Explorando a tabela 6803

Domicílios particulares permanentes ocupados, por existência de ligação à rede geral de distribuição de água e principal forma de abastecimento de água

Autores

Amauri Polacchi

Beatriz Milz

Dependências

Carregando pacotes necessários:

library(tidyverse)
library(readxl)
library(janitor)

Carregando os municípios de interesse:

source("R/municipios_interesse.R")

Leitura e limpeza dos dados

tab_6803 <- read_xlsx("dados/tabela6803_MUN_SP.xlsx",
                      skip = 4) |>
  janitor::clean_names() |>
  rename(nome_muni = x1) |>
    filter(nome_muni != "Fonte: IBGE - Censo Demográfico",
         nome_muni != "São Paulo") |> 
  separate(nome_muni, c("nome_muni", "uf"), sep = "\\(") |> 
  mutate(uf = str_remove(uf, "\\)"),
         nome_muni = stringr::str_trim(nome_muni)) |>
  mutate(across(
    -c(
      nome_muni, uf,
      total,
      possui_ligacao_a_rede_geral_e_a_utiliza_como_forma_principal
    ),
    readr::parse_number
  )) 


head(tab_6803) |> 
  knitr::kable()

nome_muni	uf	total	possui_ligacao_a_rede_geral_e_a_utiliza_como_forma_principal	possui_ligacao_a_rede_geral_mas_utiliza_principalmente_outra_forma	possui_ligacao_a_rede_geral_mas_utiliza_principalmente_outra_forma_poco_profundo_ou_artesiano	possui_ligacao_a_rede_geral_mas_utiliza_principalmente_outra_forma_poco_raso_freatico_ou_cacimba	possui_ligacao_a_rede_geral_mas_utiliza_principalmente_outra_forma_fonte_nascente_ou_mina	possui_ligacao_a_rede_geral_mas_utiliza_principalmente_outra_forma_carro_pipa	possui_ligacao_a_rede_geral_mas_utiliza_principalmente_outra_forma_agua_da_chuva_armazenada	possui_ligacao_a_rede_geral_mas_utiliza_principalmente_outra_forma_rios_acudes_corregos_lagos_e_igarapes	possui_ligacao_a_rede_geral_mas_utiliza_principalmente_outra_forma_outra	nao_possui_ligacao_com_a_rede_geral	nao_possui_ligacao_com_a_rede_geral_poco_profundo_ou_artesiano	nao_possui_ligacao_com_a_rede_geral_poco_raso_freatico_ou_cacimba	nao_possui_ligacao_com_a_rede_geral_fonte_nascente_ou_mina	nao_possui_ligacao_com_a_rede_geral_carro_pipa	nao_possui_ligacao_com_a_rede_geral_agua_da_chuva_armazenada	nao_possui_ligacao_com_a_rede_geral_rios_acudes_corregos_lagos_e_igarapes	nao_possui_ligacao_com_a_rede_geral_outra
Adamantina	SP	13583	13178	16	14	1	NA	NA	NA	NA	1	389	337	44	6	2	NA	NA	NA
Adolfo	SP	1650	1459	74	59	15	NA	NA	NA	NA	NA	117	113	4	NA	NA	NA	NA	NA
Aguaí	SP	11480	10718	86	64	7	10	2	NA	NA	3	676	380	218	69	7	NA	NA	2
Águas da Prata	SP	2830	2543	29	16	1	12	NA	NA	NA	NA	258	34	14	208	1	NA	1	NA
Águas de Lindóia	SP	6799	6398	139	46	13	80	NA	NA	NA	NA	262	69	22	167	1	NA	1	2
Águas de Santa Bárbara	SP	2710	2368	17	11	NA	3	NA	NA	1	2	325	246	7	52	11	NA	2	7

tab_6803_longa <- tab_6803 |> 
  pivot_longer(cols = -c(nome_muni, total, uf),
               names_to = "variavel",
               values_to = "valor") 

head(tab_6803_longa) |> 
  knitr::kable()

