
1960	NOR	11
1960	AUT	9
1960	TUR	9
1960	BUL	7
1960	NED	5
1960	WIF	5
1960	ARG	4
1960	BEL	4
1960	IRI	4
1960	GRE	3
1960	NZL	3
1960	RSA	3
1960	POR	2
1960	UAR	2
1960	ETH	1
1960	GHA	1
1960	IRQ	1
1960	MAR	1
1960	MEX	1
1960	SGP	1
1960	TPE	1
1960	VEN	1
1964	RUS	221
1964	USA	177
1964	DEU	126
1964	TCH	71
1964	JPN	62
1964	ITA	61
1964	HUN	56
1964	POL	46
1964	AUS	44
1964	SWE	43
1964	FRA	38
1964	NED	33
1964	GBR	30
1964	FIN	20
1964	AUT	17
1964	PAK	16
1964	ROU	16
1964	IND	15
1964	NOR	15
1964	YUG	15
1964	BRA	12
1964	CAN	12
1964	DEN	12
1964	BUL	10
1964	NZL	6
1964	SUI	6
1964	TTO	6
1964	TUR	6
1964	BEL	3
1964	KOR	3
1964	BAH	2
1964	IRI	2
1964	TUN	2
1964	ARG	1
1964	CUB	1
1964	ETH	1
1964	GHA	1
1964	IRL	1
1964	KEN	1
1964	MEX	1
1964	NGR	1
1964	PHI	1
1964	PRK	1
1964	URU	1
1968	RUS	229
1968	USA	173
1968	DEU	119
1968	HUN	81
1968	JPN	63
1968	AUS	51
1968	TCH	50
1968	ITA	41
1968	POL	37
1968	FRA	36
1968	CAN	30
1968	YUG	29
1968	NOR	28
1968	BUL	26
1968	ROU	25
1968	SWE	25
1968	NED	23
1968	SUI	22
1968	AUT	20
1968	GBR	19
1968	DEN	17
1968	IND	16
1968	PAK	13
1968	FIN	12
1968	KEN	12
1968	CUB	10
1968	MEX	9
1968	NZL	7
1968	IRI	5
1968	BRA	4
1968	MGL	4
1968	BEL	3
1968	ARG	2
1968	ETH	2
1968	KOR	2
1968	TUN	2
1968	TUR	2
1968	UGA	2
1968	CMR	1
1968	GRE	1
1968	JAM	1
1968	TPE	1
1968	VEN	1
1972	DEU	283
1972	RUS	259
1972	USA	195
1972	HUN	81
1972	JPN	59
1972	TCH	49
1972	POL	47
1972	ROU	40
1972	ITA	34
1972	GBR	29
1972	SWE	26
1972	FRA	25
1972	NOR	25
1972	SUI	25
1972	BUL	22
1972	CUB	22
1972	AUS	20
1972	FIN	20
1972	YUG	18
1972	NED	15
1972	PAK	15
1972	PRK	15
1972	IND	14
1972	NZL	14
1972	CAN	12
1972	KEN	12
1972	AUT	8
1972	COL	3
1972	IRI	3
1972	BEL	2
1972	BRA	2
1972	ESP	2
1972	ETH	2
1972	GRE	2
1972	UGA	2
1972	ARG	1
1972	DEN	1
1972	GHA	1
1972	JAM	1
1972	KOR	1
1972	LIB	1
1972	MEX	1
1972	MGL	1
1972	NGR	1
1972	NIG	1
1972	TUN	1
1972	TUR	1
1976	RUS	342
1976	DEU	337
1976	USA	175
1976	POL	73
1976	HUN	55
1976	ROU	55
1976	JPN	41
1976	BUL	39
1976	ITA	35
1976	TCH	34
1976	GBR	33
1976	CAN	26
1976	NZL	25
1976	CUB	24
1976	AUS	23
1976	FIN	22
1976	FRA	21
1976	NED	20
1976	SUI	19
1976	YUG	19
1976	KOR	17
1976	NOR	16
1976	PAK	16
1976	SWE	12
1976	BEL	9
1976	AUT	8
1976	DEN	8
1976	ESP	6
1976	BRA	3
1976	IRI	2
1976	JAM	2
1976	LIE	2
1976	MEX	2
1976	POR	2
1976	PRK	2
1976	BER	1
1976	MGL	1
1976	PUR	1
1976	THA	1
1976	TTO	1
1976	VEN	1
1980	RUS	496
1980	DEU	311
1980	BUL	91
1980	ROU	68
1980	HUN	63
1980	YUG	57
1980	TCH	52
1980	POL	50
1980	GBR	48
1980	SWE	43
1980	ITA	40
1980	FRA	30
1980	USA	30
1980	ESP	24
1980	FIN	21
1980	CUB	20
1980	IND	16
1980	NOR	15
1980	ZIM	15
1980	AUS	13
1980	AUT	13
1980	SUI	11
1980	MEX	10
1980	NED	10
1980	BRA	9
1980	DEN	8
1980	GRE	5
1980	PRK	5
1980	ETH	4
1980	LIE	4
1980	MGL	4
1980	IRL	3
1980	JAM	3
1980	CAN	2
1980	TAN	2
1980	BEL	1
1980	GUY	1
1980	JPN	1
1980	LIB	1
1980	UGA	1
1980	VEN	1
1984	USA	361
1984	DEU	199
1984	ROU	106
1984	CAN	91
1984	YUG	88
1984	CHN	74
1984	GBR	73
1984	FRA	70
1984	ITA	65
1984	SWE	64
1984	RUS	56
1984	AUS	52
1984	JPN	50
1984	KOR	41
1984	NED	41
1984	BRA	36
1984	FIN	31
1984	TCH	28
1984	NZL	23
1984	SUI	21
1984	ESP	19
1984	NOR	19
1984	PAK	16
1984	DEN	13
1984	JAM	7
1984	MEX	6
1984	BEL	5
1984	NGR	5
1984	AUT	4
1984	KEN	3
1984	POR	3
1984	TUR	3
1984	VEN	3
1984	ALG	2
1984	GRE	2
1984	LIE	2
1984	MAR	2
1984	PUR	2
1984	CIV	1
1984	CMR	1
