CursoR - Introdução à análise de dados no R
Wasim Aluísio Prates Syed
2024-04-19
Link: https://github.com/wapsyed/cursor
Ministrante: Wasim Aluísio Prates Syed, Farmacêutico pela FCFRP-USP, doutorando em biotecnologia pelo ICB/IPT/Butantan, e divulgador científico pela UPVacina e Projeto Halo.
Descrição do curso:
Desenvolvemos um curso para tornar o aprendizado de uma das linguagens de programação e análise de dados mais populares mais acessível, especialmente para aqueles que não têm formação em áreas de exatas, como TI e ciência da computação. Esta linguagem é amplamente utilizada por cientistas devido à sua variedade de ferramentas para análise de dados em ciências biológicas e da saúde. Com uma abordagem prática e interativa, os participantes explorarão conceitos e ferramentas para realizar análises de dados de forma simples e intuitiva. Além disso, terão acesso a um grupo de discussão para compartilhar dúvidas e ideias, criando um ambiente colaborativo e de aprendizado mútuo.
Programação e conteúdo
Os participantes terão uma aula introdutória à ciência de dados e fundamentos da manipulação de dados no R e visualização de dados com o ggplot, no ambiente do RStudio. Em seguida, os participantes terão um tempo para praticar e desenvolver as análises com 5 países de escolha, e no final deverão criar um poster com os gráficos produzidos.
Introdução ao R: Explicaremos por que o R é importante para cientistas e profissionais da saúde.
Fundamentos da Programação em R: Abordaremos conceitos como funções, pacotes, variáveis e estruturas de dados, como data frames, listas e matrizes.
Manipulação e Visualização de Dados: Exploraremos técnicas para importar, limpar, filtrar e visualizar dados usando pacotes do Tidyverse, como dplyr e ggplot2.
Análise Exploratória de Dados: Realizaremos análises exploratórias de dados, incluindo estatísticas descritivas, gráficos e interpretação de resultados. Aplicaremos os conhecimentos adquiridos em um projeto prático com dados reais de saúde, incluindo análise de vacinação e indicadores de saúde pública.
Prática
OBS: Para apresentar de tabelas e imagens fora do Markdown, vá para o Tools > Global options > R Markdown and unselect “Show output inline for all R Markdown documents”
1. Biblioteca e pacotes
2. Operações básicas
#Operações básicas -----
#Variáveis numéricas
x = 5
x## [1] 5y = 7
y## [1] 7z = y + x
z## [1] 12multi = x * y
multi## [1] 35# Variáveis textuais (characters, string)
a = "Olá"
a## [1] "Olá"b = "Tudo bem?"
b## [1] "Tudo bem?"# Variáveis Lógicas
t = TRUE
t## [1] TRUEf = FALSE
f## [1] FALSE# Comparações lógicas (booleanas)
a == b #Diferente## [1] FALSEx < y # Menor## [1] TRUEx > y # Maior## [1] FALSEx <= 5 # menor ou igual## [1] TRUEt == f #Igual## [1] FALSEt != f #Diferente## [1] TRUESe criarmos outras variáveis com nomes diferentes, mas com os mesmos valores, elas ainda continuarão dando o mesmo resultado
# Se criarmos outras variáveis com nomes diferentes, mas com os mesmos valores, elas ainda continuarão dando o mesmo resultado
tt = TRUE
ff = FALSE
aa = "Olá"
t == tt #Igual## [1] TRUEf == ff #Igual## [1] TRUEaa == a #Igual## [1] TRUEVetores
Os vetores são uma sequência unidimensional que podem ser números, strings, valores lógicos, entre outros. Podemos criar vetores com a função c(), de “concatenar”.
# Vetores
i = c(7, 5, 9, 10) #Numérico
i## [1] 7 5 9 10j = c("Olá", "Caneta", "Qualificacao") #String
j## [1] "Olá" "Caneta" "Qualificacao"h = c(7, "olá", 78) #String
h## [1] "7" "olá" "78"# O que esta função faz? Use o "?" antes da função e rode.
?c()## starting httpd help server ... doneDataframes e tibbles
Dataframes e tibbles são tabelas comuns e consistem de linhas e colunas de diferentes classes, como números, caracteres e fatores.
As tibbles são diferentes dos dataframes somente em sua apresentação no console e facilitam muito o trabalho com tabelas grandes e largas.
Além disso, a criação do dataframe e da tibble são diferentes visualmente. Veja como a tibble é mais semelhante à forma que imputamos dados no excel.
Para criar um dataframe, usamos a função data.frame().
#Dataframes e tibbles -----
#Dataframe
data = data.frame(
nome = c("Gabriela", "Júlia", "Beatriz", "Luiza"),
altura = c(1.59, 1.60, 1.65, 1.73),
idade = c(30, 25, 31, 32)
)E para criar uma tibble, usamos a função tribble().
#Tibble
tibble = tribble(
~nome, ~altura, ~idade,
"Gabriela", 1.59, 30,
"Júlia", 1.60, 25,
"Beatriz", 1.65, 31,
"Luiza", 1.73, 32
)É possível transformar quase todo objeto em uma tabela.
Por exemplo, se pegarmos os vetores criados anteriormente e usarmos a função as.data.frame(), será criada uma coluna com o nome do vetor, seguida por linhas contendo os elementos do vetor.
# Vetores em dataframe
as.data.frame(i) #dataframe com coluna numérica## i
## 1 7
## 2 5
## 3 9
## 4 10as.data.frame(j) #dataframe com coluna textual## j
## 1 Olá
## 2 Caneta
## 3 Qualificacaoas.data.frame(h) #dataframe com coluna textual, mesmo com valores numéricos## h
## 1 7
## 2 olá
## 3 78Há diferentes formas de se visualizar uma tabela.
A diferença de cada objeto está na visualização no console e no documento. Teste estas linhas de código no documento e no console.
#Visualizando o dataframe -----
# Com print()
print(data) #No documento ou console## nome altura idade
## 1 Gabriela 1.59 30
## 2 Júlia 1.60 25
## 3 Beatriz 1.65 31
## 4 Luiza 1.73 32print(tibble)## # A tibble: 4 × 3
## nome altura idade
## <chr> <dbl> <dbl>
## 1 Gabriela 1.59 30
## 2 Júlia 1.6 25
## 3 Beatriz 1.65 31
## 4 Luiza 1.73 32# Com nome do objeto
data## nome altura idade
## 1 Gabriela 1.59 30
## 2 Júlia 1.60 25
## 3 Beatriz 1.65 31
## 4 Luiza 1.73 32tibble ## # A tibble: 4 × 3
## nome altura idade
## <chr> <dbl> <dbl>
## 1 Gabriela 1.59 30
## 2 Júlia 1.6 25
## 3 Beatriz 1.65 31
## 4 Luiza 1.73 32# Com glimpse(). #Descrição mais completa da tabela
glimpse(data) ## Rows: 4
## Columns: 3
## $ nome <chr> "Gabriela", "Júlia", "Beatriz", "Luiza"
## $ altura <dbl> 1.59, 1.60, 1.65, 1.73
## $ idade <dbl> 30, 25, 31, 32glimpse(tibble)## Rows: 4
## Columns: 3
## $ nome <chr> "Gabriela", "Júlia", "Beatriz", "Luiza"
## $ altura <dbl> 1.59, 1.60, 1.65, 1.73
## $ idade <dbl> 30, 25, 31, 32# Com view(). A tabela completa com mais funcionalidades (filtragem manual, pesquisa e ordenamento) abrirá em uma nova janela
view(data)
view(tibble)
# Selecionando o nome do objeto e segurando Ctrl + Click.
data## nome altura idade
## 1 Gabriela 1.59 30
## 2 Júlia 1.60 25
## 3 Beatriz 1.65 31
## 4 Luiza 1.73 32tibble ## # A tibble: 4 × 3
## nome altura idade
## <chr> <dbl> <dbl>
## 1 Gabriela 1.59 30
## 2 Júlia 1.6 25
## 3 Beatriz 1.65 31
## 4 Luiza 1.73 32Estatísticas gerais da tabela
O R possui uma função muito prática de análise estatística descritiva, a summary().
No entanto, existem outros pacotes que realizam essas análises e até geram relatórios em HTML.
Um deles é o skimr, cuja função skim() gera três outputs, um semelhante ao summary, e outras duas tabelas com a quantidade de valores não disponíveis (NA), estatísticas descritivas, e um histograma.
# Estatísticas gerais
summary(tibble)## nome altura idade
## Length:4 Min. :1.590 Min. :25.00
## Class :character 1st Qu.:1.597 1st Qu.:28.75
## Mode :character Median :1.625 Median :30.50
## Mean :1.643 Mean :29.50
## 3rd Qu.:1.670 3rd Qu.:31.25
## Max. :1.730 Max. :32.00summary(data)## nome altura idade
## Length:4 Min. :1.590 Min. :25.00
## Class :character 1st Qu.:1.597 1st Qu.:28.75
## Mode :character Median :1.625 Median :30.50
## Mean :1.643 Mean :29.50
## 3rd Qu.:1.670 3rd Qu.:31.25
## Max. :1.730 Max. :32.00# Usando skim
skim(tibble)| Name | tibble |
| Number of rows | 4 |
| Number of columns | 3 |
| _______________________ | |
| Column type frequency: | |
| character | 1 |
| numeric | 2 |
| ________________________ | |
| Group variables | None |
Variable type: character
| skim_variable | n_missing | complete_rate | min | max | empty | n_unique | whitespace |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| nome | 0 | 1 | 5 | 8 | 0 | 4 | 0 |
Variable type: numeric
| skim_variable | n_missing | complete_rate | mean | sd | p0 | p25 | p50 | p75 | p100 | hist |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| altura | 0 | 1 | 1.64 | 0.06 | 1.59 | 1.60 | 1.62 | 1.67 | 1.73 | ▇▁▃▁▃ |
| idade | 0 | 1 | 29.50 | 3.11 | 25.00 | 28.75 | 30.50 | 31.25 | 32.00 | ▃▁▁▃▇ |
skim(data)| Name | data |
| Number of rows | 4 |
| Number of columns | 3 |
| _______________________ | |
| Column type frequency: | |
| character | 1 |
| numeric | 2 |
| ________________________ | |
| Group variables | None |
Variable type: character
| skim_variable | n_missing | complete_rate | min | max | empty | n_unique | whitespace |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| nome | 0 | 1 | 5 | 8 | 0 | 4 | 0 |
Variable type: numeric
| skim_variable | n_missing | complete_rate | mean | sd | p0 | p25 | p50 | p75 | p100 | hist |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| altura | 0 | 1 | 1.64 | 0.06 | 1.59 | 1.60 | 1.62 | 1.67 | 1.73 | ▇▁▃▁▃ |
| idade | 0 | 1 | 29.50 | 3.11 | 25.00 | 28.75 | 30.50 | 31.25 | 32.00 | ▃▁▁▃▇ |
Pivotando tabelas: Long e Wide
As tabelas tidy possuem dois formatos, um largo (wide) e outro longo (long). Converter uma em outra é conhecido como pivotagem, e conhecer essas funções é importantíssimo para obter, manipular e explorar dados.
Para pivotar, utilizamos pivot_longer() e pivot_wider(). A pivotagem deve ser pensada com base na relação entre variáveis e seus valores.
Por exemplo, se tivermos uma tabela larga com 10 colunas com anos (de 1990 a 2000), podemos reduzi-las em uma só coluna chamada “anos”, que facilitará a manipulação de dados. Isso alongará a tabela.
Mas, se quisermos deixá-la mais fácil de ser interpretada por humanos, podemos pivotá-la em uma tabela larga.
