picadas.r

# Setwd -------------------------------------------------------------------

setwd("605. Picadas de animais/")


# Libraries ---------------------------------------------------------------

library(tidyverse)
library(readxl)
library(sf)


# Read data ---------------------------------------------------------------

obitos <- read_xls("obitos.xls")
municipios <- read_xls("municipios.xls")
mes <- read_xls("mes.xls")
genero <- read_xls("genero.xls")
faixa_etaria <- read_xls("faixa_etaria.xls")

# Graphs ------------------------------------------------------------------

## totais de picadas
obitos %>%
  filter(.[[1]]!="Ign/Branco" & .[[1]]!="Total") %>% 
  mutate(Obito = `Óbito pelo agravo notificado`+`Óbito por outra causa`) %>%
  mutate(total = (`Ign/Branco`+Cura+Obito)) %>% 
  ggplot(aes(x=reorder(`Tipo de Acidente`, total), y=total)) +
  geom_col() +
  scale_y_continuous() +
  coord_flip()

ext.functions::extplot("Total de notificacoes por tipo de animal", 1, 605)

obitos %>%
  filter(.[[1]]!="Ign/Branco" & .[[1]]!="Total") %>% 
  mutate(total = `Óbito pelo agravo notificado`+`Óbito por outra causa`) %>%
  ggplot(aes(x=reorder(`Tipo de Acidente`, total), y=total)) +
  geom_col() +
  scale_y_continuous() +
  coord_flip()

ext.functions::extplot("Total de obitos por tipo de animal", 2, 605)


## obitos
obitos %>%
  filter(.[[1]]!="Ign/Branco") %>% 
  mutate(Obito = `Óbito pelo agravo notificado`+`Óbito por outra causa`) %>% 
  gather(situacao, n, `Ign/Branco`, Cura, Obito) %>% 
  ggplot(aes(x=`Tipo de Acidente`, y=n, fill=situacao)) +
  geom_col(position="fill") +
  coord_flip()

ext.functions::extplot("Situação por tipo de animal", 3, 605)


obitos %>%
  filter(.[[1]]!="Ign/Branco") %>% 
  mutate(Obito = `Óbito pelo agravo notificado`+`Óbito por outra causa`) %>%
  mutate(perc_obito = Obito / (`Ign/Branco`+Cura+Obito)) %>% 
  ggplot(aes(x=reorder(`Tipo de Acidente`, perc_obito), y=perc_obito)) +
  geom_col() +
  scale_y_continuous(labels=scales::percent) +
  coord_flip()

ext.functions::extplot("Total de óbitos / Total de notificações por animais", 4, 605)


## mes
colnames(mes)[2:13] <- 1:12

mes %>% 
  filter(.[[1]]!="Ign/Branco" & .[[1]]!="Total") %>% 
  gather(mes, valor, `1`:`12`) %>% 
  mutate(mes = as.numeric(mes)) %>% 
  mutate(perc = valor/Total) %>% 
  ggplot(aes(x=mes, y=perc)) +
  geom_line(aes(group=`Tipo de Acidente`, col=`Tipo de Acidente`)) +
  scale_x_continuous(breaks = c(1,3,5,7,9,11))

ext.functions::extplot("Total de notificações por mês e tipo de animal", 5, 605)


## genero
genero %>% 
  gather(genero, valor, Ignorado:Feminino) %>% 
  filter(`Tipo de Acidente`!="Ign/Branco") %>% 
  mutate(Tipo = factor(`Tipo de Acidente`, levels=c("Escorpião", "Aranha", "Lagarta", "Outros", "Abelha", "Serpente", "Total"))) %>% 
  ggplot(aes(x=Tipo, y=valor, fill=genero)) +
  geom_col(position="fill") +
  scale_y_continuous(labels=scales::percent) +
  coord_flip()

ext.functions::extplot("Total de notificações por gênero e tipo de animal", 6, 605)