1984	COL	1
1984	DOM	1
1984	EGY	1
1984	IRL	1
1984	ISL	1
1984	PER	1
1984	SYR	1
1984	THA	1
1984	TPE	1
1984	ZAM	1
1988	RUS	366
1988	DEU	342
1988	USA	214
1988	KOR	77
1988	YUG	69
1988	ROU	58
1988	GBR	54
1988	CHN	52
1988	NED	52
1988	SWE	46
1988	HUN	44
1988	BUL	41
1988	FIN	38
1988	ITA	37
1988	AUS	35
1988	NOR	33
1988	FRA	31
1988	CAN	29
1988	SUI	28
1988	NZL	24
1988	BRA	23
1988	JPN	21
1988	POL	21
1988	TCH	16
1988	ARG	13
1988	AUT	13
1988	PER	12
1988	KEN	9
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1988	JAM	7
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1988	INA	3
1988	MAR	3
1988	BEL	2
1988	MEX	2
1988	TUR	2
1988	AHO	1
1988	CHI	1
1988	COL	1
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1988	GRE	1
1988	IRI	1
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1988	MGL	1
1988	PAK	1
1988	PHI	1
1988	POR	1
1988	SEN	1
1988	SUR	1
1988	THA	1
1992	RUS	279
1992	USA	238
1992	DEU	236
1992	CHN	85
1992	CAN	80
1992	ESP	70
1992	CUB	69
1992	FRA	69
1992	ITA	66
1992	JPN	59
1992	AUS	57
1992	KOR	56
1992	ROU	53
1992	GBR	50
1992	NOR	47
1992	POL	46
1992	HUN	45
1992	SWE	42
1992	NED	37
1992	AUT	35
1992	TCH	35
1992	FIN	20
1992	GHA	20
1992	TPE	20
1992	BUL	17
1992	NZL	16
1992	PAK	16
1992	CRO	15
1992	BRA	14
1992	DEN	14
1992	LTU	13
1992	NGR	11
1992	PRK	11
1992	KEN	8
1992	SUI	8
1992	INA	6
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1992	TUR	6
1992	JAM	4
1992	BEL	3
1992	EST	3
1992	ETH	3
1992	IOA	3
1992	IRI	3
1992	LAT	3
1992	MAR	3
1992	RSA	3
1992	ALG	2
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1992	GRE	2
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1992	MAS	2
1992	MGL	2
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1992	BAH	1
1992	COL	1
1992	MEX	1
1992	PER	1
1992	PHI	1
1992	PUR	1
1992	QAT	1
1992	SUR	1
1992	THA	1
1994	DEU	40
1994	CAN	37
1994	RUS	36
1994	ITA	32
1994	FIN	30
1994	NOR	30
1994	SWE	24
1994	USA	19
1994	SUI	16
1994	AUT	12
1994	FRA	11
1994	JPN	10
1994	KOR	9
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1994	GBR	3
1994	KAZ	3
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1994	BLR	2
1994	UKR	2
1994	UZB	1
1996	USA	259
1996	AUS	132
1996	DEU	124
1996	RUS	115
1996	CHN	106
1996	NED	73
1996	ITA	71
1996	ESP	66
1996	KOR	66
1996	BRA	63
1996	CUB	55
1996	FRA	51
1996	CAN	50
1996	HUN	43
1996	JPN	42
1996	ROU	38
1996	UKR	34
1996	SWE	31
1996	CRO	28
1996	GBR	26
1996	SCG	26
1996	NGR	24
1996	BLR	23
1996	DEN	23
1996	NOR	23
1996	POL	22
1996	BUL	21
1996	ARG	20
1996	JAM	16
1996	CZE	13
1996	KAZ	11
1996	LTU	11
1996	SUI	11
1996	NZL	9
1996	GRE	8
1996	KEN	8
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1996	BAH	5
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1996	AZE	1
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1996	LAT	1
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1996	MOZ	1
1996	PHI	1
1996	PUR	1
1996	SYR	1
1996	TGA	1
1996	TPE	1
1996	TUN	1
1996	UGA	1
1996	ZAM	1
1998	FIN	58
1998	RUS	52
1998	CAN	49
1998	DEU	44
1998	NOR	40
1998	USA	34
1998	CZE	23
1998	AUT	20
1998	ITA	17
1998	FRA	15
1998	CHN	14
1998	SUI	14
1998	JPN	13
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1998	DEN	5
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1998	BLR	2
1998	KAZ	2
1998	AUS	1
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1998	BUL	1