# Trabalhando com dataframes -----
#Transformando outros formatos em dataframe
# Long table
data_long = pivot_longer(data, #Tabela
cols = c(altura, idade), #Colunas para alongar
values_to = "valor", # Estocar valores em uma nova coluna
names_to = "variavel" # Estocar variáveis em uma nova coluna
)
data_long## # A tibble: 8 × 3
## nome variavel valor
## <chr> <chr> <dbl>
## 1 Gabriela altura 1.59
## 2 Gabriela idade 30
## 3 Júlia altura 1.6
## 4 Júlia idade 25
## 5 Beatriz altura 1.65
## 6 Beatriz idade 31
## 7 Luiza altura 1.73
## 8 Luiza idade 32# Wide table
data_wide = pivot_wider(data_long, #Tabela
names_from = variavel, #Dividir níveis de uma coluna em novas colunas
values_from = valor) #Estocar valores relacionados à coluna nome e novas variáveis) Matrizes
As matrizes são estruturas tabelares cujos valores são somente numéricos. Para isso, é necessário converter a coluna de “nomes” (strings) em nomes de linhas (rownames) usando o column_to_rownames(), e então converter a tabela em matriz, com o as.matrix().
A diferença aqui é a apresentação da tabela. Enquanto dataframes e tibbles são facilmente lidas, as matrizes são mais complicadas nesse sentido.
Caso você queira manipular a matriz com as funções do tidyverse, é recomendável reconvertê-la em dataframe/tibble, manipular os dados, e depois converter novamente para matriz.
É importante saber manipular matrizes para computar análises estatísticas, como o Principal Components Analysis, por exemplo.
#Matriz
matrix = as.matrix(data) #Transformar tabela em matriz
matrix #Os valores numéricos são strings## nome altura idade
## [1,] "Gabriela" "1.59" "30"
## [2,] "Júlia" "1.60" "25"
## [3,] "Beatriz" "1.65" "31"
## [4,] "Luiza" "1.73" "32"data_matrix = column_to_rownames(data, "nome") #Converte coluna em rownames
matrix = as.matrix(data_matrix)
matrix #Agora, os valores são numéricos## altura idade
## Gabriela 1.59 30
## Júlia 1.60 25
## Beatriz 1.65 31
## Luiza 1.73 32# Reconverter para dataframe
matrix_dr = as.data.frame(matrix)
matrix_dr # Coluna "nome" continua como rownames e dificulta a manipulação.## altura idade
## Gabriela 1.59 30
## Júlia 1.60 25
## Beatriz 1.65 31
## Luiza 1.73 32matrix_dr = rownames_to_column(matrix_dr, "nome") #Converter rownames em nova coluna
matrix_dr## nome altura idade
## 1 Gabriela 1.59 30
## 2 Júlia 1.60 25
## 3 Beatriz 1.65 31
## 4 Luiza 1.73 32Listas
Listas são estruturas que podem conter um conjunto de elementos de diferentes classes, como vetores, outras listas, dataframes, e matrizes.
Elas são interessantes para organizar os objetos necessários para uma análise, e são muito comuns em análises de RNAseq, por exemplo.
#Criando a lista
lista = list(a, b, f, h, j, multi, t, data, matrix, tibble)
#View(lista) #Visualizando a lista
#Acessando objetos diferentes da lista
lista[[1]] #Primeiro objeto## [1] "Olá"lista[[8]] #Oitavo objeto## nome altura idade
## 1 Gabriela 1.59 30
## 2 Júlia 1.60 25
## 3 Beatriz 1.65 31
## 4 Luiza 1.73 32#Isolando o objeto
df_list = lista[[8]]
df_list## nome altura idade
## 1 Gabriela 1.59 30
## 2 Júlia 1.60 25
## 3 Beatriz 1.65 31
## 4 Luiza 1.73 32Manipulação de tabelas com o R base
O R possui funções e formas nativas de acessar e manipular tabelas. Essas operações, como as descritas abaixo, não são mais a melhor forma de trabalhar, pois são pouco intuitivas. Mas, é importante conhecê-las, pois, são utilizadas em alguns casos.
# Acessando colunas do data frame
data$nome## [1] "Gabriela" "Júlia" "Beatriz" "Luiza"data$idade## [1] 30 25 31 32# Criando nova variável para não sobrescrever a tabela original para os próximos exemplos
data_2 = data
# Adicionando uma nova coluna ao data frame
data_2$peso = c(70,
65,
80,
20)
data_2## nome altura idade peso
## 1 Gabriela 1.59 30 70
## 2 Júlia 1.60 25 65
## 3 Beatriz 1.65 31 80
## 4 Luiza 1.73 32 20# Removendo uma coluna do data frame
data_2 = data_2[ , -4]
# Filtrando linhas do data frame. df[linha, coluna]
data_jovens = data_2[data_2$idade < 30, ]
data_jovens## nome altura idade
## 2 Júlia 1.6 25# Ordenando o data frame por uma coluna
data_ordenados <- data_2[order(data_2$idade), ]
data_ordenados## nome altura idade
## 2 Júlia 1.60 25
## 1 Gabriela 1.59 30
## 3 Beatriz 1.65 31
## 4 Luiza 1.73 323. Tidyverse
O tidyverse é um metapacote, um pacote com diversos pacotes dentro, que facilita muito o trabalho no R. As funções conversam entre si, são padronizadas e, mais importante, são muito intuitivas.
Adicionando linhas e colunas
Para adicionar uma linha com valores, usamos o add_row(), e para adicionar uma coluna, o add_column. Bem intuitivo, né?
Para não alterarmos as tabelas originais, criamos uma nova variável chamada data_2 e tibble_2.
#Adicionar linha
data_2 = add_row(data,
nome = "Rafaela",
idade = 50,
altura = 1.85)
tibble_2 = add_row(tibble,
nome = "Rafaela",
idade = 50,
altura = 1.85)
data_2## nome altura idade
## 1 Gabriela 1.59 30
## 2 Júlia 1.60 25
## 3 Beatriz 1.65 31
## 4 Luiza 1.73 32
## 5 Rafaela 1.85 50tibble_2## # A tibble: 5 × 3
## nome altura idade
## <chr> <dbl> <dbl>
## 1 Gabriela 1.59 30
## 2 Júlia 1.6 25
## 3 Beatriz 1.65 31
## 4 Luiza 1.73 32
## 5 Rafaela 1.85 50#Adicionar coluna
data_2 = add_column(data_2,
peso = c(50,
80,
40,
100,
70))
tibble_2 = add_column(tibble_2,
peso = c(50,
80,
40,
100,
70))
data_2## nome altura idade peso
## 1 Gabriela 1.59 30 50
## 2 Júlia 1.60 25 80
## 3 Beatriz 1.65 31 40
## 4 Luiza 1.73 32 100
## 5 Rafaela 1.85 50 70tibble_2## # A tibble: 5 × 4
## nome altura idade peso
## <chr> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 Gabriela 1.59 30 50
## 2 Júlia 1.6 25 80
## 3 Beatriz 1.65 31 40
## 4 Luiza 1.73 32 100
## 5 Rafaela 1.85 50 70filter(): Filtrando linhas e usando o pipe
Sempre que estivermos manipulando linhas, utilizamos o verbo “filtrar”. No tidyverse, mais especificamente no pacote dplyr, usamos a função filter() e estabelecemos argumentos lógicos para a filtragem.
# Filtrando linhas ----
idade = filter(data, idade >= 30)
idade_nome = filter(idade, nome == "Júlia")Mas, e se eu quiser filtrar usando mais operações?
Temos duas formas de fazer isso.
A primeira é usando “OU” e %in% c().
# Filtrando mais de um valor usando | (OU) e "%in% c()"
data %>% #Tenho este objeto
filter(nome == "Júlia" | # E então vou filtrar indivíduos que tenham o nome "Júlia" OU
nome == "Gabriela") #"Gabriela"## nome altura idade
## 1 Gabriela 1.59 30
## 2 Júlia 1.60 25data %>%
filter(nome %in% c( # Filtrando os valores "Júlia" OU "Gabriela" dentro (%in%) da coluna "nome"
"Júlia",
"Gabriela")) ## nome altura idade
## 1 Gabriela 1.59 30
## 2 Júlia 1.60 25E a segunda é usando o pipe (%>%), que permite “costurar” operações e resultados. Dessa forma, não precisamos criar uma variável/objeto sempre que uma função for aplicada. Usaremos muito o pipe nos próximos códigos.
Abaixo, pegamos uma tabela, filtramos por idade e, então, filtramos somente linhas que não contêm um valor.
# Usando o pipe "%>%" (lê-se "e então")
data %>% # Tenho este objeto
filter(idade >= 30) %>% # E então vou filtrar os indivíduos com menos de 30 anos
filter(nome != "Júlia") # E então vou filtrar os indivíduos que não incluam a "Júlia"## nome altura idade
## 1 Gabriela 1.59 30
## 2 Beatriz 1.65 31
## 3 Luiza 1.73 32select(): Selecionando colunas
Da mesma forma que trabalhamos com linhas usando filter(), ao trabalhar com colunas, usamos o select().
A função select é muito versátil, e além de selecionar colunas que você quer trabalhar, podemos reordená-las e renomeá-las.
Mas, cuidado, pois ao renomeá-las, se esquecermos do “everything()”, ficamos somente com a coluna renomeada.
Por isso, temos a função rename(), que evita que isso aconteça.
# Selecionando colunas ----
# Selecionar colunas específicas
data_2 %>%
select(nome, altura) ## nome altura
## 1 Gabriela 1.59
## 2 Júlia 1.60
## 3 Beatriz 1.65
## 4 Luiza 1.73
## 5 Rafaela 1.85# Selecionar da coluna nome (1) à coluna peso (3)
data_2 %>%
select(nome:peso) ## nome altura idade peso
## 1 Gabriela 1.59 30 50
## 2 Júlia 1.60 25 80
## 3 Beatriz 1.65 31 40
## 4 Luiza 1.73 32 100
## 5 Rafaela 1.85 50 70#Retirando coluna
data_2 %>%
select(-idade) ## nome altura peso
## 1 Gabriela 1.59 50
## 2 Júlia 1.60 80
## 3 Beatriz 1.65 40
## 4 Luiza 1.73 100
## 5 Rafaela 1.85 70data_2 %>%
select(!idade)## nome altura peso
## 1 Gabriela 1.59 50
## 2 Júlia 1.60 80
## 3 Beatriz 1.65 40
## 4 Luiza 1.73 100
## 5 Rafaela 1.85 70#Reordenando coluna
data_2 %>%
select(idade, everything())## idade nome altura peso
## 1 30 Gabriela 1.59 50
## 2 25 Júlia 1.60 80
## 3 31 Beatriz 1.65 40
## 4 32 Luiza 1.73 100
## 5 50 Rafaela 1.85 70#Renomeando coluna
data_2 %>%
select(age = idade, everything())## age nome altura peso
## 1 30 Gabriela 1.59 50
## 2 25 Júlia 1.60 80
## 3 31 Beatriz 1.65 40
## 4 32 Luiza 1.73 100
## 5 50 Rafaela 1.85 70#Renomeando coluna com rename
data_2 %>%
rename(age = idade) #Retirando coluna## nome altura age peso
## 1 Gabriela 1.59 30 50
## 2 Júlia 1.60 25 80
## 3 Beatriz 1.65 31 40
## 4 Luiza 1.73 32 100
## 5 Rafaela 1.85 50 70mutate(): Criando e realizando operações com novas variáveis
A função mutate() permite criar ou modificar colunas e imputar valores usando funções que se aplicarão a todas as linhas daquela coluna.
# Criando novas variáveis
data_2 = data_2 %>%
mutate(imc = peso / (altura^2)) #Para cada linha da tabela, pegaremos o valor do peso e dividiremos pela altura ao quadrado.
data_2 %>%
mutate(sexo = "feminino") #Como todas as linhas contêm nomes femininos, criaremos a coluna sexo com o valor "feminino"## nome altura idade peso imc sexo
## 1 Gabriela 1.59 30 50 19.77770 feminino
## 2 Júlia 1.60 25 80 31.25000 feminino
## 3 Beatriz 1.65 31 40 14.69238 feminino
## 4 Luiza 1.73 32 100 33.41241 feminino
## 5 Rafaela 1.85 50 70 20.45289 femininosummarize(): resumindo estatísticas
A função summarize (ou summarise) aplica a mesma lógica, mas a tabela gerada é muito menor, e se aplica à variável de interesse na tabela. Por exemplo, se quisermos obter a média (mean()), e a soma (sum()) das linhas de uma coluna, a summarize é capaz de fazer isso.
