Criando Mapas no R: Mundo e Brasil

Estamos compartilhando nesse post um código que é basicamente criação de 2 tipos de mapas: um para o Brasil e outro para o Mundo. Usaremos dados abertos do Banco Mundial. O código é simples e rápido.

1° Mapa - Um mapa do crescimento do PIB global (Mapa Mundo)

Primeiro, instale e carregue esses pacotes. Pode ser necessário atualizar seu R para a versão mais recente.

library(WDI)
library(highcharter)
library(dplyr)
library(maps)

Nós precisaremos de dados. Portanto, iremos fazer o download dos dados usando o código a seguir. É uma pena que ainda não tenhamos os dados de 2020! Por tal motivo, nós usaremos os dados de 2019.

GDP <- WDI(
country = "all",
indicator = "NY.GDP.MKTP.KD.ZG",
start = 2019,
end = 2019,
extra = FALSE,
cache = NULL)

Para simplificar, renomeamos a coluna do crescimento do PIB (GDP_Growth).

names(GDP)[names(GDP) == "NY.GDP.MKTP.KD.ZG"] <- "GDP_Growth"

Essa parte iremos decidir quais paises iremos usar. Vamos manter o simples por enquanto e usar apenas alguns controles.

Countries  <- c("Brazil","Argentina","Chile","Russian Federation","United States","China","Germany","Australia","South Africa","Canada","India","Egypt, Arab Rep.","United Kingdom")

GDP_Filter <- GDP[GDP$country %in% Countries ,]

Também precisaremos da lista de códigos ISO. Você pode encontrar os códigos ISO aqui.

Countries_iso3  <- c("BRA","ARG","CHL","RUS", "USA","CHN","DEU","AUS","ZAF","CAN","IND","EGY","GBR")

As linhas abaixo são necessárias para criar o mapa posteriormente. Basicamente, o mapa precisa dos códigos ISO3 para ler os países.

dat <- iso3166
dat <- rename(dat, "iso-a3" = a3 )
dat = dat[dat$`iso-a3` %in% Countries_iso3 ,]
GDP_Filter_Integer = as.integer(GDP_Filter$GDP_Growth)

Observe que a China está duplicada em “dat”. Vamos remover o dado do data.frame.

dat<-dat[!duplicated(dat$sovereignty), ]

Agora, vamos combinar os dados de crescimento do PIB com os códigos ISO3

dat$GDP <- GDP_Filter$GDP_Growth

Finalmente, a parte divertida. Criando o mapa usando o código a seguir.

hc<-hcmap(
  map = "custom/world-highres3", 
  data = dat, 
  joinBy = "iso-a3",
  value = "GDP",
  showInLegend = FALSE, 
  nullColor = "#DADADA",
  download_map_data = TRUE) %>%
  hc_mapNavigation(enabled = TRUE) %>%
  hc_legend(align = "center",
            verticalAlign = "top",
            layout = "horizontal",
            x = 100,
            y = 0) %>%
  hc_title(text = "GDP Growth in 2019 for selected Countries")

  hc

Isso é o que você precisa encontrar aqui.

2° Mapa PIB per Capita Brasileiro por estado.

Primeiro, instale e carregue esses pacotes.

library(udunits2)
library(units)
library(geobr)
library(sf)
library(ggplot2)
library(cowplot)
library(RColorBrewer)
library(dplyr)

Em seguida, crie manualmente os dados (por exemplo, PIB per capita) para cada estado. Você pode fazer o download usando algum código aberto, mas para simplificar, vamos fazer isso manualmente. Se algum colaborador ter um code para obter o PIB per Capita para cada estado, por favor, envie email para nós.

dados <- structure(
list(X = 1:27, 
   uf = c("Acre", "Alagoas", "Amapá", 
          "Amazônas", "Bahia", "Ceará", "Distrito Federal", "Espírito Santo", 
          "Goiás", "Maranhão", "Mato Grosso do Sul", "Mato Grosso", "Minas Gerais", 
          "Paraíba", "Paraná", "Pará", "Pernambuco", "Piauí", "Rio de Janeiro", 
          "Rio Grande do Norte", "Rio Grande do Sul", "Rondônia", "Roraima", 
          "Santa Catarina", "São Paulo", "Sergipe", "Tocantins"), 
   GDP_Per_Capita = c(17.636, 16.375, 20.247, 24.542, 19.324, 17.178, 85.661, 34.493, 28.272, 13.955, 38.925, 39.931, 29.223,
                      16.107, 38.772, 18.952, 19.623, 15.432, 44.222,19.242 ,40.362 , 25.554, 23.188, 42.149, 48.542, 18.442, 22.933)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -27L))

