Contagem de acidentes por condição climática

Importando o pacote

library(amazonasdatahub)

Contagem de acidentes por condição climática

Com a base de dados prf_amazonas, podemos fazer análises de dados de acidentes registrados pela Polícia Rodoviária Federal (PRF) no estado do Amazonas no ano de 2025.

Podemos checar a frequência de acidentes por condição climática e identificar qual dessas condições apresenta uma frequência maior de acidentes.

# Importanto pacotes para organizacao e visualizacao de dados
require(dplyr)
require(forcats)
require(ggplot2)

# Contando acidentes agrupados por condicao climatica e fazendo o grafico
prf_amazonas %>%
  count(weather) %>%
  mutate(
    weather = fct_reorder(weather, -n)
  ) %>%
  ggplot(aes(x = weather, y = n)) +
  geom_bar(stat = "identity", fill = "steelblue") +
  geom_text(aes(label = n), vjust = -0.5) +
  theme_minimal() +
  labs(
    title = "Contagem de acidentes por condição climática",
    x = "Condição climática",
    y = "Contagem"
  )

Veja que a condição Céu claro está dividida, já que uma tem está escrita com acento agudo Céu claro e outra está sem acento agudo, Ceu claro. Podemos avaliar individualmente as condições climáticas disponíveis para verificar se faz sentido.

unique(prf_amazonas$weather)

 [1] "Ceu Claro"        "Nublado"          "Ignorada"         "Chuva"           
 [5] "Nevoeiro/neblina" "Sol"              "Vento"            "Céu Claro"       
 [9] "Ignorado"         "Nevoeiro/Neblina" "Garoa/Chuvisco"  

Note que além de Céu claro, temos Nevoeiro/Neblina e Nevoeiro/neblina. Essa pequena mudança de letras maiúsculas já interfere na leitura dos dados. Por isso, vamos padronizar

prf_amazonas_clean <- prf_amazonas %>%
  mutate(
    weather = case_when(
      weather == 'Ceu Claro' ~ 'Céu Claro',
      weather == 'Nevoeiro/neblina' ~ 'Nevoeiro/Neblina',
      TRUE~weather
    )
  )

Agora é possível visualizar o gráfico de barras dos dados corrigidos.

prf_amazonas_clean %>%
  count(weather) %>%
  mutate(
    weather = fct_reorder(weather, -n)
  ) %>%
  ggplot(aes(x = weather, y = n)) +
  geom_bar(stat = "identity", fill = "steelblue") +
  geom_text(aes(label = n), vjust = -0.5) +
  theme_minimal() +
  labs(
    title = "Contagem de acidentes por condição climática",
    x = "Condição climática",
    y = "Contagem"
  )