-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
/
Copy pathadmissao_desligamento.R
171 lines (128 loc) · 7.57 KB
/
admissao_desligamento.R
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
########
# mar/2017
# Esse codigo analise os dados de lancamentos imobiliarios
# author: Joao Meirelles
########
#####################
#### SET WD #########
#####################
setwd("/home/jm/DATABASE-RJ/2017.03---Emprego---Rio")
#####################
#####################
####Load Packages####
#####################
library(ggplot2)
library(plyr)
library("readxl")
#####################
#######################
#####Load Data#########
#######################
#cria um vetor com as sheets do arquivo
sheets <- excel_sheets("./data/3175_cagedjan17.XLS")
salta_emprego <- data.frame(matrix(ncol = 28, nrow = 0))
colnames(salta_emprego) <- c("data",
"total_admitidos", "total_desligados", "total_saldo",
"extrativa_mineral_admitidos", "extrativa_mineral_desligados", "extrativa_mineral_saldo",
"ind_transformacao_admitidos", "ind_transformacao_desligados", "ind_transformacao_saldo",
"serv_util_publica_admitidos", "serv_util_publica_desligados", "serv_util_publica_saldo",
"construcao_civil_admitidos", "construcao_civil_desligados", "construcao_civil_saldo",
"comercio_admitidos", "comercio_desligados", "comercio_saldo",
"servicos_admitidos", "servicos_desligados", "servicos_saldo",
"adm_publica_admitidos", "adm_publica_desligados", "adm_publica_saldo",
"agropecuaria_admitidos", "agropecuaria_desligados", "agropecuaria_saldo"
)
ex = c(1, 14, 27, 40, 53, 66, 79, 92, 105, 118, 131, 144, 157, 170, 183, 196, 209, 222)
data <- as.data.frame(seq(as.Date("2000/1/1"), as.Date("2017/1/1"), by = "month"))
colnames(data) <- "data"
for(sheet in sheets)
{ print(sheet)
if (sheet != "Total"){
d <- read_excel("./data/3175_cagedjan17.XLS", sheet = sheet, skip=6)
d <- d[-ex,]
d <- d[c(0:205),]
colnames(d) <- c("data", paste (sheet, "_admitidos"), paste (sheet, "_desligados"), paste (sheet, "_saldo"))
data <- cbind(data, d)
}
}
emprego_saldo <- data[,-c(2,6,10,14,18,22,26,30)]
emprego_saldo$data <- seq(as.Date("2000/1/1"), as.Date("2017/1/1"), by = "month")
##########
########################
######### VIZ ##########
########################
# Palette
LtoM <-colorRampPalette(c('red', 'yellow' ))
Mid <- "snow3"
MtoH <-colorRampPalette(c('lightgreen', 'darkgreen'))
#plot
ggplot(data = emprego_saldo, aes(x = emprego_saldo[,1], y = emprego_saldo[,13], fill=emprego_saldo[,13])) +
geom_bar(stat = 'identity')+
scale_fill_gradient2(low=LtoM(100), mid='snow3', high=MtoH(100), space='Lab')+
theme_bw()+xlab("DATA")+ylab("SALDO DE CONTRATAÇÃO")+ggtitle("CONSTRUÇÃO CIVIL")+ theme(legend.position="none")
ggsave("./plots/post.png", width = 20, height = 10, units = "cm")
ggplot(data = emprego_saldo, aes(x = emprego_saldo[,1], y = emprego_saldo[,4], fill=emprego_saldo[,4])) +
geom_bar(stat = 'identity')+
scale_fill_gradient2(low=LtoM(100), mid='snow3', high=MtoH(100), space='Lab')+
theme_bw()+xlab("data")+ylab("saldo de contratações")+ggtitle("Extrativa Mineral")+ theme(legend.position="none")
ggsave("./plots/extrativa_mineral.png", width = 15, height = 10, units = "cm")
ggplot(data = emprego_saldo, aes(x = emprego_saldo[,1], y = emprego_saldo[,7], fill=emprego_saldo[,7])) +
geom_bar(stat = 'identity')+
scale_fill_gradient2(low=LtoM(100), mid='snow3', high=MtoH(100), space='Lab')+
theme_bw()+xlab("data")+ylab("saldo de contratações")+ggtitle("Industria de Transformação")+ theme(legend.position="none")
ggsave("./plots/industria_de_transformacao.png", width = 15, height = 10, units = "cm")
