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src/histograma ordenado.R

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+library(ggplot2)
+library(tidyverse)
+library(forcats)
+library(dplyr)
+library(scales)
+library(hrbrthemes)
+
+
+
+# Leitura dos dados
+REsp <- read.csv('REsp_completo.csv')
+
+# Considerar registros que tenham ao menos uma sugestao de tema
+REsp <- subset(REsp, !is.na(sugerido_1))
+REsp <- subset(REsp, !is.na(num_tema_cadastrado))
+REsp <- subset(REsp, recurso != "")
+REsp <- subset(REsp, sugestao_adotada < 7)
+REsp <- subset(REsp, num_tema_cadastrado != 5090)
+REsp$num_tema_cadastrado <- factor(REsp$num_tema_cadastrado)
+
+# Calcular a frequência de cada tema
+tema_counts <- table(REsp$num_tema_cadastrado)
+
+# Ordenar os temas por frequência
+ordered_levels <- names(sort(tema_counts, decreasing = TRUE))
+
+# Reorganizar os níveis do fator com base na ordem da frequência
+REsp$num_tema_cadastrado <- factor(REsp$num_tema_cadastrado, levels = ordered_levels)
+
+# Criar o histograma
+p <- REsp %>%
+  ggplot(aes(x = num_tema_cadastrado)) +
+  geom_bar(fill = "#69b3a2", color = "#e9ecef", alpha = 0.9, width = 1.0) +
+  ggtitle("") +
+  theme_ipsum() +
+  theme(
+    plot.title = element_text(size = 15),
+    #axis.text.x = element_text(angle = -90, vjust = 0.5, hjust = 1, size = 4),
+    axis.text.x = element_blank(),
+    axis.text.y = element_text(size = 12),  
+    axis.title.x = element_text(size = 14),
+    axis.title.y = element_text(size = 14) 
+  ) +
+  labs(
+    #title = "Histograma de tipos de temas do corpus",
+    x = "Theme identification",
+    y = "Frequency"
+  ) +
+  scale_y_log10()+
+  scale_y_continuous(expand = c(0, 0))
+
+
+print(p)
+
+# Calcula a quantidade de temas distintos
+quantidade_distintos <- length(unique(REsp$num_tema_cadastrado))
+
+# Exibe o resultado
+print(quantidade_distintos)