# Resumindo dados
data_2 %>%
summarize(Media_idade = mean(idade))## Media_idade
## 1 33.6data_2 %>%
summarize(Soma_idade = sum(idade))## Soma_idade
## 1 168arrange(): Ordenando dados
# Ordenando dados de forma crescente
data_2 %>%
arrange(idade)## nome altura idade peso imc
## 1 Júlia 1.60 25 80 31.25000
## 2 Gabriela 1.59 30 50 19.77770
## 3 Beatriz 1.65 31 40 14.69238
## 4 Luiza 1.73 32 100 33.41241
## 5 Rafaela 1.85 50 70 20.45289# Ordenando de forma decrescente
#Método 1
data_2 %>%
arrange(desc(idade))## nome altura idade peso imc
## 1 Rafaela 1.85 50 70 20.45289
## 2 Luiza 1.73 32 100 33.41241
## 3 Beatriz 1.65 31 40 14.69238
## 4 Gabriela 1.59 30 50 19.77770
## 5 Júlia 1.60 25 80 31.25000#Método 2
data_2 %>%
arrange(-idade)## nome altura idade peso imc
## 1 Rafaela 1.85 50 70 20.45289
## 2 Luiza 1.73 32 100 33.41241
## 3 Beatriz 1.65 31 40 14.69238
## 4 Gabriela 1.59 30 50 19.77770
## 5 Júlia 1.60 25 80 31.25000Usando o pipe para fazer múltiplas operações de uma vez
Usando o pipe, podemos escrever e ler códigos em uma sequência lógica fácil.
Por exemplo, abaixo:
pegamos a tabela data_2, ordenamos a altura na ordem crescente,
filtramos somente as pessoas com idade acima de 30 e peso acima de 50 e retiramos os nomes.
Depois, arredondamos os valores do IMC para uma casa decimal (usando round()) e criamos uma nova variável chamada peso versus idade.
Por fim, resumimos os dados usando a média do peso e a média do imc.
# Múltiplas operações em uma caixa
data_2 %>%
arrange(altura) %>%
filter(idade >= 30,
peso >= 50) %>%
select(-nome) %>%
mutate(imc = round(imc, 1),
peso_x_idade = peso * idade) %>%
summarise(mean_peso = mean(peso) %>% round(1),
mean_imc = mean(imc) %>% round(1))## mean_peso mean_imc
## 1 73.3 24.64. Trabalhando com dados reais
Importando e padronizando tabela
#Pelo readr
cobertura_vacinal_unicef <- read_csv("cobertura_vacinal_unicef.csv") ## Rows: 103066 Columns: 6
## ── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
## Delimiter: ","
## chr (4): country, unicef_region, iso3, vaccine
## dbl (2): year, cov
##
## ℹ Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
## ℹ Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.#Manual: File > Import Dataset > From text (readr)
cobertura_vacinal_unicef## # A tibble: 103,066 × 6
## country year cov unicef_region iso3 vaccine
## <chr> <dbl> <dbl> <chr> <chr> <chr>
## 1 Afghanistan 2022 88 ROSA AFG BCG
## 2 Afghanistan 2021 84 ROSA AFG BCG
## 3 Afghanistan 2020 87 ROSA AFG BCG
## 4 Afghanistan 2019 86 ROSA AFG BCG
## 5 Afghanistan 2018 89 ROSA AFG BCG
## 6 Afghanistan 2017 84 ROSA AFG BCG
## 7 Afghanistan 2016 78 ROSA AFG BCG
## 8 Afghanistan 2015 76 ROSA AFG BCG
## 9 Afghanistan 2014 74 ROSA AFG BCG
## 10 Afghanistan 2013 72 ROSA AFG BCG
## # ℹ 103,056 more rowsdata_long = cobertura_vacinal_unicef Explorando dados
Visualizando tabelas
# Explorando dados -----
# Tabela completa
view(data_long)
# Descrição geral
glimpse(data_long)## Rows: 103,066
## Columns: 6
## $ country <chr> "Afghanistan", "Afghanistan", "Afghanistan", "Afghanista…
## $ year <dbl> 2022, 2021, 2020, 2019, 2018, 2017, 2016, 2015, 2014, 20…
## $ cov <dbl> 88, 84, 87, 86, 89, 84, 78, 76, 74, 72, 78, 71, 68, 64, …
## $ unicef_region <chr> "ROSA", "ROSA", "ROSA", "ROSA", "ROSA", "ROSA", "ROSA", …
## $ iso3 <chr> "AFG", "AFG", "AFG", "AFG", "AFG", "AFG", "AFG", "AFG", …
## $ vaccine <chr> "BCG", "BCG", "BCG", "BCG", "BCG", "BCG", "BCG", "BCG", …# Primeiras 10 linhas
head(data_long, 10)## # A tibble: 10 × 6
## country year cov unicef_region iso3 vaccine
## <chr> <dbl> <dbl> <chr> <chr> <chr>
## 1 Afghanistan 2022 88 ROSA AFG BCG
## 2 Afghanistan 2021 84 ROSA AFG BCG
## 3 Afghanistan 2020 87 ROSA AFG BCG
## 4 Afghanistan 2019 86 ROSA AFG BCG
## 5 Afghanistan 2018 89 ROSA AFG BCG
## 6 Afghanistan 2017 84 ROSA AFG BCG
## 7 Afghanistan 2016 78 ROSA AFG BCG
## 8 Afghanistan 2015 76 ROSA AFG BCG
## 9 Afghanistan 2014 74 ROSA AFG BCG
## 10 Afghanistan 2013 72 ROSA AFG BCG# Últimas 10 linhas
tail(data_long, 10)## # A tibble: 10 × 6
## country year cov unicef_region iso3 vaccine
## <chr> <dbl> <dbl> <chr> <chr> <chr>
## 1 WCAR 2022 28 WCAR <NA> HEPBB
## 2 WCAR 2022 69 WCAR <NA> HIB3
## 3 WCAR 2022 70 WCAR <NA> IPV1
## 4 WCAR 2022 64 WCAR <NA> MCV1
## 5 WCAR 2022 32 WCAR <NA> MCV2
## 6 WCAR 2022 64 WCAR <NA> PCV3
## 7 WCAR 2022 68 WCAR <NA> POL3
## 8 WCAR 2022 20 WCAR <NA> RCV1
## 9 WCAR 2022 44 WCAR <NA> ROTAC
## 10 WCAR 2022 62 WCAR <NA> YFV#Summary statistics
summary(data_long)## country year cov unicef_region
## Length:103066 Min. :1980 Min. : 0.00 Length:103066
## Class :character 1st Qu.:1990 1st Qu.:75.00 Class :character
## Mode :character Median :2001 Median :90.00 Mode :character
## Mean :2001 Mean :81.46
## 3rd Qu.:2012 3rd Qu.:97.00
## Max. :2022 Max. :99.00
## NA's :39349
## iso3 vaccine
## Length:103066 Length:103066
## Class :character Class :character
## Mode :character Mode :character
##
##
##
## #Níveis de colunas
unique(data_long$unicef_region)## [1] "ROSA" "ECAR" "MENA" "ESAR"
## [5] "LACR" "Non-programme" "WCAR" "EAPR"
## [9] "Global"unique(data_long$country)## [1] "Afghanistan"
## [2] "Albania"
## [3] "Algeria"
## [4] "Angola"
## [5] "Argentina"
## [6] "Armenia"
## [7] "Austria"
## [8] "Azerbaijan"
## [9] "Bangladesh"
## [10] "Belarus"
## [11] "Belize"
## [12] "Benin"
## [13] "Bhutan"
## [14] "Bolivia (Plurinational State of)"
## [15] "Bosnia and Herzegovina"
## [16] "Botswana"
## [17] "Brazil"
## [18] "Brunei Darussalam"
## [19] "Bulgaria"
## [20] "Burkina Faso"
## [21] "Burundi"
## [22] "Cabo Verde"
## [23] "Cambodia"
## [24] "Cameroon"
## [25] "Central African Republic"
## [26] "Chad"
## [27] "Chile"
## [28] "China"
## [29] "Colombia"
## [30] "Comoros"
## [31] "Congo"
## [32] "Cook Islands"
## [33] "Costa Rica"
## [34] "Cote d'Ivoire"
## [35] "Croatia"
## [36] "Cuba"
## [37] "Czechia"
## [38] "Democratic People's Republic of Korea"
## [39] "Democratic Republic of the Congo"
## [40] "Djibouti"
## [41] "Dominica"
## [42] "Dominican Republic"
## [43] "Ecuador"
## [44] "Egypt"
## [45] "El Salvador"
## [46] "Equatorial Guinea"
## [47] "Eritrea"
## [48] "Estonia"
## [49] "Eswatini"
## [50] "Ethiopia"
## [51] "Fiji"
## [52] "Finland"
## [53] "France"
## [54] "Gabon"
## [55] "Gambia"
## [56] "Georgia"
## [57] "Ghana"
## [58] "Greece"
## [59] "Guatemala"
## [60] "Guinea"
## [61] "Guinea-Bissau"
## [62] "Guyana"
## [63] "Haiti"
## [64] "Honduras"
## [65] "Hungary"
## [66] "India"
## [67] "Indonesia"
## [68] "Iran (Islamic Republic of)"
## [69] "Iraq"
## [70] "Ireland"
## [71] "Israel"
## [72] "Jamaica"
## [73] "Japan"
## [74] "Jordan"
## [75] "Kazakhstan"
## [76] "Kenya"
## [77] "Kiribati"
## [78] "Kuwait"
## [79] "Kyrgyzstan"
## [80] "Lao People's Democratic Republic"
## [81] "Latvia"
## [82] "Lesotho"
## [83] "Liberia"
## [84] "Libya"
## [85] "Lithuania"
## [86] "Madagascar"
## [87] "Malawi"
## [88] "Malaysia"
## [89] "Maldives"
## [90] "Mali"
## [91] "Malta"
## [92] "Marshall Islands"
## [93] "Mauritania"
## [94] "Mauritius"
## [95] "Mexico"
## [96] "Micronesia (Federated States of)"
## [97] "Monaco"
## [98] "Mongolia"
## [99] "Montenegro"
## [100] "Morocco"
## [101] "Mozambique"
## [102] "Myanmar"
## [103] "Namibia"
## [104] "Nauru"
## [105] "Nepal"
## [106] "Nicaragua"
## [107] "Niger"
## [108] "Nigeria"
## [109] "Niue"
## [110] "North Macedonia"
## [111] "Oman"
## [112] "Pakistan"
## [113] "Panama"
## [114] "Papua New Guinea"
## [115] "Paraguay"
## [116] "Peru"
## [117] "Philippines"
## [118] "Poland"
## [119] "Portugal"
## [120] "Qatar"
## [121] "Republic of Korea"
## [122] "Republic of Moldova"
## [123] "Romania"
## [124] "Russian Federation"
## [125] "Rwanda"
## [126] "Saint Kitts and Nevis"
## [127] "Saint Lucia"
## [128] "Saint Vincent and the Grenadines"
## [129] "Samoa"
## [130] "Sao Tome and Principe"
## [131] "Saudi Arabia"
## [132] "Senegal"
## [133] "Serbia"
## [134] "Seychelles"
## [135] "Sierra Leone"
## [136] "Singapore"
## [137] "Slovakia"
## [138] "Slovenia"
## [139] "Solomon Islands"
## [140] "Somalia"
## [141] "South Africa"
## [142] "South Sudan"
## [143] "Sri Lanka"
## [144] "State of Palestine"
## [145] "Sudan"
## [146] "Sweden"
## [147] "Syrian Arab Republic"
## [148] "Tajikistan"
## [149] "Thailand"
## [150] "Timor-Leste"
## [151] "Togo"
## [152] "Tonga"
## [153] "Tunisia"
## [154] "Turkiye"
## [155] "Turkmenistan"
## [156] "Tuvalu"
## [157] "Uganda"
## [158] "Ukraine"
## [159] "United Arab Emirates"
## [160] "United Republic of Tanzania"
## [161] "Uruguay"
## [162] "Uzbekistan"
## [163] "Vanuatu"
## [164] "Venezuela (Bolivarian Republic of)"
## [165] "Viet Nam"
## [166] "Yemen"
## [167] "Zambia"
## [168] "Zimbabwe"
## [169] "Andorra"
## [170] "Antigua and Barbuda"
## [171] "Australia"
## [172] "Bahamas"
## [173] "Bahrain"
## [174] "Barbados"
## [175] "Belgium"
## [176] "Canada"
## [177] "Cyprus"
## [178] "Denmark"
## [179] "Germany"
## [180] "Grenada"
## [181] "Iceland"
## [182] "Italy"
## [183] "Lebanon"
## [184] "Luxembourg"
## [185] "Netherlands (Kingdom of the)"
## [186] "New Zealand"
## [187] "Norway"
## [188] "Palau"
## [189] "San Marino"
## [190] "Spain"
## [191] "Suriname"
## [192] "Switzerland"
## [193] "Trinidad and Tobago"
## [194] "United Kingdom"
## [195] "United States"
## [196] "Global"
## [197] "EAPR"
## [198] "ECAR"
## [199] "ESAR"
## [200] "LACR"
## [201] "MENA"
## [202] "Non-programme"
## [203] "ROSA"
## [204] "WCAR"unique(data_long$vaccine)## [1] "BCG" "DTP1" "DTP3" "HEPB3" "HEPBB" "HIB3" "IPV1" "MCV1" "MCV2"
## [10] "PCV3" "POL3" "RCV1" "ROTAC" "YFV"#Contar linhas por coluna
data_long %>% count(country) ## # A tibble: 204 × 2