ggplot(data = emprego_saldo, aes(x = emprego_saldo[,1], y = emprego_saldo[,10], fill=emprego_saldo[,10])) +
geom_bar(stat = 'identity')+
scale_fill_gradient2(low=LtoM(100), mid='snow3', high=MtoH(100), space='Lab')+
theme_bw()+xlab("data")+ylab("saldo de contratações")+ggtitle("Servico de Utilidade Pública")+ theme(legend.position="none")
ggsave("./plots/servico_de_utilidade_publica.png", width = 15, height = 10, units = "cm")
ggplot(data = emprego_saldo, aes(x = emprego_saldo[,1], y = emprego_saldo[,13], fill=emprego_saldo[,13])) +
geom_bar(stat = 'identity')+
scale_fill_gradient2(low=LtoM(100), mid='snow3', high=MtoH(100), space='Lab')+
theme_bw()+xlab("data")+ylab("saldo de contratações")+ggtitle("Construção Civil")+ theme(legend.position="none")
ggsave("./plots/construção_civil.png", width = 15, height = 10, units = "cm")
ggplot(data = emprego_saldo, aes(x = emprego_saldo[,1], y = emprego_saldo[,16], fill=emprego_saldo[,16])) +
geom_bar(stat = 'identity')+
scale_fill_gradient2(low=LtoM(100), mid='snow3', high=MtoH(100), space='Lab')+
theme_bw()+xlab("data")+ylab("saldo de contratações")+ggtitle("Comércio")+ theme(legend.position="none")
ggsave("./plots/comercio.png", width = 15, height = 10, units = "cm")
ggplot(data = emprego_saldo, aes(x = emprego_saldo[,1], y = emprego_saldo[,19], fill=emprego_saldo[,19])) +
geom_bar(stat = 'identity')+
scale_fill_gradient2(low=LtoM(100), mid='snow3', high=MtoH(100), space='Lab')+
theme_bw()+xlab("data")+ylab("saldo de contratações")+ggtitle("Serviços")+ theme(legend.position="none")
ggsave("./plots/servicos.png", width = 15, height = 10, units = "cm")
ggplot(data = emprego_saldo, aes(x = emprego_saldo[,1], y = emprego_saldo[,22], fill=emprego_saldo[,22])) +
geom_bar(stat = 'identity')+
scale_fill_gradient2(low=LtoM(100), mid='snow3', high=MtoH(100), space='Lab')+
theme_bw()+xlab("data")+ylab("saldo de contratações")+ggtitle("Administração Pública")+ theme(legend.position="none")
ggsave("./plots/extrativa_mineral.png", width = 15, height = 10, units = "cm")
ggplot(data = emprego_saldo, aes(x = emprego_saldo[,1], y = emprego_saldo[,25], fill=emprego_saldo[,25])) +
geom_bar(stat = 'identity')+
scale_fill_gradient2(low=LtoM(100), mid='snow3', high=MtoH(100), space='Lab')+
theme_bw()+xlab("data")+ylab("Agropecuária")+ggtitle("Agropecuária")+ theme(legend.position="none")
ggsave("./plots/agropecuaria.png", width = 15, height = 10, units = "cm")
## lines ##
ggplot(emprego_saldo)+
geom_line(aes(emprego_saldo[,1],emprego_saldo[,4]))+
theme_bw()+xlab("data")+ylab("saldo de contratações")+ggtitle("Extrativa Mineral")
ggplot(emprego_saldo)+
geom_line(aes(emprego_saldo[,1],emprego_saldo[,7]))+
theme_bw()+xlab("data")+ylab("saldo de contratações")+ggtitle("Industria de Transformação")
ggplot(emprego_saldo)+
geom_line(aes(emprego_saldo[,1],emprego_saldo[,10]))+
theme_bw()+xlab("data")+ylab("saldo de contratações")+ggtitle("Servico de Utilidade Pública")
ggplot(emprego_saldo)+
geom_line(aes(emprego_saldo[,1],emprego_saldo[,13]))+
theme_bw()+xlab("data")+ylab("saldo de contratações")+ggtitle("Construção Civil")
ggplot(emprego_saldo)+
geom_line(aes(emprego_saldo[,1],emprego_saldo[,16]))+
theme_bw()+xlab("data")+ylab("saldo de contratações")+ggtitle("Comércio")
ggplot(emprego_saldo)+
geom_line(aes(emprego_saldo[,1],emprego_saldo[,19]))+
theme_bw()+xlab("data")+ylab("saldo de contratações")+ggtitle("Serviços")
ggplot(emprego_saldo)+
geom_line(aes(emprego_saldo[,1],emprego_saldo[,22]))+
theme_bw()+xlab("data")+ylab("saldo de contratações")+ggtitle("Administração Pública")
ggplot(emprego_saldo)+
geom_line(aes(emprego_saldo[,1],emprego_saldo[,25]))+
theme_bw()+xlab("data")+ylab("Agropecuária")+ggtitle("Agropecuária")