nome_muni	uf	total	variavel	valor
Adamantina	SP	13583	possui_ligacao_a_rede_geral_e_a_utiliza_como_forma_principal	13178
Adamantina	SP	13583	possui_ligacao_a_rede_geral_mas_utiliza_principalmente_outra_forma	16
Adamantina	SP	13583	possui_ligacao_a_rede_geral_mas_utiliza_principalmente_outra_forma_poco_profundo_ou_artesiano	14
Adamantina	SP	13583	possui_ligacao_a_rede_geral_mas_utiliza_principalmente_outra_forma_poco_raso_freatico_ou_cacimba	1
Adamantina	SP	13583	possui_ligacao_a_rede_geral_mas_utiliza_principalmente_outra_forma_fonte_nascente_ou_mina	NA
Adamantina	SP	13583	possui_ligacao_a_rede_geral_mas_utiliza_principalmente_outra_forma_carro_pipa	NA

Explorando os dados

Explorando os dados. As categorias são mutuamente exclusivas? Não! Ter cuidado. Precisamos tirar as categorias “nao_possui_ligacao_com_a_rede_geral” e “possui_ligacao_a_rede_geral_mas_utiliza_principalmente_outra_forma” para não contar 2x.

tab_6803_longa |> 
  filter(!variavel %in% c("nao_possui_ligacao_com_a_rede_geral",
  "possui_ligacao_a_rede_geral_mas_utiliza_principalmente_outra_forma")) |> 
  group_by(nome_muni, total) |>
  summarise(soma = sum(valor, na.rm = TRUE)) |> 
  mutate(verificacao = total == soma) |> 
  glimpse()

Rows: 645
Columns: 4
Groups: nome_muni [645]
$ nome_muni   <chr> "Adamantina", "Adolfo", "Aguaí", "Agudos", "Alambari", "Al…
$ total       <dbl> 13583, 1650, 11480, 12936, 2139, 1726, 1278, 6078, 1518, 5…
$ soma        <dbl> 13583, 1650, 11480, 12936, 2139, 1726, 1278, 6078, 1518, 5…
$ verificacao <lgl> TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE…

Respondendo a pergunta

tab_amauri_6803 <- 
  tab_6803_longa |>
  # Filtrando os municípios que são foco da análise:
    mutate(
    categoria_tabela = case_when(
      nome_muni %in% muni_prioritarios_para_tarcisio ~ "Prioritários para Tarcísio",
      nome_muni %in% muni_intermediarios ~ "Intermediários",
      nome_muni %in% muni_sedes_regionais_sabesp ~ "Sedes regionais da Sabesp"
    ), .after = nome_muni
  ) |> 
  drop_na(categoria_tabela) |> 
  filter(
    variavel %in% c(
      "possui_ligacao_a_rede_geral_e_a_utiliza_como_forma_principal",
      "possui_ligacao_a_rede_geral_mas_utiliza_principalmente_outra_forma",
      "nao_possui_ligacao_com_a_rede_geral"
    )) |> 
  mutate(porc = round((valor / total)*100,2)) |> 
  pivot_wider(names_from = variavel, values_from = c(valor, porc)) 


head(tab_amauri_6803) |> 
  knitr::kable()

nome_muni	categoria_tabela	uf	total	valor_possui_ligacao_a_rede_geral_e_a_utiliza_como_forma_principal	valor_possui_ligacao_a_rede_geral_mas_utiliza_principalmente_outra_forma	valor_nao_possui_ligacao_com_a_rede_geral	porc_possui_ligacao_a_rede_geral_e_a_utiliza_como_forma_principal	porc_possui_ligacao_a_rede_geral_mas_utiliza_principalmente_outra_forma	porc_nao_possui_ligacao_com_a_rede_geral
Barueri	Prioritários para Tarcísio	SP	109460	109071	191	198	99.64	0.17	0.18
Botucatu	Sedes regionais da Sabesp	SP	54424	52907	301	1216	97.21	0.55	2.23
Caraguatatuba	Sedes regionais da Sabesp	SP	48632	46417	578	1637	95.45	1.19	3.37
Carapicuíba	Intermediários	SP	136793	135698	442	653	99.20	0.32	0.48
Cotia	Intermediários	SP	95935	89693	1373	4869	93.49	1.43	5.08
Diadema	Prioritários para Tarcísio	SP	144824	144586	103	135	99.84	0.07	0.09

tab_amauri_6803 |> 
  writexl::write_xlsx("output/tabela_amauri_6803.xlsx")