Os dados

Como o MAPEmunicipios está separado em eixos e tabelas

O esquema

Diagrama do MAPEmunicipios com três camadas — fonte, dimensão e derivado — e os 17 eixos temáticos, cada um com a contagem de variáveis — Esquema de separação dos dados do MAPEmunicipios em eixos e tabelas

O diagrama completo, com as três camadas, os 17 eixos e a chave. Baixar em PNG.

As duas camadas, e por que elas existem

Este é o único conceito do MAPEmunicipios que vale entender antes de usar. Ele custa dois minutos e evita um erro que já saiu publicado.

A fonte guarda o que foi observado

O AdaptaBrasil publica um índice de risco climático por município, medido em 2015. Não é uma série: é um retrato. A tabela 03_meio_ambiente/adaptabrasil tem, portanto, 5.570 linhas — uma por município.

O levantamento de tarifa zero registra 578 município-ano em que a política esteve vigente. 11_transportes/tarifa_zero tem 578 linhas.

A dimensão guarda o painel

A dimensão 03_meio_ambiente tem 183.810 linhas, porque é o painel município × ano inteiro. O retrato do AdaptaBrasil aparece repetido em onze anos, de 2010 a 2020, para que a coluna exista em toda linha e possa ser regredida contra outra coisa.

11_transportes tem 183.814 linhas, e a coluna de adesão à tarifa zero está preenchida com zero em todo município-ano que o levantamento não cobre.

Qual usar

a pergunta	a camada
Quantos municípios adotaram tarifa zero?	fonte
Quantos municípios foram de fato medidos pelo AdaptaBrasil?	fonte
A adesão à tarifa zero cresce com o PIB per capita?	dimensão
Como o IDEB evolui ao lado do gasto em educação?	dimensão

A base antiga do MAPEmunicipios só tinha a dimensão. Por isso a resposta à primeira pergunta era “5.570 municípios, todos os anos” — o zero de preenchimento era indistinguível de um zero medido.

Na prática, a maior parte das pessoas quer a dimensão. Ela é o padrão de mape_ler("transportes"). A fonte se pede explicitamente, com a barra: mape_ler("transportes/tarifa_zero").

O catálogo completo

Filtre por camada, eixo ou texto. Clique numa linha para ver a descrição.

catalogo = FileAttachment("dados/catalogo.json").json()
variaveis = FileAttachment("dados/variaveis.json").json()
eixos = FileAttachment("dados/eixos.json").json()

viewof camadaSel = Inputs.radio(["todas", "dimensao", "fonte"],
  {label: "Camada", value: "todas"})
viewof buscaTab = Inputs.text({label: "Buscar", placeholder: "saúde, emendas, IDEB..."})

semAcento = s => (s ?? "").normalize("NFD").replace(/[̀-ͯ]/g, "").toLowerCase()

tabelasFiltradas = catalogo.filter(d => {
  const okCamada = camadaSel === "todas" || d.camada === camadaSel;
  const alvo = semAcento(buscaTab).trim();
  const okBusca = !alvo || semAcento(
    `${d.slug} ${d.nome_publicado} ${d.descricao} ${d.fonte_original}`
  ).includes(alvo);
  return okCamada && okBusca;
})

html`<p style="color:rgba(16,16,16,.62);font-size:.9rem;margin:.4rem 0 .8rem">
  <strong>${tabelasFiltradas.length}</strong> de ${catalogo.length} tabelas
</p>`

// O container com overflow-x é necessário: a tabela é mais larga que o corpo
// do texto, e sem ele as últimas colunas ficam cortadas em vez de roláveis.
html`<div class="tabela-rolagem">${
  Inputs.table(tabelasFiltradas.map(d => ({
    Tabela: d.slug,
    Camada: d.camada,
    Nome: d.nome_publicado,
    Linhas: d.linhas,
    Colunas: d.colunas,
    Municípios: d.municipios,
    Anos: d.ano_min == null ? "—" : `${d.ano_min}–${d.ano_max}`,
    Fonte: d.fonte_original
  })), {
    rows: 30,
    layout: "fixed",
    format: {
      Linhas: x => x.toLocaleString("pt-BR"),
      Municípios: x => x.toLocaleString("pt-BR")
    },
    width: {
      Tabela: 216, Camada: 86, Nome: 330, Linhas: 84, Colunas: 76,
      Municípios: 96, Anos: 96, Fonte: 220
    }
  })
}</div>`

Procure uma variável

As 431 variáveis, com unidade e faixa observada. A busca ignora acento e exige todas as palavras.

viewof eixoSel = Inputs.select(
  ["todos", ...new Set(variaveis.map(d => d.dimensao).filter(d => d))].sort(),
  {label: "Eixo", value: "todos"}
)
viewof buscaVar = Inputs.text({label: "Buscar", placeholder: "homicídio, vacina, receita..."})

varsFiltradas = variaveis.filter(d => {
  const okEixo = eixoSel === "todos" || d.dimensao === eixoSel;
  const termos = semAcento(buscaVar).trim().split(/\s+/).filter(t => t);
  const onde = semAcento(`${d.nome_canonico} ${d.descricao}`);
  const okBusca = termos.every(t => onde.includes(t));
  return okEixo && okBusca;
})

