Lê os arquivos com estimativas e contagens da população dos municípios brasileiros por sexo e faixa etária disponibilizados pelo DATASUS e entrega um banco de dados com as variáveis originais mais a faixa etária quinquenal.
Arguments
- x
Nome do arquivo armazenado no computador, ou ano da estimativa ou contagem populacional a ser capturada no site FTP DATASUS. Se o alvo é um arquivo no computador, o nome com a extensão (dbf) deve vir entre aspas. Se o alvo é um arquivo do servidor FTP do DATASUS, deve-se usar o argumento
ano, com o ano (sem aspas) desejado, de 1980 a 2024. Apenas arquivos em formato DBF são lidos.
Details
Nos arquivos de 2013 a 2024 o código IBGE do município está registrado com todos os sete dígitos, enquanto nos arquivos de 1980 a 2012, como em outros SIS com dados disponibilizados pelo DATASUS, são registrados apenas os seis primeiros dígitos do código. ler_popbr devolve uma variável (munic_res) de caracteres com os seis primeiros dígitos.
Os bancos de dados de origem têm uma estrutura até 2012, com a variável "situação" (urbano/rural) para alguns anos e a faixa etária detalhada (variável "fxetaria") em um campo de quatro dígitos com faixas anuais até os 20 anos e então quinquenais até 80 e mais anos de idade, enquanto os arquivos a partir de 2013 não têm a variável "situação" e a variável "fxetaria" é um campo com três dígitos com a idade em anos completos até os 79 anos e então 80 e mais anos de idade.
A função será descontinuada em favor de popbr, que permite a captura de períodos maiores de um ano e oferece opções para o data frame resultante.
As informações atualizadas podem ser tabuladas em http://tabnet.datasus.gov.br/cgi/deftohtm.exe?ibge/cnv/popsvs2024br.def
Examples
if (FALSE) { # \dontrun{
# Um arquivo no computador:
popBR2010 <- ler_popbr("data-raw/POPBR10.DBF")
head(popBR2010)
xtabs(populacao ~ fxetar5 + sexo, data = popBR2010)
popBR2024 <- ler_popbr("data-raw/POPBR24.DBF")
head(popBR2024)
xtabs(populacao ~ fxetar5 + sexo, data = popBR2024)
} # }
# Um arquivo no diretório FTP do DATASUS
popBR2010 <- ler_popbr(2010)
head(popBR2010)
#> munic_res situacao ano sexo fxetar5 fxetaria populacao
#> 1 110001 urbana 2010 masc 0-4 0000 100
#> 2 110001 urbana 2010 masc 0-4 0101 92
#> 3 110001 urbana 2010 masc 0-4 0202 95
#> 4 110001 urbana 2010 masc 0-4 0303 131
#> 5 110001 urbana 2010 masc 0-4 0404 107
#> 6 110001 urbana 2010 masc 5-9 0505 125
xtabs(populacao ~ fxetar5 + sexo, data = popBR2010)
#> sexo
#> fxetar5 masc fem
#> 0-4 7016987 6779172
#> 5-9 7624144 7345231
#> 10-14 8725413 8441348
#> 15-19 8558868 8432002
#> 20-24 8630227 8614963
#> 25-29 8460995 8643418
#> 30-34 7717657 8026855
#> 35-39 6766665 7121916
#> 40-44 6320570 6688797
#> 45-49 5692013 6141338
#> 50-54 4834995 5305407
#> 55-59 3902344 4373875
#> 60-64 3041034 3468085
#> 65-69 2224065 2616745
#> 70-74 1667373 2074264
#> 75-79 1090518 1472930
#> 80 e + 1133122 1802463
popBR2013 <- ler_popbr(2013)
head(popBR2013)
#> munic_res ano sexo fxetar5 fxetaria populacao
#> 1 110001 2013 masc 0-4 000 201
#> 2 110001 2013 masc 0-4 001 204
#> 3 110001 2013 masc 0-4 002 202
#> 4 110001 2013 masc 0-4 003 198
#> 5 110001 2013 masc 0-4 004 197
#> 6 110001 2013 masc 5-9 005 195
xtabs(populacao ~ fxetar5 + sexo, data = popBR2013)
#> sexo
#> fxetar5 masc fem
#> 0-4 7463884 7121178
#> 5-9 7805624 7454699
#> 10-14 8426065 8138707
#> 15-19 8644694 8561467
#> 20-24 8412732 8488814
#> 25-29 8524675 8724932
#> 30-34 8310811 8648899
#> 35-39 7282908 7660500
#> 40-44 6497525 6928918
#> 45-49 6021673 6540506
#> 50-54 5313955 5850019
#> 55-59 4391704 4896250
#> 60-64 3437752 3903087
#> 65-69 2536782 2951155
#> 70-74 1804579 2228456
#> 75-79 1248516 1687030
#> 80 e + 1268870 2049336
popBR2024 <- ler_popbr(2024)
head(popBR2024)
#> munic_res ano sexo fxetar5 fxetaria populacao
#> 1 110001 2024 masc 0-4 000 158
#> 2 110001 2024 masc 0-4 001 159
#> 3 110001 2024 masc 0-4 002 161
#> 4 110001 2024 masc 0-4 003 163
#> 5 110001 2024 masc 0-4 004 168
#> 6 110001 2024 masc 5-9 005 176
xtabs(populacao ~ fxetar5 + sexo, data = popBR2024)
#> sexo
#> fxetar5 masc fem
#> 0-4 6661380 6356612
#> 5-9 7439000 7092027
#> 10-14 7429136 7076552
#> 15-19 7651069 7320566
#> 20-24 8044783 7821129
#> 25-29 8193616 8219079
#> 30-34 7992515 8181015
#> 35-39 8115656 8419414
#> 40-44 8073611 8525842
#> 45-49 7171760 7693627
#> 50-54 6215140 6798626
#> 55-59 5603775 6318206
#> 60-64 4833395 5622638
#> 65-69 3806961 4582309
#> 70-74 2768674 3500843
#> 75-79 1840490 2463099
#> 80 e + 1821325 2929880