block5.

# Librerias
library(tidyverse)
library(tidyr)

# Procesamos datos
pop <- bd %>%
# Filtramos los renglones vacios, 
# los renglones donde el Tamaño de localidad` es el Total y 
# los `Grupos quinquenales de edad` son todos "Total"    
  filter(!is.na(Estimador) &
           Estimador == "Valor" &
           `Tamaño de localidad` == "Total" &
           `Grupos quinquenales de edad` != "Total") %>%
# Hacemos pivot longer rotando las columnas hombres y mujeres    
  pivot_longer(cols = c("Hombres", "Mujeres"),
               names_to = "Sexo",
               values_to = "Poblacion por Sexo") %>% 
# Nos quedamos con columnas utiles  
  select(`Entidad federativa`, `Grupos quinquenales de edad`, 
         `Población total`, Sexo, `Poblacion por Sexo`)