Taxa de desemprego (desocupação)

Rendimento médio real mensal habitualmente recebido

Rendimento médio real mensal habitualmente recebido por posição na ocupação

Quantidade de pessoas ocupadas por posição na ocupação

Carregando pacotes

pacman::p_load(tidyverse,lubridate,sidrar,zoo,scales,timetk,magrittr,
               xts,dplyr,tidyr,showtext,ggplot2)

Coletando dados populacionais

urlpopulacao="/t/6022/n1/all/v/606/p/all"
populacao = get_sidra(api=urlpopulacao) %>% 
  #tratamento da data
  mutate(date = parse_date(`Trimestre Móvel (Código)`,
                           format='%Y%m')) %>% 
  #selecione só as variáveis que vai usar
  select(date,Valor) %>% 
  as_tibble()

Condição em relação à força de trabalho e condição de ocupação

#criando um novo objeto pra usar posteriormente
names = c("date", "pnea", "pea", "desocupada", "ocupada", "pia")

#Coleta de dados
urlcondicao="/t/6318/n1/all/v/1641/p/all/c629/all"
condicao = get_sidra(api=urlcondicao) %>% 
  mutate(date = parse_date(`Trimestre Móvel (Código)`,
                           format = "%Y%m")) %>% 
  select(date,"Condição em relação à força de trabalho e condição de ocupação",
         Valor) %>%
  #pivotezação rapida transformando as observações em colunas
  spread(`Condição em relação à força de trabalho e condição de ocupação`,
         Valor) %>%
  `colnames<-`(names) %>% 
  as_tibble()

Juntando os dados, renomeando, criando a variavel desemprego

agregado_pnad = inner_join(populacao, condicao, by="date") %>% 
  rename(populacao = Valor) %>% 
  mutate(desemprego = desocupada/pea*100) %>% 
  select(date, desemprego)

Visualizando os dados

font_add_google("Ubuntu","Ubuntu")
showtext_auto()

ultimo_valor = round(tail(agregado_pnad$desemprego,1),1)

g1 = ggplot(agregado_pnad, aes(x=date,y=desemprego))+
  geom_line()+
  geom_hline(yintercept = ultimo_valor, colour = 'red', linetype="dashed")+
  theme_bw()+
  theme(
    legend.text = element_text(family = "Ubuntu", color="#000000",size = 8),
    axis.text.y = element_text(family = "Ubuntu", color="#000000",size = 8, hjust=1.25),
    plot.title = element_text(face = "bold", family = "Ubuntu", size = 15),
    plot.caption = element_text(face = "italic", family="Ubuntu"),
    axist.title = element_text(size = 8),
    plot.margin = margin(t=20, r =8,b= 7,l =5),
    legend.position = "none",
    panel.grid = element_blank(),
    axis.text.x = element_text(angle=55, hjust = 1),
    panel.grid.major = element_line(color = "gray", size  = 0.25, linetype = "dashed"),#linhas principais
    panel.grid.minor = element_line(color = "lightgray", size = 0.25, linetype = "dotted") #Linhas
  )+
  scale_x_date(breaks = date_breaks("6 months"),
               labels = date_format("%b%y"))+
  annotate("text",
           x=as.Date("2024-11-21"),
           y = 7.5,
           label=paste0(ultimo_valor,"%"),
           colour="red",size=6)+
  annotate("rect", fill = "blue", alpha = 0.2,
           xmin=as.Date("2024-06-01"),
           xmax=as.Date("2025-02-01"),
           ymin = -Inf,
           ymax = Inf)+
  annotate("rect", fill = "blue", alpha = 0.2,
           xmin=as.Date("2021-02-01"),
           xmax=as.Date("2021-06-01"),
           ymin = -Inf,
           ymax = Inf)+
  labs(x="",
       y="%",
       title="Taxa de Desemprego",
       subtitle = "Março-2012/Dezembro-2024",
       caption = "Elaboração: Gladson Rabelo - Fonte: PNAD-Continua - IBGE")

Informações de Rendimento

urlrendimento = "/t/6390/n1/all/v/5933/p/all"
rendimentos = get_sidra(api=urlrendimento) %>% 
  mutate(date = parse_date(`Trimestre Móvel (Código)`,
                            format="%Y%m")) %>% 
  select(Valor,date)

Visualizando dados

ultimo_valor2=round(tail(rendimentos$Valor,1),1)
g2 = ggplot(rendimentos, aes(x=date,y=Valor))+
  geom_line()+
  geom_hline(yintercept = ultimo_valor2, colour = 'red', linetype="dashed")+
  theme_bw()+
  theme(
    legend.text = element_text(family = "Ubuntu", color="#000000",size = 8),
    axis.text.y = element_text(family = "Ubuntu", color="#000000",size = 8, hjust=1.25),
    plot.title = element_text(face = "bold", family = "Ubuntu", size = 15),
    plot.caption = element_text(face = "italic", family="Ubuntu"),
    axist.title = element_text(size = 8),
    plot.margin = margin(t=20, r =8,b= 7,l =5),
    legend.position = "none",
    panel.grid = element_blank(),
    axis.text.x = element_text(angle=55, hjust = 1),
    panel.grid.major = element_line(color = "gray", size  = 0.25, linetype = "dashed"),#linhas principais
    panel.grid.minor = element_line(color = "lightgray", size = 0.25, linetype = "dotted") #Linhas
  )+
  scale_x_date(breaks = date_breaks("6 months"),
               labels = date_format("%b%y"))+
  annotate("text",
           x=as.Date("2024-09-21"),
           y = ultimo_valor2+30,
           label=paste0("R$",ultimo_valor2),
           colour="red",size=6.)+
  labs(x="R$",
       y="",
       title="Rendimento médio mensal real habitualmente recebido",
       subtitle = "Março-2014 / Dezembro-2024",
       caption = "Elaboração: Gladson Rabelo - Fonte: PNAD-Continua - IBGE")

