####Criação_Da_Função#### risco.infec<-function(est,cid=list( )){ ####Baixando as Bases de Dados#### Tabela.Malaria<-read.csv("malaria.csv",sep=";", as.is=T)###Baixa a planilha com dados da malaria Tabela.FebreAmarela<-read.csv("Febre_Amarela.csv",sep=";",as.is=T)##Baixa a planilha com dados da Febre Amarela ####Abre pacote que a função requer#### require("dplyr")##abre o pacote "dplyr" dentro da função ####Tratamento das Tabelas#### Malaria<-cut(Tabela.Malaria$ipa, breaks = c(-1,0.1,10,50,300), labels=c("Zero","Baixo","Medio","Alto"))##Atribui riscos de aquisição da Malária de acordo com os valores IPA Tabela.Malaria$Risco_Malaria<-Malaria##Cria uma nova colunas com as categorias criadas Tabela.Malaria2<-Tabela.Malaria[-3]##Exclui informações que não interessam mais (ipa) Risco_FebreAmarela<-replace(Tabela.FebreAmarela$vacina, Tabela.FebreAmarela$vacina=="ACRV", "Alto")##Atribui risco de aquisição da Febre Amarela de acordo com a Tabela original Tabela.FebreAmarela<-cbind(Tabela.FebreAmarela,Risco_FebreAmarela)##Insere os riscos na tebela original Tabela.FebreAmarela2<-Tabela.FebreAmarela[-3]## exclui os dados que não interesam mais (recomendação de vacina) ####Seleciona a cidade e o Estado nas Tabelas#### Malaria=list()##cria um objeto vazio em formato de lista for(i in 1:length(cid)){ Malaria[[i]]=filter(Tabela.Malaria2,estado==est,cidade==cid[i]) }##Filtra as cidades por estado na tabela de risco da Malária Febre_Amarela=list()##cria uma objeto vazio em formato de lista for(i in 1:length(cid)){ Febre_Amarela[[i]]=filter(Tabela.FebreAmarela2,estado==est,cidade==cid[i]) }##Filtra as cidades por estado na tabela de risco da Febre Amarela ####Transformando os dados em data.frame#### Febre_Amarela_df<-data.frame(do.call(rbind,Febre_Amarela))##Une as listas geradas da Febre Amarela por cidade em data.frame Malaria_df<-data.frame(do.call(rbind,Malaria))## Une as listas geradas da Malaária por cidade em data.frame ####Retornando o data.frame com os riscos por cidade#### merge.data.frame(Malaria_df,Febre_Amarela_df,by= c("cidade","estado"))## retorna a união dos data.frame por doença }