## country n
## <chr> <int>
## 1 Afghanistan 516
## 2 Albania 559
## 3 Algeria 516
## 4 Andorra 473
## 5 Angola 559
## 6 Antigua and Barbuda 430
## 7 Argentina 602
## 8 Armenia 559
## 9 Australia 473
## 10 Austria 473
## # ℹ 194 more rowsdata_long %>% count(vaccine) ## # A tibble: 14 × 2
## vaccine n
## <chr> <int>
## 1 BCG 7611
## 2 DTP1 8772
## 3 DTP3 8772
## 4 HEPB3 8555
## 5 HEPBB 4808
## 6 HIB3 8639
## 7 IPV1 8457
## 8 MCV1 8772
## 9 MCV2 8248
## 10 PCV3 6800
## 11 POL3 8772
## 12 RCV1 7869
## 13 ROTAC 5270
## 14 YFV 1721data_long %>% count(unicef_region) ## # A tibble: 9 × 2
## unicef_region n
## <chr> <int>
## 1 EAPR 15551
## 2 ECAR 11337
## 3 ESAR 12008
## 4 Global 441
## 5 LACR 17727
## 6 MENA 10761
## 7 Non-programme 17916
## 8 ROSA 4371
## 9 WCAR 12954#Tabela de frequências
table(data_long$country)##
## Afghanistan Albania
## 516 559
## Algeria Andorra
## 516 473
## Angola Antigua and Barbuda
## 559 430
## Argentina Armenia
## 602 559
## Australia Austria
## 473 473
## Azerbaijan Bahamas
## 516 473
## Bahrain Bangladesh
## 516 473
## Barbados Belarus
## 430 473
## Belgium Belize
## 473 473
## Benin Bhutan
## 559 516
## Bolivia (Plurinational State of) Bosnia and Herzegovina
## 559 430
## Botswana Brazil
## 559 602
## Brunei Darussalam Bulgaria
## 473 559
## Burkina Faso Burundi
## 602 516
## Cabo Verde Cambodia
## 473 516
## Cameroon Canada
## 559 473
## Central African Republic Chad
## 430 430
## Chile China
## 516 430
## Colombia Comoros
## 602 430
## Congo Cook Islands
## 559 473
## Costa Rica Cote d'Ivoire
## 559 602
## Croatia Cuba
## 516 473
## Cyprus Czechia
## 430 430
## Democratic People's Republic of Korea Democratic Republic of the Congo
## 430 473
## Denmark Djibouti
## 387 516
## Dominica Dominican Republic
## 473 559
## EAPR ECAR
## 415 415
## Ecuador Egypt
## 602 473
## El Salvador Equatorial Guinea
## 559 430
## Eritrea ESAR
## 516 441
## Estonia Eswatini
## 473 516
## Ethiopia Fiji
## 473 559
## Finland France
## 473 473
## Gabon Gambia
## 387 602
## Georgia Germany
## 559 473
## Ghana Global
## 559 441
## Greece Grenada
## 516 430
## Guatemala Guinea
## 559 430
## Guinea-Bissau Guyana
## 516 602
## Haiti Honduras
## 516 559
## Hungary Iceland
## 430 387
## India Indonesia
## 559 516
## Iran (Islamic Republic of) Iraq
## 473 559
## Ireland Israel
## 473 559
## Italy Jamaica
## 473 430
## Japan Jordan
## 516 473
## Kazakhstan Kenya
## 516 559
## Kiribati Kuwait
## 559 559
## Kyrgyzstan LACR
## 559 441
## Lao People's Democratic Republic Latvia
## 516 559
## Lebanon Lesotho
## 473 516
## Liberia Libya
## 516 516
## Lithuania Luxembourg
## 559 473
## Madagascar Malawi
## 473 516
## Malaysia Maldives
## 516 473
## Mali Malta
## 516 473
## Marshall Islands Mauritania
## 559 473
## Mauritius MENA
## 516 441
## Mexico Micronesia (Federated States of)
## 559 559
## Monaco Mongolia
## 430 516
## Montenegro Morocco
## 430 559
## Mozambique Myanmar
## 516 559
## Namibia Nauru
## 559 559
## Nepal Netherlands (Kingdom of the)
## 516 430
## New Zealand Nicaragua
## 473 516
## Niger Nigeria
## 516 559
## Niue Non-programme
## 559 415
## North Macedonia Norway
## 559 473
## Oman Pakistan
## 516 473
## Palau Panama
## 516 602
## Papua New Guinea Paraguay
## 516 559
## Peru Philippines
## 602 559
## Poland Portugal
## 516 516
## Qatar Republic of Korea
## 559 516
## Republic of Moldova Romania
## 559 516
## ROSA Russian Federation
## 415 473
## Rwanda Saint Kitts and Nevis
## 516 473
## Saint Lucia Saint Vincent and the Grenadines
## 473 473
## Samoa San Marino
## 559 430
## Sao Tome and Principe Saudi Arabia
## 602 559
## Senegal Serbia
## 602 516
## Seychelles Sierra Leone
## 516 559
## Singapore Slovakia
## 516 473
## Slovenia Solomon Islands
## 473 559
## Somalia South Africa
## 387 473
## South Sudan Spain
## 344 430
## Sri Lanka State of Palestine
## 430 559
## Sudan Suriname
## 473 473
## Sweden Switzerland
## 516 430
## Syrian Arab Republic Tajikistan
## 430 516
## Thailand Timor-Leste
## 516 516
## Togo Tonga
## 559 516
## Trinidad and Tobago Tunisia
## 473 516
## Turkiye Turkmenistan
## 516 559
## Tuvalu Uganda
## 559 559
## Ukraine United Arab Emirates
## 473 559
## United Kingdom United Republic of Tanzania
## 473 516
## United States Uruguay
## 516 473
## Uzbekistan Vanuatu
## 559 516
## Venezuela (Bolivarian Republic of) Viet Nam
## 602 473
## WCAR Yemen
## 441 516
## Zambia Zimbabwe
## 516 516tabyl(data_long, country)## country n percent
## Afghanistan 516 0.005006501
## Albania 559 0.005423709
## Algeria 516 0.005006501
## Andorra 473 0.004589292
## Angola 559 0.005423709
## Antigua and Barbuda 430 0.004172084
## Argentina 602 0.005840917
## Armenia 559 0.005423709
## Australia 473 0.004589292
## Austria 473 0.004589292
## Azerbaijan 516 0.005006501
## Bahamas 473 0.004589292
## Bahrain 516 0.005006501
## Bangladesh 473 0.004589292
## Barbados 430 0.004172084
## Belarus 473 0.004589292
## Belgium 473 0.004589292
## Belize 473 0.004589292
## Benin 559 0.005423709
## Bhutan 516 0.005006501
## Bolivia (Plurinational State of) 559 0.005423709
## Bosnia and Herzegovina 430 0.004172084
## Botswana 559 0.005423709
## Brazil 602 0.005840917
## Brunei Darussalam 473 0.004589292
## Bulgaria 559 0.005423709
## Burkina Faso 602 0.005840917
## Burundi 516 0.005006501
## Cabo Verde 473 0.004589292
## Cambodia 516 0.005006501
## Cameroon 559 0.005423709
## Canada 473 0.004589292
## Central African Republic 430 0.004172084
## Chad 430 0.004172084
## Chile 516 0.005006501
## China 430 0.004172084
## Colombia 602 0.005840917
## Comoros 430 0.004172084
## Congo 559 0.005423709
## Cook Islands 473 0.004589292
## Costa Rica 559 0.005423709
## Cote d'Ivoire 602 0.005840917
## Croatia 516 0.005006501
## Cuba 473 0.004589292
## Cyprus 430 0.004172084
## Czechia 430 0.004172084
## Democratic People's Republic of Korea 430 0.004172084
## Democratic Republic of the Congo 473 0.004589292
## Denmark 387 0.003754876
## Djibouti 516 0.005006501
## Dominica 473 0.004589292
## Dominican Republic 559 0.005423709
## EAPR 415 0.004026546
## ECAR 415 0.004026546
## ESAR 441 0.004278812
## Ecuador 602 0.005840917
## Egypt 473 0.004589292
## El Salvador 559 0.005423709
## Equatorial Guinea 430 0.004172084
## Eritrea 516 0.005006501
## Estonia 473 0.004589292
## Eswatini 516 0.005006501
## Ethiopia 473 0.004589292
## Fiji 559 0.005423709
## Finland 473 0.004589292
## France 473 0.004589292
## Gabon 387 0.003754876
## Gambia 602 0.005840917
## Georgia 559 0.005423709
## Germany 473 0.004589292
## Ghana 559 0.005423709
## Global 441 0.004278812
## Greece 516 0.005006501
## Grenada 430 0.004172084
## Guatemala 559 0.005423709
## Guinea 430 0.004172084
## Guinea-Bissau 516 0.005006501
## Guyana 602 0.005840917
## Haiti 516 0.005006501
## Honduras 559 0.005423709
## Hungary 430 0.004172084
## Iceland 387 0.003754876
## India 559 0.005423709
## Indonesia 516 0.005006501
## Iran (Islamic Republic of) 473 0.004589292
## Iraq 559 0.005423709
## Ireland 473 0.004589292
## Israel 559 0.005423709
## Italy 473 0.004589292
## Jamaica 430 0.004172084
## Japan 516 0.005006501
## Jordan 473 0.004589292
## Kazakhstan 516 0.005006501
## Kenya 559 0.005423709
## Kiribati 559 0.005423709
## Kuwait 559 0.005423709
## Kyrgyzstan 559 0.005423709
## LACR 441 0.004278812
## Lao People's Democratic Republic 516 0.005006501
## Latvia 559 0.005423709
## Lebanon 473 0.004589292
## Lesotho 516 0.005006501
## Liberia 516 0.005006501
## Libya 516 0.005006501
## Lithuania 559 0.005423709
## Luxembourg 473 0.004589292
## MENA 441 0.004278812
## Madagascar 473 0.004589292
## Malawi 516 0.005006501
## Malaysia 516 0.005006501
## Maldives 473 0.004589292
## Mali 516 0.005006501
## Malta 473 0.004589292
## Marshall Islands 559 0.005423709
## Mauritania 473 0.004589292
## Mauritius 516 0.005006501
## Mexico 559 0.005423709
## Micronesia (Federated States of) 559 0.005423709
## Monaco 430 0.004172084
## Mongolia 516 0.005006501
## Montenegro 430 0.004172084
## Morocco 559 0.005423709
## Mozambique 516 0.005006501
## Myanmar 559 0.005423709
## Namibia 559 0.005423709
## Nauru 559 0.005423709
## Nepal 516 0.005006501
## Netherlands (Kingdom of the) 430 0.004172084
## New Zealand 473 0.004589292
## Nicaragua 516 0.005006501
## Niger 516 0.005006501
## Nigeria 559 0.005423709
## Niue 559 0.005423709
## Non-programme 415 0.004026546
## North Macedonia 559 0.005423709
## Norway 473 0.004589292
## Oman 516 0.005006501
## Pakistan 473 0.004589292
## Palau 516 0.005006501
## Panama 602 0.005840917
## Papua New Guinea 516 0.005006501
## Paraguay 559 0.005423709
## Peru 602 0.005840917
## Philippines 559 0.005423709
## Poland 516 0.005006501
## Portugal 516 0.005006501
## Qatar 559 0.005423709
## ROSA 415 0.004026546
## Republic of Korea 516 0.005006501
## Republic of Moldova 559 0.005423709
## Romania 516 0.005006501
## Russian Federation 473 0.004589292
## Rwanda 516 0.005006501
## Saint Kitts and Nevis 473 0.004589292
## Saint Lucia 473 0.004589292
## Saint Vincent and the Grenadines 473 0.004589292
## Samoa 559 0.005423709
## San Marino 430 0.004172084
## Sao Tome and Principe 602 0.005840917
## Saudi Arabia 559 0.005423709
## Senegal 602 0.005840917
## Serbia 516 0.005006501
## Seychelles 516 0.005006501
## Sierra Leone 559 0.005423709
## Singapore 516 0.005006501
## Slovakia 473 0.004589292
## Slovenia 473 0.004589292
## Solomon Islands 559 0.005423709
## Somalia 387 0.003754876
## South Africa 473 0.004589292
## South Sudan 344 0.003337667
## Spain 430 0.004172084
## Sri Lanka 430 0.004172084
## State of Palestine 559 0.005423709
## Sudan 473 0.004589292
## Suriname 473 0.004589292
## Sweden 516 0.005006501
## Switzerland 430 0.004172084
## Syrian Arab Republic 430 0.004172084
## Tajikistan 516 0.005006501
## Thailand 516 0.005006501
## Timor-Leste 516 0.005006501
## Togo 559 0.005423709
## Tonga 516 0.005006501
## Trinidad and Tobago 473 0.004589292
## Tunisia 516 0.005006501
## Turkiye 516 0.005006501
## Turkmenistan 559 0.005423709
## Tuvalu 559 0.005423709
## Uganda 559 0.005423709
## Ukraine 473 0.004589292
## United Arab Emirates 559 0.005423709
## United Kingdom 473 0.004589292
## United Republic of Tanzania 516 0.005006501
## United States 516 0.005006501
## Uruguay 473 0.004589292
## Uzbekistan 559 0.005423709
## Vanuatu 516 0.005006501
## Venezuela (Bolivarian Republic of) 602 0.005840917
## Viet Nam 473 0.004589292
## WCAR 441 0.004278812
## Yemen 516 0.005006501
## Zambia 516 0.005006501
## Zimbabwe 516 0.005006501Dados faltantes
# Dados faltantes ----
skim(data_long) # Por que são faltantes? Precisamos deles?| Name | data_long |
