R/proposicoes.R
In analytics-ufcg/rcongresso: Wraps the API for the Brazilian Chamber of Deputies
Defines functions
fetch_proposicao_senado
fetch_proposicao_senado_sigla
fetch_proposicao_camara
fetch_proposicao
Documented in
fetch_proposicao
fetch_proposicao_camara
fetch_proposicao_senado
fetch_proposicao_senado_sigla
#' @title Fetches a proposition in a specific house
#' @description Returns the proposition info
#' @param proposicao_id Proposition's ID
#' @param casa 'camara' or 'senado'
#' @return Dataframe containing all the info about the proposition
#' @examples
#' prop_pls229 <- fetch_proposicao(91341, 'senado')
#' @rdname fetch_proposicao
#' @export
fetch_proposicao <- function(proposicao_id = NULL, casa) {
if (casa == "camara") {
fetch_proposicao_camara(proposicao_id)
} else if (casa == "senado") {
fetch_proposicao_senado(proposicao_id)
} else {
return("Parametro 'casa' nao identificado.")
}
}
#' @title Fetches proposition from API using a query
#' @description Fetches information about law's projects, resolutions, provisional measures,
#' law amendments, opinions and all the other propositions types on the
#' Deputies' Chamber.
#' Several parameters can be used to select and filter the final result. By default, the function
#' returns all the proposition which were presented or had some situation change in the last
#' 15 days.
#' @param id Proposition's ID
#' @param siglaUfAutor State's abbreviation of the proposition's author
#' @param siglaTipo Proposition type (i.e., PEC, PL, PDC)
#' @param siglaPartidoAutor Party's abbreviation of the proposition's author
#' @param numero Proposition number
#' @param ano Proposition year
#' @param dataApresentacaoInicio Proposition's presentation starting date
#' @param dataApresentacaoFim Proposition's presentation end date
#' @param dataInicio Proposition's processing starting date
#' @param dataFim Proposition's processing end date
#' @param idAutor Author's ID
#' @param autor Author's name
#' @param codPartido Party code
#' @param itens Items quantity. '-1' returns all the propositions which had been processed
#' in the last 30 days
#' @return Dataframe containing information about the proposition.
#' @details Note that if you have the proposition's ID, it's not necessary to add any other parameter on the
#' function call. The call to this function using the proposition's ID returns more details than using the
#' others parameters. If you don't have the proposition's ID, the \code{\link[rcongresso]{fetch_id_proposicao_camara}}
#' function may be helpful.
#' @examples
#' pec241 <- fetch_proposicao_camara(id = 2088351)
#' pec241 <- fetch_proposicao_camara(siglaTipo = "PEC", numero = 241, ano = 2016)
#' @seealso
#' \code{\link[rcongresso]{fetch_tipo_proposicao}}, \code{\link[rcongresso]{fetch_id_proposicao_camara}}
#' @rdname fetch_proposicao_camara
#' @export
fetch_proposicao_camara <-
function(id = NULL,
siglaUfAutor = NULL,
siglaTipo = NULL,
siglaPartidoAutor = NULL,
numero = NULL,
ano = NULL,
dataApresentacaoInicio = NULL,
dataApresentacaoFim = NULL,
dataInicio = NULL,
dataFim = NULL,
idAutor = NULL,
autor = NULL,
codPartido = NULL,
itens = NULL) {
parametros <- as.list(environment(), all = TRUE)
if (!length(.verifica_parametros_entrada(parametros))) {
.camara_api(.CAMARA_PROPOSICOES_PATH) %>%
.assert_dataframe_completo(.COLNAMES_PROPOSICAO_CAMARA) %>%
.coerce_types(.COLNAMES_PROPOSICAO_CAMARA)
} else if (is.null(id)) {
.fetch_using_queries(parametros, .CAMARA_PROPOSICOES_PATH) %>%
.assert_dataframe_completo(.COLNAMES_PROPOSICAO_CAMARA) %>%
.coerce_types(.COLNAMES_PROPOSICAO_CAMARA)
} else {
.fetch_using_id(id, .CAMARA_PROPOSICOES_PATH) %>%
.assert_dataframe_completo(.COLNAMES_PROPOSICAO_POR_ID_CAMARA) %>%
.coerce_types(.COLNAMES_PROPOSICAO_POR_ID_CAMARA)
}
}
#' @title Fetches a proposition in the Senate
#' @description Returns the proposition info
#' @param sigla Proposition's sigla
#' @param numero Proposition's numero
#' @param ano Proposition's ano
#' @return Dataframe containing all the info about the proposition;
#' @examples
#' \dontrun{
#' prop_pls229 <- fetch_proposicao_senado(pls, 229, 2009)
#' }
#' @seealso
#' \code{\link[rcongresso]{fetch_proposicao_senado_sigla}}
#' @rdname fetch_proposicao_senado_sigla
#' @export
fetch_proposicao_senado_sigla <- function(sigla, numero, ano) {
if (.warnings_props_sigla(sigla, numero, ano))
return(tibble::tibble())
proposicao_data <-
.senado_api(
.SENADO_PROPOSICAO_PATH_SIGLA,
query = list(
sigla = sigla,
numero = numero,
ano = ano
),
asList = TRUE
)
proposicao_infos <-
proposicao_data %>%
magrittr::extract2("PesquisaBasicaMateria") %>%
magrittr::extract2("Materias") %>%
magrittr::extract2("Materia") %>%
dplyr::as_tibble()
if ("Codigo" %in% names(proposicao_infos)) {
if (nrow(proposicao_infos) > 1) {
proposicao_infos <- proposicao_infos %>%
dplyr::filter(tolower(`Sigla`) == tolower(sigla)) %>%
head(1)
}
proposicao_complete <-
proposicao_infos %>%
.rename_senate_propositions_by_siglas_df_columns() %>%
.assert_dataframe_completo(.COLNAMES_PROPOSICAO_SENADO_SIGLA) %>%
.coerce_types(.COLNAMES_PROPOSICAO_SENADO_SIGLA)
if (nrow(proposicao_complete) > 1) {
proposicao_complete <- proposicao_complete %>%
tail(1)
}
} else {
proposicao_identificacao <-
proposicao_infos %>%
magrittr::extract2("IdentificacaoMateria") %>%
tibble::as_tibble()
proposicao_dados_basicos <-
proposicao_infos %>%
magrittr::extract2("DadosBasicosMateria")
if ("IdentificacaoComissaoMpv" %in% names(proposicao_dados_basicos)) {
proposicao_dados_basicos$IdentificacaoComissaoMpv <- NULL
}
proposicao_dados_basicos <-
proposicao_dados_basicos %>%
tibble::as_tibble()
proposicao_natureza <- tibble::tibble()
if ("NaturezaMateria" %in% names(proposicao_dados_basicos)) {
proposicao_dados_basicos <-
proposicao_dados_basicos %>%
dplyr::select(-NaturezaMateria) %>%
unique()
proposicao_natureza <-
proposicao_infos %>%
magrittr::extract2("DadosBasicosMateria") %>%
magrittr::extract2("NaturezaMateria") %>%
tibble::as_tibble()
}
proposicao_autores <-
proposicao_infos %>%
magrittr::extract2("AutoresPrincipais") %>%
magrittr::extract2("AutorPrincipal") %>%
tibble::as_tibble() %>%
head(1)
if ("IdentificacaoParlamentar" %in% names(proposicao_autores)) {
proposicao_autores <-
proposicao_autores %>%
dplyr::select(-IdentificacaoParlamentar) %>%
unique() %>%
head(1)
}
proposicao_complete <-
proposicao_identificacao %>%
tibble::add_column(!!!proposicao_dados_basicos,!!!proposicao_autores,!!!proposicao_natureza) %>%
.rename_df_columns() %>%
.assert_dataframe_completo(.COLNAMES_PROPOSICAO_SENADO_SIGLA) %>%
.coerce_types(.COLNAMES_PROPOSICAO_SENADO_SIGLA)
}
return(proposicao_complete)
}
#' @title Fetches a proposition in the Senate
#' @description Returns the proposition info.
#' @param id Proposition's ID
#' @return Dataframe containing all the info about the proposition
#' @examples
#' prop_pls229 <- fetch_proposicao_senado(91341)
#' @rdname fetch_proposicao_senado
#' @export
fetch_proposicao_senado <- function(id = NULL) {
proposicao_data <-
.senado_api(paste0(.SENADO_PROPOSICAO_PATH, id), asList = TRUE)$DetalheMateria$Materia
proposicao_ids <-
proposicao_data %>%
magrittr::extract2("IdentificacaoMateria") %>%
tibble::as_tibble()
proposicao_info <-
proposicao_data %>%
magrittr::extract2("DadosBasicosMateria") %>%
purrr::flatten() %>%
tibble::as_tibble()
proposicao_author <- tibble::tibble()
if ("Autoria" %in% names(proposicao_data)) {
proposicao_author <-
proposicao_data %>%
magrittr::extract2("Autoria") %>%
magrittr::extract2("Autor") %>%
tibble::as_tibble() %>%
dplyr::rowwise() %>%
dplyr::transmute(autor = paste(
paste(
NomeAutor,
ifelse(
"IdentificacaoParlamentar.SiglaPartidoParlamentar" %in% names(.),
IdentificacaoParlamentar.SiglaPartidoParlamentar,
""
)
),
ifelse("UfAutor" %in% names(.), paste("/", UfAutor), "")
))
autor_nome = dplyr::if_else(
nrow(proposicao_author) > 1,
paste0(proposicao_author[[1]] %>% head(1), " e outros"),
proposicao_author[[1]] %>% head(1)
)
proposicao_author <- proposicao_author %>%
dplyr::mutate(autor_nome = autor_nome)
} else if ("Iniciativa" %in% names(proposicao_data)) {
proposicao_author <-
proposicao_data %>%
magrittr::extract2("Iniciativa")
autor_nome = paste0(proposicao_author$SiglaTipoIniciativa, " ", proposicao_author$DescricaoIniciativa) %>%
stringr::str_to_title()
if (length(proposicao_author) > 3) { # Tem mais de um iniciador
autor_nome = paste0(autor_nome, " e outros")
}
proposicao_author <- tibble::tribble(~ autor_nome, autor_nome)
} else {
proposicao_author <- tibble::tribble(~ autor_nome, proposicao_info$Autor)
}
proposicao_situacao <- tibble::tibble()
if ("SituacaoAtual" %in% names(proposicao_data)) {
proposicao_situacao <-
proposicao_data %>%
magrittr::extract2("SituacaoAtual") %>%
magrittr::extract2("Autuacoes") %>%
magrittr::extract2("Autuacao")
if ("NumeroAutuacao" %in% names(proposicao_situacao)) {
proposicao_situacao <- proposicao_situacao %>%
dplyr::arrange(`NumeroAutuacao`) %>% # Retorna a Autuacao mais recente
head(1)
}
if ("Situacoes.Situacao" %in% names(proposicao_situacao)) {
proposicao_situacao_df <- proposicao_situacao$Situacoes[[1]] %>%
tibble::as_tibble() %>%
dplyr::arrange(desc(`DataSituacao`)) %>% # Retorna a Situacao mais recente
head(1)
proposicao_situacao <- proposicao_situacao %>%
dplyr::select(-`Situacoes.Situacao`) %>%
tibble::add_column(!!!proposicao_situacao_df)
}
if ("LocalAdministrativo.DataLocal" %in% names(proposicao_situacao) &&
!"Situacoes.Situacao.DataSituacao" %in% names(proposicao_situacao)) {
proposicao_situacao <- proposicao_situacao %>%
dplyr::mutate(Situacoes.Situacao.DataSituacao = LocalAdministrativo.DataLocal)
}
names(proposicao_situacao) <-
purrr::map_chr(
names(proposicao_situacao),
~ stringr::str_remove(.x, "^Situacoes\\.Situacao\\.|^LocalAdministrativo\\.")
