dataprev <- read.csv(url("http://dadosabertos.dataprev.gov.br/opendata/Ativ02/formato=csv"), dec=",") if (!require(tidyverse)) install.packages("tidyverse") tipos = c( "42-Ap Tempo Contrib LOPS", "46-Ap Tempo Contrib Especial", "Ap Idade", "Ap Idade Outras", "Outras Ap Tempo Contrib") dados = dataprev %>% select(Ano, Idade, Quantidade.Benefícios.Ativos, Grupo.Principais.Espécies) %>% filter(Ano == 2017) %>% group_by(Idade, Grupo.Principais.Espécies) %>% summarise(quantidade = sum(as.numeric(as.character(Quantidade.Benefícios.Ativos)))) %>% na.omit() %>% mutate(Grupo.Principais.Espécies = Grupo.Principais.Espécies %>% as.character) %>% filter(Grupo.Principais.Espécies %in% tipos) %>% mutate(Grupo.Principais.Espécies = case_when( Grupo.Principais.Espécies %in% c( "42-Ap Tempo Contrib LOPS", "46-Ap Tempo Contrib Especial", "Outras Ap Tempo Contrib") ~ "Tempo de Contribuição", Grupo.Principais.Espécies == "Ap Idade" ~ "Idade", TRUE ~ as.character(Grupo.Principais.Espécies) )) %>% group_by(Idade, Grupo.Principais.Espécies) %>% summarise(quantidade = sum(quantidade)) ggplot(dados, aes(x = Idade, y = quantidade)) + geom_col(alpha = 1, position = "Identity", fill = "#283B4F") + theme(axis.text.x = element_text(angle = 90)) + facet_grid(Grupo.Principais.Espécies~.) + theme(panel.background = element_rect(fill = "white",colour ="#283B4F"), panel.grid.major = element_blank(), panel.grid.minor = element_blank())+ ylab("Quantidade de benefícios ativos em 2017") + xlab("Faixa etária") + scale_y_continuous(labels = function(x) format(x, big.mark = ".", decimal.mark = ",", scientific = FALSE))