Explorando a tabela 6805

Domicílios particulares permanentes ocupados, por tipo de esgotamento sanitário

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_6805 <-
  readxl::read_xlsx("dados/tabela6805_MUN_SP.xlsx", skip = 4) |>
  janitor::clean_names() |>
  rename(nome_muni = x1) |>
  filter(nome_muni != "Fonte: IBGE - Censo Demográfico",
         nome_muni != "São Paulo") |>
  mutate(across(
    -c(
      nome_muni,
      total,
      rede_geral_rede_pluvial_ou_fossa_ligada_a_rede,
      rede_geral_ou_pluvial
    ),
    readr::parse_number
  )) |>
  separate(nome_muni, c("nome_muni", "uf"), sep = "\\(") |>
  mutate(uf = str_remove(uf, "\\)"),
         nome_muni = stringr::str_trim(nome_muni))


head(tab_6805) |> 
  knitr::kable()

nome_muni	uf	total	rede_geral_rede_pluvial_ou_fossa_ligada_a_rede	rede_geral_ou_pluvial	fossa_septica_ou_fossa_filtro_ligada_a_rede	fossa_septica_ou_fossa_filtro_nao_ligada_a_rede	fossa_rudimentar_ou_buraco	vala	rio_lago_corrego_ou_mar	outra_forma	nao_tinham_banheiro_nem_sanitario
Adamantina	SP	13583	13181	13170	11	141	256	4	NA	1	NA
Adolfo	SP	1650	1534	1481	53	109	7	NA	NA	NA	NA
Aguaí	SP	11480	10702	10698	4	333	421	4	3	17	NA
Águas da Prata	SP	2830	2501	2478	23	136	142	1	38	12	NA
Águas de Lindóia	SP	6799	6307	6274	33	176	281	9	17	9	NA
Águas de Santa Bárbara	SP	2710	1633	1620	13	1009	48	1	11	7	1

Verificando os totais:

tab_6805 |> 
  pivot_longer(-c(nome_muni, uf, total)) |>  
  dplyr::filter(name != "rede_geral_rede_pluvial_ou_fossa_ligada_a_rede") |> 
  group_by(nome_muni, total) |> 
  summarise(soma = sum(value, na.rm = TRUE))

# A tibble: 645 × 3
# Groups:   nome_muni [645]
   nome_muni         total  soma
   <chr>             <dbl> <dbl>
 1 Adamantina        13583 13583
 2 Adolfo             1650  1650
 3 Aguaí             11480 11480
 4 Agudos            12936 12936
 5 Alambari           2139  2139
 6 Alfredo Marcondes  1726  1726
 7 Altair             1278  1278
 8 Altinópolis        6078  6078
 9 Alto Alegre        1518  1518
10 Alumínio           5944  5944
# ℹ 635 more rows

Recategorizando

Verificando as categorias possíveis:

tab_6805 |> 
  pivot_longer(-c(nome_muni, uf, total)) |> 
  distinct(name) |> 
  pull()

[1] "rede_geral_rede_pluvial_ou_fossa_ligada_a_rede" 
[2] "rede_geral_ou_pluvial"                          
[3] "fossa_septica_ou_fossa_filtro_ligada_a_rede"    
[4] "fossa_septica_ou_fossa_filtro_nao_ligada_a_rede"
[5] "fossa_rudimentar_ou_buraco"                     
[6] "vala"                                           
[7] "rio_lago_corrego_ou_mar"                        
[8] "outra_forma"                                    
[9] "nao_tinham_banheiro_nem_sanitario"