)
}
proposicao_specific_assunto <-
proposicao_data$Assunto$AssuntoEspecifico %>%
tibble::as_tibble()
if (nrow(proposicao_specific_assunto) == 0) {
proposicao_specific_assunto <-
tibble::tribble( ~ codigo_assunto_especifico,
~ assunto_especifico,
0,
"Nao especificado")
} else {
proposicao_specific_assunto <-
proposicao_specific_assunto %>%
dplyr::rename(assunto_especifico = Descricao,
codigo_assunto_especifico = Codigo)
}
proposicao_general_assunto <-
proposicao_data$Assunto$AssuntoGeral %>%
tibble::as_tibble()
if (nrow(proposicao_general_assunto) == 0) {
proposicao_general_assunto <-
tibble::tribble( ~ codigo_assunto_geral,
~ assunto_geral,
0,
"Nao especificado")
} else {
proposicao_general_assunto <-
proposicao_general_assunto %>%
dplyr::rename(assunto_geral = Descricao,
codigo_assunto_geral = Codigo)
}
proposicao_source <-
proposicao_data %>%
magrittr::extract2("OrigemMateria") %>%
tibble::as_tibble()
anexadas <-
proposicao_data$MateriasAnexadas$MateriaAnexada$IdentificacaoMateria.CodigoMateria
relacionadas <-
proposicao_data$MateriasRelacionadas$MateriaRelacionada$IdentificacaoMateria.CodigoMateria
materia_principal <- proposicao_data %>%
magrittr::extract2("MateriasAnexadas") %>%
magrittr::extract2("MateriaPrincipal")
if (!is.null(materia_principal)) {
if (is.data.frame(materia_principal)) {
materia_principal <- materia_principal %>%
dplyr::distinct(IdentificacaoMateria.CodigoMateria) %>%
dplyr::select(CodigoMateria = IdentificacaoMateria.CodigoMateria) %>%
tibble::as_tibble()
} else {
materia_principal <- materia_principal %>%
magrittr::extract2("IdentificacaoMateria") %>%
tibble::as_tibble()
}
materia_principal <- materia_principal %>%
dplyr::mutate(uri_prop_principal = paste0("https://legis.senado.leg.br/dadosabertos/materia/",
CodigoMateria)) %>%
dplyr::pull(uri_prop_principal)
}
proposicao_complete <-
proposicao_info %>%
tibble::add_column(
!!!proposicao_ids,!!!proposicao_specific_assunto,!!!proposicao_general_assunto,!!!proposicao_source,!!!proposicao_situacao,
autor_nome = proposicao_author %>% head(1) %>% dplyr::pull(autor_nome),
proposicoes_relacionadas = paste(relacionadas, collapse = " "),
proposicoes_apensadas = paste(anexadas, collapse = " "),
uri_prop_principal = paste(materia_principal, collapse = ";")
) %>%
dplyr::mutate(uri_prop_principal = dplyr::if_else(uri_prop_principal == "",
NA_character_,
uri_prop_principal))
proposicao_complete <-
proposicao_complete[, !sapply(proposicao_complete, is.list)] %>%
rename_table_to_underscore()
proposicao_complete[, names(proposicao_complete) %in% names(.COLNAMES_PROPOSICAO_SENADO)] %>%
.assert_dataframe_completo(.COLNAMES_PROPOSICAO_SENADO) %>%
.coerce_types(.COLNAMES_PROPOSICAO_SENADO)
}
#' @title Fetches the documents of a proposition
#' @description Returns the proposition's documents info.
#' @param id Proposition's ID
#' @return Dataframe containing all the info about the proposition's documents
#' @examples
#' textos_pls229 <- fetch_textos_proposicao_senado(91341)
#' @rdname fetch_textos_proposicao_senado
#' @export
fetch_textos_proposicao_senado <- function(id) {
proposicao_data <-
.senado_api(paste0(.SENADO_TEXTOS_MATERIA, id), asList = TRUE)$TextoMateria$Materia
if (is.null(proposicao_data$Textos)) {
proposicao_complete <-
tibble::as_tibble()
} else {
proposicao_ids <-
proposicao_data %>%
magrittr::extract2("IdentificacaoMateria") %>%
tibble::as_tibble()
proposicao_texto <-
proposicao_data %>%
magrittr::extract2("Textos") %>%
magrittr::extract2("Texto") %>%
tibble::as_tibble()
proposicao_complete <-
proposicao_texto %>%
tibble::add_column(!!!proposicao_ids) %>%
dplyr::mutate(casa = 'senado') %>%
.rename_df_columns() %>%
unique()
}
return(
proposicao_complete %>% .assert_dataframe_completo(.COLNAMES_DOCUMENTOS_SENADO) %>% .coerce_types(.COLNAMES_DOCUMENTOS_SENADO)
)
}
#' @title Fetches all propositions related to a proposition
#' @description Returns all propositions related to a proposition by its id.
#' @param id_casa Proposition's ID
#' @param casa senado or camara
#' @return Dataframe containing all the related propositions.
#' @examples
#' \dontrun{
#' relacionadas_pec241 <- fetch_relacionadas("camara",2088351)
#' }
#' @seealso
#' \code{\link[rcongresso]{fetch_id_proposicao_camara}}
#' @rdname fetch_relacionadas_camara
#' @export
fetch_relacionadas <- function(casa, id_casa) {
casa <- tolower(casa)
if (casa == "camara") {
.fetch_relacionadas_camara(id_casa)
} else if (casa == "senado") {
.fetch_relacionadas_senado(id_casa)
} else {
return("Parametro 'casa' nao identificado.")
}
}
#' @title Fetches all propositions'ids related to a proposition
#' @description Returns all propositions'ids related to a proposition.
#' @param id Proposition's ID
#' @param casa Camara or sendo
#' @return Dataframe containing all the related propositions'ids.
#' @rdname fetch_ids_relacionadas
#' @export
fetch_ids_relacionadas <- function(id, casa) {
relacionadas <- tibble::tibble()
if (casa == "camara") {
relacionadas <- .fetch_relacionadas_camara(id)
if (nrow(relacionadas) == 0) {
warning("A proposicao nao possui documentos relacionados.")
} else {
relacionadas <- relacionadas %>%
dplyr::select(id_relacionada = id,
id_prop) %>%
dplyr::mutate(casa = "camara")
}
} else if (casa == "senado") {
relacionadas <- .fetch_relacionadas_senado(id)
if (nrow(relacionadas) == 0) {
warning("A proposicao nao possui documentos relacionados.")
} else {
relacionadas <- relacionadas %>%
dplyr::mutate(id_prop = id,
casa = "senado")
}
} else {
warning("Parametro 'casa' nao identificado")
}
return(relacionadas)
}
#' @title Fetches all propositions related to a proposition
#' @description Returns all propositions related to a proposition by its id.
#' @param id_prop Proposition's ID
#' @return Dataframe containing all the related propositions.
#' @seealso
#' \code{\link[rcongresso]{fetch_id_proposicao_camara}}
#' @rdname fetch_relacionadas_camara
.fetch_relacionadas_camara <- function(id_prop) {
path <- NULL
unique(id_prop) %>%
as.integer %>%
tibble::tibble(id_prop = .) %>%
dplyr::mutate(path = paste0(.CAMARA_PROPOSICOES_PATH, "/", id_prop, "/relacionadas")) %>%
dplyr::group_by(id_prop, path) %>%
dplyr::do(.camara_api(.$path)) %>%
dplyr::ungroup() %>%
dplyr::select(-path) %>%
dplyr::distinct() %>% #Remove duplicate relacionadas
.assert_dataframe_completo(.COLNAMES_RELACIONADAS) %>%
.coerce_types(.COLNAMES_RELACIONADAS)
}
#' @title Fetches all propositions related to a proposition
#' @description Returns all propositions related to a proposition by its id.
#' @param id_prop Proposition's ID
#' @return Dataframe containing all the related propositions.
