R/acep_sst.R

In agusnieto77/ACEP: Análisis Computacional de Eventos de Protesta

#' @title Serie temporal de índices de conflictividad.
#' @description Función que devuelve los indices de conflictividad
#' agrupados por segmento de tiempo: 'dia', 'mes', 'anio'. Esta función
#' viene a reemplazar a acep_rst. Simplifica los parámetros.
#' @param datos data frame con las variables 'fecha' (en formato Date),
#' 'n_palabras' (numérica), conflictos' (numérica), 'intensidad' (numérica).
#' Las ultimas tres se pueden construir en un solo paso con la función 'acep_db'
#' o en tres pasos con las funciones 'acep_frec', 'acep_men', 'acep_int'.
#' @param st parámetro para establecer el segmento temporal
#' a ser agrupado: 'anio', 'mes', 'dia'.
#' @param u umbral de menciones para contabilizar una nota
#' como nota que refiere a un conflicto, por defecto tiene 2
#' pero se puede modificar.
#' @param d cantidad de decimales, por defecto tiene 4 pero
#' se puede modificar.
#' @importFrom stats aggregate
#' @return Si todas las entradas son correctas,
#' la salida sera una base de datos en formato tabular
#' con nuevas variables.
#' @keywords resumen
#' @examples
#' datos <- acep_bases$rp_procesada
#' head(datos)
#' datos_procesados_anio <- acep_sst(datos, st='anio', u=4)
#' datos_procesados_mes <- acep_sst(datos)
#' datos_procesados_dia <- acep_sst(datos, st ='dia', d=3)
#' head(datos_procesados_anio)
#' head(datos_procesados_mes)
#' head(datos_procesados_dia)
#' @export
acep_sst <- function(datos, st = "mes", u = 2, d = 4) {
  if (!is.object(datos)) {
    return(message("Debe ingresar un dataframe en el par\u00e1metro datos."))
  }
  if((paste(names(datos), collapse = '') != "fechan_palabrasconflictosintensidad")){
    return(message("Debe ingresar un dataframe que contenga cuatro variables:
                   'fecha' (en formato Date), 'n_palabras' (num\u00farica),
                   'conflictos' (num\u00farica), 'intensidad' (num\u00farica).
                   Las \u00faltimas tres se pueden construir con la funci\u00f3n 'acep_db'."))
  } else {
    tryCatch({
      datos$anio <- format(datos$fecha, "%Y")
      datos$mes <- paste0(datos$anio, "-", format(datos$fecha, "%m"))
      datos$dia <- datos$fecha
      datos$csn <- ifelse(datos$conflictos > u, 1, 0)
      st  <- if (st == "anio") {
        st <- datos$anio
      } else if (st == "mes") {
        st <- datos$mes
      } else if (st == "dia") {
        st <- datos$dia
      }
      frec_notas <- stats::aggregate(st, by = list(st), FUN = length)
      colnames(frec_notas) <- c("st", "frecn")
      frec_notas_conf <- stats::aggregate(
        csn ~ st, datos, function(x) c(frec_notas_conf = sum(x)))
      frec_palabras <- stats::aggregate(
        datos$n_palabras ~ st, datos, function(x) c(frec_palabras = sum(x)))
      colnames(frec_palabras) <- c("st", "frecp")
      frec_conflict <- stats::aggregate(
        datos$conflictos ~ st, datos, function(x) c(frec_conflict = sum(x)))
      colnames(frec_conflict) <- c("st", "frecm")
      frec_int_acum <- stats::aggregate(
        datos$intensidad ~ st, datos, function(x) c(frec_int_acum = sum(x)))
      colnames(frec_int_acum) <- c("st", "intac")
      frec_pal_con <-
        merge(frec_notas,
              merge(frec_notas_conf,
                    merge(frec_palabras,
                          merge(frec_conflict, frec_int_acum))))
      frec_pal_con$intensidad <- acep_int(frec_pal_con$frecm,
                                          frec_pal_con$frecp,
                                          decimales = d)
      frec_pal_con$int_notas_confl <- acep_int(frec_pal_con$csn,
                                               frec_pal_con$frecn,
                                               decimales = d)
      return(frec_pal_con)
    }
    )
  }
}