| Number of rows | 103066 |
| Number of columns | 6 |
| _______________________ | |
| Column type frequency: | |
| character | 4 |
| numeric | 2 |
| ________________________ | |
| Group variables | None |
Variable type: character
| skim_variable | n_missing | complete_rate | min | max | empty | n_unique | whitespace |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| country | 0 | 1.00 | 4 | 37 | 0 | 204 | 0 |
| unicef_region | 0 | 1.00 | 4 | 13 | 0 | 9 | 0 |
| iso3 | 3865 | 0.96 | 3 | 3 | 0 | 195 | 0 |
| vaccine | 0 | 1.00 | 3 | 5 | 0 | 14 | 0 |
Variable type: numeric
| skim_variable | n_missing | complete_rate | mean | sd | p0 | p25 | p50 | p75 | p100 | hist |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| year | 0 | 1.00 | 2001.12 | 12.41 | 1980 | 1990 | 2001 | 2012 | 2022 | ▇▇▇▇▇ |
| cov | 39349 | 0.62 | 81.46 | 22.10 | 0 | 75 | 90 | 97 | 99 | ▁▁▁▂▇ |
# Como são essas linhas?
data_long %>%
filter(!complete.cases(.)) %>%
view()Padronizando tabela
Para trabalharmos de forma fácil com uma tabela, precisamos padronizá-la.
Isso significa que trocaremos e reordenaremos os nomes das colunas para fazerem mais sentido, completaremos os valores NA quando for possível (e fizer sentido), e explicitaremos algumas coisas, como o nome das doenças contra as quais as vacinas protegem, e daremos o nome completo de cada região, pois somente temos os códigos delas.
No caso dos valores NA, sabemos que certas vacinas não estavam disponíveis para todos os países ao mesmo tempo. Por isso, deixaremos como NA e não trocaremos por 0. Valores faltantes são diferentes de 0, por mais que em muitos casos possam ser trocados.
Dessa forma, utilizaremos o if_else(). Nele, estabelecemos que, se a coluna name for igual à region, então o type será “region”, caso contrário, será “country”. Completaremos o mesmo com a coluna de abreviação
Além disso, na tabela original, temos dados para todos os países e continentes. Ou seja, temos uma linha chamada “Brasil” e outra chamada “Latin America”, por exemplo. Sabemos que o último não é um país, então criaremos uma coluna chamada type usando o if_else() para diferenciar quando quisermos trabalhar com cada tipo.
Para dar os nomes completos das regiões e criar uma coluna das doenças relacionadas às vacinas, usamos o case_when(), que é um if_else() que aceita mais relações.
Assim, quando algo for igual a algo, chame ele de algo, se algo 2 for igual a algo 2, chame ele de algo 2, … e se isso tudo for mentira, então deixe como está.
# Padronizando a tabela ----
data_long_standardized = data_long %>%
select(name = country,
country_abrev = iso3,
year,
vaccine,
coverage = cov,
region = unicef_region) %>%
mutate(
# Anotando dados
year = as.integer(year), #Aqui, converteremos year em número inteiro, para evitar que seja lido com decimais.
type = if_else(name == region, # Se o nome for igual à região,
"region", # então ele é uma região,
"country"), # caso contrário, é um país.
country_abrev = if_else(name == region, # Se o nome for igual à região,
name, # então ele é uma região,
country_abrev), # caso contrário, é um país.
region = if_else(is.na(region),
name,
region),
# Vacinas por doenças
diseases = case_when(vaccine == "BCG" ~ "Tuberculosis",
vaccine == "DTP1" ~ "Difteria, Tetanus, Pertussis",
vaccine == "DT3" ~ "Difteria, Tetanus, Pertussis",
vaccine == "HEPB3" ~ "Hepatitis B",
vaccine == "HEPBB" ~ "Hepatitis B",
vaccine == "HIB3" ~ "Haemophilus influenzae B",
vaccine == "IPV1" ~ "Poliomielitis",
vaccine == "MCV1" ~ "Measles",
vaccine == "MCV2" ~ "Measles",
vaccine == "PCV3" ~ "Pneumococcus",
vaccine == "POL3" ~ "Poliomielitis",
vaccine == "RCV1" ~ "Rotavirus",
vaccine == "ROTAC" ~ "Rotavirus",
vaccine == "YFV" ~ "Yellow fever",
TRUE ~ vaccine
),
# Abreviação para nome completo
region_complete = case_when(region == "EAPR" ~ "East Asia and Pacific",
region == "ECAR" ~ "Europe and Central Asia",
region == "MENA" ~ "Middle East and North Africa",
region == "ESAR" ~ "Eastern and Southern Africa",
region == "LACR" ~ "Latin America and Caribbean",
region == "Non-programme" ~ "Non-programme",
region == "ROSA" ~ "South Asia",
region == "WCAR" ~ "West and Central Africa",
TRUE ~ region
))
#Salvar tabela
data_long_standardized %>%
saveRDS(file = "cobertura_vacinal_unicef_padronizada.rds")
#Tabela larga
data_wide = data_long_standardized %>%
pivot_wider(names_from = year,
values_from = coverage)Unindo tabelas
#Tabela com vacinação
data_long_standardized = readRDS(file = "cobertura_vacinal_unicef_padronizada.rds")
data_long_standardized## # A tibble: 103,066 × 9
## name country_abrev year vaccine coverage region type diseases
## <chr> <chr> <int> <chr> <dbl> <chr> <chr> <chr>
## 1 Afghanistan AFG 2022 BCG 88 ROSA country Tuberculosis
## 2 Afghanistan AFG 2021 BCG 84 ROSA country Tuberculosis
## 3 Afghanistan AFG 2020 BCG 87 ROSA country Tuberculosis
## 4 Afghanistan AFG 2019 BCG 86 ROSA country Tuberculosis
## 5 Afghanistan AFG 2018 BCG 89 ROSA country Tuberculosis
## 6 Afghanistan AFG 2017 BCG 84 ROSA country Tuberculosis
## 7 Afghanistan AFG 2016 BCG 78 ROSA country Tuberculosis
## 8 Afghanistan AFG 2015 BCG 76 ROSA country Tuberculosis
## 9 Afghanistan AFG 2014 BCG 74 ROSA country Tuberculosis
## 10 Afghanistan AFG 2013 BCG 72 ROSA country Tuberculosis
## # ℹ 103,056 more rows
## # ℹ 1 more variable: region_complete <chr>#Tabela com dados gerais de paises
paises_anotados = readRDS(file = "paises_anotados.rds")
paises_anotados## # A tibble: 204 × 3
## # Groups: name [204]
## name continent region_complete
## <chr> <chr> <chr>
## 1 Afghanistan Asia South Asia
## 2 Albania Europe Europe and Central Asia
## 3 Algeria Africa Middle East and North Africa
## 4 Angola Africa Eastern and Southern Africa
## 5 Argentina Americas Latin America and Caribbean
## 6 Austria Europe Non-programme
## 7 Bangladesh Asia South Asia
## 8 Benin Africa West and Central Africa
## 9 Bosnia and Herzegovina Europe Europe and Central Asia
## 10 Botswana Africa Eastern and Southern Africa
## # ℹ 194 more rows#Unindo tabelas
data_long_annotated = data_long_standardized %>%
inner_join(paises_anotados, by = "name")
glimpse(data_long_annotated) #Colunas duplicadas## Rows: 103,066
## Columns: 11
## $ name <chr> "Afghanistan", "Afghanistan", "Afghanistan", "Afghan…
## $ country_abrev <chr> "AFG", "AFG", "AFG", "AFG", "AFG", "AFG", "AFG", "AF…
## $ year <int> 2022, 2021, 2020, 2019, 2018, 2017, 2016, 2015, 2014…
## $ vaccine <chr> "BCG", "BCG", "BCG", "BCG", "BCG", "BCG", "BCG", "BC…
## $ coverage <dbl> 88, 84, 87, 86, 89, 84, 78, 76, 74, 72, 78, 71, 68, …
## $ region <chr> "ROSA", "ROSA", "ROSA", "ROSA", "ROSA", "ROSA", "ROS…
## $ type <chr> "country", "country", "country", "country", "country…
## $ diseases <chr> "Tuberculosis", "Tuberculosis", "Tuberculosis", "Tub…
## $ region_complete.x <chr> "South Asia", "South Asia", "South Asia", "South Asi…
## $ continent <chr> "Asia", "Asia", "Asia", "Asia", "Asia", "Asia", "Asi…
## $ region_complete.y <chr> "South Asia", "South Asia", "South Asia", "South Asi…data_long_annotated = data_long_standardized %>%
inner_join(paises_anotados %>%
select(-region_complete), by = "name")
glimpse(data_long_annotated)## Rows: 103,066
## Columns: 10
## $ name <chr> "Afghanistan", "Afghanistan", "Afghanistan", "Afghanis…
## $ country_abrev <chr> "AFG", "AFG", "AFG", "AFG", "AFG", "AFG", "AFG", "AFG"…
## $ year <int> 2022, 2021, 2020, 2019, 2018, 2017, 2016, 2015, 2014, …
## $ vaccine <chr> "BCG", "BCG", "BCG", "BCG", "BCG", "BCG", "BCG", "BCG"…
## $ coverage <dbl> 88, 84, 87, 86, 89, 84, 78, 76, 74, 72, 78, 71, 68, 64…
## $ region <chr> "ROSA", "ROSA", "ROSA", "ROSA", "ROSA", "ROSA", "ROSA"…
## $ type <chr> "country", "country", "country", "country", "country",…
## $ diseases <chr> "Tuberculosis", "Tuberculosis", "Tuberculosis", "Tuber…
## $ region_complete <chr> "South Asia", "South Asia", "South Asia", "South Asia"…
## $ continent <chr> "Asia", "Asia", "Asia", "Asia", "Asia", "Asia", "Asia"…#Tabela com mortes por doenças imunopreníveis, por país, ano, sexo e idade
Deaths_infectious_diseases = readRDS(file = "Deaths_infectious_diseases.rds")
glimpse(Deaths_infectious_diseases) # mais de 2 milhões de linhas## Rows: 2,719,521
## Columns: 12
## $ who_region_name <chr> "Europe", "Europe", "Europe", …
## $ who_region_code <chr> "EU", "EU", "EU", "EU", "EU", …
## $ name <chr> "Albania", "Albania", "Albania…
## $ country_abrev <chr> "ALB", "ALB", "ALB", "ALB", "A…
## $ sex <chr> "All", "All", "All", "All", "A…
## $ year <dbl> 1987, 1987, 1987, 1987, 1987, …
## $ age <chr> "[All]", "[0]", "[1-4]", "[5-9…
## $ total_deaths <dbl> 69, 21, 14, 4, 0, 3, 5, 6, 2, …
## $ perc_deaths <dbl> 0.39824541, 0.85400569, 1.1336…
## $ death_rate_100thousand <dbl> 2.2431000, 26.0545906, 4.89510…
## $ death_rate_100thousand_age_standardized <dbl> 2.050773, NA, NA, NA, NA, NA, …
## $ death_disease <chr> "Hepatitis B", "Hepatitis B", …#Reduzir tabela
Deaths_infectious_diseases_filtered = Deaths_infectious_diseases %>%
filter(age == "[All]",
sex == "All") %>% # 904 mil linhas
select(name, year, total_deaths:death_disease)
#Quais colunas são iguais e têm nomes diferentes?
