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Carregar a base de dados

library(readxl)
BasesMunicipios <- read_excel("C:/Users/Gabriela/Desktop/Base_de_dados-master/BasesMunicipios.xlsx")

Carregar a função que mostra o desenho dos estados

library(geobr)

## Loading required namespace: sf

desenho_rio_municipio = read_municipality(code_muni = "RJ", showProgress = FALSE)

## Using year 2010

plot(desenho_rio_municipio)

# identificar as classes das bases

class(BasesMunicipios)

## [1] "tbl_df"     "tbl"        "data.frame"

class(desenho_rio_municipio)

## [1] "sf"         "data.frame"

mudar informações que estão em texto para números

class(BasesMunicipios$`COD IBGE2`)

## [1] "character"

class(desenho_rio_municipio$code_muni)

## [1] "numeric"

BasesMunicipios$`COD IBGE2` =  as.numeric(BasesMunicipios$`COD IBGE2`)

Igualar as bases de dados

library(dplyr)

## 
## Attaching package: 'dplyr'

## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     filter, lag

## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union

BasesMunicipios = BasesMunicipios %>% rename(code_muni=`COD IBGE2`)

mapa_esperancadevida= desenho_rio_municipio %>% left_join(BasesMunicipios)

## Joining with `by = join_by(code_muni)`

Gerar mapa

library(ggplot2)
ggplot() +
  geom_sf(data=mapa_esperancadevida, aes(fill=Esperancadevida))+
scale_fill_distiller(palette = "Purples",direction = 1, name="esperança de vida",
                     limits = c(70,77))

Conclusão

o mapa gerado mostra a esperança de vida ao nascer no estado do Rio de janeiroo e embora não haja um padrão geográfico pdemos observar que a região metropolitana do Município do Rio tem uma esperança mais elevada assim como algumas regiçoes serranas como petrópolis e teresópolis.