# filtrando os municipios que são focos da analise

tab_6805_categorizacao <- tab_6805 |>
  pivot_longer(-c(nome_muni, uf, total)) |>
  # 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(name != "rede_geral_rede_pluvial_ou_fossa_ligada_a_rede") |>
  # group_by(nome_muni) |>
  # mutate(soma = sum(value, na.rm = TRUE),
  #        prova_real = soma == total) |>
  mutate(
    categoria_esgoto = case_when(
      name == "rede_geral_ou_pluvial" ~
        "cat_01_rede_geral_ou_pluvial",
      name %in% c("fossa_septica_ou_fossa_filtro_ligada_a_rede") ~ "cat_02_fossa_septica_ou_fossa_filtro_ligada_a_rede",
      name %in% c("fossa_septica_ou_fossa_filtro_nao_ligada_a_rede") ~ "cat_03_fossa_septica_ou_fossa_filtro_nao_ligada_a_rede",
      name %in% c(
        "fossa_rudimentar_ou_buraco",
        "vala",
        "rio_lago_corrego_ou_mar",
        "outra_forma"  ,
        "nao_tinham_banheiro_nem_sanitario"
      ) ~ "cat_04_outros"
    )
  )

head(tab_6805_categorizacao) |> 
  knitr::kable()

nome_muni	categoria_tabela	uf	total	name	value	categoria_esgoto
Barueri	Prioritários para Tarcísio	SP	109460	rede_geral_ou_pluvial	105791	cat_01_rede_geral_ou_pluvial
Barueri	Prioritários para Tarcísio	SP	109460	fossa_septica_ou_fossa_filtro_ligada_a_rede	1089	cat_02_fossa_septica_ou_fossa_filtro_ligada_a_rede
Barueri	Prioritários para Tarcísio	SP	109460	fossa_septica_ou_fossa_filtro_nao_ligada_a_rede	1404	cat_03_fossa_septica_ou_fossa_filtro_nao_ligada_a_rede
Barueri	Prioritários para Tarcísio	SP	109460	fossa_rudimentar_ou_buraco	186	cat_04_outros
Barueri	Prioritários para Tarcísio	SP	109460	vala	53	cat_04_outros
Barueri	Prioritários para Tarcísio	SP	109460	rio_lago_corrego_ou_mar	601	cat_04_outros

Respondendo a pergunta

tab_6805_amauri <- tab_6805_categorizacao |>
  group_by(nome_muni, categoria_tabela, uf, total, categoria_esgoto) |>
  summarise(soma = sum(value, na.rm = TRUE),
            porc = round((soma / total) * 100, 2)) |>
  dplyr::distinct() |>
  pivot_wider(names_from = categoria_esgoto,
              values_from = c(soma, porc))

head(tab_6805_amauri) |> 
  knitr::kable()

nome_muni	categoria_tabela	uf	total	soma_cat_01_rede_geral_ou_pluvial	soma_cat_02_fossa_septica_ou_fossa_filtro_ligada_a_rede	soma_cat_03_fossa_septica_ou_fossa_filtro_nao_ligada_a_rede	soma_cat_04_outros	porc_cat_01_rede_geral_ou_pluvial	porc_cat_02_fossa_septica_ou_fossa_filtro_ligada_a_rede	porc_cat_03_fossa_septica_ou_fossa_filtro_nao_ligada_a_rede	porc_cat_04_outros
Barueri	Prioritários para Tarcísio	SP	109460	105791	1089	1404	1176	96.65	0.99	1.28	1.07
Botucatu	Sedes regionais da Sabesp	SP	54424	51799	287	1416	922	95.18	0.53	2.60	1.69
Caraguatatuba	Sedes regionais da Sabesp	SP	48632	39760	1269	4736	2867	81.76	2.61	9.74	5.90
Carapicuíba	Intermediários	SP	136793	118317	2540	4275	11661	86.49	1.86	3.13	8.52
Cotia	Intermediários	SP	95935	58728	3230	19885	14092	61.22	3.37	20.73	14.69
Diadema	Prioritários para Tarcísio	SP	144824	141165	1944	931	784	97.47	1.34	0.64	0.54

tab_6805_amauri |>
  writexl::write_xlsx("output/tabela_amauri_6805.xlsx")