## ----include = FALSE---------------------------------------------------------- knitr::opts_chunk$set(collapse = TRUE, comment = "#>", eval = FALSE) ## ----------------------------------------------------------------------------- # library(tesouror) # # rreo_layout() ## ----------------------------------------------------------------------------- # layout <- rreo_layout() # fetch_year <- function(year) { # rule <- layout[layout$topic == "previdencia" & # layout$regime == "rgps" & # year >= layout$first_year & # year <= layout$last_year, ] # get_rreo( # an_exercicio = year, nr_periodo = 6, # co_tipo_demonstrativo = "RREO", no_anexo = rule$no_anexo[1], # co_esfera = "U", id_ente = 1 # ) # } ## ----------------------------------------------------------------------------- # demo <- tibble::tibble( # coluna = c( # "DESPESAS LIQUIDADAS ATÉ O BIMESTRE / 2023", # "DESPESAS LIQUIDADAS ATÉ O BIMESTRE", # "DESPESAS LIQUIDADAS ATÉ O BIMESTRE/ 2018", # "INSCRITAS EM RESTOS A PAGAR NÃO PROCESSADOS EM 2023" # ) # ) # rreo_normalize_columns(demo) ## ----------------------------------------------------------------------------- # library(dplyr) # # # Pull the federal RGPS series for five years using the layout # rgps_raw <- purrr::map_dfr(2019:2023, fetch_year) # # rgps_tidy <- rgps_raw |> # tidy_rreo(topic = "previdencia", regime = "rgps") # # panel <- rgps_tidy |> # filter(coluna_padrao == "DESPESAS LIQUIDADAS ATÉ O BIMESTRE", # is.na(coluna_ano) | coluna_ano == exercicio) |> # select(exercicio, indicador, regime, valor) # # panel ## ----------------------------------------------------------------------------- # all_topics <- rreo_layout() # fetch_topic <- function(year, regime) { # rules <- all_topics[all_topics$topic == "previdencia" & # all_topics$regime == regime & # year >= all_topics$first_year & # year <= all_topics$last_year, ] # if (nrow(rules) == 0L) return(NULL) # purrr::map_dfr(unique(rules$no_anexo), \(an) { # get_rreo( # an_exercicio = year, nr_periodo = 6, # co_tipo_demonstrativo = "RREO", no_anexo = an, # co_esfera = "U", id_ente = 1 # ) # }) # } # # regimes <- unique(all_topics$regime[all_topics$topic == "previdencia"]) # raw_22_23 <- purrr::map_dfr(2022:2023, \(yr) { # purrr::map_dfr(regimes, \(rg) fetch_topic(yr, rg)) # }) # # raw_22_23 |> # tidy_rreo(topic = "previdencia") |> # filter(coluna_padrao == "DESPESAS LIQUIDADAS ATÉ O BIMESTRE", # is.na(coluna_ano) | coluna_ano == exercicio) |> # select(exercicio, indicador, regime, valor) |> # distinct()