glimpse(data_long_standardized)## Rows: 103,066
## Columns: 9
## $ name <chr> "Afghanistan", "Afghanistan", "Afghanistan", "Afghanis…
## $ country_abrev <chr> "AFG", "AFG", "AFG", "AFG", "AFG", "AFG", "AFG", "AFG"…
## $ year <int> 2022, 2021, 2020, 2019, 2018, 2017, 2016, 2015, 2014, …
## $ vaccine <chr> "BCG", "BCG", "BCG", "BCG", "BCG", "BCG", "BCG", "BCG"…
## $ coverage <dbl> 88, 84, 87, 86, 89, 84, 78, 76, 74, 72, 78, 71, 68, 64…
## $ region <chr> "ROSA", "ROSA", "ROSA", "ROSA", "ROSA", "ROSA", "ROSA"…
## $ type <chr> "country", "country", "country", "country", "country",…
## $ diseases <chr> "Tuberculosis", "Tuberculosis", "Tuberculosis", "Tuber…
## $ region_complete <chr> "South Asia", "South Asia", "South Asia", "South Asia"…glimpse(Deaths_infectious_diseases_filtered)## Rows: 43,076
## Columns: 7
## $ name <chr> "Albania", "Albania", "Albania…
## $ year <dbl> 1987, 1988, 1989, 1992, 1993, …
## $ total_deaths <dbl> 69, 58, 50, 24, 27, 19, 17, 6,…
## $ perc_deaths <dbl> 0.39824541, 0.33578417, 0.2751…
## $ death_rate_100thousand <dbl> 2.24310003, 1.84825213, 1.5711…
## $ death_rate_100thousand_age_standardized <dbl> 2.05077307, 1.74589545, 1.4595…
## $ death_disease <chr> "Hepatitis B", "Hepatitis B", …#Unir tabelas
data_long_annotated = data_long_annotated %>%
rename(disease_vac = diseases) %>%
left_join(Deaths_infectious_diseases_filtered,
#by = "name") #Unir por uma coluna
by = join_by(name, #Unir por mais colunas
year,
disease_vac == death_disease
))
glimpse(data_long_annotated)## Rows: 103,066
## Columns: 14
## $ name <chr> "Afghanistan", "Afghanistan", …
## $ country_abrev <chr> "AFG", "AFG", "AFG", "AFG", "A…
## $ year <dbl> 2022, 2021, 2020, 2019, 2018, …
## $ vaccine <chr> "BCG", "BCG", "BCG", "BCG", "B…
## $ coverage <dbl> 88, 84, 87, 86, 89, 84, 78, 76…
## $ region <chr> "ROSA", "ROSA", "ROSA", "ROSA"…
## $ type <chr> "country", "country", "country…
## $ disease_vac <chr> "Tuberculosis", "Tuberculosis"…
## $ region_complete <chr> "South Asia", "South Asia", "S…
## $ continent <chr> "Asia", "Asia", "Asia", "Asia"…
## $ total_deaths <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA…
## $ perc_deaths <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA…
## $ death_rate_100thousand <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA…
## $ death_rate_100thousand_age_standardized <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA…Organizar colunas
#Organizar colunas
data_long_annotated = data_long_annotated %>%
select(type, name, country_abrev, continent, region, region_complete, year, everything())
#Salvar
data_long_annotated %>%
saveRDS(file = "cobertura_vacinal_anotada.rds")Estatísticas descritivas
Abaixo, queremos obter o resumo dos dados de cada país na região da América latina. Como a tabela tem linhas com dados faltantes, algumas operações podem confundir os resultados. Por isso, usamos a função drop_na().
Além disso, queremos filtrar somente os dados dos países latinoamericanos entre os anos 2000 e 2023. Para isso, usamos o between() dentro da função filter(), e especificamos que queremos o type == “country”, pois também temos dados da região como um todo.
Como não queremos trabalhar com os nomes completos das regiões, podemos ser menos específicos. Por exemplo, se sabemos que existe a região “Latin America and Caribbean Region (LACR)”, podemos somente usar uma função que pega um pedaço do nome completo e nos retorna aquela linha. Isso é feito com o str_detect().
Para calcularmos as estatísticas gerais com summarize, precisamos agrupar os dados com group_by. Isso porque temos dados da cobertura vacinal por país em 23 anos e para mais de uma vacina. Dessa forma, agruparemos por país (name) e vacina (vaccine). Ao final, vamos desagrupar esses dados.
Por país
# Estatísticas de cada país em um continente
# Média, mediana, mínimo e máximo de uma variável numérica
latin_2000_2023 = data_long_annotated %>%
#Missing values: Aqui, é importante retirá-los para não repetir linhas
drop_na(coverage) %>%
filter(between(year, 2000, 2023),
str_detect(region_complete, "Latin"),
type == "country") %>%
#Agrupar por vacina e país
group_by(vaccine, name) %>%
#Resumir estatísticas
summarise(
mean = mean(coverage),
median = median(coverage),
max = max(coverage),
min = min(coverage),
sd = sd(coverage),
var = var(coverage)
) %>%
#Desagrupar
ungroup()## `summarise()` has grouped output by 'vaccine'. You can override using the
## `.groups` argument.latin_2000_2023## # A tibble: 402 × 8
## vaccine name mean median max min sd var
## <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 BCG Argentina 94.1 99 99 75 7.32 53.6
## 2 BCG Belize 95.5 98 99 76 5.55 30.8
## 3 BCG Bolivia (Plurinational State of) 90.4 92 99 76 6.67 44.5
## 4 BCG Brazil 95.1 99 99 69 8.46 71.6
## 5 BCG Chile 96.1 96 99 91 2.28 5.21
## 6 BCG Colombia 89.8 89 97 84 3.29 10.8
## 7 BCG Costa Rica 95.2 96 99 88 3.86 14.9
## 8 BCG Cuba 99 99 99 99 0 0
## 9 BCG Dominica 97.2 98 99 89 2.81 7.88
## 10 BCG Dominican Republic 96.5 98 99 85 3.65 13.4
## # ℹ 392 more rowsPor continente Aqui, faremos o mesmo, mas para cada continente.
# Cobertura vacinal: Estatísticas de cada continente
continentes_vac = data_long_annotated %>%
drop_na(coverage,
continent) %>%
filter(between(year, 2000, 2023),
type == "country") %>%
group_by(vaccine, continent) %>%
summarise(
mean = mean(coverage),
median = median(coverage),
max = max(coverage),
min = min(coverage),
sd = sd(coverage),
var = var(coverage)
) %>%
ungroup()## `summarise()` has grouped output by 'vaccine'. You can override using the