Mais algumas etapas para criar o mapa.

states <- read_country(year = 2019)
states$name_state <- tolower(states$name_state)
dados$uf <- tolower(dados$uf)

states <- dplyr::left_join(states, dados, by = c("name_state" = "uf")); states

L = min(states$GDP_Per_Capita)
S = max(states$GDP_Per_Capita)

Finalmente, crie o mapa.

p = states %>% ggplot() + 
  geom_sf(aes(fill = GDP_Per_Capita ), size = .15) +   scale_fill_gradient(low = "red", high = "blue", name = "GDP Per Capita (R$)", limits = c(L, 50.000))+ 
  xlab("") +  ylab("") +geom_sf_label(aes(label = abbrev_state),label.padding = unit(0.5, "mm"),size = 3) 


p = p +   labs(title = "GDP per Capita by State",caption  = "Authors: Gerson Júnior e Henrique Martins.") +
  theme(plot.caption = element_text(hjust = 0, face= "italic"), 
        plot.title.position = "plot", 
        plot.caption.position =  "plot") 

p = p + theme(legend.position = "bottom") + theme(legend.title = element_text(size = 10),legend.text=element_text(size=10))
plot(p)

3° Criando GIFS pelo Mapa do Brasil - Situação COVID (DADOS FICTICIOS)

Você pode criar coisas mais sofisticadas com o mesmo código. Vamos pular a explicação, mas observe que a estrutura é a mesma acima, mas estamos repetindo isso três vezes. No final iremos criar um gif com os 3 plots.

dados1 <- structure(
  list(X = 1:27, 
       uf = c("Acre", "Alagoas", "Amapá", 
          "Amazónas", "Bahia", "Ceará", "Distrito Federal", "Espírito Santo", 
          "Goiás", "Maranhão", "Mato Grosso do Sul", "Mato Grosso", "Minas Gerais", 
          "Paraíba", "Paraná", "Pará", "Pernambuco", "Piauí", "Rio de Janeiro", 
          "Rio Grande do Norte", "Rio Grande do Sul", "Rondônia", "Roraima", 
          "Santa Catarina", "São Paulo", "Sergipe", "Tocantins"), 
       Taxa_de_Ocupação = c(90, 85, 94, 79, 87, 97, 99, 94, 99, 89, 106, 99, 93,
                            83, 96, 87, 97, 96, 85, 96, 97, 96, 64, 99, 92, 85, 90)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -27L))
states <- read_country(year=2019)
states$name_state <- tolower(states$name_state)
dados1$uf <- tolower(dados1$uf)

states1 <- dplyr::left_join(states, dados1, by = c("name_state" = "uf")); states

states1$Alerta = ifelse(states1$Taxa_de_Ocupaçãoo < 80, "Médio", "Crítico")


p1 = states1 %>% ggplot() + 
  geom_sf(aes(fill = Alerta), size = .15) + scale_fill_manual(values = c("red", "#d8b365"))+geom_sf_label(aes(label = abbrev_state),
                                                                                                                         label.padding = unit(0.5, "mm"),size = 3) + 
  xlab("") +  ylab("") 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    size = 3)
p1 = p1 + labs(title = "Taxa de Ocupação(%) de leitos UTI-Covid para adultos (TIME 1)",
       subtitle = "Dados Fictícios - Intuito Educacional",
       caption  = "Authors: Gerson Júnior e Henrique Martins") +
  theme(plot.caption = element_text(hjust = 0, face= "italic"), #Default is hjust=1
        plot.title.position = "plot", #NEW parameter. Apply for subtitle too.
        plot.caption.position =  "plot") #NEW parameter) 

p1 = p1 + theme(legend.position = "bottom") + theme(legend.title = element_text(size = 10),legend.text=element_text(size=10))
plot(p1)


