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mudou_estrutura <- FALSE | |
tipo_nova_estrutura <- c(character(1)) | |
mes_fim<-12 | |
for (ano in 2013:2018){ | |
if (ano == 2018) {mes_fim<-ult_mes_disp} | |
ifelse(ano==2012, mes_ini <-12, mes_ini<-1) | |
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grafico_serie_anova<- function(formula, dados_origem){ | |
library(agricolae) | |
library(ggplot2) | |
res.aov <- aov( formula, data =dados_origem ) | |
out<-HSD.test(res.aov,res.aov[["terms"]][[3]]) | |
grupos <- out$groups[2] |
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#Função para leitura de uma tabela de arquivo pdf e conversão para dataframe | |
tradutor_pdf_tabela <- function(arquivo_pdf, delimitador_ini,delimitador_fim,rubricas){ | |
library(pdftools) | |
txt <- pdf_text(arquivo_pdf) | |
#Localiza o ponto inicail de tratamento do arquivo | |
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update_all_licence <- function(key, url, limit=1000, license_title,license_id,license_url ){ | |
#key: chave do usuário que tem direitos de atualizações sobre datasets | |
#url: url principal do índice do ckan | |
#license_title: título da licença | |
#license_id: id da licença | |
#license_url: url da licença | |
#limite: normalmente está associado ao número de datasets do usuário. Atribui-se um valor default de 1000 | |
#Esse vetor registrará os erros ocorridos durante o processo de atualização |
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hack_datasus <- function(sistema, modalidade, tipo_arquivo, ano, UF, mes){ | |
#Função gera dataframe a partir de ftp feita na página do datasus | |
#sistema ex:'SIHSUS' Verificar os sistemas disponíveis em http://www2.datasus.gov.br/DATASUS/index.php?area=0901&item=1 | |
#modalidade 'dados' | |
#tipo_arquivo ex: 'RD'#Varia conforme o sistema | |
#ano ex: 17 Dois últimos dígitos do ano | |
#UF ex:'AL' Sigla de UF Brasileira | |
#mes ex:'12' strings entre 01 e 12 |
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#Extração dos arquivos do censo escolar | |
library(purrr) | |
#Downloads | |
#Informe ano inicial e ano final. Os limites são 1995 e 2018 | |
ano_ini<- 1995 | |
ano_fim<-2018 | |
map(ano_ini:ano_fim, function(ano){ |
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library(tabulizer) | |
library(dplyr) | |
setwd("~/GitHub/oleogate/data") | |
#Extrai tabelas do arquivo pdf. | |
#Esse arquivo foi baixado do seguinte link | |
# https://politica.estadao.com.br/blogs/estadao-verifica/wp-content/uploads/sites/690/2019/10/Ibama.pdf | |
#A tabela é extraída para um arquivo csv de forma a poder trabalhar melhor questões de encoding | |
tabulizer::extract_tables("ibama.pdf", output = "csv",outdir = getwd()) |
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# install.packages("devtools") | |
devtools::install_github("tchiluanda/rsiconfi") | |
library(rsiconfi) | |
library(dplyr) | |
library(tidyr) | |
###########Trabalhando as despesas | |
#Monta um vetor com todos os códigos de UFs do Brasil |
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library(readr) | |
library(dplyr) | |
PENSIONISTAS_112019 <- read_delim("Data/PENSIONISTAS_112019.csv", | |
";", escape_double = FALSE, locale = locale(decimal_mark = ",", | |
grouping_mark = ".", encoding = "LATIN1"), | |
trim_ws = TRUE) | |
PENSIONISTAS_122019 <- read_delim("Data/PENSIONISTAS_122019.csv", | |
";", escape_double = FALSE, locale = locale(decimal_mark = ",", |
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#Faça download de um conjunto de tabelas do bolsa família referente a qualquer período a partir de janeiro de 2003 | |
base_address<- "http://transparencia.gov.br/download-de-dados/bolsa-familia-pagamentos/" | |
#Alterar as variáveis abaixo de acordo com o que se deseja | |
ano_ini<- 2018 | |
ano_fim<- 2018 | |
mes_ini<-1 | |
ult_mes_disp<- 2 |
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