html`<p style="color:rgba(16,16,16,.62);font-size:.9rem;margin:.4rem 0 .8rem">
  <strong>${varsFiltradas.length}</strong> de ${variaveis.length} variáveis
</p>`

html`<div class="tabela-rolagem">${
  Inputs.table(varsFiltradas.map(d => ({
    Variável: d.nome_canonico,
    Tabela: d.tabela,
    Descrição: d.descricao,
    Unidade: d.unidade,
    Mínimo: d.minimo,
    Máximo: d.maximo,
    "% vazios": d.pct_na
  })), {
    rows: 25,
    layout: "fixed",
    format: {
      Mínimo: x => x == null ? "—" : x.toLocaleString("pt-BR", {maximumFractionDigits: 2}),
      Máximo: x => x == null ? "—" : x.toLocaleString("pt-BR", {maximumFractionDigits: 2}),
      "% vazios": x => x == null ? "—" : x.toFixed(1) + "%"
    },
    width: {
      Variável: 268, Tabela: 176, Descrição: 380, Unidade: 116,
      Mínimo: 96, Máximo: 100, "% vazios": 88
    }
  })
}</div>`

Como ler um nome de variável

Todo nome segue o mesmo padrão:

[prefixo_da_fonte_]conceito[_qualificador]_sufixo

O sufixo diz a escala, e isso não é convenção decorativa: é o que permite ao pipeline provar que toda coluna terminada em _pct está entre 0 e 100.

sufixo	escala	exemplo
`_i`	contagem	`sim_obitos_homicidio_i`
`_pct`	percentual de 0 a 100	`ieps_cobertura_esf_pct`
`_prop`	proporção de 0 a 1	`censo_catolicos_prop`
`_razao`	quociente que pode passar de 1	`area_desmatada_sobre_area_municipio_razao`
`_p100k` `_p1k` `_p100dom`	taxa, com o denominador no nome	`ieps_medicos_p1k`
`_brl_nominal` `_brl2023`	dinheiro, com a base no nome	`pib_brl2023`
`_km` `_km2`	distância e área	`area_desmatada_bioma_cerrado_km2`
`_idx`	índice ou escore	`ivs_idx`
`_cat`	categoria	`adapta_risco_seca_cat`
`flag_`	binária (prefixo)	`flag_adota_tarifa_zero`
`ano_ref_`	ano de referência que não é a chave	`ano_ref_ideb`

O prefixo de fonte é obrigatório quando mais de uma fonte mede o mesmo conceito. Cobertura vacinal é medida pelo SI-PNI e pelo IEPS, com denominadores diferentes — por isso existem pni_cobertura_bcg_pct e ieps_cobertura_vacinal_bcg_pct, e comparar as duas exige saber disso.

Morte violenta tem o mesmo problema: o SIM registra óbito e cobre os 5.570 municípios; o Anuário do FBSP registra ocorrência policial e cobre 27. Daí sim_obitos_homicidio_i e fbsp_homicidio_doloso_i.

O que você precisa saber antes de publicar um número

Estas ressalvas estão no dicionário e aparecem em mape_sobre(). Elas não são letras miúdas: são defeitos conhecidos que mudariam a manchete.

As coberturas vacinais passam de 100%

O SI-PNI calcula cobertura sobre uma população-alvo estimada, que é subestimada em municípios pequenos e em campanhas com público flutuante. A fonte não trunca o resultado. O máximo observado é 51.175%.

Os valores foram mantidos como a fonte publica, e não corrigidos — corrigir exigiria decidir o denominador certo, o que é pesquisa e não limpeza de dado.

Duas tabelas têm chave duplicada

06_financas tem 222 chaves duplicadas porque as emendas parlamentares são associadas ao município por nome, sem UF. De 11.649 linhas, 1.067 têm UF divergente.

15_dados_historicos tem 54, que são municípios do Tocantins com registro anterior e posterior a 1988.

As duplicatas foram mantidas de propósito, para que o problema fique visível. mape_juntar() se recusa a juntar essas tabelas e diz qual é a responsável.

O dinheiro está deflacionado, e o nominal não existe

Quase toda coluna monetária traz o sufixo _brl2023: são reais de dezembro de 2023, deflacionados pelo IPCA. A série em valores correntes não existe no repositório — o pipeline antigo gravava o valor deflacionado por cima do original, com o mesmo nome.

O único par que sobreviveu está na Saúde: ieps_despesa_saude_total_per_capita_brl_nominal e a irmã _brl2023.

Cobertura não é o que a fonte declara

O Censo da Educação Superior declara cobrir 1995–2023 e entrega 2009–2023. O Anuário do FBSP cobre 27 municípios, não o país. Por isso o catálogo separa cobertura declarada pela fonte de cobertura observada na tabela — a segunda é medida no arquivo a cada publicação.

De onde vêm os dados

O MAPEmunicipios compila fontes públicas brasileiras: IBGE, DataSUS, INEP, TSE, CGU, SICONFI, Anatel, SNIS, IPEA, além do IEPS Data, do Anuário Brasileiro de Segurança Pública e do AdaptaBrasil.

A base compilada está sob CC BY 4.0, condicionada pelas licenças das fontes. Três precisam de verificação antes de qualquer uso comercial: IEPS Data, Anuário do FBSP e o pacote de replicação de Kustov & Pardelli.

O código que produz tudo isso é público, e as decisões de desenho estão documentadas: MAPEmunicipios-ETL.