.fetch_relacionadas_senado <- function(id_prop) {
relacionadas_api <- tibble::tibble()
relacionadas_website <-
.scrap_senado_relacionadas_ids_from_website(id_prop) %>%
dplyr::select(-url_relacionada)
relacionadas_prop <- fetch_proposicao_senado(id_prop)
if (relacionadas_prop$proposicoes_relacionadas != "") {
relacionadas_api <- tibble::tibble(id_relacionada =
unlist(
strsplit(relacionadas_prop$proposicoes_relacionadas, " ")
))
}
relacionadas_all <-
dplyr::bind_rows(relacionadas_api, relacionadas_website) %>%
dplyr::distinct()
return(relacionadas_all)
}
#' @title Scraps related of proposition from website
#' @description Return the related propositions
#' @param id_prop proposition's ID
#' @return dataframe containing related propositions ids
.scrap_senado_relacionadas_ids_from_website <- function(id_prop) {
relacionadas_urls <-
.get_with_exponential_backoff_cached(paste0(.SENADO_WEBSITE_LINK, .MATERIA_SENADO_PATH, id_prop)) %>%
httr::content('text', encoding = 'utf-8') %>%
xml2::read_html() %>%
rvest::html_nodes('#conteudoProjeto') %>%
rvest::html_nodes('#materias') %>%
rvest::html_nodes('tr') %>%
rvest::html_nodes('td') %>%
rvest::html_nodes('a') %>%
rvest::html_attr('href') %>%
tibble::enframe(value = "url_relacionada")
Sys.sleep(.DEF_SCRAP_SLEEP_TIME)
relacionadas_ids <- relacionadas_urls %>%
dplyr::rowwise() %>%
dplyr::mutate(id_relacionada = stringr::str_split(url_relacionada, "/") %>%
purrr::pluck(1, 9)) %>%
dplyr::select(-name)
return(relacionadas_ids)
}
#' @title Scraps data from documents of a bill from website
#' @description Return the document's data
#' @param id_prop proposition's ID
#' @param casa senado ou congresso
#' @param filter_texto_materia Bool flag to filter the initial texts
#' @return dataframe
#' @rdname scrap_senado_congresso_documentos
#' @export
scrap_senado_congresso_documentos <-
function(id_prop, casa, filter_texto_materia = F) {
if (is.na(filter_texto_materia)) {
warning("filter_texto_materia deve ser: T ou F.")
return(tibble::tibble())
}
if (!is.na(casa) & tolower(casa) == 'senado') {
documentos_df <-
.get_with_exponential_backoff_cached(paste0(.SENADO_WEBSITE_LINK, .MATERIA_SENADO_PATH, id_prop))
} else if (!is.na(casa) & tolower(casa) == 'congresso') {
documentos_df <-
.get_with_exponential_backoff_cached(paste0(
.CONGRESSO_WEBSITE_LINK,
.MATERIA_CONGRESSO_PATH,
id_prop
))
} else {
warning("Casa deve ser: congresso ou senado.")
return(tibble::tibble())
}
documentos_df <-
documentos_df %>%
httr::content('text', encoding = 'utf-8') %>%
xml2::read_html() %>%
rvest::html_nodes('#conteudoProjeto') %>%
rvest::html_nodes('#documentos') %>%
rvest::html_nodes('.tab-content') %>%
rvest::html_nodes('dl') %>%
purrr::map_df(.get_documento) %>%
unique() %>%
.rename_documentos_senado() %>%
dplyr::mutate(id_principal = id_prop,
casa = 'senado')
if (filter_texto_materia) {
documentos_df <-
documentos_df %>%
dplyr::filter(
!stringr::str_detect(
.remove_special_character(identificacao),
"Texto inicial|Avulso inicial da materia|Redacao Final de Plenario|Texto final"
)
)
}
documentos_df %>%
.assert_dataframe_completo(.COLNAMES_SCRAP) %>%
.coerce_types(.COLNAMES_SCRAP) %>%
tibble::as_tibble()
}
#' @title Auxiliar function for scrap_senado_congresso_documentos
#' @description Get the data from a list
#' @param lista_com_documentos list containing document data
.get_documento <- function(lista_com_documentos) {
colunas <-
lista_com_documentos %>%
xml2::xml_find_all("dt") %>%
xml2::xml_text() %>%
stringr::str_replace(':', '')
conteudo <-
lista_com_documentos %>%
xml2::xml_find_all("dd") %>%
xml2::xml_text()
conteudo <- as.data.frame(t(conteudo))
names(conteudo) <- colunas
conteudo %>%
tibble::as_tibble()
}
# .fetch_relacionadas_senado <- function(id_prop) {
# relacionadas_textos <- fetch_textos_proposicao(id_prop)
# relacionadas_prop <- fetch_proposicao_senado(id_prop)
#
# relacionadas_textos <- .rename_df_columns(relacionadas_textos)
#
# relacionadas_ids <- unlist(strsplit(relacionadas_prop$proposicoes_relacionadas, " "))
# relacionadas_req <- purrr::map_df(relacionadas_ids, ~ fetch_proposicao_senado(.x))
#
# if (nrow(relacionadas_req) == 0) {
# relacionadas <- relacionadas_textos
# } else {
# relacionadas_textos <- relacionadas_textos %>%
# dplyr::select(-codigo_materia) %>%
# dplyr::rename(codigo_materia = codigo_texto)
#
# relacionadas <-
# dplyr::full_join(relacionadas_req, relacionadas_textos, by = "codigo_materia")
# }
#
# if (nrow(relacionadas) == 0) {
# print("A proposicao nao possui documentos relacionados.")
# } else {
# relacionadas_complete <- relacionadas %>%
# .assert_dataframe_completo(.COLNAMES_RELACIONADAS_SENADO) %>%
# .coerce_types(.COLNAMES_RELACIONADAS_SENADO)
# }
#
# }
#' @title Retrieves the proposition ID from its type, number and year
#' @description The function can be used to fetch a vector of ids as well, in case of many propositions.
#' @param tipo Proposition type (i.e., PEC, PL, PDC)
#' @param numero Proposition number
#' @param ano Proposition year
#' @return Proposition's ID.
#' @examples
#' pec241_id <- fetch_id_proposicao_camara("PEC", 241, 2016)
#' @seealso
#' \code{\link[rcongresso]{fetch_id_partido}}
#' @rdname fetch_id_proposicao_camara
#' @export
fetch_id_proposicao_camara <- function(tipo, numero, ano) {
tibble::tibble(tipo, numero, ano) %>%
dplyr::rowwise() %>%
dplyr::do(
.camara_api(
.CAMARA_PROPOSICOES_PATH,
list(
siglaTipo = .$tipo,
numero = .$numero,
ano = .$ano,
ordem = "ASC",
ordenarPor = "id",
dataInicio = paste0(ano, "-01-01")
)
)$id %>%
.verifica_id(.WARNING_PROPOSICAO_ID) %>%
.to_tibble()
) %>%
unlist() %>%
as.vector()
}
#' Fetches all the proposition types.
#'
#' @return Proposition types
#'
#' @export
fetch_tipos_proposicao <- function() {
.camara_api(.TIPOS_PROPOSICOES_PATH)
}
#' @title Fetches the type of the proposition from its id
#' @description Returns its id, abbreviation, name and description.
#' @param id_tipo_prop Proposition's type ID
#' @return Dataframe containing the proposition's type info.
#' @examples
#' tipo_prop129 <- fetch_tipo_proposicao(129)
#' @rdname fetch_tipo_proposicao
#' @export
fetch_tipo_proposicao <- function(id_tipo_prop) {
prop_types <- fetch_tipos_proposicao() %>%
dplyr::mutate(cod = as.numeric(.$cod))
tibble::tibble(cod = id_tipo_prop) %>%
dplyr::left_join(prop_types, by = "cod") %>%
.assert_dataframe_completo(.COLNAMES_TIPO_PROPOSICAO) %>%
.coerce_types(.COLNAMES_TIPO_PROPOSICAO)
}
#' @title Fetches proposition's author
#' @description Fetches a dataframe containing information about the author of the proposition
#' @param proposicao_id Proposition's ID
#' @return A dataframe containing details about the author of the proposition
#' @examples
#' fetch_autor_camara(2121442)
#' @export
fetch_autor_camara <- function (proposicao_id = NULL) {
autor_uri <-
paste0(.CAMARA_PROPOSICOES_PATH, '/', proposicao_id, "/autores")
autor_info <- .camara_api(autor_uri)
if (any(is.na(autor_info$uri)) |
.check_autor_poder_executivo(autor_info) |
.check_autor_senado_federal(autor_info) |
.check_autor_comissao(autor_info)) {
autores <- .camara_api(autor_uri) %>%
.assert_dataframe_completo(.COLNAMES_AUTORES) %>%
.coerce_types(.COLNAMES_AUTORES)
} else {
autores <-
purrr::map_df(autor_info$uri, ~ .auxiliary_fetch_autor_camara(.x)) %>%
dplyr::left_join(autor_info %>% dplyr::select(-nome),
by = "uri")
}
return(autores)
}
#' @title Fetches proposition's authors
#' @description Fetches a dataframe containing basic information about the authors of the proposition
#' @param proposicao_id Proposition's ID
#' @param casa senado or camara
#' @param sigla_tipo Proposition's initials
#' @return A dataframe containing the basic information about the authors of the proposition
#' @examples
#' \dontrun{
#' fetch_autores(2121442, 'camara')
#' fetch_autores(91341, 'senado')
#' }
#' @export
fetch_autores <-
function(proposicao_id = NULL,
casa,
sigla_tipo = "") {
if (casa == "camara") {
.fetch_autores_camara(proposicao_id, sigla_tipo)
} else if (casa == "senado") {
.fetch_autores_senado(proposicao_id)
} else {
return("Parametro 'casa' nao identificado.")
