Mapa Mundi com R

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# Versão 2 - modificado em 01/05/2021
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library(readr)
suicide <- read_csv("github/Base_de_dados/suicide.csv")
names(suicide)

# Pegar o rotulo
library(rworldmap)
data(countryExData)
pais_codigo<-countryExData[,c("ISO3V10","Country")]
colnames(pais_codigo)[2]<-'country'
remove(countryExData)

# juntar o rotulo a sua base de dados
library(dplyr)
pais<- left_join(suicide, pais_codigo,by = "country")
names(pais)

# construindo a informacao para o mapa
suicidios_jovens_mulheres_2010<-pais %>%filter(year==2010,age=='15-24 years', sex=='female') 
mapa_da_suicidios_jovens_mulheres_2010 <- joinCountryData2Map(suicidios_jovens_mulheres_2010, joinCode = "ISO3", nameJoinColumn = "ISO3V10")

# o mapa
mapCountryData(mapa_da_suicidios_jovens_mulheres_2010, nameColumnToPlot="suicides_no")
mapCountryData(mapa_da_suicidios_jovens_mulheres_2010, nameColumnToPlot="suicides_no",colourPalette="rainbow",missingCountryCol ="gray" )

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# criacao dos indicadores suicidios e suicidio_por_cem_mil_habitantes em 2010
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library(janitor)
pais<-clean_names(pais)
variaveis_selecionadas<-c("country","suicides_no","population","hdi_for_year","gdp_for_year","gdp_per_capita","iso3v10")          

suicidos_total_2010 <- pais %>% 
  filter(year==2010) %>%
  select(variaveis_selecionadas) %>%
  group_by(iso3v10) %>%
  summarise(suicidio=sum(suicides_no),
            populacao=sum(population),
            idh=sum(hdi_for_year)/12,
            pib_per_capta=sum(gdp_per_capita)/12,
            pib=sum(gdp_for_year)/12)
            
suicidos_total_2010$suicidio_por_cem_mil_habitantes<-(suicidos_total_2010$suicidio/suicidos_total_2010$populacao)*100000
summary(suicidos_total_2010$suicidio_por_cem_mil_habitantes)

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# criacao do mapa
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# o join
mapa_do_suicidios_2010 <- joinCountryData2Map(suicidos_total_2010, joinCode = "ISO3", nameJoinColumn = "iso3v10")


library(RColorBrewer)
azul<-brewer.pal(7,"Blues")
vermelho<-brewer.pal(7,"Reds")
purpura<-brewer.pal(7,"Purples")
laranja<-brewer.pal(7,"Oranges")
# o mapa
mapCountryData(mapa_do_suicidios_2010, nameColumnToPlot="suicidio",colourPalette=azul,missingCountryCol ="gray")
mapCountryData(mapa_do_suicidios_2010, nameColumnToPlot="suicidio_por_cem_mil_habitantes",colourPalette=vermelho,missingCountryCol ="gray" )
mapCountryData(mapa_do_suicidios_2010, nameColumnToPlot="pib",colourPalette=purpura,missingCountryCol ="gray" )
mapCountryData(mapa_do_suicidios_2010, nameColumnToPlot="idh",colourPalette=laranja,missingCountryCol ="gray" )

par(mfrow=c(2,2))
mapCountryData(mapa_do_suicidios_2010, nameColumnToPlot="suicidio",colourPalette=azul,missingCountryCol ="gray")
mapCountryData(mapa_do_suicidios_2010, nameColumnToPlot="suicidio_por_cem_mil_habitantes",colourPalette=vermelho,missingCountryCol ="gray" )
mapCountryData(mapa_do_suicidios_2010, nameColumnToPlot="pib",colourPalette=purpura,missingCountryCol ="gray" )
mapCountryData(mapa_do_suicidios_2010, nameColumnToPlot="idh",colourPalette=laranja,missingCountryCol ="gray" )



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# Versão 1 - original (dia 24/04/2021)
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library(readr)
Suicide <- read_csv("C:/Users/....../Suicide Rates Overview.csv")
names(Suicide)

# Pegar o rotulo
library(rworldmap)
data(countryExData)
pais_codigo<-countryExData[,c("ISO3V10","Country")]
colnames(pais_codigo)[2]<-'country'
remove(countryExData)

# juntar o rotulo a sua base de dados
library(dplyr)
aaa<- left_join(pais_codigo,Suicide, by = "country")
mapa_da_vitoriaj <- joinCountryData2Map(aaa, joinCode = "ISO3", nameJoinColumn = "ISO3V10")
remove(aaa,pais_codigo)

# mostrar funcionamento básico
mapCountryData(mapa_da_vitoriaj, nameColumnToPlot="suicides_no")
mapCountryData(mapa_da_vitoriaj, nameColumnToPlot="age",colourPalette="rainbow")

# Consideracoes
# Observacao para Vitoria: 
# acima eu te mostro o funcionamento básico
#O banco de dados tem 27.820 linhas (temos 264 linhas somente com a Albania)
# o banco de dados do mapa tem 243 linhas (cada linha é um pais)
# você precisa resumir os dados por pais antes de juntar ao mapa.
# exemplos:
# mean_suicides<-group_by(pais) %>% summarise(mean_suicides=mean(suicides/100k pop))
# pais_2010<-pais %>%filter(year==2010)