1998	UKR	1
2000	USA	242
2000	RUS	187
2000	AUS	183
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2000	CHN	79
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2000	FRA	66
2000	CUB	65
2000	ITA	65
2000	GBR	54
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2000	BRA	48
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2000	JPN	44
2000	NOR	43
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2000	UKR	35
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2000	CAN	31
2000	DEN	25
2000	SCG	25
2000	POL	24
2000	JAM	23
2000	BLR	22
2000	ARG	20
2000	CMR	18
2000	GRE	18
2000	CHI	17
2000	LTU	17
2000	SUI	14
2000	BUL	13
2000	BAH	11
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2000	ETH	8
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2000	NGR	8
2000	BEL	7
2000	KAZ	7
2000	KEN	7
2000	GEO	6
2000	MEX	6
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2000	FIN	5
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2000	RSA	5
2000	TPE	5
2000	TUR	5
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2000	NZL	4
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2000	ISR	1
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2000	VIE	1
2002	USA	84
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2002	NOR	41
2002	RUS	38
2002	SWE	26
2002	SUI	24
2002	ITA	21
2002	AUT	20
2002	CHN	16
2002	FRA	15
2002	FIN	13
2002	NED	8
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2002	AUS	2
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2002	POL	2
2002	BLR	1
2004	USA	263
2004	RUS	189
2004	AUS	157
2004	DEU	149
2004	ITA	104
2004	CHN	94
2004	JPN	93
2004	NED	77
2004	CUB	62
2004	GBR	57
2004	FRA	53
2004	KOR	52
2004	ARG	49
2004	UKR	47
2004	BRA	40
2004	HUN	40
2004	ROU	39
2004	GRE	31
2004	ESP	30
2004	DEN	29
2004	CRO	21
2004	BUL	17
2004	CAN	17
2004	PAR	17
2004	BLR	15
2004	CZE	13
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2004	SCG	13
2004	POL	12
2004	SWE	12
2004	TUR	11
2004	RSA	10
2004	SVK	10
2004	TPE	9
2004	AUT	8
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2004	ETH	7
2004	KEN	7
2004	NOR	7
2004	SUI	7
2004	IRI	6
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2004	LAT	4
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2004	POR	3
2004	ZIM	3
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2004	COL	2
2004	FIN	2
2004	HKG	2
2004	ISR	2
2004	VEN	2
2004	CMR	1
2004	DOM	1
2004	ERI	1
2004	IND	1
2004	MGL	1
2004	SYR	1
2004	TTO	1
2004	UAE	1
2006	CAN	69
2006	SWE	64
2006	DEU	54
2006	USA	52
2006	FIN	41
2006	RUS	41
2006	AUT	30
2006	CZE	27
2006	ITA	25
2006	NOR	23
2006	SUI	21
2006	KOR	19
2006	FRA	15
2006	CHN	13
2006	NED	13
2006	CRO	3
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2006	POL	2
2006	BLR	1
2006	BUL	1
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2006	JPN	1
2006	LAT	1
2006	SVK	1
2008	USA	317
2008	CHN	184
2008	AUS	149
2008	RUS	142
2008	DEU	99
2008	GBR	81
2008	BRA	78
2008	KOR	78
2008	FRA	77
2008	ESP	70
2008	NED	61
2008	ARG	51
2008	JPN	51
2008	CUB	47
2008	ITA	42
2008	CAN	35
2008	UKR	31
2008	BLR	29
2008	HUN	27
2008	NGR	23
2008	NOR	22
2008	ROU	22
2008	POL	20
2008	DEN	19
2008	KEN	15
2008	NZL	15
2008	SRB	15
2008	ISL	14
2008	JAM	14
2008	KAZ	13
2008	SUI	11
2008	SVK	10
2008	AZE	7
2008	BAH	7
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2008	GRE	7
