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ibge %>% | |
select(`UF [-]`, `População estimada - pessoas [2019]`, | |
`Densidade demográfica - hab/km² [2010]`) %>% | |
mutate(`UF [-]` = case_when(`UF [-]` == 'Acre' ~ 'AC', | |
`UF [-]` == 'Alagoas' ~ 'AL', | |
`UF [-]` == 'Amapá' ~ 'AP', | |
`UF [-]` == 'Amazonas' ~ 'AM', | |
`UF [-]` == 'Bahia' ~ 'BA', | |
`UF [-]` == 'Ceará' ~ 'CE', | |
`UF [-]` == 'Distrito Federal' ~ 'DF', | |
`UF [-]` == 'Espírito Santo' ~ 'ES', | |
`UF [-]` == 'Goiás' ~ 'GO', | |
`UF [-]` == 'Maranhão' ~ 'MA', | |
`UF [-]` == 'Mato Grosso' ~ 'MT', | |
`UF [-]` == 'Mato Grosso do Sul' ~ 'MS', | |
`UF [-]` == 'Minas Gerais' ~ 'MG', | |
`UF [-]` == 'Pará' ~ 'PA', | |
`UF [-]` == 'Paraíba' ~ 'PB', | |
`UF [-]` == 'Paraná' ~ 'PR', | |
`UF [-]` == 'Pernambuco' ~ 'PE', | |
`UF [-]` == 'Piauí' ~ 'PI', | |
`UF [-]` == 'Rio de Janeiro' ~ 'RJ', | |
`UF [-]` == 'Rio Grande do Norte' ~ 'RN', | |
`UF [-]` == 'Rio Grande do Sul' ~ 'RS', | |
`UF [-]` == 'Rondônia' ~ 'RO', | |
`UF [-]` == 'Roraima' ~ 'RR', | |
`UF [-]` == 'Santa Catarina' ~ 'SC', | |
`UF [-]` == 'São Paulo' ~ 'SP', | |
`UF [-]` == 'Sergipe' ~ 'SE', | |
`UF [-]` == 'Tocantins' ~ 'TO')) -> ibge | |
colnames(ibge) <- c('estado', 'pop', 'dens_demo') | |
# Ignorar a última linha que não tem informação relacionada aos estados | |
ibge <- slice(ibge, 1:27) |
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