mort_geral/script/pais_reg_UF_dashwrang.R

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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")