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# Baixei os dados em: https://censo2022.ibge.gov.br/panorama/
# Baixei os dados para Osasco
library(ggplot2)
piramide_etaria <-
  readr::read_delim(
    "dados/censo-2022/Censo 2022 - Pirâmide etária - Osasco (SP).csv",
    delim = ";",
    escape_double = FALSE,
    trim_ws = TRUE
  ) |>

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# Exploring R-Ladies Chapters in Australia!
# By: Beatriz Milz - beamilz.com
# R-Ladies events dataset:
# https://raw.githubusercontent.com/rladies/meetup_archive/main/data/events.json
# Filtered by only events that have lat/long in the dataset.

# Getting the polygon for Australia ----
temporary_dir <- fs::path_temp()

data_world <- geodata::world(path = temporary_dir)

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# instalar o pacote
# install.packages("basedosdados")

# carregar o pacote base dos dados
library(basedosdados)

# Aqui embaixo
set_billing_id("base-dos-dados-334420")

# carregar os dados de id_municipio

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# Sobre esse script -------------------------------------
# Este código foi utilizado para sortear os brindes do evento de 20/02/2024,
# organizado pela R-Ladies São Paulo.
# Autoria: Beatriz Milz
# Data: 20/02/2024
# Comentário sobre reprodutibilidade: esse código não é reprodutível,
# por dois fatores: 1) o formulário de inscrição não está compartilhado com
# todas as pessoas, apenas as co-organizadoras do evento. Esse formulário
# tem dados sensíveis sobre participantes. 2) O sorteio não foi feito usando
# a função set.seed() - portanto, a cada vez que executar o código de sorteio,

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# Dúvida do Nathan Oliveira: Como ler arquivos .dbc?

# Existe um pacote chamado read.dbc, 
# ele é usado pelo pacote microdatasus
# Referência: https://github.com/danicat/read.dbc
# esse pacote NÃO está disponível no CRAN

# precisa instalar o pacote remotes
# o remotes tem funções para instalar pacotes direto do GitHub
install.packages("remotes")

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# Gráfico: Eventos da R-Ladies São Paulo
# Criado por Beatriz Milz
# Instagram: @dadoseambiente
# GitHub: @beatrizmilz

library(tidyverse)

# Criando manualmente uma tabela com os dados
# Na tabela temos a frequencia de eventos online e presenciais, em cada ano.
frequencia_eventos <- tribble(

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# Dúvida da Carla Graciane: Como buscar a localização de estabelecimentos de saúde?
# A pergunta foi feita após a apresentação sobre o geobr no Meetup da R-Ladies SP
# Meetup: https://r-ladies-sao-paulo.github.io/2023-11-pacotes-br/slides.html
# Apresentação geobr: https://r-ladies-sao-paulo.github.io/2023-11-pacotes-br/slide-geobr.html

# Encontrei a função read_health_facilities()
# RECOMENDO ler essa página de documentação para entender melhor de onde vem os dados!
# https://ipeagit.github.io/geobr/reference/read_health_facilities.html

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#' Função dplyr::arrange considerando locale pt_BR
# Contexto: https://blog.curso-r.com/posts/2023-03-06-ordenando-strings/
arrange_br <- purrr::partial(dplyr::arrange, .locale = "pt_BR")


#' Função para converter números que estão em string nesse formato "1.706,23"
# para numeric
parse_number_br <- purrr::partial(readr::parse_number,
                                  locale = readr::locale(decimal_mark = ",",
                                                         grouping_mark = "."))

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# Duvida aluna Liliane (Curso-R)

# Obti os dados aqui!
# https://dadosabertos.tse.jus.br/dataset/candidatos-2022
# https://cdn.tse.jus.br/estatistica/sead/odsele/consulta_cand/consulta_cand_2022.zip


# IMPORTANDO OS DADOS!
pasta <- "Downloads/consulta_cand_2022/"

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list_user_gists <- function(user){
  gists <- gh::gh("GET /users/{username}/gists",
                  username = user)

  gists_df <- gists |>
    purrr::map(unlist, recursive = TRUE)  |>
    purrr::map_dfr(tibble::enframe, .id = "id_gist") |>
    tidyr::pivot_wider(id_cols = "id_gist") |>
    janitor::clean_names() |>
    dplyr::select(id,