}
}
#' @title Fetches proposition's authors
#' @description Fetches a dataframe containing basic information about the authors of the proposition
#' @param proposicao_id Proposition's ID
#' @return A dataframe containing the basic information about the authors of the proposition
#' @examples
#' \dontrun{
#' .fetch_autores_senado(91341)
#' }
#' @export
.fetch_autores_senado <- function(proposicao_id) {
autor_data <-
.senado_api(paste0(.SENADO_PROPOSICAO_PATH, proposicao_id),
asList = TRUE)$DetalheMateria$Materia
if ("Autoria" %in% names(autor_data)) {
autor_data <- autor_data$Autoria$Autor
autores_complete <-
.rename_df_columns(autor_data)
if (ncol(autores_complete) < 6) {
autores_complete <- autores_complete %>%
dplyr::mutate(
id_parlamentar = NA,
uf_autor = NA,
nome = NA,
nome_completo = NA,
sexo = NA,
forma_de_tratamento = NA,
url_foto = NA,
url_pagina = NA,
email = NA,
sigla_partido = NA,
uf_parlamentar = NA
)
} else {
autores_complete <- autores_complete %>%
dplyr::mutate(
id_parlamentar = .safe_get_value_coluna(
autores_complete,
'identificacao_parlamentar_codigo_parlamentar'
),
nome = .safe_get_value_coluna(
autores_complete,
'identificacao_parlamentar_nome_parlamentar'
),
nome_completo = .safe_get_value_coluna(
autores_complete,
'identificacao_parlamentar_nome_completo_parlamentar'
),
sexo = .safe_get_value_coluna(
autores_complete,
'identificacao_parlamentar_sexo_parlamentar'
),
forma_de_tratamento = .safe_get_value_coluna(
autores_complete,
'identificacao_parlamentar_forma_tratamento'
),
url_foto = .safe_get_value_coluna(
autores_complete,
'identificacao_parlamentar_url_foto_parlamentar'
),
url_pagina = .safe_get_value_coluna(
autores_complete,
'identificacao_parlamentar_url_pagina_parlamentar'
),
email = .safe_get_value_coluna(
autores_complete,
'identificacao_parlamentar_email_parlamentar'
),
sigla_partido = .safe_get_value_coluna(
autores_complete,
'identificacao_parlamentar_sigla_partido_parlamentar'
),
uf_parlamentar = .safe_get_value_coluna(
autores_complete,
'identificacao_parlamentar_uf_parlamentar'
)
)
}
unwanted_cols <-
names(autores_complete)[startsWith(names(autores_complete), 'identificacao_parlamentar')]
autores_complete <- autores_complete %>%
dplyr::select(-unwanted_cols)
} else {
iniciativa <- autor_data$Iniciativa
dados <- iniciativa[lapply(iniciativa, typeof) == "list"]
df <- purrr::map_df(dados, ~ unlist(.x)) %>%
.rename_df_columns()
names(df) <- names(df) %>%
stringr::str_remove("_parlamentar$")
autores_complete <- df %>%
dplyr::select(
id_parlamentar = codigo,
nome,
nome_autor = nome,
nome_completo,
sigla_partido,
uf_parlamentar = uf,
uf_autor = uf,
sexo,
email,
forma_de_tratamento = forma_tratamento,
url_foto,
url_pagina
) %>%
tibble::rowid_to_column("num_ordem_autor") %>%
dplyr::mutate(
indicador_outros_autores = dplyr::if_else(length(df) > 1, "Sim", "Não"),
descricao_tipo_autor = dplyr::if_else(
stringr::str_detect(tolower(forma_de_tratamento), "senador.*"),
"Senador",
NA_character_
)
)
}
autores_complete %>%
.assert_dataframe_completo(.COLNAMES_AUTORES_SENADO) %>%
.coerce_types(.COLNAMES_AUTORES_SENADO)
}
#' @title Fetches proposition's authors
#' @description Fetches a dataframe containing basic information about the authors of the proposition
#' @param proposicao_id Proposition's ID
#' @param sigla_tipo Proposition's initials
#' @return A dataframe containing the basic information about the authors of the proposition
#' @examples
#' \dontrun{
#' .fetch_autores_camara(2121442)
#' }
.fetch_autores_camara <-
function (proposicao_id = NULL,
sigla_tipo = "") {
autor_uri <-
paste0(.CAMARA_PROPOSICOES_PATH, '/', proposicao_id, "/autores")
autores_info <- .camara_api(autor_uri) %>%
dplyr::rowwise() %>%
dplyr::mutate(
id_autor = dplyr::if_else(
!is.na(uri),
stringr::str_split(uri, '/')[[1]] %>%
dplyr::last() %>%
as.numeric(),
-1
),
uri = dplyr::if_else(!is.na(uri), as.character(uri), "")
) %>%
dplyr::ungroup() %>%
dplyr::select(id_autor, nome, cod_tipo = codTipo, tipo, uri)
if (sigla_tipo %in% c("EMC", "PEC")) {
scrap_df <-
tibble::tibble(nome = scrap_autores_from_website(proposicao_id)) %>%
tidyr::separate_rows(nome, sep = ", ") %>%
tidyr::separate(
nome,
c("nome", "partido_uf"),
sep = ' - ',
extra = "drop",
fill = "right"
) %>%
dplyr::select(-partido_uf)
autores_info <- autores_info %>%
dplyr::inner_join(scrap_df, by = "nome")
}
return(autores_info)
}
#' @title Scraps autores da proposicao from website
#' @description Return the author(s) name(s)
#' @param id_prop proposicao's ID
#' @return String with authors names separated by comma
#' @export
scrap_autores_from_website <- function(id_prop) {
autores_prop_text <-
.get_with_exponential_backoff_cached(paste0(
.CAMARA_WEBSITE_LINK_2,
.AUTORES_CAMARA_PATH,
"?idProposicao=",
id_prop
)) %>%
httr::content('text', encoding = 'utf-8') %>%
xml2::read_html() %>%
rvest::html_nodes('#content') %>%
rvest::html_nodes('span') %>%
rvest::html_text()
Sys.sleep(.DEF_SCRAP_SLEEP_TIME)
autores <- autores_prop_text[3:length(autores_prop_text)] %>%
trimws(which = c("both")) %>%
unique()
paste0(autores, collapse = ", ")
}
#' @title Retrieves details about an author of a proposition
#' @description Fetches a dataframe containing detailed information about the author of the proposition
#' @param uri URL relative to the Deputy url
#' @return A dataframe containing details about the author of a proposition
#' @examples
#' .auxiliary_fetch_autor_camara('https://dadosabertos.camara.leg.br/api/v2/deputados/178854')
.auxiliary_fetch_autor_camara <- function(uri) {
strsplit(uri, '/')[[1]] %>% tail(1) %>%
.fetch_using_id(.DEPUTADOS_PATH)
}
#' @title Checks whether the presidency of the republic is the author of the bill
#' @description Checks whether the presidency of the republic is the author of the bill
#' @param autor_info Dataframe with information about the author
#' @return True if the presidency of the republic is the author of the proposition and FALSE otherwise
#' @examples
#' autor_uri <- paste0(.CAMARA_PROPOSICOES_PATH, '/', 2213200, "/autores")
#' autor_info <- .camara_api(autor_uri)
#' .check_autor_poder_executivo(autor_info)
.check_autor_poder_executivo <- function(autor_info) {
autor_poder_executivo <- autor_info %>%
dplyr::filter(stringr::str_detect(tolower(nome), .PODER_EXECUTIVO)) %>%
nrow()
return(autor_poder_executivo != 0)
}
#' @title Checks whether the federal senade is the author of the bill
#' @description Checks whether the federal senade is the author of the bill
#' @param autor_info Dataframe with information about the author
#' @return True if the federal senade is the author of the proposition and FALSE otherwise
#' @examples
#' autor_uri <- paste0(.CAMARA_PROPOSICOES_PATH, '/', 2203836, "/autores")
#' autor_info <- .camara_api(autor_uri)
#' .check_autor_senado_federal(autor_info)
.check_autor_senado_federal <- function(autor_info) {
autor_senado_federal <- autor_info %>%
dplyr::filter(stringr::str_detect(tolower(nome), .SENADO_FEDERAL)) %>%
nrow()
return(autor_senado_federal != 0)
}
#' @title Checks whether the commission is the author of the bill
#' @description Checks whether the commission is the author of the bill
#' @param autor_info Dataframe with information about the author
#' @return True if the commission is the author of the proposition and FALSE otherwise
#' @examples
#' autor_uri <- paste0(.CAMARA_PROPOSICOES_PATH, '/', 2203836, "/autores")
#' autor_info <- .camara_api(autor_uri)
#' .check_autor_comissao(autor_info)
.check_autor_comissao <- function(autor_info) {
autor_comissao <- autor_info %>%
dplyr::filter(stringr::str_detect(tolower(nome), .COMISSAO)) %>%
nrow()
return(autor_comissao != 0)
}
#' @title Fetch the propositions appended to a proposition in the Camara
#' @description Returns a vector containing the ids of the appended propositions
#' @param prop_id Proposition's ID
#' @return A vector of characters containing the ids of the appended propositions
#' @examples
#' fetch_apensadas_camara(2121442)
#' @export
fetch_apensadas_camara <- function(prop_id) {
.get_with_exponential_backoff_cached(.CAMARA_WEBSITE_LINK,
.APENSADAS_CAMARA_PATH,
paste0('idProp=', prop_id)) %>%
xml2::read_xml() %>%
xml2::xml_find_all('//apensadas/proposicao/codProposicao') %>%
xml2::xml_text()
}
#' @title Fetch the proposition's themes
#' @description Returns a dataframe containing the themes of a proposition
#' @param prop_id Proposition's ID
#' @return A dataframe containing the themes of a proposition
#' @examples
#' .fetch_temas_camara(2121442)
.fetch_temas_camara <- function(prop_id) {
.camara_api(paste0(.CAMARA_PROPOSICOES_PATH, "/", prop_id, .TEMAS_PATH_CAMARA)) %>%
.rename_df_columns() %>%
.assert_dataframe_completo(.COLNAMES_TEMAS_CAMARA) %>%
.coerce_types(.COLNAMES_TEMAS_CAMARA)
}
#' @title Fetch the proposition's themes
#' @description Returns a dataframe containing the themes of a proposition
#' @param proposicao_id Proposition's ID
#' @param casa senado or camara
#' @return A dataframe containing the themes of a proposition
#' @examples
#' fetch_temas_proposicao(2121442, "camara")
#' @export
fetch_temas_proposicao <- function(proposicao_id, casa) {
if (casa == "camara") {
.fetch_temas_camara(proposicao_id)
} else if (casa == "senado") {
# TODO: Implement function
return(tibble::tibble())
} else {
return("Parametro 'casa' nao identificado.")
