R/psc.R
In andreoliant/octk: OpenCoesione Toolkit
Defines functions
init_psc
Documented in
init_psc
# Funzioni per la gestione dei PSC (versione fino a 20240831 con migrazione in corso)
# DEV:
# questa versione resta viva per elaborazioni retrospettive
#' Inizializza PSC
#'
#' Inizializza global environment per flusso di lavoro PSC
#'
#' @param PSC Folder di supporto per dati PSC
#' @param light Vuoi usare versione leggera (senza liste progetti art44, cds, ecc.)?
#' @return Carica i file necessario al flusso nel global environment
#' @note ...
init_psc <- function(PSC=NULL, light=FALSE) {
if (is.null(PSC)) {
PSC <- file.path(DRIVE, "DATI", "PSC")
}
PSC <<- PSC
matrix_po_psc <<- read_csv2(file.path(PSC, "info", "matrix_po_psc.csv")) %>%
mutate(ID_PSC = paste0("PSC_", gsub(" ", "_", PSC))) %>%
# fix per codice programma con "0X"
mutate(OC_CODICE_PROGRAMMA = case_when(X_CICLO == "2000-2006" & nchar(OC_CODICE_PROGRAMMA) == 1 ~ str_pad(OC_CODICE_PROGRAMMA, 2, pad = "0"),
TRUE ~ OC_CODICE_PROGRAMMA)) %>%
fix_id_psc_15_digit(.)
# MEMO: non contiene direttrici ferroviarie e salerno reggio calabria da gestire a parte con po_naz
po_naz <<- read_csv2(file.path(PSC, "info", "ricodifica_po_naz.csv"))
matrix_06 <<- read_xlsx(file.path(PSC, "info", "mapping.xlsx"), sheet = "matrix_06")
matrix_713 <<- read_xlsx(file.path(PSC, "info", "mapping.xlsx"), sheet = "matrix_713")
matrix_1420 <<- read_xlsx(file.path(PSC, "info", "mapping.xlsx"), sheet = "matrix_1420", col_types = rep("text", 8))
matrix_temi_settori <<- read_csv2(file.path(PSC, "info", "matrix_temi_settori.csv"))
lista_psc <<- init_programmazione_dati(use_temi = TRUE, use_713 = TRUE, use_flt = TRUE, use_sog = TRUE) %>%
filter(TIPOLOGIA_PROGRAMMA == "PSC") %>%
rename(ID_PSC = OC_CODICE_PROGRAMMA) %>%
distinct(ID_PSC, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE) %>%
# fix per nuove codifiche
left_join(matrix_po_psc %>%
filter(str_starts(OC_CODICE_PROGRAMMA, "PSC")) %>%
select(OC_CODICE_PROGRAMMA, TEMP = ID_PSC) %>%
rename(ID_PSC = OC_CODICE_PROGRAMMA),
by = "ID_PSC") %>%
mutate(ID_PSC = if_else(is.na(TEMP), ID_PSC, TEMP)) %>%
select(-TEMP)
if (light == FALSE) {
art44 <<- read_csv2(file.path(PSC, "info", "art44_progetti_20201209.csv"), guess_max = 70000) %>%
# ricodifica opos
separate(COD_OPOS_NEW, into = c("A", "B"), sep = "\\.", remove = TRUE) %>%
mutate(COD_OPOS_NEW = paste(A, str_pad(B, 2, "left", "0"), sep = ".")) %>%
select(-A, -B) %>%
mutate(COD_OPOS_NEW = case_when(COD_OPOS_NEW == "NA" ~ NA_character_,
COD_OPOS_NEW == "NA.NA" ~ NA_character_,
TRUE ~ COD_OPOS_NEW)) %>%
# fix per codice programma con "0X"
mutate(OC_CODICE_PROGRAMMA = case_when(CICLO == "0006" & nchar(OC_CODICE_PROGRAMMA) == 1 ~ str_pad(OC_CODICE_PROGRAMMA, 2, pad = "0"),
TRUE ~ OC_CODICE_PROGRAMMA)) %>%
# ricodifica PSC
mutate(PSC = case_when(PSC == "MIPAF" ~ "MIPAAF",
PSC == "MIUR-RICERCA" ~ "MUR",
PSC == "MIUR-SCUOLA" ~ "MI",
OC_CODICE_PROGRAMMA == "OPCM_CAM" ~ "CAMPANIA",
OC_CODICE_PROGRAMMA == "DEBITI_CAM" ~ "CAMPANIA",
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2016MISEBULFSC1" ~ "MISE",
OC_CODICE_PROGRAMMA == "FONDOGARANFSC" ~ "MISE",
COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISESARCANAS121SV" ~ "CAMPANIA",
COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISESARCANAS154" ~ "CAMPANIA",
COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISESARCANAS2" ~ "BASILICATA",
COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISESARCANAS3.3" ~ "CALABRIA",
COD_LOCALE_PROGETTO == "5MTRA1B1R003" ~ "MIT",
COD_LOCALE_PROGETTO == "5MTRA1B2R008" ~ "MIT",
TRUE ~ PSC)) %>%
mutate(ID_PSC = case_when(is.na(PSC) ~ "",
PSC == "DEAD" ~ "",
PSC == "???" ~ "",
PSC == "ACT" ~ "",
PSC == "COMM_BONIFICHE" ~ "",
PSC == "MIDIFESA" ~ "",
TRUE ~ paste0("PSC_", gsub(" ", "_", PSC)))) %>%
fix_id_psc_15_digit(.) %>%
# scarta progetti non psc
filter(ID_PSC != "") %>%
# clean
mutate(x_CICLO = X_CICLO) %>%
# sovrascrive descrizione tema
mutate(COD_SETTORE_INTERVENTO = COD_OPOS_NEW) %>%
left_join(matrix_temi_settori,
by = "COD_SETTORE_INTERVENTO") %>%
mutate(AREA_TEMATICA = paste0(COD_AREA_TEMATICA, "-", DESCR_AREA_TEMATICA),
SETTORE_INTERVENTO = paste0(COD_SETTORE_INTERVENTO, "-", DESCR_SETTORE_INTERVENTO)) %>%
# variabili coesione
mutate(COE = case_when(PSC == "MOLISE" ~ OC_FINANZ_COESIONE_NETTO,
PSC == "CAMPANIA" ~ OC_FINANZ_COESIONE_NETTO,
PSC == "SICILIA" ~ OC_FINANZ_COESIONE_NETTO,
PSC == "ABRUZZO" ~ OC_FINANZ_COESIONE_NETTO,
TRUE ~ OC_FINANZ_COE_NETTOMIX),
COE_IMP = OC_IMPEGNI_COESIONE, # CHK: verificare associazione
COE_PAG = OC_PAG_COESIONE, # CHK: verificare associazione
# COE_ECO = FINANZ_STATO_FSC - OC_FINANZ_STATO_FSC_NETTO,
COE_ECO = FINANZ_STATO_FSC - OC_FINANZ_COESIONE_NETTO) %>%
# ricodifica po_naz
left_join(po_naz %>%
select(COD_LOCALE_PROGETTO,
OC_CODICE_PROGRAMMA_NEW = OC_CODICE_PROGRAMMA,
OC_CODICE_PROGRAMMA = OC_CODICE_PROGRAMMA_EVO),
by = c("COD_LOCALE_PROGETTO", "OC_CODICE_PROGRAMMA")) %>%
mutate(OC_CODICE_PROGRAMMA = case_when(is.na(OC_CODICE_PROGRAMMA_NEW) ~ OC_CODICE_PROGRAMMA,
TRUE ~ OC_CODICE_PROGRAMMA_NEW)) %>%
select(COD_LOCALE_PROGETTO,
CUP,
OC_TITOLO_PROGETTO = TITOLO_PROGETTO,
OC_CODICE_PROGRAMMA,
x_PROGRAMMA = OC_DESCRIZIONE_PROGRAMMA,
OC_STATO_PROCEDURALE,
PSC,
ID_PSC,
x_CICLO,
COD_TEMA_NEW,
DESCR_TEMA_NEW,
COD_OPOS_NEW,
DESCR_OPOS_NEW,
AREA_TEMATICA,
COD_AREA_TEMATICA,
DESCR_AREA_TEMATICA,
SETTORE_INTERVENTO,
COD_SETTORE_INTERVENTO,
DESCR_SETTORE_INTERVENTO,
COE,
COE_IMP,
COE_PAG,
COE_ECO,
OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE)
art44_liste <<- read_csv2(file.path(DRIVE, "ELAB", "20201031", "DB_FSC", "crea_db", "V.01", "temp",
"lista_progetti_all.csv"))%>%
rename(COD_LOCALE_PROGETTO = CODICE_LOCALE_PROGETTO) %>%
mutate(AREA_TEMATICA = gsub(" - ", "-", AREA_TEMATICA)) %>%
# ricodifica po_naz
left_join(po_naz %>%
select(COD_LOCALE_PROGETTO,
OC_CODICE_PROGRAMMA_NEW = OC_CODICE_PROGRAMMA,
OC_CODICE_PROGRAMMA = OC_CODICE_PROGRAMMA_EVO),
by = c("COD_LOCALE_PROGETTO", "OC_CODICE_PROGRAMMA")) %>%
mutate(OC_CODICE_PROGRAMMA = case_when(is.na(OC_CODICE_PROGRAMMA_NEW) ~ OC_CODICE_PROGRAMMA,
TRUE ~ OC_CODICE_PROGRAMMA_NEW)) %>%
rename(x_MACROAREA = MACROAREA,
SETTORE_INTERVENTO = SETTORE_INTERVENTO_PSC,
OC_TITOLO_PROGETTO = TITOLO_PROGETTO,
x_CICLO = CICLO_PROGRAMMAZIONE,
x_PROGRAMMA = PROGRAMMA,
COE = RISORSE) %>%
mutate(ID_PSC = paste0("PSC_", gsub(" ", "_", PSC))) %>%
fix_id_psc_15_digit(.)
