MAPE · IESP-UERJ

Os 5.570 municípios brasileiros, em um pacote R

Trinta e cinco anos de dados sobre saúde, segurança, finanças, educação, meio ambiente e política municipal — organizados em 17 eixos temáticos, com cada variável documentada. Um comando baixa o eixo que você precisa; nenhum exige conta em nuvem nem cadastro.

# install.packages("remotes")
remotes::install_github("mape-iesp/MAPEmunicipios")

library(MAPEmunicipios)
mape_ler("saude")

5.570

municípios

1989–2024

anos cobertos

17

eixos temáticos

431

variáveis documentadas

26

tabelas publicadas

Para quem isto serve

Pesquisa

Um painel pronto para regredir

A chave é sempre id_municipio × ano, e as tabelas se juntam entre si sem tratamento. mape_juntar() confere a cardinalidade antes e recusa junções que multiplicariam linhas — inclusive as duas tabelas que herdaram chave duplicada da fonte.

Jornalismo

O ranking do seu município em três linhas

mape_ranking() responde “quais cidades têm a maior taxa de homicídios?” com piso populacional, porque sem ele o ranking vira uma lista de municípios de três mil habitantes com um caso cada.

Sociedade civil

Números com a ressalva junto

Cada variável carrega o que se sabe sobre ela. A cobertura vacinal do SI-PNI passa de 100% em vários municípios — e mape_sobre() diz isso antes de você publicar o número.

O que dá para ver

Os gráficos abaixo rodam no seu navegador, com dados agregados do próprio MAPEmunicipios. São uma amostra do que o pacote entrega inteiro.

capitais = FileAttachment("dados/capitais.json").json()
porUF = FileAttachment("dados/por_uf.json").json()
cobertura = FileAttachment("dados/cobertura.json").json()
eixos = FileAttachment("dados/eixos.json").json()
ranking = FileAttachment("dados/ranking_homicidios_2019.json").json()

Uma série, 27 capitais

Escolha o indicador. Cada linha é uma capital; passe o mouse para ver qual.

viewof indicador = Inputs.select(
  new Map([
    ["Taxa de homicídios (por 100 mil hab.)", "homicidios"],
    ["PIB per capita (R$ de 2023)", "pib_pc"],
    ["População residente", "populacao"],
    ["Cobertura da Estratégia Saúde da Família (%)", "cobertura_esf"],
    ["Gasto municipal em saúde por habitante (R$ de 2023)", "gasto_saude"]
  ]),
  {label: "Indicador", value: "homicidios"}
)

serie = capitais.filter(d => d[indicador] != null && !isNaN(d[indicador]))

Plot.plot({
  width: 900,
  height: 420,
  marginLeft: 62,
  marginBottom: 38,
  style: {fontFamily: "Inter, system-ui, sans-serif", fontSize: "12px"},
  x: {label: "ano", tickFormat: "d", grid: false},
  y: {label: null, grid: true, nice: true, zero: indicador !== "populacao"},
  color: {
    legend: true,
    domain: ["Norte", "Nordeste", "Centro-Oeste", "Sudeste", "Sul"],
    range: ["#5d8a4e", "#a86a24", "#b2ac46", "#c0504d", "#3f7ea8"],
    label: "região"
  },
  marks: [
    Plot.ruleY([0], {stroke: "#e2e2dc"}),
    Plot.line(serie, {
      x: "ano", y: indicador, z: "id", stroke: "regiao",
      strokeWidth: 1.4, strokeOpacity: 0.65, curve: "monotone-x"
    }),
    Plot.dot(serie, Plot.pointer({
      x: "ano", y: indicador, z: "id", stroke: "regiao", r: 4, strokeWidth: 2
    })),
    Plot.tip(serie, Plot.pointer({
      x: "ano", y: indicador, z: "id",
      title: d => `${d.municipio}/${d.uf}\n${d.ano}\n${
        d[indicador] == null ? "sem dado"
        : d[indicador].toLocaleString("pt-BR", {maximumFractionDigits: 1})}`
    }))
  ]
})

Onde o dado existe

Cada faixa é um eixo temático, e a cor mostra quantos dos 5.570 municípios têm valor naquele ano. Branco significa que a fonte não cobre aquele período — e saber disso antes de baixar poupa tempo.

