fernandobarbalho

library(tidyverse)
library(colorspace)
library(ggrepel)

set.seed(13)
good_vibes <- rnorm(n=100, mean=90, sd=2)
set.seed(22)
bad_vibes <- rnorm(n=100, mean=70, sd=2)

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library(stringr)
library(purrr)
library(readr)

file_txt<- "<Nome_do_arquivo_baixado.txt>"

conversa_txt <- readLines(file(file_txt , encoding = "UTF8"))


id_linhas_sujas<-

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library(readr)
library(tidyverse)
library(data.table)

library(geobr)
library(cartogram)
library(sf)

library(colorspace)

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

library(rsiconfi)
library(tidyverse)



#Busca os dados do rreo para o ano de 2021 no RN, relatório "01" (balanço orçamentário)

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

library(siconfiBD)

siconfiBD::setup_siconfi(project_id = <seu_projeto>) #aqui você coloca o id do seu projeto no Big Query. Vide: https://basedosdados.github.io/mais/access_data_bq/

contas<-siconfiBD::get_distinct_rev_account(year = 1989:2019)

#O nome da conta relativa a receita de CFURH varia ao longo dos anos. Dessa forma é itneressante verificar todas os nomes de contas que tenham hídrico na série temporal

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#Busca de dados de atendimentos hospitalares

#Consumo de todos os dados de internações hospitalares para um determinado ano.
# uso da bibiliteca 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.

#remotes::install_github("rfsaldanha/microdatasus")

estados<- c("AC","AL","AM", "AP", "BA","CE","DF","ES","GO","MA","MT","MS","MG","PA","PB", "PR","PE","PI","RJ","RS","RN","RO","RR","SC","SP","SE","TO")

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library(siconfiBD)
library(geobr)

library("basedosdados")
library(tidyverse)
library(colorspace)

siconfiBD::setup_siconfi(project_id = <seu_projeto>)

#Busca de dados de população de municípios

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unidade_gestao<-  255000 #funasa
ano<-2020

#aqui pega todas as combinações de dia e mês. Pode-se alterar a partir da necessidade do usuário
dia_do_mes<- str_pad(as.character("1":"31"), side = "left",width=2,  pad="0")
nome_mes<- str_pad(as.character("1":"12"), side = "left",width=2,  pad="0")

data_com_erro<- tibble(dia=character(),mes=character(),ano=character())

mapa_completo_dados_abertos<-

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#devtools::install_github("tchiluanda/rtn")

library(rtn)

rtn::get_12_month_accumulated_account_data_by_month(c("despesa total","receita líquida"),
                                                    month = c(1:12),
                                                    match_required = FALSE) %>%
  rtn::plot_rtn_series()

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elza<- rtweet::search_tweets("elza", n=18000, include_rts = FALSE )

tidy_elza<- 
  elza %>%
  unnest_tokens(word, text, token = "tweets", strip_punct = TRUE, strip_url = TRUE) %>%
  group_by(word) %>%
  filter(n() > 5) %>%
  ungroup() %>%
  select(word)