}
}
analytics-ufcg/rcongresso documentation built on Oct. 21, 2021, 9:16 a.m.
R Package Documentation
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Note that we can't provide technical support on individual packages. You should contact the package authors for that.
Defines functions fetch_proposicao_senado fetch_proposicao_senado_sigla fetch_proposicao_camara fetch_proposicao
Documented in fetch_proposicao fetch_proposicao_camara fetch_proposicao_senado fetch_proposicao_senado_sigla
#' @title Fetches a proposition in a specific house
#' @description Returns the proposition info
#' @param proposicao_id Proposition's ID
#' @param casa 'camara' or 'senado'
#' @return Dataframe containing all the info about the proposition
#' @examples
#' prop_pls229 <- fetch_proposicao(91341, 'senado')
#' @rdname fetch_proposicao
#' @export
fetch_proposicao <- function(proposicao_id = NULL, casa) {
if (casa == "camara") {
fetch_proposicao_camara(proposicao_id)
} else if (casa == "senado") {
fetch_proposicao_senado(proposicao_id)
} else {
return("Parametro 'casa' nao identificado.")
}
}
#' @title Fetches proposition from API using a query
#' @description Fetches information about law's projects, resolutions, provisional measures,
#' law amendments, opinions and all the other propositions types on the
#' Deputies' Chamber.
#' Several parameters can be used to select and filter the final result. By default, the function
#' returns all the proposition which were presented or had some situation change in the last
#' 15 days.
#' @param id Proposition's ID
#' @param siglaUfAutor State's abbreviation of the proposition's author
#' @param siglaTipo Proposition type (i.e., PEC, PL, PDC)
#' @param siglaPartidoAutor Party's abbreviation of the proposition's author
#' @param numero Proposition number
#' @param ano Proposition year
#' @param dataApresentacaoInicio Proposition's presentation starting date
#' @param dataApresentacaoFim Proposition's presentation end date
#' @param dataInicio Proposition's processing starting date
#' @param dataFim Proposition's processing end date
#' @param idAutor Author's ID
#' @param autor Author's name
#' @param codPartido Party code
#' @param itens Items quantity. '-1' returns all the propositions which had been processed
#' in the last 30 days
#' @return Dataframe containing information about the proposition.
#' @details Note that if you have the proposition's ID, it's not necessary to add any other parameter on the
#' function call. The call to this function using the proposition's ID returns more details than using the
#' others parameters. If you don't have the proposition's ID, the \code{\link[rcongresso]{fetch_id_proposicao_camara}}
#' function may be helpful.
#' @examples
#' pec241 <- fetch_proposicao_camara(id = 2088351)
#' pec241 <- fetch_proposicao_camara(siglaTipo = "PEC", numero = 241, ano = 2016)
#' @seealso
#' \code{\link[rcongresso]{fetch_tipo_proposicao}}, \code{\link[rcongresso]{fetch_id_proposicao_camara}}
#' @rdname fetch_proposicao_camara
#' @export
fetch_proposicao_camara <-
function(id = NULL,
siglaUfAutor = NULL,
siglaTipo = NULL,
siglaPartidoAutor = NULL,
numero = NULL,
ano = NULL,
dataApresentacaoInicio = NULL,
dataApresentacaoFim = NULL,
dataInicio = NULL,
dataFim = NULL,
idAutor = NULL,
autor = NULL,
codPartido = NULL,
itens = NULL) {
parametros <- as.list(environment(), all = TRUE)
if (!length(.verifica_parametros_entrada(parametros))) {
.camara_api(.CAMARA_PROPOSICOES_PATH) %>%
.assert_dataframe_completo(.COLNAMES_PROPOSICAO_CAMARA) %>%
.coerce_types(.COLNAMES_PROPOSICAO_CAMARA)
} else if (is.null(id)) {
.fetch_using_queries(parametros, .CAMARA_PROPOSICOES_PATH) %>%
.assert_dataframe_completo(.COLNAMES_PROPOSICAO_CAMARA) %>%
.coerce_types(.COLNAMES_PROPOSICAO_CAMARA)
} else {
.fetch_using_id(id, .CAMARA_PROPOSICOES_PATH) %>%
.assert_dataframe_completo(.COLNAMES_PROPOSICAO_POR_ID_CAMARA) %>%
.coerce_types(.COLNAMES_PROPOSICAO_POR_ID_CAMARA)
}
}
#' @title Fetches a proposition in the Senate
#' @description Returns the proposition info
#' @param sigla Proposition's sigla
#' @param numero Proposition's numero
#' @param ano Proposition's ano
#' @return Dataframe containing all the info about the proposition;
#' @examples
#' \dontrun{
#' prop_pls229 <- fetch_proposicao_senado(pls, 229, 2009)
#' }
#' @seealso
#' \code{\link[rcongresso]{fetch_proposicao_senado_sigla}}
#' @rdname fetch_proposicao_senado_sigla
#' @export
fetch_proposicao_senado_sigla <- function(sigla, numero, ano) {
if (.warnings_props_sigla(sigla, numero, ano))
return(tibble::tibble())
proposicao_data <-
.senado_api(
.SENADO_PROPOSICAO_PATH_SIGLA,
query = list(
sigla = sigla,
numero = numero,
ano = ano
),
asList = TRUE
)
proposicao_infos <-
proposicao_data %>%
magrittr::extract2("PesquisaBasicaMateria") %>%
magrittr::extract2("Materias") %>%
magrittr::extract2("Materia") %>%
dplyr::as_tibble()
if ("Codigo" %in% names(proposicao_infos)) {
if (nrow(proposicao_infos) > 1) {
proposicao_infos <- proposicao_infos %>%
dplyr::filter(tolower(`Sigla`) == tolower(sigla)) %>%
head(1)
}
proposicao_complete <-
proposicao_infos %>%
.rename_senate_propositions_by_siglas_df_columns() %>%
.assert_dataframe_completo(.COLNAMES_PROPOSICAO_SENADO_SIGLA) %>%
.coerce_types(.COLNAMES_PROPOSICAO_SENADO_SIGLA)
if (nrow(proposicao_complete) > 1) {
proposicao_complete <- proposicao_complete %>%
tail(1)
}
} else {
proposicao_identificacao <-
proposicao_infos %>%
magrittr::extract2("IdentificacaoMateria") %>%
tibble::as_tibble()
proposicao_dados_basicos <-
proposicao_infos %>%
magrittr::extract2("DadosBasicosMateria")
if ("IdentificacaoComissaoMpv" %in% names(proposicao_dados_basicos)) {
proposicao_dados_basicos$IdentificacaoComissaoMpv <- NULL
}
proposicao_dados_basicos <-
proposicao_dados_basicos %>%
tibble::as_tibble()
proposicao_natureza <- tibble::tibble()
if ("NaturezaMateria" %in% names(proposicao_dados_basicos)) {
proposicao_dados_basicos <-
proposicao_dados_basicos %>%
dplyr::select(-NaturezaMateria) %>%
unique()
proposicao_natureza <-
proposicao_infos %>%
magrittr::extract2("DadosBasicosMateria") %>%
magrittr::extract2("NaturezaMateria") %>%
tibble::as_tibble()
}
proposicao_autores <-
proposicao_infos %>%
magrittr::extract2("AutoresPrincipais") %>%
magrittr::extract2("AutorPrincipal") %>%
tibble::as_tibble() %>%
head(1)
if ("IdentificacaoParlamentar" %in% names(proposicao_autores)) {
proposicao_autores <-
proposicao_autores %>%
dplyr::select(-IdentificacaoParlamentar) %>%
unique() %>%
head(1)
}
proposicao_complete <-
proposicao_identificacao %>%
tibble::add_column(!!!proposicao_dados_basicos,!!!proposicao_autores,!!!proposicao_natureza) %>%
.rename_df_columns() %>%
.assert_dataframe_completo(.COLNAMES_PROPOSICAO_SENADO_SIGLA) %>%
.coerce_types(.COLNAMES_PROPOSICAO_SENADO_SIGLA)
}
return(proposicao_complete)
}
#' @title Fetches a proposition in the Senate
#' @description Returns the proposition info.
#' @param id Proposition's ID
#' @return Dataframe containing all the info about the proposition
#' @examples
#' prop_pls229 <- fetch_proposicao_senado(91341)
#' @rdname fetch_proposicao_senado
#' @export
fetch_proposicao_senado <- function(id = NULL) {
proposicao_data <-
.senado_api(paste0(.SENADO_PROPOSICAO_PATH, id), asList = TRUE)$DetalheMateria$Materia
proposicao_ids <-
proposicao_data %>%
magrittr::extract2("IdentificacaoMateria") %>%
tibble::as_tibble()
proposicao_info <-
proposicao_data %>%
magrittr::extract2("DadosBasicosMateria") %>%
purrr::flatten() %>%
tibble::as_tibble()
proposicao_author <- tibble::tibble()
if ("Autoria" %in% names(proposicao_data)) {
proposicao_author <-
proposicao_data %>%
magrittr::extract2("Autoria") %>%
magrittr::extract2("Autor") %>%
tibble::as_tibble() %>%
dplyr::rowwise() %>%
dplyr::transmute(autor = paste(
paste(
NomeAutor,
ifelse(
"IdentificacaoParlamentar.SiglaPartidoParlamentar" %in% names(.),
IdentificacaoParlamentar.SiglaPartidoParlamentar,
""
)
),
ifelse("UfAutor" %in% names(.), paste("/", UfAutor), "")
))
autor_nome = dplyr::if_else(
nrow(proposicao_author) > 1,
paste0(proposicao_author[[1]] %>% head(1), " e outros"),
proposicao_author[[1]] %>% head(1)
)
proposicao_author <- proposicao_author %>%
dplyr::mutate(autor_nome = autor_nome)
} else if ("Iniciativa" %in% names(proposicao_data)) {
proposicao_author <-
proposicao_data %>%
magrittr::extract2("Iniciativa")
autor_nome = paste0(proposicao_author$SiglaTipoIniciativa, " ", proposicao_author$DescricaoIniciativa) %>%
stringr::str_to_title()
if (length(proposicao_author) > 3) { # Tem mais de um iniciador
autor_nome = paste0(autor_nome, " e outros")
}
proposicao_author <- tibble::tribble(~ autor_nome, autor_nome)
} else {
proposicao_author <- tibble::tribble(~ autor_nome, proposicao_info$Autor)
}
proposicao_situacao <- tibble::tibble()
if ("SituacaoAtual" %in% names(proposicao_data)) {
proposicao_situacao <-
proposicao_data %>%
magrittr::extract2("SituacaoAtual") %>%
magrittr::extract2("Autuacoes") %>%
magrittr::extract2("Autuacao")
if ("NumeroAutuacao" %in% names(proposicao_situacao)) {
proposicao_situacao <- proposicao_situacao %>%
dplyr::arrange(`NumeroAutuacao`) %>% # Retorna a Autuacao mais recente
head(1)
}
if ("Situacoes.Situacao" %in% names(proposicao_situacao)) {
proposicao_situacao_df <- proposicao_situacao$Situacoes[[1]] %>%
tibble::as_tibble() %>%
dplyr::arrange(desc(`DataSituacao`)) %>% # Retorna a Situacao mais recente
head(1)
proposicao_situacao <- proposicao_situacao %>%
dplyr::select(-`Situacoes.Situacao`) %>%
tibble::add_column(!!!proposicao_situacao_df)
}
if ("LocalAdministrativo.DataLocal" %in% names(proposicao_situacao) &&
!"Situacoes.Situacao.DataSituacao" %in% names(proposicao_situacao)) {
proposicao_situacao <- proposicao_situacao %>%
dplyr::mutate(Situacoes.Situacao.DataSituacao = LocalAdministrativo.DataLocal)
}
names(proposicao_situacao) <-
purrr::map_chr(
names(proposicao_situacao),
~ stringr::str_remove(.x, "^Situacoes\\.Situacao\\.|^LocalAdministrativo\\.")