Rendimento por ocupação

urlocupacao = "/t/6389/n1/all/v/5932/p/all/c11913/31722,31723,31724,31727,96165,96170,96171"
rendimento_ocup = get_sidra(api=urlocupacao)

Tratamento de dados

rendimento_ocup.selec = rendimento_ocup %>% 
  select("date"= `Trimestre Móvel (Código)`,
         "variable"=`Posição na ocupação e categoria do emprego no trabalho principal`,
         "code"=`Posição na ocupação e categoria do emprego no trabalho principal (Código)`,
         "value"=`Valor`) %>% 
  filter(code %in% c("31722","31723","31724","31727","96165","96170","96171")) %>% 
  group_by(variable) %>% 
  mutate(date=as_date(paste0(date, "01")),
         variable = recode(variable,
                           "Empregado no setor privado, exclusive trabalhador doméstico - com carteira de trabalho assinada" = 
                             "Privado com carteira",
                           "Empregado no setor privado, exclusive trabalhador doméstico - sem carteira de trabalho assinada" = 
                             "Privado sem carteira")) %>% 
  drop_na() %>% 
  select(-code)

Visualizando os dados

g3 = ggplot(rendimento_ocup.selec, aes(x=date,y=value, color = variable))+
  geom_line(size = 1)+
  theme_bw()+
  ylim(0,11000)+
  theme(
    legend.text = element_text(family = "Ubuntu", color="#000000",size = 8),
    legend.key.size = unit(0.5,"lines"), #Ajusta tamanho icones da legenda
    axis.text.y = element_text(family = "Ubuntu", color="#000000",size = 8, hjust=1.25),
    plot.title = element_text(face = "bold", family = "Ubuntu", size = 15),
    plot.caption = element_text(face = "italic", family="Ubuntu"),
    plot.subtitle = element_text(face = "italic", family = "Ubuntu"),
    axist.title = element_text(size = 8),
    plot.margin = margin(t=20, r =8,b= 7,l =5),
    legend.position = c(0.03, .98), #ajuste posição legenda
    legend.justification = c(0,1), #justificação da legenda
    panel.grid = element_blank(),
    axis.text.x = element_text(angle=55, hjust = 1),
    panel.grid.major = element_line(color = "gray", size  = 0.25, linetype = "dashed"),#linhas principais
    panel.grid.minor = element_line(color = "lightgray", size = 0.25, linetype = "dotted") #Linhas
  )+
  scale_x_date(breaks = date_breaks("6 months"),
               labels = date_format("%b%y"))+
  labs(x="",
       y="R$",
       title="Rendimento médio do trabalhador principal, habitualmente recebido.",
       subtitle = "Março-2012 / Dezembro-2024",
       caption = "Elaboração: Gladson Rabelo - Fonte: PNAD-Continua - IBGE",
       color ="")

População oculpada

urlpo = "/t/6320/n1/all/v/4090/p/all/c11913/allxt"
po = get_sidra(api=urlpo)

Tratamento de dados

po_ocupada = po %>% 
  select("date"= `Trimestre Móvel (Código)`,
         "variable"=`Posição na ocupação e categoria do emprego no trabalho principal`,
         "value"=`Valor`,
         "code"=`Posição na ocupação e categoria do emprego no trabalho principal (Código)`
         ) %>% 
  mutate(date= parse_date(date,
                          format="%Y%m")) %>% 
  filter(code %in% c("31722","31723","31724","31727","96170","96171")) %>% 
  select(-code)

po_ocupada$variable[
  po_ocupada$variable == "Empregado no setor privado, exclusive trabalhador doméstico - com carteira de trabalho assinada"] = 
                      "Privado com carteira"
po_ocupada$variable[
  po_ocupada$variable == "Empregado no setor privado, exclusive trabalhador doméstico - sem carteira de trabalho assinada"] = 
                      "Privado sem carteira"

Visualizando os dados

g4 = ggplot(po_ocupada, aes(x=date,y=value, color = variable))+
  geom_line()+
  theme_bw()+
  facet_wrap(~variable, scales = "free")+
  theme(
    legend.text = element_text(family = "Ubuntu", color="#000000",size = 8),
    axis.text.y = element_text(family = "Ubuntu", color="#000000",size = 8, hjust=1.25),
    plot.title = element_text(face = "bold", family = "Ubuntu", size = 15),
    plot.caption = element_text(face = "italic", family="Ubuntu"),
    plot.subtitle = element_text(face = "italic", family = "Ubuntu"),
    axist.title = element_text(size = 8),
    plot.margin = margin(t=20, r =8,b= 7,l =5),
    legend.position = "none", 
    panel.grid = element_blank(),
    axis.text.x = element_text(angle=55, hjust = 1),
    panel.grid.major = element_line(color = "gray", size  = 0.25, linetype = "dashed"),#linhas principais
    panel.grid.minor = element_line(color = "lightgray", size = 0.25, linetype = "dotted") #Linhas
  )+
  labs(x="",
       y="mil ocupados",
       title="Posição na ocupação e categoria do emprego no trabalho principal",
       subtitle = "Março-2012 / Dezembro-2024",
       caption = "Elaboração: Gladson Rabelo - Fonte: PNAD-Continua - IBGE")

Painel de gráficos

gridExtra::grid.arrange(g1,g2,g3,g4)