## casos totais por faixa etária
faixa_etaria %>% 
  filter(.[[2]]!="Total") %>%
  filter(`Faixa Etária`!="Em branco/IGN") %>% 
  mutate(Faixa = case_when(`Faixa Etária` %in% c("<1 Ano", "1-4", "5-9", "10-14", "15-19") ~ "19 ou menos",
                          `Faixa Etária` %in% c("20-39", "40-59") ~ `Faixa Etária`,
                          TRUE ~ "60 mais")) %>% 
  gather(animal, valor, Serpente:Outros) %>%
  filter(animal != "Total") %>% 
  group_by(Faixa) %>% 
  summarise(total = sum(valor, na.rm=T)) %>% 
  ggplot(aes(x=(Faixa), y=total)) +
  geom_col() +
  scale_y_continuous(labels=scales::comma)

ext.functions::extplot("Total de notificações por faixa etária", 7, 605)


## faixa etaria por tipo
faixa_etaria %>% 
  filter(.[[2]]!="Total") %>% 
  gather(animal, valor, Serpente:Outros) %>%
  group_by(animal) %>% 
  mutate(total = sum(valor, na.rm=T)) %>% 
  mutate(perc = valor/total) %>% 
  ggplot(aes(x=reorder(`Faixa Etária`, Order), y=perc)) +
  geom_line(aes(group=animal, col=animal))

ext.functions::extplot("Total de notificações por faixa etária e tipo de animal -- NÃO UTILIZAR", 8, 605)


# Mapas -------------------------------------------------------------------

library(sf)

# shape
brazil <- geobr::brazil_2010 %>% 
  select(code_muni) %>% 
  mutate(cod6 = as.numeric(str_sub(code_muni, 1,6)))

# pop
pop <- read.csv("../datasets/populacao_municipios.csv") %>% 
  tbl_df() %>% 
  filter(between(ano, 2007, 2017)) %>% 
  filter(!is.na(populacao) & populacao>0) %>% 
  group_by(cod_ibge, uf) %>% 
  summarise(n=n(), pop=sum(populacao, na.rm=T)) %>% 
  mutate(media = pop/n)

# final
municipios %>% 
  separate(`Munic. Ocorrência`, c("cod6", "cidade"), sep=" ", extra="merge") %>% 
  mutate(cod6 = as.numeric(cod6)) %>% 
  left_join(pop, by=c("cod6"="cod_ibge")) %>% 
  gather(var, val, Serpente:Total) %>% 
  mutate(val = replace_na(as.numeric(val), 0)) %>% 
  mutate(cem_mil = val * 100000 / media) %>%
  left_join(brazil, by=c("cod6"="cod6")) %>% 
  mutate(cem_mil_cat = cut(cem_mil, breaks = c(-Inf,100,500,1000,2500,5000, Inf))) -> final

## mapas
animais <- unique(final$var)

for (i in seq_along(animais)) {
final %>% 
  filter(var == animais[i]) %>% 
  ggplot() +
  geom_sf(aes(fill=cem_mil_cat), col=NA) +
  scale_fill_viridis_d(drop=F)

  ext.functions::extplot(paste0("total de casos - ", animais[i]), 20+i, 605)
}


## principal
final %>% 
  filter(var!="Total") %>% 
  group_by(cod6) %>% 
  mutate(rank = rank(-val)) %>%
  filter(rank==1) %>% 
  ggplot() +
  geom_sf(aes(fill=var), col=NA) 

ext.functions::extplot("Principal animal", 30, 605)



# Por estado --------------------------------------------------------------

final %>% 
  filter(var!="Total") %>% 
  mutate(regiao = str_sub(cod6,1,1)) %>% 
  filter(!is.na(regiao)) %>% 
  filter(!is.na(uf)) %>% 
  group_by(uf, var, regiao) %>% 
  summarise(val = sum(val, na.rm=T)) -> Tt


Tt %>% 
  ggplot() +
  geom_col(aes(x=reorder(uf, as.numeric(regiao)), y=val, fill=var),position = "fill") +
  coord_flip()


ext.functions::extplot("Por uf", 31, 605)



# Close wd ----------------------------------------------------------------

setwd("..")