)
}
proposicao_specific_assunto <-
proposicao_data$Assunto$AssuntoEspecifico %>%
tibble::as_tibble()
if (nrow(proposicao_specific_assunto) == 0) {
proposicao_specific_assunto <-
tibble::tribble( ~ codigo_assunto_especifico,
~ assunto_especifico,
0,
"Nao especificado")
} else {
proposicao_specific_assunto <-
proposicao_specific_assunto %>%
dplyr::rename(assunto_especifico = Descricao,
codigo_assunto_especifico = Codigo)
}
proposicao_general_assunto <-
proposicao_data$Assunto$AssuntoGeral %>%
tibble::as_tibble()
if (nrow(proposicao_general_assunto) == 0) {
proposicao_general_assunto <-
tibble::tribble( ~ codigo_assunto_geral,
~ assunto_geral,
0,
"Nao especificado")
} else {
proposicao_general_assunto <-
proposicao_general_assunto %>%
dplyr::rename(assunto_geral = Descricao,
codigo_assunto_geral = Codigo)
}
proposicao_source <-
proposicao_data %>%
magrittr::extract2("OrigemMateria") %>%
tibble::as_tibble()
anexadas <-
proposicao_data$MateriasAnexadas$MateriaAnexada$IdentificacaoMateria.CodigoMateria
relacionadas <-
proposicao_data$MateriasRelacionadas$MateriaRelacionada$IdentificacaoMateria.CodigoMateria
materia_principal <- proposicao_data %>%
magrittr::extract2("MateriasAnexadas") %>%
magrittr::extract2("MateriaPrincipal")
if (!is.null(materia_principal)) {
if (is.data.frame(materia_principal)) {
materia_principal <- materia_principal %>%
dplyr::distinct(IdentificacaoMateria.CodigoMateria) %>%
dplyr::select(CodigoMateria = IdentificacaoMateria.CodigoMateria) %>%
tibble::as_tibble()
} else {
materia_principal <- materia_principal %>%
magrittr::extract2("IdentificacaoMateria") %>%
tibble::as_tibble()
}
materia_principal <- materia_principal %>%
dplyr::mutate(uri_prop_principal = paste0("https://legis.senado.leg.br/dadosabertos/materia/",
CodigoMateria)) %>%
dplyr::pull(uri_prop_principal)
}
proposicao_complete <-
proposicao_info %>%
tibble::add_column(
!!!proposicao_ids,!!!proposicao_specific_assunto,!!!proposicao_general_assunto,!!!proposicao_source,!!!proposicao_situacao,
autor_nome = proposicao_author %>% head(1) %>% dplyr::pull(autor_nome),
proposicoes_relacionadas = paste(relacionadas, collapse = " "),
proposicoes_apensadas = paste(anexadas, collapse = " "),
uri_prop_principal = paste(materia_principal, collapse = ";")
) %>%
dplyr::mutate(uri_prop_principal = dplyr::if_else(uri_prop_principal == "",
NA_character_,
uri_prop_principal))
proposicao_complete <-
proposicao_complete[, !sapply(proposicao_complete, is.list)] %>%
rename_table_to_underscore()
proposicao_complete[, names(proposicao_complete) %in% names(.COLNAMES_PROPOSICAO_SENADO)] %>%
.assert_dataframe_completo(.COLNAMES_PROPOSICAO_SENADO) %>%
.coerce_types(.COLNAMES_PROPOSICAO_SENADO)
}
#' @title Fetches the documents of a proposition
#' @description Returns the proposition's documents info.
#' @param id Proposition's ID
#' @return Dataframe containing all the info about the proposition's documents
#' @examples
#' textos_pls229 <- fetch_textos_proposicao_senado(91341)
#' @rdname fetch_textos_proposicao_senado
#' @export
fetch_textos_proposicao_senado <- function(id) {
proposicao_data <-
.senado_api(paste0(.SENADO_TEXTOS_MATERIA, id), asList = TRUE)$TextoMateria$Materia
if (is.null(proposicao_data$Textos)) {
proposicao_complete <-
tibble::as_tibble()
} else {
proposicao_ids <-
proposicao_data %>%
magrittr::extract2("IdentificacaoMateria") %>%
tibble::as_tibble()
proposicao_texto <-
proposicao_data %>%
magrittr::extract2("Textos") %>%
magrittr::extract2("Texto") %>%
tibble::as_tibble()
proposicao_complete <-
proposicao_texto %>%
tibble::add_column(!!!proposicao_ids) %>%
dplyr::mutate(casa = 'senado') %>%
.rename_df_columns() %>%
unique()
}
return(
proposicao_complete %>% .assert_dataframe_completo(.COLNAMES_DOCUMENTOS_SENADO) %>% .coerce_types(.COLNAMES_DOCUMENTOS_SENADO)
)
}
#' @title Fetches all propositions related to a proposition
#' @description Returns all propositions related to a proposition by its id.
#' @param id_casa Proposition's ID
#' @param casa senado or camara
#' @return Dataframe containing all the related propositions.
#' @examples
#' \dontrun{
#' relacionadas_pec241 <- fetch_relacionadas("camara",2088351)
#' }
#' @seealso
#' \code{\link[rcongresso]{fetch_id_proposicao_camara}}
#' @rdname fetch_relacionadas_camara
#' @export
fetch_relacionadas <- function(casa, id_casa) {
casa <- tolower(casa)
if (casa == "camara") {
.fetch_relacionadas_camara(id_casa)
} else if (casa == "senado") {
.fetch_relacionadas_senado(id_casa)
} else {
return("Parametro 'casa' nao identificado.")
}
}
#' @title Fetches all propositions'ids related to a proposition
#' @description Returns all propositions'ids related to a proposition.
#' @param id Proposition's ID
#' @param casa Camara or sendo
#' @return Dataframe containing all the related propositions'ids.
#' @rdname fetch_ids_relacionadas
#' @export
fetch_ids_relacionadas <- function(id, casa) {
relacionadas <- tibble::tibble()
if (casa == "camara") {
relacionadas <- .fetch_relacionadas_camara(id)
if (nrow(relacionadas) == 0) {
warning("A proposicao nao possui documentos relacionados.")
} else {
relacionadas <- relacionadas %>%
dplyr::select(id_relacionada = id,
id_prop) %>%
dplyr::mutate(casa = "camara")
}
} else if (casa == "senado") {
relacionadas <- .fetch_relacionadas_senado(id)
if (nrow(relacionadas) == 0) {
warning("A proposicao nao possui documentos relacionados.")
} else {
relacionadas <- relacionadas %>%
dplyr::mutate(id_prop = id,
casa = "senado")
}
} else {
warning("Parametro 'casa' nao identificado")
}
return(relacionadas)
}
#' @title Fetches all propositions related to a proposition
#' @description Returns all propositions related to a proposition by its id.
#' @param id_prop Proposition's ID
#' @return Dataframe containing all the related propositions.
#' @seealso
#' \code{\link[rcongresso]{fetch_id_proposicao_camara}}
#' @rdname fetch_relacionadas_camara
.fetch_relacionadas_camara <- function(id_prop) {
path <- NULL
unique(id_prop) %>%
as.integer %>%
tibble::tibble(id_prop = .) %>%
dplyr::mutate(path = paste0(.CAMARA_PROPOSICOES_PATH, "/", id_prop, "/relacionadas")) %>%
dplyr::group_by(id_prop, path) %>%
dplyr::do(.camara_api(.$path)) %>%
dplyr::ungroup() %>%
dplyr::select(-path) %>%
dplyr::distinct() %>% #Remove duplicate relacionadas
.assert_dataframe_completo(.COLNAMES_RELACIONADAS) %>%
.coerce_types(.COLNAMES_RELACIONADAS)
}
#' @title Fetches all propositions related to a proposition
#' @description Returns all propositions related to a proposition by its id.
#' @param id_prop Proposition's ID
#' @return Dataframe containing all the related propositions.