2008	INA	7
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2008	GEO	6
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2008	BEL	5
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2008	FIN	5
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2008	SGP	3
2008	ALG	2
2008	COL	2
2008	DOM	2
2008	IRI	2
2008	KGZ	2
2008	MAR	2
2008	POR	2
2008	TJK	2
2008	AFG	1
2008	CHI	1
2008	CMR	1
2008	ECU	1
2008	EGY	1
2008	ISR	1
2008	MAS	1
2008	MDA	1
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2008	PAN	1
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2008	SUD	1
2008	TOG	1
2008	TUN	1
2008	VEN	1
2008	VIE	1
2010	USA	97
2010	CAN	90
2010	DEU	54
2010	FIN	47
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2010	SWE	18
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2010	NED	11
2010	CZE	9
2010	POL	8
2010	JPN	7
2010	ITA	5
2010	AUS	3
2010	BLR	3
2010	CRO	3
2010	LAT	3
2010	SLO	3
2010	SVK	3
2010	EST	1
2010	GBR	1
2010	KAZ	1
2012	USA	248
2012	RUS	140
2012	GBR	126
2012	CHN	125
2012	AUS	114
2012	DEU	94
2012	JPN	84
2012	FRA	82
2012	NED	69
2012	ITA	68
2012	ESP	63
2012	KOR	61
2012	BRA	59
2012	CAN	55
2012	CRO	35
2012	NZL	27
2012	HUN	26
2012	UKR	26
2012	JAM	25
2012	MEX	24
2012	BLR	23
2012	SWE	22
2012	ARG	19
2012	NOR	17
2012	DEN	16
2012	ROU	16
2012	SRB	16
2012	CUB	14
2012	CZE	14
2012	MNE	14
2012	KAZ	13
2012	IRI	12
2012	POL	12
2012	KEN	11
2012	AZE	10
2012	TTO	10
2012	RSA	9
2012	COL	8
2012	ETH	7
2012	GEO	7
2012	IND	6
2012	PRK	6
2012	FIN	5
2012	IRL	5
2012	LTU	5
2012	MGL	5
2012	SLO	5
2012	SVK	5
2012	TUR	5
2012	BAH	4
2012	KSA	4
2012	SGP	4
2012	SUI	4
2012	ARM	3
2012	BEL	3
2012	GRE	3
2012	LAT	3
2012	THA	3
2012	TUN	3
2012	UZB	3
2012	BUL	2
2012	DOM	2
2012	EGY	2
2012	EST	2
2012	INA	2
2012	MAS	2
2012	MDA	2
2012	POR	2
2012	PUR	2
2012	QAT	2
2012	TPE	2
2012	AFG	1
2012	ALG	1
2012	BOT	1
2012	BRN	1
2012	CYP	1
2012	GAB	1
2012	GRN	1
2012	GUA	1
2012	HKG	1
2012	KUW	1
2012	MAR	1
2012	TJK	1
2012	UGA	1
2012	VEN	1
2014	CAN	86
2014	RUS	68
2014	USA	64
2014	SWE	51
2014	DEU	36
2014	NOR	36
2014	FIN	33
2014	SUI	30
2014	NED	29
2014	AUT	27
2014	FRA	18
2014	ITA	14
2014	KOR	14
2014	CHN	12
2014	CZE	11
2014	JPN	11
2014	LAT	11
2014	POL	11
2014	GBR	10
2014	SLO	8
2014	BLR	6
2014	UKR	5
2014	AUS	3
2014	CRO	1
2014	KAZ	1
2014	SVK	1
2016	USA	264
2016	DEU	159
2016	GBR	145
2016	RUS	115
2016	CHN	113
2016	FRA	96
2016	AUS	82
2016	ITA	72
2016	CAN	69
2016	JPN	64
2016	SRB	54
2016	BRA	50
2016	NED	47
2016	ESP	45
2016	DEN	41
2016	NZL	36
2016	JAM	30
2016	SWE	28
2016	KOR	26
2016	CRO	24
2016	RSA	23
2016	ARG	22
2016	HUN	22
2016	BEL	21
2016	NOR	19
2016	AZE	18
2016	KAZ	18
2016	NGR	18
2016	POL	16
2016	ROU	16
2016	CZE	15
2016	UKR	15
2016	FIJ	13
2016	KEN	13
2016	UZB	13
2016	BLR	12
2016	CUB	11
2016	SUI	11
2016	COL	8
2016	ETH	8
2016	IRI	8
2016	MAS	8
2016	SVK	8
2016	TUR	8
2016	BUL	7
2016	GEO	7
2016	GRE	7
2016	LTU	7
2016	PRK	7
2016	BAH	6
2016	THA	6
2016	MEX	5
2016	TPE	5
2016	ARM	4
2016	EST	4
2016	INA	4
2016	SLO	4
2016	EGY	3
2016	IRL	3
2016	TUN	3
2016	VEN	3
2016	ALG	2
2016	AUT	2
2016	BRN	2
2016	CIV	2
2016	IND	2
2016	IOA	2
2016	ISR	2
2016	MGL	2
2016	VIE	2
2016	BDI	1
2016	DOM	1
2016	FIN	1
2016	GRN	1
2016	JOR	1
2016	KOS	1
2016	MAR	1
2016	NIG	1
2016	PHI	1
2016	POR	1
2016	PUR	1
2016	QAT	1
2016	SGP	1
2016	TJK	1
2016	TTO	1
2016	UAE	1

