<jupyter_start><jupyter_text>**Mapa PIB per capita por municípios 2018**(polígonos)<jupyter_code>#query PIB per capita
query = """
SELECT 
    pib.id_municipio ,
    pop.ano, 
    pib.PIB / pop.populacao as pib_pc
FROM `basedosdados.br_ibge_pib.municipio` as pib
INNER JOIN `basedosdados.br_ibge_populacao.municipio` as pop
ON pib.id_municipio = pop.id_municipio AND pib.ano = pop.ano
"""
pib = bd.read_sql(query, billing_project_id='basedosdados-input')
#os dados reportam o PIB desde 2002, mas criamos o mapa somente com o ano de 2018
pib_2018 = pib[pib.ano.isin([2018])]
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive', force_remount=True)
#shapefile com as coordenadas municipais
geometria = gpd.read_file('/content/drive/MyDrive/Brazil_ShapeFiles/brazil_munic/BRMUE250GC_SIR.shp')
#merge entre PIB e localização
mapa = pd.merge(pib_2018, geometria, 
                  how='left', left_on=['id_municipio'],
                              right_on=['CD_GEOCMU'])
mapa.drop(['ano', 'NM_MUNICIP', 'CD_GEOCMU'], axis=1, inplace=True)
#formatação do dataframe para o padrão geo
mapa = GeoDataFrame(mapa)
#criação do mapa, onde o scheme é criado pela biblioteca mapclassify
fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(15,10))
mapa.plot(column='pib_pc', ax=ax, legend=True, cmap='Greens', edgecolor='black', linewidth=0.1, scheme='Quantiles')
fig.savefig('pib_pc_2.png', transparent=True, dpi=fig.dpi)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>**Componentes do PIB (Brasil, 2002-2018)**<jupyter_code>#a base contém informações do PIB municipal (com os valores adicionados) para o período de 2002 a 2018
pib_comp = bd.read_sql('SELECT * FROM `basedosdados.br_ibge_pib.municipio`', billing_project_id='basedosdados-input')
pib_comp.describe()
#agrupa por ano os valores adicionados 
pib_comp['pib_ano'] = pib_comp.groupby(['ano'])['pib'].transform(np.sum)
pib_comp['va_agro'] = pib_comp.groupby(['ano'])['va_agropecuaria'].transform(np.sum)
pib_comp['va_ind'] = pib_comp.groupby(['ano'])['va_industria'].transform(np.sum)
pib_comp['va_serv'] = pib_comp.groupby(['ano'])['va_servicos'].transform(np.sum)
pib_comp['va_ade'] = pib_comp.groupby(['ano'])['va_adespss'].transform(np.sum)
#mantém somente uma observação por ano, excluindo demais variáveis que foram agrupadas
pib_comp.drop_duplicates(subset=['ano'], keep ='first', inplace = True)
pib_comp.drop(['id_municipio', 'pib', 'impostos_liquidos', 'va', 'va_agropecuaria', 'va_industria', 'va_servicos', 'va_adespss'], axis=1, inplace=True)
#visualização do df
pib_comp
#reshape da base pra criação do gráfico de linhas
value_vars = ['pib_ano', 'va_agro', 'va_ind', 'va_serv', 'va_ade']
pib_comp = pd.melt(pib_comp, id_vars='ano', value_vars=value_vars, var_name='componente', value_name='valores')
#criação do gráfico de linhas com resultado do PIB e seus componentes (em trilhões de R$)
plt.figure(figsize=(10,8))
graph_tec = sns.lineplot('ano', 'valores', hue='componente', data=pib_comp, linewidth=6.0)
graph_tec.legend(loc='upper left')
plt.savefig('pib_componentes.png', transparent=True, dpi=300)<jupyter_output><empty_output>
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