Importação de base de dados

Vamos importar a base de dados do INEP http://inep.gov.br/web/guest/microdados usando o pacote readr

Nessa aula vamos usar o Censo da Educação Superior no ano de 2016

library(readr)
# Base2 <- read_delim("DM_DOCENTE.CSV", 
#     "|", escape_double = FALSE, col_types = cols(CO_DOCENTE_IES = col_character()), 
#     locale = locale(encoding = "ISO-8859-1"), 
#     trim_ws = TRUE)
# library(readr)
# BancoDados <- read_delim("DM_DOCENTE.CSV", 
#     "|", escape_double = FALSE, col_types = cols(CO_CATEGORIA_ADMINISTRATIVA = col_character(), 
#         CO_COR_RACA_DOCENTE = col_character(), 
#         CO_DOCENTE = col_character(), CO_DOCENTE_IES = col_character(), 
#         CO_ESCOLARIDADE_DOCENTE = col_character(), 
#         CO_IES = col_character(), CO_NACIONALIDADE_DOCENTE = col_character(), 
#         CO_ORGANIZACAO_ACADEMICA = col_character(), 
#         CO_PAIS_DOCENTE = col_character(), 
#         CO_REGIME_TRABALHO = col_character(), 
#         CO_SITUACAO_DOCENTE = col_character(), 
#         CO_UF_NASCIMENTO = col_character()), 
#     locale = locale(encoding = "ISO-8859-1"), 
#     trim_ws = TRUE)
Base <- readRDS("Base2.rds")

library(tidyverse)
## ── Attaching packages ──────────────────────────────────────────────── tidyverse 1.2.1 ──
## ✔ ggplot2 2.2.1     ✔ purrr   0.2.4
## ✔ tibble  1.3.4     ✔ dplyr   0.7.4
## ✔ tidyr   0.7.2     ✔ stringr 1.3.0
## ✔ ggplot2 2.2.1     ✔ forcats 0.2.0
## ── Conflicts ─────────────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag()    masks stats::lag()
  library(kableExtra)
  library(knitr)
  
  
  Base %>% 
    select(NO_IES, DS_CATEGORIA_ADMINISTRATIVA, CO_MUNICIPIO_NASCIMENTO) %>% 
  transmute(Nome = NO_IES,
            Categoria = DS_CATEGORIA_ADMINISTRATIVA,
            Codigo = as.character(CO_MUNICIPIO_NASCIMENTO)) %>% 
    mutate(UF= str_sub(string = Codigo, start = 1, end = 2)) %>% 
    group_by(UF,  Categoria) %>% 
  count() %>% 
  filter(UF == "26") %>%  arrange(desc(n)) %>%  kable()
UF Categoria n
26 Pública Federal 4566
26 Privada com fins lucrativos 3357
26 Privada sem fins lucrativos 3116
26 Pública Estadual 1192
26 Pública Municipal 758
26 Especial 134