Legal né? Mas vamos combinar que se tivesse uma tabela interativa que a gente pudesse ir filtrando os resultados, seria mais interessante. Felizmente existe o pacote DT que da para construir uma tabela como a Tabela ?? a gente consegue ter uma ideia.

Antes, porém precisamos corrigir um erro craso: o nome do único medalhista de ouro brasileiro da natação está errado!!

Vejamos como está:

id	name	sex	age	height	weight	team	noc	games	year	season	city	sport	event	medal
21544	Csar Augusto Cielo Filho	M	21	195	80	Brazil	BRA	2008 Summer	2008	Summer	Beijing	Swimming	Swimming Men’s 50 metres Freestyle	Gold
21544	Csar Augusto Cielo Filho	M	21	195	80	Brazil	BRA	2008 Summer	2008	Summer	Beijing	Swimming	Swimming Men’s 100 metres Freestyle	Bronze
21544	Csar Augusto Cielo Filho	M	21	195	80	Brazil	BRA	2008 Summer	2008	Summer	Beijing	Swimming	Swimming Men’s 4 x 100 metres Freestyle Relay	NA
21544	Csar Augusto Cielo Filho	M	25	195	80	Brazil	BRA	2012 Summer	2012	Summer	London	Swimming	Swimming Men’s 50 metres Freestyle	Bronze
21544	Csar Augusto Cielo Filho	M	25	195	80	Brazil	BRA	2012 Summer	2012	Summer	London	Swimming	Swimming Men’s 100 metres Freestyle	NA

cielo_cry

“Csar” é lasca. Chora não Cielo, a gente vai corrigir isso:

Vamos ver como ficou

id	name	sex	age	height	weight	team	noc	games	year	season	city	sport	event	medal
21544	César Augusto Cielo Filho	M	21	195	80	Brazil	BRA	2008 Summer	2008	Summer	Beijing	Swimming	Swimming Men’s 50 metres Freestyle	Gold
21544	César Augusto Cielo Filho	M	21	195	80	Brazil	BRA	2008 Summer	2008	Summer	Beijing	Swimming	Swimming Men’s 100 metres Freestyle	Bronze
21544	César Augusto Cielo Filho	M	21	195	80	Brazil	BRA	2008 Summer	2008	Summer	Beijing	Swimming	Swimming Men’s 4 x 100 metres Freestyle Relay	NA
21544	César Augusto Cielo Filho	M	25	195	80	Brazil	BRA	2012 Summer	2012	Summer	London	Swimming	Swimming Men’s 50 metres Freestyle	Bronze
21544	César Augusto Cielo Filho	M	25	195	80	Brazil	BRA	2012 Summer	2012	Summer	London	Swimming	Swimming Men’s 100 metres Freestyle	NA

Agora sim Cielo!!!!

cielo_smile

Vamos à tabela então:

O que eu acho mais fantástico nessa tabela é a possibilidade dela retornar exatamente aquilo que a gente busca. Quer checar? Faz um teste com o César Cielo".

E se a gente quiser sintetizar os 10 países que mais ganharam medalhas em toda a história das olimpíadas?

	País	Nº medalhas
	United States	5219
	Russia	3890
	Germany	3675
	Great Britain	1673
	France	1550
	Italy	1527
	Sweden	1434
	Australia	1306
	Canada	1243
	Hungary	1127

E aqui é a corrida pelas medalhas ao longo dos anos:

top_ten

Bem… seja através de tabela estática ou interativa ou de gráfico animado, o fato é que os Estados Unidos são os campeões disparados com:

• 2638 medalhas de ouro,
• 1641 medalhas de prata,
• 1358 medalhas de bronze,

## `summarise()` has grouped output by 'noc'. You can override using the `.groups` argument.

noc	n_medals	medalha
USA	2638
USA	1641
USA	1358

5 E falando de atletas? Quais seriam os mais medalhados?

Vamos fazer o top ten dos maiores medalhistas olímpicos da história:

6 Qual o esporte que mais trouxe medalhas de ouro para os EUA ao longo da olimpíadas?

Se a o intuito for saber as medalhas de “ouro” mesmo; a resposta é a natação.

## `summarise()` has grouped output by 'noc', 'sport'. You can override using the `.groups` argument.

## Selecting by n

	País	Esporte	Medalha	Quantidade de medalhas
	USA	Swimming	Gold	649
	USA	Athletics	Gold	542
	USA	Athletics	Silver	317
	USA	Basketball	Gold	281
	USA	Swimming	Silver	254
	USA	Athletics	Bronze	221
	USA	Ice Hockey	Silver	189
	USA	Rowing	Gold	186
	USA	Swimming	Bronze	175
	USA	Shooting	Gold	117

É muito, muito ouro!!!!

gold_coin

Mas se considerarmos medalhas em geral (ouro/prata/bronze), o esporte campeão é o atletismo.

