r piramide, include = FALSE}
label_sexo <- c('0' = "Masculino",'1' = "Feminino")

idades <- base_matriculas_final[,list(matriculados =
length(unique(id_aluno))),
                                 by = c("vila","sexo_adj","idade")]
base_matriculas_final[,sexo_label := sexo_adj %>% factor(labels =
label_sexo)]
base_matriculas_final[,idade_5 := (idade %/% 5)*5]

idades_prop <- base_matriculas_final[idade_5 <= 70,
                                     list(N = length(unique(id_aluno))),
                                     by =
c("sexo_label","vila","idade_5","sexo_adj")]

idades_prop <- idades_prop[,prop := 100*ifelse(sexo_label =="Masculino",
                                               -N/sum(N),
                                               N/sum(N)),
                           by = vila]
max_prop <- idades_prop[,max(abs(prop),na.rm = T)]
max_prop <- ifelse(max_prop > 20, 25, 20)

piramides <-
  lapply(split(idades_prop, by =  "vila"),
         function(data){
           vila_n <- data[,unique(vila)]
           ggplot(data,
                  aes(x = idade_5,y = prop,
              geom_bar(data = subset(data,sexo_adj == 1),
                      stat = "identity") +
             geom_bar(data = subset(data,sexo_adj == 0),
                      stat = "identity") +
             geom_text(aes(label = format (prop, digits=2)),
                       hjust = "outward", size = 2,
                       position = position_dodge(width = 1), check_overlap =
TRUE) +
             scale_y_continuous(labels = abs,
                                limits = max_prop*c(-1,1),
                                breaks = seq(-max_prop, max_prop, by = 5)) +
             scale_x_continuous(expand=c(0,0), breaks = seq(0,120, by = 5))
+
             coord_flip() +
             labs(title = vila_n,
                  y = "% de pessoas",
                  x = "Idade (5 em 5 anos)",
                  fill = "Gênero") -> plot_vila
           plot_vila
           })
+  theme_bw()