## `.groups` argument.#Visualizar
continentes_vac## # A tibble: 79 × 8
## vaccine continent mean median max min sd var
## <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 BCG Africa 85.4 90 99 26 14.5 211.
## 2 BCG Americas 93.6 96 99 28 7.36 54.2
## 3 BCG Asia 91.7 96 99 29 10.8 117.
## 4 BCG Europe 86.7 97 99 16 23.6 557.
## 5 BCG Other 92.3 96 99 0 10.4 109.
## 6 DTP1 Africa 85.3 91 99 35 14.1 198.
## 7 DTP1 Americas 94.3 96 99 73 5.50 30.2
## 8 DTP1 Asia 92.4 96 99 45 8.95 80.0
## 9 DTP1 Europe 97.2 98 99 84 2.34 5.47
## 10 DTP1 Oceania 94.8 95 98 90 2.50 6.25
## # ℹ 69 more rowsMortes cumulativas
Por continente
# Mortes cumulativas
# Estatísticas de cada continente
continentes_mortes = data_long_annotated %>%
drop_na(total_deaths,
continent) %>%
filter(between(year, 2000, 2023),
type == "country") %>%
group_by(disease_vac, continent) %>%
summarise(
cumulativo = sum(total_deaths),
mean = mean(total_deaths),
median = median(total_deaths),
max = max(total_deaths),
min = min(total_deaths),
sd = sd(total_deaths),
var = var(total_deaths)
) %>%
#Aqui, queremos os países com maior número de mortes
arrange(disease_vac, - cumulativo) %>%
ungroup()## `summarise()` has grouped output by 'disease_vac'. You can override using the
## `.groups` argument.continentes_mortes## # A tibble: 17 × 9
## disease_vac continent cumulativo mean median max min sd var
## <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 Hepatitis B Africa 210404 2.57e+3 392 7771 0 2.89e+3 8.37e+6
## 2 Hepatitis B Other 87412 7.10e+1 4 2262 0 2.21e+2 4.90e+4
## 3 Hepatitis B Americas 70991 1.08e+2 33 942 0 2.05e+2 4.21e+4
## 4 Hepatitis B Asia 69672 1.93e+2 20 1352 0 3.11e+2 9.65e+4
## 5 Hepatitis B Europe 36195 6.60e+1 27 1948 0 1.42e+2 2.03e+4
## 6 Hepatitis B Oceania 767 1.97e+1 13 55 3 1.36e+1 1.86e+2
## 7 Measles Asia 16976 4.16e+1 0 1787 0 2.27e+2 5.13e+4
## 8 Measles Africa 1860 1.5 e+1 7 206 0 2.85e+1 8.13e+2
## 9 Measles Other 538 3.63e-1 0 21 0 1.62e+0 2.63e+0
## 10 Measles Europe 526 5.36e-1 0 14 0 1.58e+0 2.49e+0
## 11 Measles Americas 236 3.07e-1 0 15 0 1.58e+0 2.50e+0
## 12 Measles Oceania 8 1.03e-1 0 1 0 3.05e-1 9.32e-2
## 13 Tuberculosis Africa 1052032 1.70e+4 478 77589 6 2.71e+4 7.33e+8
## 14 Tuberculosis Other 800245 1.31e+3 67 32220 0 4.30e+3 1.85e+7
## 15 Tuberculosis Asia 601739 3.24e+3 555 28507 6 6.84e+3 4.68e+7
## 16 Tuberculosis Americas 290414 8.35e+2 306 6000 4 1.30e+3 1.69e+6
## 17 Tuberculosis Europe 83333 2.51e+2 75 2387 1 4.10e+2 1.68e+5Por país
# Mortes cumulativas
# Estatísticas de cada continente
paises_mortes = data_long_annotated %>%
drop_na(total_deaths,
name) %>%
filter(between(year, 2000, 2023),
type == "country") %>%
group_by(disease_vac, name) %>%
summarise(
cumulativo = sum(total_deaths),
mean = mean(total_deaths),
median = median(total_deaths),
max = max(total_deaths),
min = min(total_deaths),
sd = sd(total_deaths),
var = var(total_deaths)
) %>%
arrange(disease_vac, desc(cumulativo)) %>%
ungroup()## `summarise()` has grouped output by 'disease_vac'. You can override using the
## `.groups` argument.paises_mortes## # A tibble: 296 × 9
## disease_vac name cumulativo mean median max min sd var
## <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 Hepatitis B Egypt 204890 5122. 5602. 7771 1563 2070. 4.28e6
## 2 Hepatitis B Brazil 33536 798. 781 942 693 68.2 4.65e3
## 3 Hepatitis B Russian Federa… 26997 1350. 1254. 2262 778 471. 2.22e5
## 4 Hepatitis B Republic of Ko… 26368 599. 572 869 349 173. 2.98e4
## 5 Hepatitis B Philippines 23446 782. 743 1037 632 115. 1.32e4
## 6 Hepatitis B Japan 19331 879. 844 1352 507 284. 8.06e4
## 7 Hepatitis B Mexico 17108 389. 372 586 230 103. 1.07e4
## 8 Hepatitis B Thailand 16792 442. 366 983 179 243. 5.89e4
## 9 Hepatitis B Italy 10577 504. 338 1948 236 482. 2.32e5
## 10 Hepatitis B Iran (Islamic … 6886 689. 610 870 547 133. 1.78e4
## # ℹ 286 more rows5. Visualização
Vacinação
Gráfico de pontos simples
Por continente
#Gráfico de pontos simples
continentes_pontos_vac = continentes_vac %>% #Dataframe
filter(vaccine %in% "MCV1") %>%
mutate(continent = fct_reorder(continent, median)) %>%
ggplot() + #Chamando a função. Aqui se usa "+" em vez de "%>%"
#Mapeando os eixos
aes(x = median,
y = continent,
color = continent) +
#Geometrias
geom_point() +
geom_label(aes(x = median,
y = continent,
label = median)) +
#Tema
theme_light() +
#Labels
labs(title = "Cobertura vacinal",
x = "Mediana (Cobertura vacinal %)",
y = "Continentes")
continentes_pontos_vac
Por país
#Gráfico de pontos simples
pontos = latin_2000_2023 %>% #Dataframe
filter(vaccine %in% "MCV1") %>%
ggplot() + #Chamando a função. Aqui se usa "+" em vez de "%>%"
#Mapeando os eixos
aes(x = median,
y = name,
color = median) +
#Geometrias
geom_point() +
geom_text(aes(x = median, #Use geom_label para visualizar melhor
y = name,
label = median)) +
#Tema
theme_light() +
#Labels
labs(title = "Cobertura vacinal",
x = "Mediana (Cobertura vacinal%)",
y = "Países")
pontos
Gráfico de barras
Por continente
#Gráfico de barras simples
continente_barras_vac = continentes_vac %>% #Dataframe
filter(vaccine %in% "MCV1") %>%
mutate(continent = fct_reorder(continent, median)) %>%
ggplot() + #Chamando a função. Aqui se usa "+" em vez de "%>%"
#Mapeando os eixos
aes(x = median,
y = continent,
fill = continent) +
#Geometrias
geom_col() +
geom_text(aes(x = median,
y = continent,
label = median)) +
#Tema
theme_light() +
#Labels
labs(title = "Cobertura vacinal",
x = "Mediana (Cobertura vacinal %)",
y = "Continentes")
continente_barras_vac
Por país
#Gráfico de barras simples
pais_barras_vac = latin_2000_2023 %>% #Dataframe
filter(vaccine %in% "MCV1") %>%
ggplot() + #Chamando a função. Aqui se usa "+" em vez de "%>%"
#Mapeando os eixos
aes(x = median,
y = name,
fill = median) +
#Geometrias
geom_col() +
geom_text(aes(x = median,
y = name,
label = median)) +
#Tema
theme_light() +
#Labels
labs(title = "Título",
x = "Mediana (Cobertura vacinal%)",
y = "Países")
pais_barras_vac
Mortes
Por continente
#Gráfico de pontos simples
barras_mortes = continentes_mortes %>% #Dataframe
filter(disease_vac == "Measles") %>%
mutate(continent = fct_reorder(continent, cumulativo)) %>%
ggplot() + #Chamando a função. Aqui se usa "+" em vez de "%>%"
#Mapeando os eixos
aes(x = cumulativo,
y = continent,
fill = continent) +
#Geometrias
geom_col() +
geom_label(aes(x = cumulativo,
y = continent,
label = cumulativo),
hjust = -0.2) +
#Tema
theme_light() +
#Labels
labs(title = "Mortes cumulativas por Sarampo, de 2000 a 2023",
x = "Mortes",
y = "Continentes") +
#Eixo x
xlim(0, 21000) #Aumentar limites
barras_mortes 
#Gráfico de pontos simples
paises_barras_mortes = paises_mortes %>% #Dataframe
filter(disease_vac == "Measles") %>%
mutate(name = fct_reorder(name, cumulativo)) %>%
slice_max(order_by = cumulativo, n = 10) %>%
ggplot() + #Chamando a função. Aqui se usa "+" em vez de "%>%"
#Mapeando os eixos
aes(x = cumulativo,
y = name,
fill = name) +
#Geometrias
geom_col() +
geom_label(aes(x = cumulativo,
y = name,
label = cumulativo),
hjust = -0.2) +
#Tema
theme_light() +
#Labels
labs(title = "Mortes cumulativas por Sarampo, de 2000 a 2023",
x = "Mortes",
y = "Continentes") +
#Eixo x
xlim(0, 21000) #Aumentar limites
paises_barras_mortes
Visualização rápida com o Esquisse
#Visualização rápida
# latin_2000_2023 %>%
# esquisser() Melhorando o gráfico
# Melhorando o gráfico -----
plot =
# Manipular tabela
latin_2000_2023 %>%
filter(vaccine %in% "MCV1") %>%
mutate(name = fct_reorder(name, median)) %>%
#Criar base do gráfico
ggplot() +
aes(x = median, y = name, colour = median) + #Aesthetics (mapping)
#Geometria
geom_point(shape = "circle",
size = 1) +
#Highlight (add sempre após geom_)
gghighlight(median >= 95,
label_key = name,
label_params = list(size = 3),
unhighlighted_params = list(colour = "red")) +
#Labels
geom_text(aes(x = median,
y = name,
label = median),
hjust = -0.5,
size = 3,
color = "black") +
#Marcações
#Linhas
geom_vline(xintercept = 95,
colour = "black",
size =0.2,
linetype = 2) +
#Tema, aparência
theme_light() +
# Labels, titulo, subtitulo, titulo dos eixos
labs(title = "Vacinação em países da América Latina",
subtitle = "Sarampo, MCV1, Dose 1, entre 2000 e 2023",
y = "Países",
x = "Mediana (Cobertura %)",
tag = "Figure A.",
colour = "Cobertura vacinal",
caption = "Fonte: Feito pela UPVacina") +
# Aparência especifica
theme(
#Texto geral
text = element_text(family = "sans", #sans, mono, serif
color = "black"),
#Título, subtítulo e tag
plot.title = element_text(size = 12,
face = "bold",
hjust = 0,
vjust = 0.5),
plot.subtitle = element_text(size = 10),
plot.tag.position = "topleft",
plot.tag = element_text(vjust = 5,
size = 12,
face = "bold"),
#Legenda
legend.title = element_text(face = "bold"),
legend.text = element_text(size = 10),
#Eixos
axis.title.x = element_text(size = 10,
angle = 0,
color = "black"),
axis.text.x = element_text(color = "black",
size = 8,
angle = 0),
axis.text.y = element_text(size = 8,
color = "black"),
#Margens do gráfico
plot.margin = unit(c(0.5, #Top
1, #Right
0.5, #Bottom
0), #Left
"cm") #Unidade)
) ## Warning: Using `size` aesthetic for lines was deprecated in ggplot2 3.4.0.
## ℹ Please use `linewidth` instead.
## This warning is displayed once every 8 hours.
## Call `lifecycle::last_lifecycle_warnings()` to see where this warning was
## generated. #Escala de cores
# scale_colour_manual(low = "#DC0000B2",
# high = "#4DBBD5B2",
# breaks = c(90, 100)) +
# scale_colour_steps(low = "#DC0000B2",
# high = "#4DBBD5B2")
#Visualizar
plot
#Salvar
ggsave(plot, file = "Sarampo_LatinAmerica_2000_2023.png", width = 10, height = 5)Gráfico interativo
plot %>%
ggplotly() ## Warning in geom2trace.default(dots[[1L]][[5L]], dots[[2L]][[1L]], dots[[3L]][[1L]]): geom_GeomLabelRepel() has yet to be implemented in plotly.
## If you'd like to see this geom implemented,
## Please open an issue with your example code at
## https://github.com/ropensci/plotly/issues
## Warning in geom2trace.default(dots[[1L]][[5L]], dots[[2L]][[1L]], dots[[3L]][[1L]]): geom_GeomLabelRepel() has yet to be implemented in plotly.
## If you'd like to see this geom implemented,
## Please open an issue with your example code at
## https://github.com/ropensci/plotly/issues
## Warning in geom2trace.default(dots[[1L]][[5L]], dots[[2L]][[1L]], dots[[3L]][[1L]]): geom_GeomLabelRepel() has yet to be implemented in plotly.
## If you'd like to see this geom implemented,
## Please open an issue with your example code at
## https://github.com/ropensci/plotly/issues
## Warning in geom2trace.default(dots[[1L]][[5L]], dots[[2L]][[1L]], dots[[3L]][[1L]]): geom_GeomLabelRepel() has yet to be implemented in plotly.
## If you'd like to see this geom implemented,
## Please open an issue with your example code at
## https://github.com/ropensci/plotly/issues
## Warning in geom2trace.default(dots[[1L]][[5L]], dots[[2L]][[1L]], dots[[3L]][[1L]]): geom_GeomLabelRepel() has yet to be implemented in plotly.
