R/04.1_Funcion_DENUE_Localidad.R

In CPM-dimR/dimR: Inteligencia de Mercado - CPM.

#' @title DENUE Localidad
#' @description Esta funcion permite extraer todas las unidades economicas de una localidad.
#'
#' @param cve_ent Clave de la entidad a consultar.
#' @param localidad Nombre de la localidad a consultar.
#' @param exportar TRUE para exportar la informacion a xlsx.
#'
#' @details Esta funcion es parte del proceso de estudio de mercado. Permite extraer
#' todas las unidades economicas de una localidad y segmentarlas para su posterior
#' analisis
#'
#' @examples
#' # Todas las unidades economicas de San Miguel de Allende, Guanajuato
#' \dontrun{
#' cve_ent <- 11
#' localidad <- "san-miguel-de-allende"
#' exportar <- FALSE
#' ue <- denue_localidad(cve_ent, localidad, exportar)
#' }
#'
#' @import stringr
#' @import dplyr
#' @import magrittr
#' @importFrom XML xmlToList
#' @importFrom XML xmlParse
#' @importFrom zoo as.yearmon
#' @importFrom zoo as.Date
#' @importFrom httr GET
#' @importFrom openxlsx write.xlsx
#' @importFrom lubridate year
#' @importFrom lubridate month
#' @importFrom lubridate today
#' @importFrom tidyr separate
#' @export
denue_localidad <- function(cve_ent, localidad = "todos", exportar = TRUE,
                            token = "a3c33cba-ab0a-4439-8c01-a6cec4453f8f"){

  # Parrilla de busqueda
    grid <- data.frame(d = seq(1, 200000, 10000),
                       h = seq(10000, 200000, 10000))

  # Data frame vacio
    resultados <- data.frame()

  # Loop
    for (i in 1:nrow(grid))
      {
        suppressWarnings({
      # configurar consulta
        url <- "https://www.inegi.org.mx/app/api/denue/v1/consulta/BuscarEntidad/"
        consulta <- paste0(url, localidad, "/", cve_ent, "/", grid[i,1], "/", grid[i,2], "/", token)
        r = httr::GET(consulta)

      # extraccion inicial

        invisible(
          utils::capture.output(
            s <- XML::xmlToList(XML::xmlParse(r, isHTML = T, encoding = "UTF-8"))
          ))
        l <- strsplit(x = as.character(s$body), split = "\",\"|}")
        l <- as.list(l[[1]])
        largo <- length(l)-1
        l <- l[1:largo]

      # limpia
        l_limpia <- gsub(pattern = "\"", replacement = "", l)
        l_limpia <- gsub(pattern = "{", replacement = "", l_limpia, perl = TRUE)

      # Revisar si hay datos
        if(length(l_limpia)%%21==0){

        l_split <- split(x = l_limpia, f = 1:21)

      # Hacer en un data.frame
        LimpiarRapido <- function(pat, elemento){
          exit <- substr(elemento, regexpr(pattern = pat, text = elemento)+1, stop = 4000)
          return(exit)
        }

        df <- data.frame(
          id = LimpiarRapido(":",l_split$'1'),
          nom_estab = LimpiarRapido(":",l_split$'2'),
          raz_social = LimpiarRapido(":",l_split$'3'),
          nombre_act = LimpiarRapido(":",l_split$'4'),
          per_ocu = LimpiarRapido(":",l_split$'5'),
          tipo_vial = LimpiarRapido(":",l_split$'6'),
          nom_vial = LimpiarRapido(":",l_split$'7'),
          num_ext = LimpiarRapido(":",l_split$'8'),
          num_int = LimpiarRapido(":",l_split$'9'),
          colonia = LimpiarRapido(":",l_split$'10'),
          cod_postal = LimpiarRapido(":",l_split$'11'),
          ubicación = LimpiarRapido(":",l_split$'12'),
          tel = LimpiarRapido(":",l_split$'13'),
          email = LimpiarRapido(":",l_split$'14'),
          website = LimpiarRapido(":",l_split$'15'),
          tipo = LimpiarRapido(":",l_split$'16'),
          longitud = LimpiarRapido(":",l_split$'17'),
          latitud = LimpiarRapido(":",l_split$'18'),
          TipoCComercial = LimpiarRapido(":",l_split$'19'),
          CentroComercial = LimpiarRapido(":",l_split$'20'),
          NumLocal = LimpiarRapido(":",l_split$'21'),
          stringsAsFactors = FALSE
        )

        resultados <- rbind(resultados, df)

        } else{break}

        })
      }

  # Manipulación de resultados
    resultados <- resultados %>%
      tidyr::separate(ubicación, sep = ",", into = c("localidad", "municipio", "estado")) %>%
      dplyr::mutate(nombre_act = if_else(str_detect(nom_estab, "CAJERO AUTOMÁTICO") == TRUE,
                                         "Cajero automático", nombre_act),
                    categoría  = case_when(
                      nombre_act == "Exhibición de películas y otros materiales audiovisuales" ~ "Cines",
                      nombre_act == "Comercio al por menor en supermercados"                   ~ "Supermercados",
                      nombre_act == "Comercio al por menor en tiendas departamentales"         ~ "Tienda departamental",
                      TipoCComercial %in% c("CENTRAL DE ABASTO",
                                            "MERCADO PUBLICO")                                 ~ "Mercado",
                      TipoCComercial %in% c("PLAZUELA COMERCIAL",
                                            "PASAJE Y ANDADOR COMERCIAL",
                                            "OTRO TIPO DE CONJUNTO",
                                            "OTRO CONJUNTO COMERCIAL",
                                            "CENTRO O PLAZA COMERCIAL",
                                            "CENTRO Y PLAZA COMERCIAL")                        ~ "Plazas comerciales",
                      TRUE ~ " "),
                    competencia = if_else(nombre_act %in% c("Banca múltiple", "Cajero automático",
                                                            "Casas de empeño", "Cajas de ahorro popular",
                                                            "Montepíos",
                                                            "Otras instituciones de intermediación crediticia y financiera no bursátil",
                                                            "Otras instituciones de ahorro y préstamo",
                                                            "Sociedades financieras de objeto limitado",
                                                            "Sociedades financieras de objeto múltiple",
                                                            "Uniones de crédito"), "Competencia", " "),
                    unidades_econ = case_when(
                      per_ocu %in% c("0 a 5 personas", "6 a 10 personas")       ~ "Micro",
                      per_ocu %in% c("11 a 30 personas", "31 a 50 personas")    ~ "Pequeña",
                      per_ocu %in% c("51 a 100 personas", "101 a 250 personas") ~ "Mediana",
                      per_ocu == "251 y más personas"                           ~ "Grande",
                      TRUE ~ " "))

  # Exportando información en formato xlsx
    if(exportar == TRUE){
      excel <- resultados %>%
        filter(localidad == resultados$localidad[1]) %>%
        write.xlsx(str_c(str_sub(year(today()), 3,4),
                         str_pad(month(today()), width = 2, pad = 0),
                         "_DENUE ", resultados$localidad[1], "_", resultados$estado[1], ".xlsx"))
    }

  # Output
    denue <- resultados %>%
      filter(localidad == resultados[1, "localidad"])

  # Mensajes de Output
    if(length(denue)>0){
      print("La consulta ha concluido con éxito")
      }

    return(denue)

}