# art44 <<- art44_psc %>%
# semi_join(lista_psc %>%
# filter(TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE == "REGIONALE"),
# by = "ID_PSC") %>%
# select(COD_LOCALE_PROGETTO, OC_CODICE_PROGRAMMA, COD_TEMA_NEW, DESCR_TEMA_NEW,
# COD_OPOS_NEW, DESCR_OPOS_NEW, COE) %>%
# bind_rows(art44_liste %>%
# semi_join(lista_psc %>%
# filter(TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE != "REGIONALE"),
# by = "ID_PSC") %>%
# select(COD_LOCALE_PROGETTO, OC_CODICE_PROGRAMMA, COD_TEMA_NEW, DESCR_TEMA_NEW,
# COD_OPOS_NEW, DESCR_OPOS_NEW, COE))
# DEV: mancano variabili in art44_liste
interventi_cds <<- read_csv2(file.path(PSC, "info", "lista_interventi_cds.csv"))
salvaguardia <<- read_xlsx(file.path(PSC, "info", "salvaguardia_dl50.xlsx"))
ogv_conseguita <<- read_xlsx(file.path(PSC, "info", "ogv_conseguita_dl50.xlsx"))
}
}
#' Dati FSC per elaborazioni PSC
#'
#' Crea il file con operazioni FSC compatibile con PSC
#'
#' @param bimestre Bimestre di riferimento, nella versione specifica per i dati PSC (es. 20211231.01 oppure 20211231), che viene ricondotto automaticamente al bimestre OC
#' @param versione Versione di riferimento dei dati (sono possibili più versioni per lo stesso bimestre)
#' @param matrix_po_psc Matrice di riconciliazione PO - PSC
#' @param art44 Dati di base per istruttoria art44 al 20200630
#' @param matrix_1420 Matrice di riconciliazione tra temi prioritari FSC 2014-2020 e settori di intervento PSC
#' @param matrix_713 Matrice di riconciliazione tra obiettivi specifici QSN 2007-2013 e settori di intervento PSC
#' @param matrix_temi_settori Dominio per aree tematiche e settori di intervento PSC
#' @param progetti Dataset progetti da load_progetti(visualizzati = FALSE, light = FALSE)
#' @param progetti_pub Dataset progetti esteso pubblicato
#' @param versione_sgp Versione di riferimento dei dati provenienti da SGP
#' @param chk_today Parametro da passare a get_stato_attuazione(), con formato "2021-02-28"
#' @param forza_flag Vuoi forzare il flag viasulizzazione a 7 per i duplicati tecnici da migrazione?
#' @return File "dati_psc_BIMESTRE.csv" in TEMP
#' @note ...
prep_dati_psc_bimestre <- function(bimestre, versione, matrix_po_psc, po_naz, art44,
matrix_1420, matrix_713, matrix_temi_settori, progetti=NULL, progetti_pub=NULL, versione_sgp, chk_today, forza_flag=FALSE) {
# DEBUG:
# progetti_pub <- progetti
bimestre_oc <- str_sub(bimestre, 1, 8) #
DATA <- file.path(dirname(DATA), bimestre_oc)
if (is.null(progetti)) {
progetti <- load_progetti(bimestre, visualizzati = FALSE, light = FALSE)
# %>%
# select(COD_LOCALE_PROGETTO, OC_CODICE_PROGRAMMA, OC_COD_ARTICOLAZ_PROGRAMMA,
# COD_STRUMENTO, COD_PROCED_ATTIVAZIONE, OC_DENOM_PROGRAMMATORE, OC_TITOLO_PROGETTO)
# MEMO: serve light = FALSE perché light non contiene finanziamento privato (che ora non serve più)
}
if (is.null(progetti_pub)) {
progetti_pub <- read_csv2(file.path(DATA, paste0("progetti_esteso_", bimestre_oc, ".csv")), guess_max = 1200000)
# %>%
# select(COD_LOCALE_PROGETTO, COSTO_REALIZZATO,
# FINANZ_STATO_FSC, OC_FINANZ_STATO_FSC_NETTO,
# FINANZ_TOTALE_PUBBLICO, FINANZ_PRIVATO, FINANZ_DA_REPERIRE, ECONOMIE_TOTALI,
# OC_FINANZ_TOT_PUB_NETTO)
}
PSC <- file.path(DRIVE, "DATI", "PSC")