Agora vamos dar uma olhada nas medalhas dos EUA ao longo da história das olimpíadas:

## `summarise()` has grouped output by 'dt', 'noc'. You can override using the `.groups` argument.

Para analisar mais detalhadamente o histórico de cada medalha, podemos recorrer ao facet.wrap():

Ou a gente pode fazer isso de forma dinâmica usando o plotly():

Agora um olhar mais atento na última década:

E dentro destes esportes tão premiados, quem mais contribuiu para os EUA?

## `summarise()` has grouped output by 'name', 'sex', 'noc'. You can override using the `.groups` argument.

## Selecting by n

Nome	Gênero	País	Esporte	Nº de medalhas
Michael Fred Phelps, II	M	USA	Swimming	28
Dara Grace Torres (-Hoffman, -Minas)	F	USA	Swimming	12
Jennifer Elisabeth "“Jenny”" Thompson (-Cumpelik)	F	USA	Swimming	12
Natalie Anne Coughlin (-Hall)	F	USA	Swimming	12
Ryan Steven Lochte	M	USA	Swimming	12
Carl Townsend Osburn	M	USA	Shooting	11
Mark Andrew Spitz	M	USA	Swimming	11
Matthew Nicholas "“Matt”" Biondi	M	USA	Swimming	11
Frederick Carlton "“Carl”" Lewis	M	USA	Athletics	10
Gary Wayne Hall, Jr.	M	USA	Swimming	10
Raymond Clarence "“Ray”" Ewry	M	USA	Athletics	10

Disparadamente, Michael Phelps é o cara.

E como é o histórico dele?

Medalha	Nº de medalhas
Gold	23
Silver	3
Bronze	2
NA	2

O cara é bom mesmo. Só não ganhou medalhas em duas provas que disputou.

Focando especificamente nas medalhas que ganhou: impressionantes 23 medalhas de ouro, 3 medalhas de prata e 2 medalhas de bronze.

medal	n
Gold	23
Silver	3
Bronze	2

Que idade ele tinha quando ganhou a primeira medalha olímpica e qual a média da idades dos caras com os quais ele competia?

## `summarise()` has grouped output by 'year'. You can override using the `.groups` argument.

Ano	Idade do Phelps	Idade média dos nadadores
2000	15	21
2004	19	21
2008	23	22
2012	27	22
2016	31	22

É simples assim: o cara quando era um guri de apenas 15 anos ganhou de uma galera mais experiente que estava na faixa dos 21 anos. No final da carreira, quando já era um senhor de 31 anos, continuou colando os jovens (na faixa dos 22 anos) no bolso. O cara é um monstro mesmo!!!

E em que edição ele mais ganhou medalhas?

## `summarise()` has grouped output by 'city'. You can override using the `.groups` argument.

city	year	n
Athina	2004	8
Beijing	2008	8
London	2012	7
Rio de Janeiro	2016	6
Sydney	2000	1

Aparentemente, o ápice dele foi entre 2004 (Atenas) e 2008 (Pequim), quando ganhou 8 medalhas em cada edição.

valeu Phelps!!!

phelps

7 Mas será que os Estados Unidos são tão bons assim em outro esporte nos quais eles são famosos: o basquete?

A resposta é: sem dúvida.

Que os EUA são hegemônicos no basquete, não há dúvida. Mas já que o lugar mais alto do pódio já está “reservado”, fiquei curioso para saber se algum dia o Brasil dividiu o pódio com os americanos:

País	Medalha	1936	1948	1952	1956	1960	1964	1968	1972	1976	1984	1988	1992	1996	2000	2004	2008	2012	2016
BRA	Bronze		X			X	X
USA	Gold	X	X	X	X	X	X	X		X	X		X	X	X		X	X	X
USA	Silver								X
USA	Bronze											X				X

A resposta é SIM e em 3 ocasiões: 1948, 1960 e 1964.

