Autor: Baruque Rodrigues
O pacote getcensoeducacaodata foi desenvolvido para facilitar o
processo de download e análise dos dados do Censo Escolar no Brasil. Ele
permite baixar automaticamente os microdados do Censo Escolar e oferece
funções específicas para gerar análises detalhadas de diferentes níveis
de ensino e matrículas em municípios e bairros.
A função baixa_microdados_censo_escolar permite que os usuários
baixem os microdados do Censo Escolar de forma automatizada,
economizando tempo e esforço.
O pacote inclui várias funções para gerar análises específicas, tais como:
-
pega_creches_municipio: Coleta dados de creches por município. -
pega_ed_infantil_municipio: Coleta dados de educação infantil por município. -
pega_pre_escola_municipio: Coleta dados de pré-escola por município. -
pega_ensino_fundamental_municipio: Coleta dados de ensino fundamental por município. -
pega_ensino_medio_municipio: Coleta dados de ensino médio por município. -
qt_matriculas_muni: Obtém a quantidade de matrículas por município. -
qt_matriculas_mun_bairro: Obtém a quantidade de matrículas por município e bairro.
Para instalar o pacote, você pode usar o devtools:
# Instale o devtools se ainda não estiver instalado
install.packages("devtools")
# Instale o getcensoeducacaodata a partir do GitHub
devtools::install_github("BaruqueRodrigues/getcensoeducacaodata")Aqui estão alguns exemplos de como usar as funções do pacote:
library(getcensoeducacaodata)# Baixa os microdados do Censo Escolar
baixa_microdados_censo_escolar(ano = 2023)Para baixar múltiplos anos você pode usar o snippet abaixo
anos = 2012:2023
purrr::walk(anos, ~baixa_microdados_censo_escolar(ano = .x))creches_data <- pega_creches_municipio()
#> Rows: 217625 Columns: 408
#> ── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
#> Delimiter: ";"
#> chr (16): NO_REGIAO, NO_UF, SG_UF, NO_MUNICIPIO, NO_REGIAO_GEOG_INTERM, NO_...
#> dbl (392): NU_ANO_CENSO, CO_REGIAO, CO_UF, CO_MUNICIPIO, CO_REGIAO_GEOG_INTE...
#>
#> ℹ Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
#> ℹ Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.
creches_data
#> # A tibble: 5,468 × 4
#> no_uf no_municipio nu_ano_censo total_creches
#> <chr> <chr> <dbl> <int>
#> 1 Acre Acrelândia 2023 1
#> 2 Acre Assis Brasil 2023 1
#> 3 Acre Brasiléia 2023 4
#> 4 Acre Bujari 2023 1
#> 5 Acre Capixaba 2023 9
#> 6 Acre Cruzeiro do Sul 2023 27
#> 7 Acre Epitaciolândia 2023 3
#> 8 Acre Feijó 2023 6
#> 9 Acre Jordão 2023 2
#> 10 Acre Manoel Urbano 2023 1
#> # ℹ 5,458 more rowsColetar Dados de Educação Infantil por Município
ed_infantil_data <- pega_ed_infantil_municipio()
#> Rows: 217625 Columns: 408
#> ── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
#> Delimiter: ";"
#> chr (16): NO_REGIAO, NO_UF, SG_UF, NO_MUNICIPIO, NO_REGIAO_GEOG_INTERM, NO_...
#> dbl (392): NU_ANO_CENSO, CO_REGIAO, CO_UF, CO_MUNICIPIO, CO_REGIAO_GEOG_INTE...
#>
#> ℹ Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
#> ℹ Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.
ed_infantil_data
#> # A tibble: 5,570 × 4
#> no_uf no_municipio nu_ano_censo total_ed_infantil
#> <chr> <chr> <dbl> <int>
#> 1 Acre Acrelândia 2023 4
#> 2 Acre Assis Brasil 2023 21
#> 3 Acre Brasiléia 2023 13
#> 4 Acre Bujari 2023 9
#> 5 Acre Capixaba 2023 9
#> 6 Acre Cruzeiro do Sul 2023 75
#> 7 Acre Epitaciolândia 2023 11
#> 8 Acre Feijó 2023 54
#> 9 Acre Jordão 2023 36
#> 10 Acre Manoel Urbano 2023 17
#> # ℹ 5,560 more rows# Obtém a quantidade de matrículas por município
matriculas_data <- qt_matriculas_muni()
#> Rows: 217625 Columns: 408
#> ── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
#> Delimiter: ";"
#> chr (16): NO_REGIAO, NO_UF, SG_UF, NO_MUNICIPIO, NO_REGIAO_GEOG_INTERM, NO_...
#> dbl (392): NU_ANO_CENSO, CO_REGIAO, CO_UF, CO_MUNICIPIO, CO_REGIAO_GEOG_INTE...
#>
#> ℹ Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
#> ℹ Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.
matriculas_data
#> # A tibble: 5,570 × 8
#> no_uf no_municipio nu_ano_censo total_creches total_matriculas_pre…¹
#> <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 Rondônia Porto Velho 2023 4738 12938
#> 2 Rondônia Presidente Médici 2023 214 444
#> 3 Rondônia Alvorada D'Oeste 2023 217 341
#> 4 Rondônia Nova Mamoré 2023 155 908
#> 5 Rondônia Campo Novo de Ron… 2023 74 326
#> 6 Rondônia Buritis 2023 254 828
#> 7 Rondônia Candeias do Jamari 2023 170 827
#> 8 Rondônia Itapuã do Oeste 2023 129 294
#> 9 Rondônia Costa Marques 2023 210 452
#> 10 Rondônia São Francisco do … 2023 194 497
#> # ℹ 5,560 more rows
#> # ℹ abbreviated name: ¹total_matriculas_pre_escola
#> # ℹ 3 more variables: total_matriculas_ed_infantil <dbl>,
#> # total_matriculas_fundamental <dbl>, total_matriculas_medio <dbl>