# rettifica DATA per bimestri diversi
# OLD:
# DATA <- paste0(str_sub(DATA, 1, nchar(DATA)-8), bimestre)
# NEW:
# DATA <- paste0(str_sub(DATA, 1, nchar(DATA)-8), bimestre_oc)
# print(DATA)
# ------------------ load dati ------------------ #
# operazioni <- load_operazioni(bimestre)
# TODO: qui c'è chiamata interna a DATA che non viene ridefinita, forse perché in cache?
operazioni <- read_csv2(file.path(DATA, paste0("operazioni_light_", bimestre_oc, ".csv")), guess_max = 1e+06) %>%
# filter(OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE == 0) %>%
get_simply_non_loc() %>%
refactor_ambito() %>%
refactor_ciclo()
temp_operazioni <- read_sas(file.path(DATA, "oper_pucok_preesteso.sas7bdat")) %>%
filter(STATO == 1, oc_cod_fonte == "FSC1420")
if ("psc_area_tematica" %in% names(temp_operazioni)) {
operazioni_1420 <- temp_operazioni %>%
rename(COD_LOCALE_PROGETTO = cod_locale_progetto,
OC_CODICE_PROGRAMMA = oc_cod_programma,
COD_SETTORE_STRATEGICO_FSC = fsc_settore_strategico,
# DESCR_SETTORE_STRATEGICO_FSC = fsc_descr_settore_strategico,
COD_ASSE_TEMATICO_FSC = fsc_asse_tematico,
# DESCR_ASSE_TEMATICO_FSC = fsc_descr_asse_tematico,
COSTO_AMM_FSC = costo_ammesso_FSC) %>% # MEMO: porto dietro per analisi variabili COE
distinct(COD_LOCALE_PROGETTO,
OC_CODICE_PROGRAMMA,
COD_SETTORE_STRATEGICO_FSC,
# DESCR_SETTORE_STRATEGICO_FSC,
COD_ASSE_TEMATICO_FSC,
# DESCR_ASSE_TEMATICO_FSC,
COSTO_AMM_FSC,
psc_macroarea,
psc_descr_macroarea,
psc_sezione,
psc_descr_sezione,
psc_area_tematica,
psc_descr_area_tematica,
psc_sett_interv,
psc_descr_sett_interv) %>%
# fix manuali (due aree per un settore)
mutate(psc_area_tematica = case_when(COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISECMFZ18ALB-17" & psc_area_tematica == "08:::05" & psc_sett_interv == "01" ~ "08",
COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISECMSM2-ACAM-01bis" & psc_area_tematica == "07:::02" & psc_sett_interv == "01" ~ "07",
COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISEABRSE13-29" & psc_area_tematica == "11:::06" & psc_sett_interv == "01" ~ "11",
COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISEABRSE011-52" & psc_area_tematica == "11:::06" & psc_sett_interv == "01" ~ "11",
COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISEABRSE011-50" & psc_area_tematica == "11:::06" & psc_sett_interv == "01" ~ "11",
COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISEABRSE011-49" & psc_area_tematica == "11:::06" & psc_sett_interv == "01" ~ "11",
TRUE ~ psc_area_tematica)) %>%
# NEW: fix per temi doppi
separate_rows(c("psc_area_tematica", "psc_sett_interv"), sep = ":::") %>%
# fix per psc monitorati
mutate(COD_AREA_TEMATICA = psc_area_tematica,
COD_SETTORE_INTERVENTO = case_when(is.na(psc_sett_interv) ~ NA_character_,
psc_sett_interv == ""~ NA_character_,
TRUE ~ paste0(psc_area_tematica, ".", psc_sett_interv))) %>%
left_join(matrix_temi_settori %>%
select(COD_SETTORE_INTERVENTO, DESCR_AREA_TEMATICA, DESCR_SETTORE_INTERVENTO),
by = "COD_SETTORE_INTERVENTO") %>%
mutate(COD_SETTORE_STRATEGICO_FSC = case_when(COD_SETTORE_STRATEGICO_FSC == "4.a" ~ "4", # matera
COD_SETTORE_STRATEGICO_FSC == "4.b" ~ "4", # matera
TRUE ~ COD_SETTORE_STRATEGICO_FSC),
COD_ASSE_TEMATICO_FSC = case_when(COD_ASSE_TEMATICO_FSC == "01" ~ "1", # pozzuoli
COD_ASSE_TEMATICO_FSC == "2:::3:::5" ~ "2", # mattm
COD_ASSE_TEMATICO_FSC == "1:::2:::3:" ~ "2", # mattm
COD_ASSE_TEMATICO_FSC == "1:::2" ~ "2", # mise
TRUE ~ COD_ASSE_TEMATICO_FSC)) %>%
# NEW: riprende da fix sopra
group_by(COD_LOCALE_PROGETTO, OC_CODICE_PROGRAMMA, COD_SETTORE_STRATEGICO_FSC, COD_ASSE_TEMATICO_FSC,
psc_macroarea, psc_descr_macroarea, psc_sezione, psc_descr_sezione) %>%
summarise(psc_area_tematica = paste0(psc_area_tematica, collapse = ":::"),
psc_descr_area_tematica = paste0(psc_descr_area_tematica, collapse = ":::"),
