Gráfico de pirâmide populacional do Brasil

Raymundo Eduardo Pilz

2023-09-12

UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARANÁ

CE303 – VISUALIZAÇÃO DE DADOS APLICADA

Profº Dr. Anderson Ara
Aluno: GRR20233881 – Raymundo Eduardo Pilz
12/09/2023


DESAFIO 2


ESCOLHA UM GRÁFICO NÃO USUAL, NÃO VISTO NO CURSO DE ESTATÍSTICA BÁSICA OU NÃO VISTO ATÉ O MOMENTO NO CURSO DE VISUALIZAÇÃO.

  • EM UMA FOLHA A4, FRENTE:
    • CONSTRUA O GRÁFICO ESCOLHIDO ATRAVÉS DE PROCEDIMENTOS SIMPLES (SEM CRITÉRIOS DE VISULIZAÇÃO);
    • CONSTRUA ESSE MESMO GRÁFICO COM CRITÉRIOS DE VISUALIZAÇÃO;
    • TENTE EXPLICAR O MÁXIMO POSSÍVEL DOS DADOS, UTILIZANDO LEGENDAS, TÍTULOS E/OU SUBTÍTULOS.
  • NA MESMA FOLHA A4, VERSO:
    • INSIRA OS CÓDIGOS E/OU PROCEDIMENTOS UTILIZADOS PARA CONSTRUÇÃO DE AMBOS OS GRÁFICOS;
    • INSIRA SEU NOME E A DATA DA CONSTRUÇÃO.

GRÁFICO NÃO-CONVENCIONAL

  • Gráfico de pirâmide populacional simples
# Carregando bibliotecas
library(ggplot2)


# Dados extraídos de: https://www.populationpyramid.net/pt/brasil/2023/#google_vignette

idade <- c('0-4', '5-9', '10-14', '15-19', '20-24', '25-29', '30-34', '35-39', '40-44', '45-49',
           '50-54', '55-59', '60-64', '65-69', '70-74', '75-79', '80-84', '85-89', '90-94', '95-99', '100+')

masculino <- c(7048276, 7458718, 7571355, 7902645, 8388853, 8626910, 8573161, 8715312, 8275450, 7230207,
                          6355937, 5736755, 4904223, 3748986, 2675453, 1653264, 944483, 350303, 72217, 8207, 396)

feminino <- c(6766804, 7165577, 7280500, 7624131, 8159904, 8465096, 8495865, 8753351, 8478260, 7571613,
                        6814563, 6331430, 5625694, 4534686, 3467790, 2283019, 1459935, 677986, 193494, 29591, 2036)

# Criando um data frame
dados <- data.frame(idade, masculino, feminino)

# Gráfico
grafico1 <- ggplot(dados, aes(x = idade)) +
  geom_bar(aes(y = -masculino, fill = "Masculino"), stat = "identity", position = "identity") +
  geom_bar(aes(y = feminino, fill = "Feminino"), stat = "identity", position = "identity") +
  coord_flip()

grafico1

GRÁFICO CONVENCIONAL

  • Gráfico de pirâmide populacional (dados extraídos em: https://www.populationpyramid.net/pt/brasil/2023/#google_vignette)
# Carregando bibliotecas
library(ggplot2)

# Dados extraídos de: https://www.populationpyramid.net/pt/brasil/2023/#google_vignette
idade <- c('0-4', '5-9', '10-14', '15-19', '20-24', '25-29', '30-34', '35-39', '40-44', '45-49',
           '50-54', '55-59', '60-64', '65-69', '70-74', '75-79', '80-84', '85-89', '90-94', '95-99', '100+')

masculino <- c(7048276, 7458718, 7571355, 7902645, 8388853, 8626910, 8573161, 8715312, 8275450, 7230207,
                          6355937, 5736755, 4904223, 3748986, 2675453, 1653264, 944483, 350303, 72217, 8207, 396)

feminino <- c(6766804, 7165577, 7280500, 7624131, 8159904, 8465096, 8495865, 8753351, 8478260, 7571613,
                        6814563, 6331430, 5625694, 4534686, 3467790, 2283019, 1459935, 677986, 193494, 29591, 2036)

# Convertendo a população para milhões
masculino <- masculino / 1000000
feminino <- feminino / 1000000

# Criando um data frame para armazenar os dados
dados <- data.frame(idade, masculino, feminino)

# Criando índice para ordenar o eixo x
dados$indice <- 1:length(idade)

# Manipulando eixo y, definindo intervalo de exibição do eixo y
brks = c(-10, -8, -6, -4, -2, 0, 2, 4, 6, 8, 10)

# Criando o gráfico
grafico2 <- ggplot(dados, aes(x = reorder(idade,indice))) +
  geom_bar(aes(y = -masculino, fill = "Masculino"), stat = "identity", position = "identity") + # com o sinal "-" para que essas informação apareçam no lado esquerdo do gráfico
  geom_bar(aes(y = feminino, fill = "Feminino"), stat = "identity", position = "identity") + 
  scale_fill_manual(values = c("Masculino" = "darkblue", "Feminino" = "pink"),
                    breaks = c("Masculino", "Feminino"), # ordem dos itens na legenda
                    labels = c("Masculino", "Feminino")) + # rótulos na legenda
  labs(title = "Pirâmide Populacional do Brasil", # Título do grafico
         x = "Faixa Etária", # eixo x, no final será invertido
         y = "População (em milhões)", # eixo y, no final será invertido
         fill = "Sexo") + 
  scale_y_continuous(breaks = brks, # inserindo o intervalo definido
                     limits = c(-10, 10), # inserindo o limite do intervalo para que as colunas tenham o mesmo comprimento de ambos os lados
                     labels = abs(brks)) + # Resolvendo o problema de valores negativos em masculino
  theme_classic() + # inserindo tema para auxiliar na impressao do grafico
  coord_flip() + # virando os eixos do gráfico, para transformar em um gráfico de piramide
  theme(legend.position = c(0.9, 0.9), # Legenda no canto superior direito
        plot.title = element_text(hjust = 0.5)) # Centraliza o título

grafico2

O presente trabalho foi desenvolvido na matéria do 2º período (2023) da disciplina de CE303 – Visualização de Dados Aplicada, ministrada pelo professor Anderson Ara pela Universidade Federal do Paraná (UFPR)