Pela tabela acima ainda dá pra perceber que os americanos só não ocuparam o 1º lugar no pódio uma única vez: 1972. E aparentemente foi babado: encontrei a seguinte observação no Wikipedia

## `summarise()` has grouped output by 'noc', 'year'. You can override using the `.groups` argument.

noc	medal	1972
USA	Gold	NA
USA	Silver	12
USA	Bronze	NA

Esta foi a primeira vez em que os norte-americanos não ganharam a medalha de ouro no basquete. A partida final, entre URSS e EUA foi controversa. Os EUA viraram a partida nos últimos segundos, ganhando de 50-49. Renato William Jones, figura proeminente da FIBA na época, ordenou que houvesse mais três segundos de partida, alegando um mau funcionamento dos relógios que cronometravam o tempo. Foi o suficiente para que os soviéticos virassem o jogo, vencendo de 51-50. Jones não tinha autoridade para fazer tal mudança no jogo, mas seu prestígio era tal que os árbitros acataram a ordem. Os jogadores norte-americanos jamais aceitaram a prata. Uma revisão da arbitragem e do resultado da partida não foi possível na época em virtude da bipolarização da Guerra Fria: os revisores eram, em sua maioria, pró-União Soviética

8 Vamos espacializar os dados?

Primeiro foi preciso acessar a API da Google usando a função ggmap::register_google(key = "")

Depois, obtive as sedes das olimpíadas nesse site da Wikipedia e baixei em um arquivo em excel.

A partir daí, importei o arquivo e eliminei os registros nos quais as Olímpíadas haviam sido canceladas devido à I e II Guerras.

Depois, usei a impressionante função ggmap::geocode(). Basta passar o nome de uma cidade e a função de retorna a longitude e latitude da cidade:

Em seguida foi só juntar o dataset das cidades com o dataset das coordenadas geográficas…

… e depois usar o maravilhoso pacote sf para transformar meros números em coordenadas geográficas. Observação no Coordinate Reference System (CRS) coloquei 4326; que corresponde ao código EPSG para o sistema de coordenadas geográficas WGS 84.

Por fim, mas não menos importante;foi preciso obter o mapa mundi como fundo. Consegui isso usando a função ne_countries(returnclass = "sf") do pacote rnaturalearth

Com a coluna geometry devidamente criada, foi fácil projetar usando ggplot() + geom_sf():

Desse jeito não dá para ver os nomes dos países.

Então, resolvi usar o ggplot2::geom_label() para vermos os nomes:

Ficou uma confusão danada. Que tal usar o ggrepel::geom_label_repel para afastar os labels?

Eita!!! Parece que ficou ainda mais bagunçado, pois o repel afastou vários nomes que estavam sobrepostos de modo que todos eles agora aparecem.

Uma tentativa de resolver isso é dar um close, por exemplo, na Europa:

Primeiro crio um subset só para a Europa

Depois, com o pacote st, crio um grid a partir desse subset

europe_host_cities_grid <- st_make_grid(st_bbox(europe_host_cities_olympics_sf), n = 1)

Depois, eu seleciono as cidades que estão apenas dentro deste grid, usanto a função sf::st_intersection():

host_cities_olympics_sf_inner_grid <- st_intersection(host_cities_olympics_sf,
                                                      europe_host_cities_grid)

## although coordinates are longitude/latitude, st_intersection assumes that they are planar

## Warning: attribute variables are assumed to be spatially constant throughout all
## geometries

Em seguida, eu crio um plot que vou usar logo mais no patchwork

europe_host_cities_plot <- ggplot()+
  geom_sf(data = world)+
  geom_sf(data = europe_host_cities_grid, fill = NA, color = "red")+
  coord_sf(crs = "+proj=robin")

Agora eu faço um crop usando como referência justamente o grid:

europe_crop <- world %>% 
  st_crop(europe_host_cities_grid)

## although coordinates are longitude/latitude, st_intersection assumes that they are planar

## Warning: attribute variables are assumed to be spatially constant throughout all
## geometries

E crio o plot que agrega o dataset que contem o grid dos países europeus + o dataset que contém os pontos que reperesentam as cidades-sede:

europe_crop_plot <- ggplot()+
  geom_sf(data = europe_crop) + 
  geom_sf(data = host_cities_olympics_sf_inner_grid)+
  geom_sf_label(data = host_cities_olympics_sf_inner_grid,
                aes(label = city),
                size = 5)

europe_crop_plot

## Warning in st_point_on_surface.sfc(sf::st_zm(x)): st_point_on_surface may not
## give correct results for longitude/latitude data

Para visualizar o mundo todo (com a delimitação do grid) e a área do crop ao mesmo tempo utilizo o patchwork

europe_host_cities_plot + europe_crop_plot

## Warning in st_point_on_surface.sfc(sf::st_zm(x)): st_point_on_surface may not
## give correct results for longitude/latitude data

E se a gente fizer um mapa de calor, a gente consegue ver claramente a geopolítica dos Jogos Olimpícos. Majoritariamente eles oocorreram na Europa.

ggplot()+
  geom_sf(data = host_cities_olympics_sf)+
  stat_density2d(data = host_cities_olympics_st,
                 aes(lon, lat,
                     fill = ..density..),
                 geom = "raster",
                 contour = F,
                 show.legend = F)+
  scale_fill_distiller(palette = "Spectral",
                       direction = -1)+
  geom_sf(data = world, fill = "white", alpha = .2)+
  theme(panel.background = element_rect(fill = "#3288bd"),
        panel.grid = element_line(color = NA),
        axis.title = element_blank())

Para escapar da forma estática, é possível incrementar a visualização.

