files <- dir(
path = here::here("data-raw", "transferencias_fonacide"),
pattern = "*.csv",
full.names = TRUE
)
transferencias_fonacide <- files %>%
purrr::map_df(~ readr::read_csv(
file = .x,
locale = readr::locale(encoding = "ISO-8859-1"),
col_types = readr::cols()
))
cantidad <- length(files)
cat("Se encontraron", cantidad, "archivos.\n")
# Se busca la máxima fecha de corte por año y mes
max_fecha_corte <- transferencias_fonacide %>%
dplyr::group_by(anio, mes) %>%
dplyr::summarise(maxfecha = max(fechaCorte))
# Se dejan sólo las filas que correspondan a la máxima fecha encontrada en el paso anterior
transferencias_fonacide <-
dplyr::inner_join(transferencias_fonacide,
max_fecha_corte,
by = c("anio" = "anio", "mes" = "mes", "fechaCorte" = "maxfecha")
)
# Se borran entradas duplicadas
transferencias_fonacide <- transferencias_fonacide %>%
dplyr::distinct()
usethis::use_data(transferencias_fonacide,
name = transferencias_fonacide,
overwrite = TRUE
)
# No se usa (la idea era imprimir mensajes sobre los años leidos) ----------------
# Expresión regular para extrar el año y mes del nombre de los archivos
#reg_exp <- regmatches(files, regexec("([0-9]+)-([0-9]+).csv", files))
#Crea el tible con años y meses procesados
#year_month <-
# stats::setNames(do.call(rbind.data.frame, reg_exp), c("", "Año", "Mes"))[2:3]
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