## If you'd like to see this geom implemented,
## Please open an issue with your example code at
## https://github.com/ropensci/plotly/issuesUnindo gráficos
#Unindo gráficos -----
vaccination = data_long_annotated %>%
filter(name == "Brazil",
vaccine == "MCV1") %>%
ggplot() +
geom_line(mapping = aes(
x = year,
y = coverage),
colour = "#4DBBD5B2",
linewidth = 2) +
geom_text(aes(x = year,
y = coverage,
label = coverage),
vjust = -0.5,
size = 2) +
theme_minimal() +
labs(title = "Cobertura vacinal contra o sarampo, Brasil",
x = "Ano",
y = "Cobertura vacinal (%)") +
ylim(0, 110)
vaccination
#Mortes
deaths = data_long_annotated %>%
filter(name == "Brazil",
vaccine == "MCV1") %>%
ggplot() +
aes(x = year, y = total_deaths) +
geom_col(fill = "#DC0000B2") +
geom_text(aes(label = total_deaths),
vjust = -0.5,
size = 2) +
theme_minimal() +
theme(text = element_text(size = 10)) +
labs(title = "Mortes por sarampo, Brasil",
x = "Ano",
y = "Mortes") +
ylim(0, 3400)
deaths## Warning: Removed 2 rows containing missing values or values outside the scale range
## (`geom_col()`).## Warning: Removed 2 rows containing missing values or values outside the scale range
## (`geom_text()`).
Unindo gráficos em uma imagem
#Unir gráficos
(vaccination / deaths) ## Warning: Removed 2 rows containing missing values or values outside the scale range
## (`geom_col()`).## Warning: Removed 2 rows containing missing values or values outside the scale range
## (`geom_text()`).
(vaccination + deaths) ## Warning: Removed 2 rows containing missing values or values outside the scale range
## (`geom_col()`).
## Removed 2 rows containing missing values or values outside the scale range
## (`geom_text()`).
#Salvar
(vaccination / deaths) %>%
ggsave(file = "Sarampo_Brasil_1980_2023.png", width = 10, height = 5)## Warning: Removed 2 rows containing missing values or values outside the scale range
## (`geom_col()`).
## Removed 2 rows containing missing values or values outside the scale range
## (`geom_text()`).Boxplots
#Boxplot simples por ano
boxplot_years = data_long_annotated %>%
filter(type == "country",
vaccine == "MCV1",
year %in% c(1990, 2000, 2010, 2019)) %>%
ggplot() +
aes(x = "",
y = coverage,
fill = continent) +
geom_boxplot() +
scale_fill_brewer(palette = "Set2", direction = 1) +
theme_bw() +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45,
vjust = 1,
hjust = 1),
plot.margin = unit(c(1, 1, 1, 1), "cm"),
legend.position = "right") +
facet_wrap(vars(year), ncol = 4) +
labs(title = "Cobertura vacinal contra o sarampo",
subtitle = "Primeira dose (MCV1)",
x = "Região UNICEF",
y = "Cobertura vacinal (%)",
fill = "Região UNICEF")
#Visualizar
boxplot_years ## Warning: Removed 37 rows containing non-finite outside the scale range
## (`stat_boxplot()`).
Paleta de cores científica
# Cores
#Mudando a paleta
library(ggsci)
library(scales)## Warning: package 'scales' was built under R version 4.3.2##
## Attaching package: 'scales'## The following object is masked from 'package:purrr':
##
## discard## The following object is masked from 'package:readr':
##
## col_factorvignette("ggsci")
nrc = pal_npg("nrc", #Especificar paleta
alpha = 0.7)(8) #Gerar 10 cores com transparencia = 70%
nrc %>%
show_col()
boxplot_years + scale_fill_npg()## Scale for fill is already present.
## Adding another scale for fill, which will replace the existing scale.## Warning: Removed 37 rows containing non-finite outside the scale range
## (`stat_boxplot()`).
#Boxplot simples de ano
boxplot_regions = data_long_annotated %>%
filter(type == "country",
vaccine == "MCV1",
year %in% c(1990, 2000, 2010, 2020)) %>%
mutate(year = as.factor(year)) %>%
ggplot() +
aes(x = year, y = coverage, fill = year) +
geom_boxplot() +
geom_jitter(aes(label = name),
alpha = 0.2,
na.rm = T) +
scale_fill_brewer(palette = "Set2", direction = 1) +
scale_color_distiller(palette = "Set2", direction = 1) +
theme_minimal() +
facet_wrap(vars(continent)) +
scale_fill_npg()## Warning in geom_jitter(aes(label = name), alpha = 0.2, na.rm = T): Ignoring
## unknown aesthetics: label## Scale for fill is already present.
## Adding another scale for fill, which will replace the existing scale.boxplot_regions## Warning: Removed 37 rows containing non-finite outside the scale range
## (`stat_boxplot()`).
# Gráfico interativo
boxplot_regions %>%
ggplotly()## Warning: Removed 37 rows containing non-finite outside the scale range
## (`stat_boxplot()`).#Boxplot por vacina
data_long_annotated %>%
filter(type == "country",
year == 2015) %>%
ggplot() +
aes(x = "", y = coverage, fill = continent) +
geom_boxplot() +
scale_fill_viridis_d(option = "plasma", direction = 1) +
theme_minimal() +
facet_wrap(vars(vaccine),
nrow = 1) +
labs(x = "Regiões",
y = "Cobertura",
titulo = "Cobertura vacinal por região, em 2000") +
scale_fill_lancet() ## Scale for fill is already present.
## Adding another scale for fill, which will replace the existing scale.## Warning: Removed 216 rows containing non-finite outside the scale range
## (`stat_boxplot()`).
Múltiplos gráficos
# Múltiplos gráficos ----
#Todas as linhas
data_long_standardized %>%
filter(year >= 2012& year <= 2022) %>%
filter(region %in% "LACR") %>%
ggplot() +
aes(x = year, y = coverage, color = name) +
geom_line() +
theme_minimal() +
facet_wrap(vars(vaccine), scales = "free_x") 
#Fica muito poluídoIsolando linhas com filter()
#Highlight linhas específicas
#Método 1
br_cov = data_long_standardized %>%
filter(year >= 2012 & year <= 2022,
name %in% c("Brazil", "Colombia")) %>%
ggplot() +
aes(x = year,
y = coverage,
colour = name) +
geom_line(linewidth = 2) +
theme_minimal() +
facet_wrap(vars(vaccine)) +
labs(title = "Cobertura vacinal, por vacina",
x = "Ano",
y = "Cobertura (%)") +
scale_color_npg()
br_cov 
Isolando linhas com gghighlight()
#Método 2
br_cov = data_long_standardized %>%
filter(year >= 2012 & year <= 2022,
region %in% c("LACR")) %>%
ggplot() +
geom_line(aes(x = year,
y = coverage,
colour = name),
linewidth = 2) +
theme_minimal() +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 90)) +
facet_wrap(vars(vaccine)) +
labs(title = "Cobertura vacinal, por vacina",
x = "Ano",
y = "Cobertura (%)") +
gghighlight(name %in% c("Brazil", "Colombia"),
calculate_per_facet = T, #Add quando tiver facets
unhighlighted_params = list(linewidth = 1,
colour = "gray90",
alpha = 0.3)) +
scale_color_npg() ## Warning: Tried to calculate with group_by(), but the calculation failed.
## Falling back to ungrouped filter operation...## label_key: namebr_cov## Warning: Removed 175 rows containing missing values or values outside the scale range
## (`geom_line()`).
#Mortes
br_mortes = data_long_annotated %>%
filter(year >= 2012 & year <= 2022,
region %in% c("LACR")) %>%
select(name, year, total_deaths, death_rate_100thousand, disease_vac) %>%
distinct() %>%
drop_na(total_deaths) %>%
ggplot() +
geom_line(aes(x = round(year, 0),
y = total_deaths,
colour = name),
linewidth = 2) +
theme_minimal() +
facet_wrap(vars(disease_vac),
scales = "free",
nrow = 3) +
labs(title = "Mortes por doença imunoprevenível",
x = "Ano",
y = "Mortes") +
#highlight
gghighlight(name %in% c("Brazil", "Colombia"), #Linhas somente com name == "Brazil'
calculate_per_facet = T, #Add quando tiver facets
unhighlighted_params = list(linewidth = 1, #Opções para linhas não marcadas
colour = "gray90",
alpha = 0.5)) +
scale_color_npg() ## Warning: Tried to calculate with group_by(), but the calculation failed.
## Falling back to ungrouped filter operation...## label_key: namebr_mortes 
# Unir gráficos
ggsave(br_cov + br_mortes, file = "br_cov_mortes.png") ## Saving 7 x 5 in image## Warning: Removed 175 rows containing missing values or values outside the scale range
## (`geom_line()`).6. Modelo
Este modelo é útil para você criar gráficos de forma mais fácil, considerando as layers, funções e argumentos mais utilizados no ggplot. Caso queira gerar outros tipos de gráficos, use diferentes geometrias e consulte o (R graph gallery)[https://r-graph-gallery.com/].
Analisando a distribuição
Quantos países por continente registraram os dados na UNICEF?
#Quantos países por continente registraram os dados na UNICEF?
#Todos os continentes juntos
data_long_annotated %>%
filter(type == "country",
continent != "Other") %>%
select(coverage, year, continent, vaccine) %>%
drop_na(coverage) %>%
ggplot() +
aes(x = year, fill = continent) +
geom_histogram(bins = 43L) +
theme_minimal() +
facet_wrap(vars(vaccine)) +
scale_fill_npg()
Continentes separados
# Continentes separados
data_long_annotated %>%
filter(type == "country",
continent != "Other") %>%
select(coverage, year, continent, vaccine) %>%
drop_na(coverage) %>%
ggplot() +
aes(x = year, fill = continent) +
geom_histogram(bins = 43L) +
scale_fill_hue(direction = 1) +
theme_minimal() +
facet_grid(continent ~ vaccine, scales = "free")
Quantos países aumentaram sua cobertura vacinal em cada decada?
#Quantos países aumentaram sua cobertura vacinal em cada decada?
data_long_annotated %>%
filter(type == "country",
continent != "Other",
year %in% c(1990, 2000, 2010, 2019)) %>%
ggplot() +
aes(x = coverage, fill = continent) +
geom_histogram(bins = 10L) +
theme_minimal() +
theme(plot.caption = element_text(size = 13L),
legend.position = "top",
strip.text.y = element_text(angle = 0,
hjust = 0)) +
facet_grid(~disease_vac~year, scales = "free") +
facet_grid(continent ~ vaccine, scales = "free")## Warning: Removed 1913 rows containing non-finite outside the scale range
## (`stat_bin()`).
Avançado: Dados demográficos e economicos com o Gapminder
O gapminder é um site e um pacote que apresenta diferentes dados sobre países ao longo dos anos. O pacote do R traz uma tabela dos anos 50 até 2007, com dados sobre expectativa de vida, PIB percapita e tamanho da população.
install.packages("gapminder")## Installing package into 'C:/Users/Wasim/AppData/Local/R/win-library/4.3'
## (as 'lib' is unspecified)## package 'gapminder' successfully unpacked and MD5 sums checked
##
## The downloaded binary packages are in
## C:\Users\Wasim\AppData\Local\Temp\RtmpuAbSkE\downloaded_packageslibrary(gapminder)## Warning: package 'gapminder' was built under R version 4.3.3gapminder %>%
filter(year %in% c(1952, 1982, 2002)) %>%
ggplot() +
aes(
x = gdpPercap,
y = lifeExp,
colour = continent,
size = pop,
group = country
) +
geom_point(shape = "circle") +
scale_x_continuous(trans = "log10") +
theme_minimal() +
facet_wrap(vars(year), scales = "free_x") +
gghighlight(country == "China") +
scale_color_npg()## Warning: Tried to calculate with group_by(), but the calculation failed.
## Falling back to ungrouped filter operation...## label_key: country