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03-exercicio-final.Rmd

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 # Atividades Extras
 
-Texto texto texto.
+## Marta Suplicy em 2000
+
+Nosso primeiro passo é sempre carregar os pacotes que são relevantes para o nosso trabalho. A única novidade em relação aos exercícios anteriores é o pacote *RColorBrewer*. Já que queremos plotar mapas bonitos, ele nos auxília apresentando uma série de paletas de cores adicionais.
+
+```{r pacotes, message = FALSE}
+library(dplyr)
+library(tidyr)
+library(sf)
+library(ggplot2)
+library(ggspatial)
+library(RColorBrewer)
+```
+
+Os procedimentos iniciais são muito parecidos com o que realizamos para as tarefas anteriores. Começamos baixando a base de dados que possui os resultados por local de votação na cidade de São Paulo no ano 2000 (nomeada *lv2000*). Além dela, também importaremos o mapa de distritos de São Paulo.
+
+```{r importa-bases, message = FALSE}
+# Importa os dados de resultado por local de votação em SP
+lv2000 <- readRDS("base/base2000_sp.rds")
+
+# Importa o mapa de distritos de São Paulo
+mapa <- readRDS("base/mapa_distritos_sp.rds")
+```
+
+Agora identificaremos o total de votos por local de votação. Note que a base *lv2000* do CEM/USP já contém os dados de votação dos candidatos a prefeito. Nela, as colunas com os dados de votação seguem o seguinte padrão: PF00_111. Neste código, PF indica votação para prefeito; o primeiro dígito depois de "_" indica o turno; os dois números seguintes indicam o número do prefeito. A coluna com a votação da Marta Suplicy no primeiro turno, portanto, é PF00_113. Para mais informações, consulte a <a href="https://centrodametropole.fflch.usp.br/pt-br/file/18772/download?token=t4vNFXTg" target="blank">documentação em PDF</a> preparada pelos pesquisadores do CEM/USP.
+
+
+```{r votos-por-LV, message = FALSE}
+# Obtenção do total de votos validos para prefeito por local de votação
+votos_pref <- lv2000 |>
+  # Remove as colunas de geometria espacial
+  st_drop_geometry() |>  
+  # Seleciona as colunas 'ID' e um intervalo de colunas de 'PF00_111' a 'PF00_156'
+  select(ID, PF00_111:PF00_156) |>  
+  # Transforma as colunas de votos em linhas
+  pivot_longer(cols = c(PF00_111:PF00_156),
+               names_to = "coluna",
+               values_to = "voto") |>  
+  # Substitui valores NA em 'voto' por 0
+  mutate(voto = replace_na(voto, 0)) |>  
+  # Cria uma nova coluna 'voto_total' que é a soma dos votos por 'ID'
+  group_by(ID) |>  
+  summarise(voto_total = sum(voto)) |> 
+  ungroup()
+```
+
+
+
+```{r tibble-marta, message = FALSE}
+# Cria um novo tibble 'lv2000_2' a partir do 'lv2000'
+lv2000_2 <- lv2000 |> 
+  # Combina 'lv2000' com 'votos_pref' usando um leftjoin pelo 'ID'
+  left_join(votos_pref, by = "ID") |>  
+  # Seleciona as colunas 'ID', 'PF00_113' e 'voto_total'
+  select(ID, PF00_113, voto_total)  
+```
+
+Agora integraremos a base de LV (ponto) com seus respecitvos distritos (poligonos).
+
+```{r spatial-join-marta, message = FALSE}
+# Spatial join dos pontos com os poligonos 
+# trazendo informação dos polígonos para os pontos
+mapa_unificado <- st_join(lv2000_2, mapa) 
+```
+
+DEU ERRO! Por que? Investigue a razão!
+
+```{r crs-marta, message = FALSE}
+# Transforma o crs para 4674
+lv2000_2 <- st_transform(lv2000_2, crs = 4674) 
+```
+
+O que mudamos aqui? O sistema de referencia de coordenadas! Agora os dois objetos espaciais estao sob o mesmo crs
+
+```{r integra-bases, message = FALSE}
+# Unifica as bases com st_join. 
+# Isso garante que os pontos sejam associados espacialmente com os poligonos
+mapa_unificado <- st_join(mapa, lv2000_2) 
+```
+
+Por que mapa_unificado agora tem 1135 linhas e não 1134? 
+Dica: investigue o distrito (em mapa) de Marsilac no extremo sul da cidade.
+
+Agrupar as votações da candidata por distrito
+
+```{r porcetagem-votos-marta, message = FALSE}
+# Usa o tibble 'mapa_unificado'
+mapa_final <- mapa_unificado |>  
+  # Calcula a soma total dos votos para 'Marta' e no total em cada distrito
+  group_by(name_district) |>  
+  summarise(marta = sum(PF00_113),  
+            voto_total = sum(voto_total)) |>  
+  ungroup() |> 
+  # Calcula a porcentagem de votos para 'Marta' e arredonda para 1 casa decimal
+  mutate(porc = round(marta/voto_total*100, 1))  
+```
+
+```{r ajuda-visualiza-marta, message = FALSE}
+# Cria uma variavel categorica para melhorar a visualizacao
+mapa_final <- mutate(
+  mapa_final,
+  voto_cat = case_when(
+    is.na(porc) ~ "Sem LV",
+    TRUE ~ cut(porc,
+               seq(25, 49, 6),
+               labels = c("25-31%", "31-37%",
+                          "37-43%","43-49%"))))
+```
+
+Produz a visualizacao de mapa com ggplot
+
+```{r visualiza-marta, message = FALSE}
+# Monta uma string de cores.
+cores <- brewer.pal(4, "OrRd")
+cores <- c(cores, "#999999")
+
+# Inicia o ggplot
+mapa_final |>
+  ggplot() + 
+  # Usa uma camada de sf
+  geom_sf(aes_string(fill = "voto_cat"), color = "black", size = 0.1) +
+  # Retira o datum
+  theme_void() +
+  # Coloca o fill na paleta de verdes
+  scale_fill_manual(values = cores) +
+  # Adicionar titulo, subtitulo e legenda
+  labs(
+    title = "Votação de Marta Suplicy (2000, 1º turno)",
+    subtitle = "Distritos do município de São Paulo",
+    caption = "Fonte: Elaborado a partir de\ndados do CEM e IBGE.") +
+  # Adiciona escala
+  ggspatial::annotation_scale(
+    location = "br", width_hint = 0.4, line_width = 0.5, 
+    height = unit(0.1,"cm")) +
+  # Coloca titulo na legenda
+  guides(fill = guide_legend(title = "Votos válidos")) +
+  # Ajusta elementos do tema do ggplot
+  theme(
+    # Posicao e direcao da legenda
+    legend.position = "bottom",
+    legend.direction = "horizontal",
+    # Centralizacao de alguns elementos textuais
+    plot.title = element_text(hjust = 0.5),
+    plot.subtitle = element_text(hjust = 0.5),
+    plot.caption = element_text(hjust = 0.5)) +
+  # Adiciona rosa-dos-ventos
+  ggspatial::annotation_north_arrow(
+    location = "br", which_north = "true",
+    style = north_arrow_fancy_orienteering(),
+    # Ajusta a altura da rosa-dos-ventos (pode exigir tentativa e erro)
+    pad_x = unit(17.5, "cm"), pad_y = unit(8.5, "cm")) 
+```
+
+
+## Eduardo Paes em 2020