.fetch_relacionadas_senado <- function(id_prop) {
relacionadas_api <- tibble::tibble()
relacionadas_website <-
.scrap_senado_relacionadas_ids_from_website(id_prop) %>%
dplyr::select(-url_relacionada)
relacionadas_prop <- fetch_proposicao_senado(id_prop)
if (relacionadas_prop$proposicoes_relacionadas != "") {
relacionadas_api <- tibble::tibble(id_relacionada =
unlist(
strsplit(relacionadas_prop$proposicoes_relacionadas, " ")
))
}
relacionadas_all <-
dplyr::bind_rows(relacionadas_api, relacionadas_website) %>%
dplyr::distinct()
return(relacionadas_all)
}
#' @title Scraps related of proposition from website
#' @description Return the related propositions
#' @param id_prop proposition's ID
#' @return dataframe containing related propositions ids
.scrap_senado_relacionadas_ids_from_website <- function(id_prop) {
relacionadas_urls <-
.get_with_exponential_backoff_cached(paste0(.SENADO_WEBSITE_LINK, .MATERIA_SENADO_PATH, id_prop)) %>%
httr::content('text', encoding = 'utf-8') %>%
xml2::read_html() %>%
rvest::html_nodes('#conteudoProjeto') %>%
rvest::html_nodes('#materias') %>%
rvest::html_nodes('tr') %>%
rvest::html_nodes('td') %>%
rvest::html_nodes('a') %>%
rvest::html_attr('href') %>%
tibble::enframe(value = "url_relacionada")
Sys.sleep(.DEF_SCRAP_SLEEP_TIME)
relacionadas_ids <- relacionadas_urls %>%
dplyr::rowwise() %>%
dplyr::mutate(id_relacionada = stringr::str_split(url_relacionada, "/") %>%
purrr::pluck(1, 9)) %>%
dplyr::select(-name)
return(relacionadas_ids)
}
#' @title Scraps data from documents of a bill from website
#' @description Return the document's data
#' @param id_prop proposition's ID
#' @param casa senado ou congresso
#' @param filter_texto_materia Bool flag to filter the initial texts
#' @return dataframe
#' @rdname scrap_senado_congresso_documentos
#' @export
scrap_senado_congresso_documentos <-
function(id_prop, casa, filter_texto_materia = F) {
if (is.na(filter_texto_materia)) {
warning("filter_texto_materia deve ser: T ou F.")
return(tibble::tibble())
}
if (!is.na(casa) & tolower(casa) == 'senado') {
documentos_df <-
.get_with_exponential_backoff_cached(paste0(.SENADO_WEBSITE_LINK, .MATERIA_SENADO_PATH, id_prop))
} else if (!is.na(casa) & tolower(casa) == 'congresso') {
documentos_df <-
.get_with_exponential_backoff_cached(paste0(
.CONGRESSO_WEBSITE_LINK,
.MATERIA_CONGRESSO_PATH,
id_prop
))
} else {
warning("Casa deve ser: congresso ou senado.")
return(tibble::tibble())
}
documentos_df <-
documentos_df %>%
httr::content('text', encoding = 'utf-8') %>%
xml2::read_html() %>%
rvest::html_nodes('#conteudoProjeto') %>%
rvest::html_nodes('#documentos') %>%
rvest::html_nodes('.tab-content') %>%
rvest::html_nodes('dl') %>%
purrr::map_df(.get_documento) %>%
unique() %>%
.rename_documentos_senado() %>%
dplyr::mutate(id_principal = id_prop,
casa = 'senado')
if (filter_texto_materia) {
documentos_df <-
documentos_df %>%
dplyr::filter(
!stringr::str_detect(
.remove_special_character(identificacao),
"Texto inicial|Avulso inicial da materia|Redacao Final de Plenario|Texto final"
)
)
}
documentos_df %>%
.assert_dataframe_completo(.COLNAMES_SCRAP) %>%
.coerce_types(.COLNAMES_SCRAP) %>%
tibble::as_tibble()
}
#' @title Auxiliar function for scrap_senado_congresso_documentos
#' @description Get the data from a list
#' @param lista_com_documentos list containing document data
.get_documento <- function(lista_com_documentos) {
colunas <-
lista_com_documentos %>%
xml2::xml_find_all("dt") %>%
xml2::xml_text() %>%
stringr::str_replace(':', '')
conteudo <-
lista_com_documentos %>%
xml2::xml_find_all("dd") %>%
xml2::xml_text()
conteudo <- as.data.frame(t(conteudo))
names(conteudo) <- colunas
conteudo %>%
tibble::as_tibble()
}
# .fetch_relacionadas_senado <- function(id_prop) {
# relacionadas_textos <- fetch_textos_proposicao(id_prop)
# relacionadas_prop <- fetch_proposicao_senado(id_prop)
#
# relacionadas_textos <- .rename_df_columns(relacionadas_textos)
#
# relacionadas_ids <- unlist(strsplit(relacionadas_prop$proposicoes_relacionadas, " "))
# relacionadas_req <- purrr::map_df(relacionadas_ids, ~ fetch_proposicao_senado(.x))
#
# if (nrow(relacionadas_req) == 0) {
# relacionadas <- relacionadas_textos
# } else {
# relacionadas_textos <- relacionadas_textos %>%
# dplyr::select(-codigo_materia) %>%
# dplyr::rename(codigo_materia = codigo_texto)
#
# relacionadas <-
# dplyr::full_join(relacionadas_req, relacionadas_textos, by = "codigo_materia")
# }
#
# if (nrow(relacionadas) == 0) {
# print("A proposicao nao possui documentos relacionados.")
# } else {
# relacionadas_complete <- relacionadas %>%
# .assert_dataframe_completo(.COLNAMES_RELACIONADAS_SENADO) %>%
# .coerce_types(.COLNAMES_RELACIONADAS_SENADO)
# }
#
# }
#' @title Retrieves the proposition ID from its type, number and year
#' @description The function can be used to fetch a vector of ids as well, in case of many propositions.
#' @param tipo Proposition type (i.e., PEC, PL, PDC)
#' @param numero Proposition number
#' @param ano Proposition year
#' @return Proposition's ID.
#' @examples
#' pec241_id <- fetch_id_proposicao_camara("PEC", 241, 2016)
#' @seealso
#' \code{\link[rcongresso]{fetch_id_partido}}
#' @rdname fetch_id_proposicao_camara
#' @export
fetch_id_proposicao_camara <- function(tipo, numero, ano) {
tibble::tibble(tipo, numero, ano) %>%
dplyr::rowwise() %>%
dplyr::do(
.camara_api(
.CAMARA_PROPOSICOES_PATH,
list(
siglaTipo = .$tipo,
numero = .$numero,
ano = .$ano,
ordem = "ASC",
ordenarPor = "id",
dataInicio = paste0(ano, "-01-01")
)
)$id %>%
.verifica_id(.WARNING_PROPOSICAO_ID) %>%
.to_tibble()
) %>%
unlist() %>%
as.vector()
}
#' Fetches all the proposition types.
#'
#' @return Proposition types
#'
#' @export
fetch_tipos_proposicao <- function() {
.camara_api(.TIPOS_PROPOSICOES_PATH)
}
#' @title Fetches the type of the proposition from its id
#' @description Returns its id, abbreviation, name and description.
#' @param id_tipo_prop Proposition's type ID
#' @return Dataframe containing the proposition's type info.
#' @examples
#' tipo_prop129 <- fetch_tipo_proposicao(129)
#' @rdname fetch_tipo_proposicao
#' @export
fetch_tipo_proposicao <- function(id_tipo_prop) {
prop_types <- fetch_tipos_proposicao() %>%
dplyr::mutate(cod = as.numeric(.$cod))
tibble::tibble(cod = id_tipo_prop) %>%
dplyr::left_join(prop_types, by = "cod") %>%
.assert_dataframe_completo(.COLNAMES_TIPO_PROPOSICAO) %>%
.coerce_types(.COLNAMES_TIPO_PROPOSICAO)
}
#' @title Fetches proposition's author
#' @description Fetches a dataframe containing information about the author of the proposition
#' @param proposicao_id Proposition's ID
#' @return A dataframe containing details about the author of the proposition
#' @examples
#' fetch_autor_camara(2121442)
#' @export
fetch_autor_camara <- function (proposicao_id = NULL) {
autor_uri <-
paste0(.CAMARA_PROPOSICOES_PATH, '/', proposicao_id, "/autores")
autor_info <- .camara_api(autor_uri)
if (any(is.na(autor_info$uri)) |
.check_autor_poder_executivo(autor_info) |
.check_autor_senado_federal(autor_info) |
.check_autor_comissao(autor_info)) {
autores <- .camara_api(autor_uri) %>%
.assert_dataframe_completo(.COLNAMES_AUTORES) %>%
.coerce_types(.COLNAMES_AUTORES)
} else {
autores <-
purrr::map_df(autor_info$uri, ~ .auxiliary_fetch_autor_camara(.x)) %>%
dplyr::left_join(autor_info %>% dplyr::select(-nome),
by = "uri")
}
return(autores)
}
#' @title Fetches proposition's authors
#' @description Fetches a dataframe containing basic information about the authors of the proposition
#' @param proposicao_id Proposition's ID
#' @param casa senado or camara
#' @param sigla_tipo Proposition's initials
#' @return A dataframe containing the basic information about the authors of the proposition
#' @examples
#' \dontrun{
#' fetch_autores(2121442, 'camara')
#' fetch_autores(91341, 'senado')
#' }
#' @export
fetch_autores <-
function(proposicao_id = NULL,
casa,
sigla_tipo = "") {
if (casa == "camara") {
.fetch_autores_camara(proposicao_id, sigla_tipo)
} else if (casa == "senado") {
.fetch_autores_senado(proposicao_id)
} else {
return("Parametro 'casa' nao identificado.")