Uma alternativa, é usar o plotly para tornar os pontos interativos:

host_cities_plot <- ggplot()+
  geom_sf(data = world)+
  geom_sf(data = host_cities_olympics_sf,
          aes(fill = city),
          shape = 21,
          color = "white",
          size = 3,
          show.legend = F)+
  coord_sf(crs = "+proj=robin")+
  theme(panel.grid = element_line(colour = "black"),
        panel.background = element_blank())+
  xlab("")+
  ylab("")


ggplotly(host_cities_plot,
         tooltip = "city",
         dynamicTicks = T)

Mas vamos combinar que nada se compara ao leaflet:

Primeiro, crio uma outra coluna que permite classificar as edições em olimpíadas de verão e de inverno

host_cities_olympics_sf_summer <- host_cities_olympics_sf %>% 
  drop_na(summer) %>% 
  mutate(tipo = "Verão")


host_cities_olympics_sf_winter <- host_cities_olympics_sf %>% 
  drop_na(winter) %>% 
  mutate(tipo = "Inverno")

Depois, para incrementar o mapa, crio, com a função leaflet::makeIcon, um ícone específico para identificar o ponto a ser plotado. Crio um ponto para verão e outro para inverno.

olympicIcon_summer <- makeIcon(
  iconUrl = "img/gold_coin_animated.gif",
  iconWidth = 20, iconHeight = 20)


olympicIcon_winter <- makeIcon(
  iconUrl = "img/blue_coin_animated_2.gif",
  iconWidth = 20, iconHeight = 20)

Agora ploto as sedes usando o argumento leaflet::addMarkers(clusterOptions = markerClusterOptions())

leaflet() %>% 
  addTiles() %>% 
  addMarkers(data = host_cities_olympics_sf_summer,
             label = ~city,
             icon = olympicIcon_summer,
             clusterOptions = markerClusterOptions(),
             popup= paste("<b> Ano: </b>", host_cities_olympics_sf_summer$year,"<br>",
                          "<b> Tipo: </b>", host_cities_olympics_sf_summer$tipo, "<br>",
                          "<b> Abertura: </b>", host_cities_olympics_sf_summer$opening_ceremony)) %>% 
  addMarkers(data = host_cities_olympics_sf_winter,
             label = ~city,
             icon = olympicIcon_winter,
             clusterOptions = markerClusterOptions(),
             popup= paste("<b> Ano: </b>", host_cities_olympics_sf_winter$year,"<br>",
                          "<b> Tipo: </b>", host_cities_olympics_sf_winter$tipo, "<br>",
                          "<b> Abertura: </b>", host_cities_olympics_sf_winter$opening_ceremony))

Agora sim; não oficou poluído visualmente. Além de tudo, dá para passar o recado de que:

tibble("Uma medalha desta:" = "",
       "equivale a" = c("Jogos de Verão",
                        "Jogos de Inverno")) %>% 
  kbl(booktabs = T,
      align = "cl") %>%
  kable_paper(full_width = F) %>%
    column_spec(1, image = spec_image(c("img/gold_coin_animated.gif", "img/blue_coin_animated_2.gif"), 80,80))

Uma medalha desta:	equivale a
	Jogos de Verão
	Jogos de Inverno

Uma dica: Se quiser colocar o gif inline é preciso observar o tamanho da imagem. O tamanho original da medalha do arquivo .gif que encontrei é muito grande. É tipo assim:

gold_coin

Talvez haja uma forma direta no próprio R para definir o tamanho das imagens. Como o tempo tava curto, acabei recorrendo ao site ezgif que tem um ferramenta simples e prática chama GIF Resizer. O resultado foi que, depois do redimensionamento, a medalha ficou assim:

gold_coin

9 E se a gente quiser saber só com os países no mapa (sem as cidades)?

Com o ggflags::geom_flag() é possível plotar as bandeiras ao invés dos pontos:

host_countries <- world %>% 
  filter(name %in% c(host_cities_olympics_sf$country))

ggplot()+
  geom_sf(data = world, fill = "orange", alpha = .6)+
  geom_flag(data = host_countries,
            aes(country = str_to_lower(iso_a2), geometry = geometry),
            stat = "sf_coordinates")+
  coord_sf(crs = "+proj=robin")+
  theme(panel.grid = element_line(colour = "black"),
        panel.background = element_rect(fill = "azure"),
        axis.title = element_blank())

É isso. Queria agradecer ao pessoal da curso-r. O curso foi excepcional. Aprendi muito com esse exercício. Me consumiu muitas horas mas valeu cada segundo!!!

Encerramos com o adeus mais famoso das Olimpíadas:

gold_coin

---

1. Fonte: https://pt.wikipedia.org/wiki/John_Carlos↩︎

2. Fonte: https://exame.com/mundo/a-geopolitica-das-olimpiadas/↩︎