53 lines
1.3 KiB
R
53 lines
1.3 KiB
R
## Building tables to be used in dashboard
|
|
|
|
library(flexdashboard)
|
|
library(WDI)
|
|
library(ggplot2)
|
|
library(dplyr)
|
|
library(DT)
|
|
library(plotly)
|
|
library(data.table)
|
|
library(dygraphs)
|
|
library(knitr)
|
|
library(tidyr)
|
|
|
|
|
|
## Mortalidade geral: casos totais e mortalidade por 1000 habitantes
|
|
|
|
cols = paste0("2000":"2019")
|
|
|
|
d <- fread("../data/obitos_UF_2000_2019.csv", header = TRUE) |>
|
|
pivot_longer(cols = all_of(cols),
|
|
names_to = "Ano",
|
|
values_to = "Obitos")
|
|
|
|
|
|
d1 <- fread("../data/pop_UF_2000_2020.csv", header = TRUE) |>
|
|
select(-`2020`) |>
|
|
pivot_longer(cols = all_of(cols),
|
|
names_to = "Ano",
|
|
values_to = "População")
|
|
|
|
|
|
d3 <- left_join(d, d1, by = c("UF", "Ano")) |>
|
|
mutate(Mortalidade = (Obitos/População) * 1000)
|
|
|
|
|
|
d4 <- fread("../data/obitos_reg_2000_2020.csv", header = TRUE) |>
|
|
pivot_longer(cols = all_of(cols),
|
|
names_to = "Ano",
|
|
values_to = "Obitos")
|
|
|
|
|
|
|
|
d5 <- fread("../data/pop_reg_2000_2020.csv", header = TRUE) |>
|
|
pivot_longer(cols = all_of(cols),
|
|
names_to = "Ano",
|
|
values_to = "População")
|
|
|
|
|
|
|
|
d6 <- left_join(d4, d5, by = c("Regiao", "Ano")) |>
|
|
mutate(Mortalidade = (Obitos/População) * 1000) |>
|
|
rename(Região = "Regiao")
|