}
}
#' @title Fetches proposition's authors
#' @description Fetches a dataframe containing basic information about the authors of the proposition
#' @param proposicao_id Proposition's ID
#' @return A dataframe containing the basic information about the authors of the proposition
#' @examples
#' \dontrun{
#' .fetch_autores_senado(91341)
#' }
#' @export
.fetch_autores_senado <- function(proposicao_id) {
autor_data <-
.senado_api(paste0(.SENADO_PROPOSICAO_PATH, proposicao_id),
asList = TRUE)$DetalheMateria$Materia
if ("Autoria" %in% names(autor_data)) {
autor_data <- autor_data$Autoria$Autor
autores_complete <-
.rename_df_columns(autor_data)
if (ncol(autores_complete) < 6) {
autores_complete <- autores_complete %>%
dplyr::mutate(
id_parlamentar = NA,
uf_autor = NA,
nome = NA,
nome_completo = NA,
sexo = NA,
forma_de_tratamento = NA,
url_foto = NA,
url_pagina = NA,
email = NA,
sigla_partido = NA,
uf_parlamentar = NA
)
} else {
autores_complete <- autores_complete %>%
dplyr::mutate(
id_parlamentar = .safe_get_value_coluna(
autores_complete,
'identificacao_parlamentar_codigo_parlamentar'
),
nome = .safe_get_value_coluna(
autores_complete,
'identificacao_parlamentar_nome_parlamentar'
),
nome_completo = .safe_get_value_coluna(
autores_complete,
'identificacao_parlamentar_nome_completo_parlamentar'
),
sexo = .safe_get_value_coluna(
autores_complete,
'identificacao_parlamentar_sexo_parlamentar'
),
forma_de_tratamento = .safe_get_value_coluna(
autores_complete,
'identificacao_parlamentar_forma_tratamento'
),
url_foto = .safe_get_value_coluna(
autores_complete,
'identificacao_parlamentar_url_foto_parlamentar'
),
url_pagina = .safe_get_value_coluna(
autores_complete,
'identificacao_parlamentar_url_pagina_parlamentar'
),
email = .safe_get_value_coluna(
autores_complete,
'identificacao_parlamentar_email_parlamentar'
),
sigla_partido = .safe_get_value_coluna(
autores_complete,
'identificacao_parlamentar_sigla_partido_parlamentar'
),
uf_parlamentar = .safe_get_value_coluna(
autores_complete,
'identificacao_parlamentar_uf_parlamentar'
)
)
}
unwanted_cols <-
names(autores_complete)[startsWith(names(autores_complete), 'identificacao_parlamentar')]
autores_complete <- autores_complete %>%
dplyr::select(-unwanted_cols)
} else {
iniciativa <- autor_data$Iniciativa
dados <- iniciativa[lapply(iniciativa, typeof) == "list"]
df <- purrr::map_df(dados, ~ unlist(.x)) %>%
.rename_df_columns()
names(df) <- names(df) %>%
stringr::str_remove("_parlamentar$")
autores_complete <- df %>%
dplyr::select(
id_parlamentar = codigo,
nome,
nome_autor = nome,
nome_completo,
sigla_partido,
uf_parlamentar = uf,
uf_autor = uf,
sexo,
email,
forma_de_tratamento = forma_tratamento,
url_foto,
url_pagina
) %>%
tibble::rowid_to_column("num_ordem_autor") %>%
dplyr::mutate(
indicador_outros_autores = dplyr::if_else(length(df) > 1, "Sim", "Não"),
descricao_tipo_autor = dplyr::if_else(
stringr::str_detect(tolower(forma_de_tratamento), "senador.*"),
"Senador",
NA_character_
)
)
}
autores_complete %>%
.assert_dataframe_completo(.COLNAMES_AUTORES_SENADO) %>%
.coerce_types(.COLNAMES_AUTORES_SENADO)
}
#' @title Fetches proposition's authors
#' @description Fetches a dataframe containing basic information about the authors of the proposition
#' @param proposicao_id Proposition's ID
#' @param sigla_tipo Proposition's initials
#' @return A dataframe containing the basic information about the authors of the proposition
#' @examples
#' \dontrun{
#' .fetch_autores_camara(2121442)
#' }
.fetch_autores_camara <-
function (proposicao_id = NULL,
sigla_tipo = "") {
autor_uri <-
paste0(.CAMARA_PROPOSICOES_PATH, '/', proposicao_id, "/autores")
autores_info <- .camara_api(autor_uri) %>%
dplyr::rowwise() %>%
dplyr::mutate(
id_autor = dplyr::if_else(
!is.na(uri),
stringr::str_split(uri, '/')[[1]] %>%
dplyr::last() %>%
as.numeric(),
-1
),
uri = dplyr::if_else(!is.na(uri), as.character(uri), "")
) %>%
dplyr::ungroup() %>%
dplyr::select(id_autor, nome, cod_tipo = codTipo, tipo, uri)
if (sigla_tipo %in% c("EMC", "PEC")) {
scrap_df <-
tibble::tibble(nome = scrap_autores_from_website(proposicao_id)) %>%
tidyr::separate_rows(nome, sep = ", ") %>%
tidyr::separate(
nome,
c("nome", "partido_uf"),
sep = ' - ',
extra = "drop",
fill = "right"
) %>%
dplyr::select(-partido_uf)
autores_info <- autores_info %>%
dplyr::inner_join(scrap_df, by = "nome")
}
return(autores_info)
}
#' @title Scraps autores da proposicao from website
#' @description Return the author(s) name(s)
#' @param id_prop proposicao's ID
#' @return String with authors names separated by comma
#' @export
scrap_autores_from_website <- function(id_prop) {
autores_prop_text <-
.get_with_exponential_backoff_cached(paste0(
.CAMARA_WEBSITE_LINK_2,
.AUTORES_CAMARA_PATH,
"?idProposicao=",
id_prop
)) %>%
httr::content('text', encoding = 'utf-8') %>%
xml2::read_html() %>%
rvest::html_nodes('#content') %>%
rvest::html_nodes('span') %>%
rvest::html_text()
Sys.sleep(.DEF_SCRAP_SLEEP_TIME)
autores <- autores_prop_text[3:length(autores_prop_text)] %>%
trimws(which = c("both")) %>%
unique()
paste0(autores, collapse = ", ")
}
#' @title Retrieves details about an author of a proposition
#' @description Fetches a dataframe containing detailed information about the author of the proposition
#' @param uri URL relative to the Deputy url
#' @return A dataframe containing details about the author of a proposition
#' @examples
#' .auxiliary_fetch_autor_camara('https://dadosabertos.camara.leg.br/api/v2/deputados/178854')
.auxiliary_fetch_autor_camara <- function(uri) {
strsplit(uri, '/')[[1]] %>% tail(1) %>%
.fetch_using_id(.DEPUTADOS_PATH)
}
#' @title Checks whether the presidency of the republic is the author of the bill
#' @description Checks whether the presidency of the republic is the author of the bill
#' @param autor_info Dataframe with information about the author
#' @return True if the presidency of the republic is the author of the proposition and FALSE otherwise
#' @examples
#' autor_uri <- paste0(.CAMARA_PROPOSICOES_PATH, '/', 2213200, "/autores")
#' autor_info <- .camara_api(autor_uri)
#' .check_autor_poder_executivo(autor_info)
.check_autor_poder_executivo <- function(autor_info) {
autor_poder_executivo <- autor_info %>%
dplyr::filter(stringr::str_detect(tolower(nome), .PODER_EXECUTIVO)) %>%
nrow()
return(autor_poder_executivo != 0)
}
#' @title Checks whether the federal senade is the author of the bill
#' @description Checks whether the federal senade is the author of the bill
#' @param autor_info Dataframe with information about the author
#' @return True if the federal senade is the author of the proposition and FALSE otherwise
#' @examples
#' autor_uri <- paste0(.CAMARA_PROPOSICOES_PATH, '/', 2203836, "/autores")
#' autor_info <- .camara_api(autor_uri)
#' .check_autor_senado_federal(autor_info)
.check_autor_senado_federal <- function(autor_info) {
autor_senado_federal <- autor_info %>%
dplyr::filter(stringr::str_detect(tolower(nome), .SENADO_FEDERAL)) %>%
nrow()
return(autor_senado_federal != 0)
}
#' @title Checks whether the commission is the author of the bill
#' @description Checks whether the commission is the author of the bill
#' @param autor_info Dataframe with information about the author
#' @return True if the commission is the author of the proposition and FALSE otherwise
#' @examples
#' autor_uri <- paste0(.CAMARA_PROPOSICOES_PATH, '/', 2203836, "/autores")
#' autor_info <- .camara_api(autor_uri)
#' .check_autor_comissao(autor_info)
.check_autor_comissao <- function(autor_info) {
autor_comissao <- autor_info %>%
dplyr::filter(stringr::str_detect(tolower(nome), .COMISSAO)) %>%
nrow()
return(autor_comissao != 0)
}
#' @title Fetch the propositions appended to a proposition in the Camara
#' @description Returns a vector containing the ids of the appended propositions
#' @param prop_id Proposition's ID
#' @return A vector of characters containing the ids of the appended propositions
#' @examples
#' fetch_apensadas_camara(2121442)
#' @export
fetch_apensadas_camara <- function(prop_id) {
.get_with_exponential_backoff_cached(.CAMARA_WEBSITE_LINK,
.APENSADAS_CAMARA_PATH,
paste0('idProp=', prop_id)) %>%
xml2::read_xml() %>%
xml2::xml_find_all('//apensadas/proposicao/codProposicao') %>%
xml2::xml_text()
}
#' @title Fetch the proposition's themes
#' @description Returns a dataframe containing the themes of a proposition
#' @param prop_id Proposition's ID
#' @return A dataframe containing the themes of a proposition
#' @examples
#' .fetch_temas_camara(2121442)
.fetch_temas_camara <- function(prop_id) {
.camara_api(paste0(.CAMARA_PROPOSICOES_PATH, "/", prop_id, .TEMAS_PATH_CAMARA)) %>%
.rename_df_columns() %>%
.assert_dataframe_completo(.COLNAMES_TEMAS_CAMARA) %>%
.coerce_types(.COLNAMES_TEMAS_CAMARA)
}
#' @title Fetch the proposition's themes
#' @description Returns a dataframe containing the themes of a proposition
#' @param proposicao_id Proposition's ID
#' @param casa senado or camara
#' @return A dataframe containing the themes of a proposition
#' @examples
#' fetch_temas_proposicao(2121442, "camara")
#' @export
fetch_temas_proposicao <- function(proposicao_id, casa) {
if (casa == "camara") {
.fetch_temas_camara(proposicao_id)
} else if (casa == "senado") {
# TODO: Implement function
return(tibble::tibble())
} else {
return("Parametro 'casa' nao identificado.")
}
}
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