psc_sett_interv = paste0(psc_sett_interv, collapse = ":::"),
psc_descr_sett_interv = paste0(psc_descr_sett_interv, collapse = ":::"),
COD_AREA_TEMATICA = paste0(COD_AREA_TEMATICA, collapse = ":::"),
COD_SETTORE_INTERVENTO = paste0(COD_SETTORE_INTERVENTO, collapse = ":::"),
DESCR_AREA_TEMATICA = paste0(DESCR_AREA_TEMATICA, collapse = ":::"),
DESCR_SETTORE_INTERVENTO = paste0(DESCR_SETTORE_INTERVENTO, collapse = ":::"),
COSTO_AMM_FSC = unique(COSTO_AMM_FSC, na.rm = TRUE)) %>%
ungroup() %>%
# fix per casi da programmi diversi da PSC
mutate(COD_SETTORE_INTERVENTO = case_when(is.na(COD_SETTORE_INTERVENTO) ~ NA_character_,
COD_SETTORE_INTERVENTO == "" ~ NA_character_,
COD_SETTORE_INTERVENTO == "NA" ~ NA_character_,
TRUE ~ COD_SETTORE_INTERVENTO)) %>%
mutate(DESCR_SETTORE_INTERVENTO = case_when(is.na(DESCR_SETTORE_INTERVENTO) ~ NA_character_,
DESCR_SETTORE_INTERVENTO == "" ~ NA_character_,
DESCR_SETTORE_INTERVENTO == "NA" ~ NA_character_,
TRUE ~ DESCR_SETTORE_INTERVENTO)) %>%
mutate(COD_AREA_TEMATICA = case_when(is.na(COD_AREA_TEMATICA) ~ NA_character_,
COD_AREA_TEMATICA == "" ~ NA_character_,
COD_AREA_TEMATICA == "NA" ~ NA_character_,
TRUE ~ COD_AREA_TEMATICA)) %>%
mutate(DESCR_AREA_TEMATICA = case_when(is.na(DESCR_AREA_TEMATICA) ~ NA_character_,
DESCR_AREA_TEMATICA == "" ~ NA_character_,
DESCR_AREA_TEMATICA == "NA" ~ NA_character_,
TRUE ~ DESCR_AREA_TEMATICA))
} else {
operazioni_1420 <- temp_operazioni %>%
rename(COD_LOCALE_PROGETTO = cod_locale_progetto,
OC_CODICE_PROGRAMMA = oc_cod_programma,
COD_SETTORE_STRATEGICO_FSC = fsc_settore_strategico,
# DESCR_SETTORE_STRATEGICO_FSC = fsc_descr_settore_strategico,
COD_ASSE_TEMATICO_FSC = fsc_asse_tematico,
# DESCR_ASSE_TEMATICO_FSC = fsc_descr_asse_tematico,
COSTO_AMM_FSC = costo_ammesso_FSC) %>% # MEMO: porto dietro per analisi variabili COE
distinct(COD_LOCALE_PROGETTO,
OC_CODICE_PROGRAMMA,
COD_SETTORE_STRATEGICO_FSC,
# DESCR_SETTORE_STRATEGICO_FSC,
COD_ASSE_TEMATICO_FSC,
# DESCR_ASSE_TEMATICO_FSC,
COSTO_AMM_FSC) %>%
# fix
mutate(COD_SETTORE_STRATEGICO_FSC = case_when(COD_SETTORE_STRATEGICO_FSC == "4.a" ~ "4", # matera
COD_SETTORE_STRATEGICO_FSC == "4.b" ~ "4", # matera
TRUE ~ COD_SETTORE_STRATEGICO_FSC),
COD_ASSE_TEMATICO_FSC = case_when(COD_ASSE_TEMATICO_FSC == "01" ~ "1", # pozzuoli
COD_ASSE_TEMATICO_FSC == "2:::3:::5" ~ "2", # mattm
COD_ASSE_TEMATICO_FSC == "1:::2:::3:" ~ "2", # mattm
COD_ASSE_TEMATICO_FSC == "1:::2" ~ "2", # mise
TRUE ~ COD_ASSE_TEMATICO_FSC))
}
# chk <- operazioni_1420 %>%
# filter(OC_CODICE_PROGRAMMA == "PSCFRIULI")
# operazioni_1420 %>%
# filter(grepl(":::", psc_sett_interv)) %>%
# count(OC_CODICE_PROGRAMMA, psc_sezione, psc_area_tematica, psc_sett_interv, COD_AREA_TEMATICA, COD_SETTORE_INTERVENTO)
temp <- read_sas(file.path(DATA, "oper_fltok_preesteso.sas7bdat"))
# risolve conflitti di naming (che ancora cambiano ogni volta...)
if ("OC_COD_PROGRAMMA" %in% names(temp)){
operazioni_713 <- temp %>%
select(COD_LOCALE_PROGETTO = cod_locale_progetto,
QSN_CODICE_OBIETTIVO_SPECIFICO = qsn_codice_obiettivo_specifico,
OC_CODICE_PROGRAMMA = OC_COD_PROGRAMMA)
} else if ("OC_CODICE_PROGRAMMA" %in% names(temp)) {
operazioni_713 <- temp %>%
select(COD_LOCALE_PROGETTO = cod_locale_progetto,
QSN_CODICE_OBIETTIVO_SPECIFICO = qsn_codice_obiettivo_specifico,
OC_CODICE_PROGRAMMA)
} else if ("oc_cod_programma" %in% names(temp)) {
operazioni_713 <- temp %>%
select(COD_LOCALE_PROGETTO = cod_locale_progetto,
QSN_CODICE_OBIETTIVO_SPECIFICO = qsn_codice_obiettivo_specifico,
OC_CODICE_PROGRAMMA = oc_cod_programma)
}