Plot.plot({
  width: 900,
  height: 420,
  marginLeft: 178,
  marginBottom: 38,
  style: {fontFamily: "Inter, system-ui, sans-serif", fontSize: "12px"},
  x: {
    label: "ano",
    tickFormat: d => String(d),
    // Um tick por ano empilharia 36 rótulos de quatro dígitos num eixo de 700
    // pixels, e eles se sobrepõem. De cinco em cinco dá para ler.
    ticks: d3.range(1990, 2025, 5)
  },
  y: {label: null},
  color: {
    type: "linear",
    scheme: "YlGn",
    domain: [0, 100],
    legend: true,
    label: "% dos municípios com dado"
  },
  marks: [
    Plot.cell(cobertura, {
      x: "ano", y: "tabela", fill: "cobertura_pct", inset: 0.4,
      title: d => `${d.tabela}\n${d.ano}\n${d.municipios.toLocaleString("pt-BR")} municípios (${d.cobertura_pct}%)`
    })
  ]
})

O mesmo indicador, 27 estados

A mediana municipal por estado — mediana, e não média, porque com municípios de 800 a 12 milhões de habitantes a média descreve a capital, não o estado.

viewof anoUFtxt = Inputs.select(["2021", "2019", "2015", "2010"],
  {label: "Ano", value: "2019"})
anoUF = +anoUFtxt
viewof indUF = Inputs.select(
  new Map([
    ["Taxa de homicídios (mediana municipal)", "homicidios_mediana"],
    ["PIB per capita (mediana municipal)", "pib_pc_mediana"],
    ["Cobertura da ESF (mediana municipal)", "cobertura_esf_mediana"]
  ]),
  {label: "Indicador", value: "homicidios_mediana"}
)

dadosUF = porUF.filter(d => d.ano === anoUF && d[indUF] != null)
              .sort((a, b) => b[indUF] - a[indUF])

Plot.plot({
  width: 900,
  height: 520,
  marginLeft: 46,
  marginRight: 64,
  style: {fontFamily: "Inter, system-ui, sans-serif", fontSize: "12px"},
  x: {label: null, grid: true, nice: true},
  y: {label: null, domain: dadosUF.map(d => d.uf)},
  color: {
    legend: true,
    domain: ["Norte", "Nordeste", "Centro-Oeste", "Sudeste", "Sul"],
    range: ["#5d8a4e", "#a86a24", "#b2ac46", "#c0504d", "#3f7ea8"],
    label: "região"
  },
  marks: [
    Plot.barX(dadosUF, {
      x: indUF, y: "uf", fill: "regiao", sort: {y: "-x"},
      title: d => `${d.uf} — ${d.municipios} municípios\n${d[indUF].toLocaleString("pt-BR")}`
    }),
    Plot.text(dadosUF, {
      x: indUF, y: "uf", text: d => d[indUF].toLocaleString("pt-BR", {maximumFractionDigits: 1}),
      dx: 18, fontSize: 10.5, fill: "#101010", fillOpacity: 0.66
    }),
    Plot.ruleX([0])
  ]
})

Três linhas que valem a pena copiar

Ranking

mape_ranking("taxa_homicidios", ano = 2019, populacao_minima = 100000)

Inputs.table(ranking.map(d => ({
  Município: d.nome_municipio,
  UF: d.sigla_uf,
  "Taxa por 100 mil": d.taxa_homicidios.toLocaleString("pt-BR", {maximumFractionDigits: 1}),
  População: d.populacao_residente_i.toLocaleString("pt-BR")
})), {
  rows: 10,
  layout: "fixed",
  width: {Município: 240, UF: 70, "Taxa por 100 mil": 150, População: 130}
})

Procurar variável

mape_variaveis("cobertura vacinal")

Devolve todas as variáveis cujo nome ou descrição contêm as duas palavras, com a unidade de cada uma.

Juntar eixos

d <- mape_juntar("seguranca", "populacao", "economia", territorio = TRUE)

Junta três eixos pela chave município × ano. Se algum tivesse chave duplicada, a função pararia e diria qual.

Ver a ressalva

mape_sobre("pni_cobertura_bcg_pct")

Mostra descrição, unidade, faixa observada e o defeito conhecido: a fonte não trunca a cobertura em 100%, e o máximo registrado é 13.050%.

Como os dados estão organizados

Esquema de separação dos dados do MAPEmunicipios em eixos e tabelas

O mesmo dado aparece em duas camadas. A fonte guarda o que foi observado; a dimensão guarda o painel município × ano. Entenda a diferença.

Comece

Comece aqui →

Instalação e as cinco funções que resolvem quase tudo.

Os dados →

O esquema, o catálogo completo e a busca por variável.

Exemplos →

Casos completos, do download ao gráfico.

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Como citar

Schaefer, B.; Meireles, F.; Freitas, C.; Borges, T. P.; Caldas, O.; Barreto, L.; Gomes Filho, F.; Mendes, L. MAPEmunicipios: painel de dados dos municípios brasileiros. MAPE/IESP-UERJ.

No R: citation("MAPEmunicipios").