<jupyter_start><jupyter_text>Tratamento dos Pesos dos Arranjos PopulacionaisNo fluxo de trabalho para análise dos casos de COVID-19 nos municípios brasileiros, é conveniente que se faça uma análise da relação entre os municípios afetados e alguns atributos municipais em relacionados a patamares de centralidade na rede urbana, graus de concentração econômica e populacional, bem como de níveis de relacionamento por mobilidade (número de passageiros em aeroportos, fluxos de cargas, atratividade para turismo e mobilidade pendular para trabalho e estudo).No fluxo de trabalho, este notebook foi elaborado para tratamento dos dados de arranjos populacionais, unidades territoriais identificadas pelo IBGE pela presença de mobilidade intermunicipal para trabalho e estudo. Dado que esses arranjos populacionais apresentam uma elevada variedade no número de pessoas em mobilidade, é adequado que as análises não se refiram apenas à presença de municípios contaminados em dentro ou fora de arranjos, mas segundo a grandeza dessas ligações em cada arranjo e no seu conjunto.Por essa razão, aos dados de arranjos populacionais, obtidos no IBGE, são aqui calculados o peso de integração interna e o peso de integração geral. O primeiro corresponde à participação do município no total da população do arranjo a que pertence. É um indicador que dá peso para cada um dos municípios em relação ao arranjo, enquanto o segundo se refere à parcela de mobilidade pendular do arranjo em relação ao total de mobilidade em todos os arranjos. A medida ajuda a distinguir arranjos de menor integração por movimento pendular daqueles de maior integração.<jupyter_code>import pandas as pd # Biblioteca para operação avançada com dados tabulares de diversos tipos<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>**Importação dos dados de arranjo populacional**<jupyter_code>df_arranjos_populacionais = pd.read_csv('1_arranjo_populacional.csv', sep=';', decimal=',')<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>**Inserção das colunas peso_integracao_interna e peso_integracao_geral**<jupyter_code># insere a coluna peso integração interna
df_arranjos_populacionais['peso_integracao_interna'] = 0

# calcula o peso populacional de cada municipio no conjunto
for arranjo in df_arranjos_populacionais.arranjo_populacional.unique():
    filtro_arranjo_pop = df_arranjos_populacionais.arranjo_populacional == arranjo
    df_arranjos_populacionais.loc[:,'peso_integracao_interna'].loc[filtro_arranjo_pop] = df_arranjos_populacionais.loc[filtro_arranjo_pop].pop_2019 / df_arranjos_populacionais.loc[filtro_arranjo_pop].pop_2019.sum();
    
    
# insere a coluna peso integração geral
df_arranjos_populacionais['peso_integracao_geral'] = 0

# calcula o peso da pendularidade do arranjo populacional em relação a todos os arranjos e atribui a cada um de seus municípios
for arranjo in df_arranjos_populacionais.arranjo_populacional.unique():
    filtro_arranjo_pop = df_arranjos_populacionais.arranjo_populacional == arranjo
    df_arranjos_populacionais.loc[:,'peso_integracao_geral'].loc[filtro_arranjo_pop] = df_arranjos_populacionais.loc[filtro_arranjo_pop].loc[:,'pessoas_em_pendularidade_trabalho'].sum() / df_arranjos_populacionais.loc[:,'pessoas_em_pendularidade_trabalho'].sum();    
df_arranjos_populacionais.to_csv('1_arranjo_populacional_com_pesos.csv', decimal=',', sep=';', encoding='utf-16')<jupyter_output><empty_output>
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