# ----------------------- chk ---------------------- #
# operazioni_713 %>% filter(COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISE770") %>% select(QSN_CODICE_OBIETTIVO_SPECIFICO) # 6.1.3 mappato male in matrix
# appo %>% filter(COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISE770") %>% select(COD_SETTORE_INTERVENTO) # NA (fino a 279)
# appo %>% filter(COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISE770") %>% select(COD_SETTORE_INTERVENTO) # 05.05 (tutto)
# art44 %>% filter(COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISE770") %>% select(COD_SETTORE_INTERVENTO) # 07.02
# art44 %>% filter(COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISE770") %>% select(COD_OPOS_NEW) # 07.02
# appo %>% filter(COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISE770") %>% select(OC_CODICE_PROGRAMMA) # 2007IT001FA005
# art44 %>% filter(COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISE770") %>% select(OC_CODICE_PROGRAMMA) # CIS_NABA_CAM
# art44_liste %>% filter(COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISE770") %>% select(OC_CODICE_PROGRAMMA) # CIS_NABA_CAM
# ------------------ elaborazione ------------------ #
# chk <- appo %>% filter(COD_LOCALE_PROGETTO == "9CA20015CP000000095")
appo <- operazioni %>%
# filter(COD_LOCALE_PROGETTO == "9CA20015CP000000095") %>% #DEBUG
# filter(x_AMBITO == "FSC") %>%
# inner_join(matrix_po_psc, by = "OC_CODICE_PROGRAMMA") %>%
# # ricodifica piani nazionali (direttrici ferroviarie-2007IT001FA005 e salerno reggio calabria-2007AN0021FA01)
# left_join(po_naz,
# by = "COD_LOCALE_PROGETTO") %>%
# mutate(ID_PSC = if_else(is.na(ID_PSC.y), ID_PSC.x, ID_PSC.y),
# PSC = if_else(is.na(PSC.y), PSC.x, PSC.y)) %>%
# select(-ID_PSC.y, -ID_PSC.x, -PSC.x, -PSC.y) %>%
filter(x_AMBITO == "FSC") %>%
# ricodifica direttrici ferroviarie e salerno-reggio calabria
left_join(po_naz %>%
select(-OC_CODICE_PROGRAMMA_EVO),
by = c("COD_LOCALE_PROGETTO", "OC_CODICE_PROGRAMMA")) %>%
# codice psc
left_join(matrix_po_psc %>%
distinct(OC_CODICE_PROGRAMMA, ID_PSC),
by = "OC_CODICE_PROGRAMMA") %>%
mutate(ID_PSC = if_else(is.na(ID_PSC.y), ID_PSC.x, ID_PSC.y)) %>% # MEMO: x viene da po_naz, y da matrix genrale
select(-ID_PSC.y, -ID_PSC.x) %>%
# label psc
left_join(matrix_po_psc %>%
distinct(ID_PSC, PSC),
by = "ID_PSC") %>%
filter(!is.na(ID_PSC)) %>%
# left_join(progetti %>%
# select(COD_LOCALE_PROGETTO, OC_FINANZ_TOT_PUB_NETTO),
# by = "COD_LOCALE_PROGETTO") %>%
left_join(art44 %>%
select(COD_LOCALE_PROGETTO, OC_CODICE_PROGRAMMA, COD_TEMA_NEW, DESCR_TEMA_NEW,
COD_SETTORE_INTERVENTO = COD_OPOS_NEW, DESCR_OPOS_NEW),
by = c("COD_LOCALE_PROGETTO", "OC_CODICE_PROGRAMMA")) %>%
# mutate(#COD_AREA_TEMATICA = COD_TEMA_NEW,
# #DESCR_AREA_TEMATICA = DESCR_TEMA_NEW,
# COD_SETTORE_INTERVENTO = COD_OPOS_NEW,
# # DESCR_SETTORE_INTERVENTO = DESCR_OPOS_NEW
# ) %>%
# rettifica temi da primo cds
left_join(interventi_cds,
by = c("COD_LOCALE_PROGETTO", "OC_CODICE_PROGRAMMA")) %>%
mutate(COD_SETTORE_INTERVENTO = if_else(is.na(COD_SETTORE_INTERVENTO.y), COD_SETTORE_INTERVENTO.x, COD_SETTORE_INTERVENTO.y)) %>%
select(-COD_SETTORE_INTERVENTO.x, -COD_SETTORE_INTERVENTO.y) %>%
# OLD
# # integra temi mancanti per 1420
# left_join(operazioni_1420 %>%
# select(-COD_SETTORE_INTERVENTO), # MEMO: questo va tolto qui perché il fix viene fatto dopo
# by = c("COD_LOCALE_PROGETTO", "OC_CODICE_PROGRAMMA")) %>%
# NEW: sovrascrive dati da BDU
left_join(operazioni_1420, by = c("COD_LOCALE_PROGETTO", "OC_CODICE_PROGRAMMA")) %>%
mutate(COD_SETTORE_INTERVENTO = if_else(is.na(COD_SETTORE_INTERVENTO.y), COD_SETTORE_INTERVENTO.x, COD_SETTORE_INTERVENTO.y)) %>%
select(-COD_SETTORE_INTERVENTO.x, -COD_SETTORE_INTERVENTO.y) %>%
left_join(matrix_1420 %>%
select(COD_SETTORE_STRATEGICO_FSC, COD_ASSE_TEMATICO_FSC, COD_SETTORE_INTERVENTO),
by = c("COD_SETTORE_STRATEGICO_FSC", "COD_ASSE_TEMATICO_FSC")) %>%
# integra per casi residui
# TODO: qui va fix per ferrovie vs strade
mutate(COD_SETTORE_INTERVENTO = if_else(is.na(COD_SETTORE_INTERVENTO.x), COD_SETTORE_INTERVENTO.y, COD_SETTORE_INTERVENTO.x)) %>%
