Download dos casos de COVID-19 no Brasil - Minsaúde

2021-02-03

Para instalar o pacote

remotes::install_github("liibre/coronabr")

Carregando o pacote

library(coronabr)

Baixando os dados oficiais do Ministério da Saúde

Aqui está o exemplo usando a função get_corona_minsaude() que extrai os dados do portal https://covid.saude.gov.br, usando o csv disponibilizado diariamente na página.

Os dados podem ser procurados para todos os estados, ou para só um, ou para vários, usando o parâmetro uf e o código de duas letras de cada estado (ex. “PI”)

todos_estados <- get_corona_minsaude()

## Baixando dados do Min. da Saúde...

## Rows: 1,759,617
## Columns: 17
## Delimiter: ";"
## chr  [ 4]: regiao, estado, municipio, nomeRegiaoSaude
## dbl  [10]: coduf, codmun, codRegiaoSaude, semanaEpi, populacaoTCU2019, casosAcumulado, cas...
## lgl  [ 2]: Recuperadosnovos, emAcompanhamentoNovos
## date [ 1]: data
## 
## Use `spec()` to retrieve the guessed column specification
## Pass a specification to the `col_types` argument to quiet this message

## salvando minsaude_2021-02-03.csv em outputs

rj <- get_corona_minsaude(uf = "RJ", filename = "minsaude_RJ")

## Baixando dados do Min. da Saúde...

## Rows: 1,759,617
## Columns: 17
## Delimiter: ";"
## chr  [ 4]: regiao, estado, municipio, nomeRegiaoSaude
## dbl  [10]: coduf, codmun, codRegiaoSaude, semanaEpi, populacaoTCU2019, casosAcumulado, cas...
## lgl  [ 2]: Recuperadosnovos, emAcompanhamentoNovos
## date [ 1]: data
## 
## Use `spec()` to retrieve the guessed column specification
## Pass a specification to the `col_types` argument to quiet this message

## salvando minsaude_RJ_2021-02-03.csv em outputs

sprj <- get_corona_minsaude(uf = c("SP", "RJ"), filename = "minsaude_SP-RJ")

## Baixando dados do Min. da Saúde...

## Rows: 1,759,617
## Columns: 17
## Delimiter: ";"
## chr  [ 4]: regiao, estado, municipio, nomeRegiaoSaude
## dbl  [10]: coduf, codmun, codRegiaoSaude, semanaEpi, populacaoTCU2019, casosAcumulado, cas...
## lgl  [ 2]: Recuperadosnovos, emAcompanhamentoNovos
## date [ 1]: data
## 
## Use `spec()` to retrieve the guessed column specification
## Pass a specification to the `col_types` argument to quiet this message

## salvando minsaude_SP-RJ_2021-02-03.csv em outputs

Inspecionando os dados

head(todos_estados)

## # A tibble: 6 x 17
##   regiao estado municipio coduf codmun codRegiaoSaude nomeRegiaoSaude data      
##   <chr>  <chr>  <chr>     <dbl>  <dbl>          <dbl> <chr>           <date>    
## 1 Brasil <NA>   <NA>         76     NA             NA <NA>            2020-02-25
## 2 Brasil <NA>   <NA>         76     NA             NA <NA>            2020-02-26
## 3 Brasil <NA>   <NA>         76     NA             NA <NA>            2020-02-27
## 4 Brasil <NA>   <NA>         76     NA             NA <NA>            2020-02-28
## 5 Brasil <NA>   <NA>         76     NA             NA <NA>            2020-02-29
## 6 Brasil <NA>   <NA>         76     NA             NA <NA>            2020-03-01
## # … with 9 more variables: semanaEpi <dbl>, populacaoTCU2019 <dbl>,
## #   casosAcumulado <dbl>, casosNovos <dbl>, obitosAcumulado <dbl>,
## #   obitosNovos <dbl>, Recuperadosnovos <dbl>, emAcompanhamentoNovos <dbl>,
## #   `interior/metropolitana` <dbl>

head(rj)

## # A tibble: 6 x 17
##   regiao estado municipio coduf codmun codRegiaoSaude nomeRegiaoSaude data      
##   <chr>  <chr>  <chr>     <dbl>  <dbl>          <dbl> <chr>           <date>    
## 1 Sudes… RJ     <NA>         33     NA             NA <NA>            2020-02-25
## 2 Sudes… RJ     <NA>         33     NA             NA <NA>            2020-02-26
## 3 Sudes… RJ     <NA>         33     NA             NA <NA>            2020-02-27
## 4 Sudes… RJ     <NA>         33     NA             NA <NA>            2020-02-28
## 5 Sudes… RJ     <NA>         33     NA             NA <NA>            2020-02-29
## 6 Sudes… RJ     <NA>         33     NA             NA <NA>            2020-03-01
## # … with 9 more variables: semanaEpi <dbl>, populacaoTCU2019 <dbl>,
## #   casosAcumulado <dbl>, casosNovos <dbl>, obitosAcumulado <dbl>,
## #   obitosNovos <dbl>, Recuperadosnovos <dbl>, emAcompanhamentoNovos <dbl>,
## #   `interior/metropolitana` <dbl>

unique(rj$estado)

## [1] "RJ"

head(sprj)

## # A tibble: 6 x 17
##   regiao estado municipio coduf codmun codRegiaoSaude nomeRegiaoSaude data      
##   <chr>  <chr>  <chr>     <dbl>  <dbl>          <dbl> <chr>           <date>    
## 1 Sudes… RJ     <NA>         33     NA             NA <NA>            2020-02-25
## 2 Sudes… RJ     <NA>         33     NA             NA <NA>            2020-02-26
## 3 Sudes… RJ     <NA>         33     NA             NA <NA>            2020-02-27
## 4 Sudes… RJ     <NA>         33     NA             NA <NA>            2020-02-28
## 5 Sudes… RJ     <NA>         33     NA             NA <NA>            2020-02-29
## 6 Sudes… RJ     <NA>         33     NA             NA <NA>            2020-03-01
## # … with 9 more variables: semanaEpi <dbl>, populacaoTCU2019 <dbl>,
## #   casosAcumulado <dbl>, casosNovos <dbl>, obitosAcumulado <dbl>,
## #   obitosNovos <dbl>, Recuperadosnovos <dbl>, emAcompanhamentoNovos <dbl>,
## #   `interior/metropolitana` <dbl>

unique(sprj$estado)

## [1] "RJ" "SP"

Plotando os dados do Ministério da Saúde

plot_corona_minsaude(df = todos_estados,
                     log = FALSE,
                     tipo = "numero")

plot_corona_minsaude(df = todos_estados,
                     log = TRUE,
                     tipo = "numero")