# PLOT 2
##################
dados2 <- structure(
  list(X = 1:27, 
       uf = c("Acre", "Alagoas", "Amapá", 
          "Amazónas", "Bahia", "Ceará", "Distrito Federal", "Espírito Santo", 
          "Goiás", "Maranhão", "Mato Grosso do Sul", "Mato Grosso", "Minas Gerais", 
          "Paraíba", "Paraná", "Pará", "Pernambuco", "Piauí", "Rio de Janeiro", 
          "Rio Grande do Norte", "Rio Grande do Sul", "Rondônia", "Roraima", 
          "Santa Catarina", "São Paulo", "Sergipe", "Tocantins"), 
       Taxa_de_Ocupação = c(80, 70, 60, 50, 20, 30, 50, 60, 85, 90, 70, 50, 60,
                            100, 40, 32, 48, 55, 60, 70, 75, 84, 50, 44, 44, 42, 32)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -27L))

dados2$uf <- tolower(dados2$uf)

states2 <- dplyr::left_join(states, dados2, by = c("name_state" = "uf")); states

states2$Alerta = ifelse(states2$Taxa_de_Ocupação < 80, "Médio", "Crítico")


p2= states2   %>%ggplot() + 
  geom_sf(aes(fill = Alerta), size = .15) + scale_fill_manual(values = c("red", "#d8b365")) +geom_sf_label(aes(label = abbrev_state),
                                                                                                                             label.padding = unit(0.5, "mm"),
                                                                                                                             size = 3)+ 
  labs(title = "Taxa de Ocupação(%) de leitos UTI-Covid para adultos (TIME 2)",
       subtitle = "Dados Fictícios - Intuito Educacional",
       caption  = "Authors: Gerson Júnior e Henrique Martins") +
  theme(plot.caption = element_text(hjust = 0, face= "italic"), #Default is hjust=1
        plot.title.position = "plot", #NEW parameter. Apply for subtitle too.
        plot.caption.position =  "plot") #NEW parameter


p2 = p2 + theme(legend.position = "bottom") + theme(legend.title = element_text(size = 10),legend.text=element_text(size=10))
plot(p2)

# PLOT 3
##################
dados3 <- structure(
  list(X = 1:27, 
       uf = c("Acre", "Alagoas", "Amapá", 
          "Amazónas", "Bahia", "Ceará", "Distrito Federal", "Espírito Santo", 
          "Goiás", "Maranhão", "Mato Grosso do Sul", "Mato Grosso", "Minas Gerais", 
          "Paraíba", "Paraná", "Pará", "Pernambuco", "Piauí", "Rio de Janeiro", 
          "Rio Grande do Norte", "Rio Grande do Sul", "Rondônia", "Roraima", 
          "Santa Catarina", "São Paulo", "Sergipe", "Tocantins"), 
       Taxa_de_Ocupação = c(50, 70, 90, 50, 20, 90, 50, 40, 85, 80, 90, 75, 60,
                            60, 40, 32, 48, 85, 60, 85, 75, 60, 50, 44, 44, 42, 32)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -27L))

dados3$uf <- tolower(dados3$uf)

states3 <- dplyr::left_join(states, dados3, by = c("name_state" = "uf")); states

states3$Alerta = ifelse(states3$Taxa_de_Ocupação < 80, "Médio", "Crítico")


p3= states3   %>%ggplot() + 
  geom_sf(aes(fill = Alerta), size = .15) + scale_fill_manual(values = c("red", "#d8b365")) +geom_sf_label(aes(label = abbrev_state),
                                                                                                           label.padding = unit(0.5, "mm"),
                                                                                                           size = 3)+ 
  labs(title = "Taxa de Ocupação(%) de leitos UTI-Covid para adultos (TIME 3)",
       subtitle = "Dados Fictícios - Intuito Educacional",
       caption  = "Authors: Gerson Júnior e Henrique Martins") +
  theme(plot.caption = element_text(hjust = 0, face= "italic"), #Default is hjust=1
        plot.title.position = "plot", #NEW parameter. Apply for subtitle too.
        plot.caption.position =  "plot") #NEW parameter


p3 = p3 + theme(legend.position = "bottom") + theme(legend.title = element_text(size = 10),legend.text=element_text(size=10))
plot(p3)

A parte mais divertida do code, a criação do gif.

require(gridExtra)
grid.arrange(p1,p2,p3,nrow = 1)

library(animation)
animation::saveGIF(
  expr = {
    plot(p1)
    plot(p2)
    plot(p3)
  },
  movie.name = "Gif1.gif"
)

Esperamos que tenha gostado. Caso tenha algum code que julgue interessante, compartilhe conosco. Nosso trabalho depende necessariamente da interação da comunidade.

Ps. Obrigado ao Gabriel por ter achado um typo em uma versão anterior do código desse post.