select(-COD_SETTORE_INTERVENTO.x, -COD_SETTORE_INTERVENTO.y) %>%
# integra temi mancanti per 713
left_join(operazioni_713,
by = c("COD_LOCALE_PROGETTO" , "OC_CODICE_PROGRAMMA")) %>%
left_join(matrix_713 %>%
select(QSN_CODICE_OBIETTIVO_SPECIFICO, COD_SETTORE_INTERVENTO),
by = "QSN_CODICE_OBIETTIVO_SPECIFICO") %>%
# TODO: qui va fix per ferrovie vs strade
mutate(COD_SETTORE_INTERVENTO = if_else(is.na(COD_SETTORE_INTERVENTO.x), COD_SETTORE_INTERVENTO.y, COD_SETTORE_INTERVENTO.x)) %>%
select(-COD_SETTORE_INTERVENTO.x, -COD_SETTORE_INTERVENTO.y)
# sovrascrive temi per psc già monitorati e scarta sezioni speciali
if ("psc_area_tematica" %in% names(temp_operazioni)) {
# OLD:
# appo1 <- appo %>%
# left_join(operazioni_1420 %>%
# select(COD_LOCALE_PROGETTO, OC_CODICE_PROGRAMMA, COD_AREA_TEMATICA, COD_SETTORE_INTERVENTO),
# by = c("COD_LOCALE_PROGETTO", "OC_CODICE_PROGRAMMA")) %>%
# mutate(COD_SETTORE_INTERVENTO = case_when(COD_AREA_TEMATICA.y == "" ~ COD_SETTORE_INTERVENTO.x,
# is.na(COD_AREA_TEMATICA.y) ~ COD_SETTORE_INTERVENTO.x,
# TRUE ~ COD_SETTORE_INTERVENTO.y)) %>%
# # CHK: chk <- appo1 %>% select(COD_LOCALE_PROGETTO, OC_CODICE_PROGRAMMA, COD_SETTORE_INTERVENTO, COD_SETTORE_INTERVENTO.x, COD_SETTORE_INTERVENTO.y, COD_AREA_TEMATICA.x, COD_AREA_TEMATICA.y)
# # CHK: chk2 <- chk %>% count( COD_SETTORE_INTERVENTO, COD_SETTORE_INTERVENTO.x, COD_SETTORE_INTERVENTO.y, COD_AREA_TEMATICA.x, COD_AREA_TEMATICA.y)
# select(-COD_SETTORE_INTERVENTO.x, -COD_SETTORE_INTERVENTO.y) %>%
# # sovrascrive tema per tutti
# left_join(matrix_temi_settori,
# by = "COD_SETTORE_INTERVENTO") %>%
# mutate(AREA_TEMATICA = paste0(COD_AREA_TEMATICA, "-", DESCR_AREA_TEMATICA),
# SETTORE_INTERVENTO = paste0(COD_SETTORE_INTERVENTO, "-", DESCR_SETTORE_INTERVENTO)) %>%
# # scarta sezioni speciali
# # filter(psc_sezione != "SS_1" & psc_sezione != "SS_2" | is.na(psc_sezione))
# mutate(SEZIONE = psc_sezione)
# NEW:
appo1 <- appo %>%
# fix
mutate(DESCR_AREA_TEMATICA = case_when(COD_AREA_TEMATICA == "07:::07" ~ "TRASPORTI E MOBILITÀ",
COD_AREA_TEMATICA == "06:::06" ~ "CULTURA",
COD_AREA_TEMATICA == "05:::10" ~ "AMBIENTE E RISORSE NATURALI",
COD_AREA_TEMATICA == "06:::12" ~ "CULTURA",
COD_AREA_TEMATICA == "12:::06" ~ "CULTURA",
TRUE ~ DESCR_AREA_TEMATICA)) %>%
mutate(COD_AREA_TEMATICA = case_when(COD_AREA_TEMATICA == "07:::07" ~ "07",
COD_AREA_TEMATICA == "06:::06" ~ "06",
COD_AREA_TEMATICA == "05:::10" ~ "05",
COD_AREA_TEMATICA == "06:::12" ~ "06",
COD_AREA_TEMATICA == "12:::06" ~ "06",
TRUE ~ COD_AREA_TEMATICA)) %>%
# fix
mutate(DESCR_SETTORE_INTERVENTO = case_when(COD_SETTORE_INTERVENTO == "07.01:::07.02" ~ "TRASPORTO FERROVIARIO",
COD_SETTORE_INTERVENTO == "05.02:::10.03" ~ "RISORSE IDRICHE",
COD_SETTORE_INTERVENTO == "06.01:::06.02" ~ "PATRIMONIO E PAESAGGIO",
COD_SETTORE_INTERVENTO == "06.01:::12.02" ~ "PATRIMONIO E PAESAGGIO",
COD_SETTORE_INTERVENTO == "12.02:::06.01" ~ "PATRIMONIO E PAESAGGIO",
TRUE ~ DESCR_SETTORE_INTERVENTO)) %>%
mutate(COD_SETTORE_INTERVENTO = case_when(COD_SETTORE_INTERVENTO == "07.01:::07.02" ~ "07.02",
COD_SETTORE_INTERVENTO == "05.02:::10.03" ~ "05.02",
COD_SETTORE_INTERVENTO == "06.01:::06.02" ~ "06.01",
COD_SETTORE_INTERVENTO == "06.01:::12.02" ~ "06.01",
COD_SETTORE_INTERVENTO == "12.02:::06.01" ~ "06.01",
TRUE ~ COD_SETTORE_INTERVENTO)) %>%
# sovrascrive tema per tutti
left_join(matrix_temi_settori %>%
select(COD_AREA_TEMATICA, COD_SETTORE_INTERVENTO, DESCR_AREA_TEMATICA, DESCR_SETTORE_INTERVENTO),
by = "COD_SETTORE_INTERVENTO") %>%
mutate(COD_AREA_TEMATICA = if_else(is.na(COD_AREA_TEMATICA.x), COD_AREA_TEMATICA.y, COD_AREA_TEMATICA.x)) %>%
select(-COD_AREA_TEMATICA.x, -COD_AREA_TEMATICA.y) %>%
mutate(DESCR_AREA_TEMATICA = if_else(is.na(DESCR_AREA_TEMATICA.x), DESCR_AREA_TEMATICA.y, DESCR_AREA_TEMATICA.x)) %>%
select(-DESCR_AREA_TEMATICA.x, -DESCR_AREA_TEMATICA.y) %>%
