fernandobarbalho

#O script abaixo consome dados consolidados de bolsa família para todos os municípios
#Como o script demora muito, considere fazer alterações para fazer filtros antes do segundo pull

ano<-2014
pbf_mun<- owdbr::uflist() %>%
  pull(num)%>%
  map_dfr(munlist) %>%
  pull(codigo_municipio_completo) %>%
  map_dfr(getpbf_mun,AAAA= ano)

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#based on this method: https://github.com/k-sys/covid-19/blob/master/Realtime%20R0.ipynb
# In fact it is a translation from python to R of some parts of the code explained in the link above.

get_last_covid_rt<- function(df_days_case){ #this dataset must have a structre with a collumn no_cases (accumulated number of cases on a given sequence day)
  
  
  #smooth the data
  
  x <- 1:NROW(df_days_case)
  y<-df_days_case$no_cases 

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#para essa função usa-se o pacote microdatasus
# SALDANHA, Raphael de Freitas; BASTOS, Ronaldo Rocha; BARCELLOS, Christovam. Microdatasus: pacote para download e pré-processamento de microdados do Departamento de Informática do SUS (DATASUS). Cad. Saúde Pública, Rio de Janeiro , v. 35, n. 9, e00032419, 2019 . Available from http://ref.scielo.org/dhcq3y.

process_SIM_all_fu<- function(a_year_start, a_year_end){
  library(microdatasus)
  library(dplyr)
  library(purrr)
  
  library(readr)
  

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library(rtweet)
library(dplyr)
library(ggplot2)

df_favorite<- rtweet::get_favorites("@barbalhofernand", n=3000)


users_favorite<-
df_favorite %>% 
  group_by(screen_name, user_id) %>%

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devtools::install_github("tchiluanda/rsiconfi")
library(rsiconfi)
library(networkD3)
library(tidyverse)


#Get data in SICONFI for budget revenue (Ï-C) related to the federal government entity (1) in 2018
df_rec <- rsiconfi::get_dca(2018,"I-C","1")

# find hierachical strtucture of budget revenue

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get_covid_data_jhu<- function(dt_ini, dt_fim, us_columns = TRUE, country = NULL ){ #data inicial para o download, data final para o download, indicação se trabalha com colunas dos EUA (TRUE por default) e lista de países (todos por default)
    
    
    library(dplyr)
    
    #cria um vetor de datas que vai ser iterado na formação do endereço de github que tem os dados
    dates<- c(lubridate::ymd(dt_ini):lubridate::ymd(dt_fim))
    
    #O map_dfr vai montar dinamicamente um único dataframe com as para todas as datas do array
    purrr::map_dfr(dates, function(a_date){

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#Criar gráfico de sankey
df_desp <- rsiconfi::get_dca(2018,"I-D","1") 



df_desp_trabalho<-
df_desp %>% 
  #filter(stringr::str_starts(cod_conta,"R")) %>%
  filter(coluna == "Despesas Liquidadas") %>%
  mutate(nivel_0 = cod_conta =="TotalDespesas" ) %>%

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# install.packages("devtools")
# devtools::install_github("tchiluanda/rsiconfi")

#Criar gráfico de sankey
df_desp <- get_dca(2018,"I-D","1") 



df_desp_trabalho<-
df_desp %>% 

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calcula_valor_constante <- function(df_dados_hist, data_constante ){
  #Argumentos
  #df_dados_hist: dataframe em que as duas primeiras colunas são formadas por uma data (Y-m-d) e um valor
  #data_constante: data para gerar valor constante. Formato da data: Y-m-d

  #Por enquanto as datas estão limitadas à da série temporal baixada do IPCA Total do portal de dados abertos do BACEN
  #Essa série começa em 1992-01-01

  library(dplyr)
  library(lubridate)

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library(readxl)
library(readr)
library(tidyverse)
library(lubridate)
library(rsiconfi)

arquivo_geral <- read_excel("HIST_PAINEL_COVIDBR_30jun2020.xlsx", 
                                            col_types = c("text", "text", "numeric", 
                                                          "text", "numeric", "numeric", "numeric", 
                                                          "date", "numeric", "text", "numeric",