mutate(DESCR_SETTORE_INTERVENTO = if_else(is.na(DESCR_SETTORE_INTERVENTO.x), DESCR_SETTORE_INTERVENTO.y, DESCR_SETTORE_INTERVENTO.x)) %>%
select(-DESCR_SETTORE_INTERVENTO.x, -DESCR_SETTORE_INTERVENTO.y)%>%
mutate(AREA_TEMATICA = paste0(COD_AREA_TEMATICA, "-", DESCR_AREA_TEMATICA),
SETTORE_INTERVENTO = paste0(COD_SETTORE_INTERVENTO, "-", DESCR_SETTORE_INTERVENTO)) %>%
# scarta sezioni speciali
# filter(psc_sezione != "SS_1" & psc_sezione != "SS_2" | is.na(psc_sezione))
mutate(SEZIONE = psc_sezione)
} else {
# MEMO: questo vale per bimestri prima di giugno 2022
appo1 <- appo %>%
# sovrascrive tema per tutti
left_join(matrix_temi_settori,
by = "COD_SETTORE_INTERVENTO") %>%
mutate(AREA_TEMATICA = paste0(COD_AREA_TEMATICA, "-", DESCR_AREA_TEMATICA),
SETTORE_INTERVENTO = paste0(COD_SETTORE_INTERVENTO, "-", DESCR_SETTORE_INTERVENTO))
}
# integra temi mancanti per 1420
# chk totale coe
appo1 %>%
filter(OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE == 0) %>%
summarise(COE = sum(COE, na.rm = TRUE))
appo %>%
filter(OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE == 0) %>%
filter(psc_sezione != "SS_1" & psc_sezione != "SS_2" | is.na(psc_sezione)) %>%
summarise(COE = sum(COE, na.rm = TRUE))
# chk classi
# chk <- appo1 %>% count(AREA_TEMATICA, SETTORE_INTERVENTO) %>% filter(grepl(":::", SETTORE_INTERVENTO))
# chk2 <- appo1 %>% filter(SETTORE_INTERVENTO == "07.01:::07.02-TRASPORTO STRADALE:::TRASPORTO FERROVIARIO")
# chk3 <- appo1 %>% count(COD_SETTORE_INTERVENTO, DESCR_SETTORE_INTERVENTO)
# fix classi
appo2 <- appo1 %>%
mutate(AREA_TEMATICA = case_when(OC_CODICE_PROGRAMMA == "2016PATTIPUG" & AREA_TEMATICA == "NA-NA" & SETTORE_INTERVENTO == "09.02-NA" ~ "08-RIQUALIFICAZIONE URBANA",
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2017FSCRICERCA" & AREA_TEMATICA == "NA-NA" ~ "01-RICERCA E INNOVAZIONE",
OC_CODICE_PROGRAMMA == "PSCTURISMO" & AREA_TEMATICA == "NA-NA" ~ "03-COMPETITIVITÀ IMPRESE",
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2016PATTISICI" & SETTORE_INTERVENTO == "NA-NA" &
grepl("05.1", COD_RISULTATO_ATTESO) ~ "05-AMBIENTE E RISORSE NATURALI",
TRUE ~ AREA_TEMATICA)) %>%
mutate(SETTORE_INTERVENTO = case_when(OC_CODICE_PROGRAMMA == "2016PATTIPUG" & SETTORE_INTERVENTO == "09.02-NA" ~ "08.01-EDILIZIA E SPAZI PUBBLICI",
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2017FSCRICERCA" & SETTORE_INTERVENTO == "NA-NA" ~ "01.01-RICERCA E SVILUPPO",
OC_CODICE_PROGRAMMA == "PSCTURISMO" & SETTORE_INTERVENTO == "03:::12.02-NA" ~ "03.02-TURISMO E OSPITALITÀ",
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2016PATTISICI" & SETTORE_INTERVENTO == "NA-NA" &
grepl("05.1", COD_RISULTATO_ATTESO) ~ "05.01-RISCHI E ADATTAMENTO CLIMATICO",
TRUE ~ SETTORE_INTERVENTO))
# debug classi
print(appo2 %>% count(AREA_TEMATICA))
message("Se ci sono casi con ::: vanno corretti nel codice... Sorry!")
chk <- appo2 %>% filter(AREA_TEMATICA == "NA-NA")
write_csv2(chk, file.path(TEMP, paste0("chk_classi_missing_", bimestre_oc, ".csv")))
message("Questi sono gli strumenti attuativi non censiti in matrix:")
chk2 <- chk %>%
mutate(CHK = case_when(COE > 0 ~ "to_fix",
COE <= 0 ~ "zero",
is.na(COE) ~ "na")) %>%
count(x_CICLO, OC_CODICE_PROGRAMMA, x_PROGRAMMA, SETTORE_INTERVENTO, CHK)
print(chk2)
write_csv2(chk2, file.path(TEMP, paste0("fix_mapping_", bimestre_oc, ".csv")))
message("Se ci sono NA-NA con COE NA in 'zero' va bene, restano così.")
message("Per tutti gli altri casi con 'to_fix' va rivisto lo script, che incorpora direttamente le correzioni.")
message("Controlla in TEMP il file 'chk_classi_missing.csv'")
chk3 <- chk %>% filter(!is.na(COE))
# # fix classi # DEV: spostato sopra
# appo <- appo %>%
# mutate(AREA_TEMATICA = case_when(OC_CODICE_PROGRAMMA == "2016PATTIPUG" & AREA_TEMATICA == "NA-NA" & SETTORE_INTERVENTO == "09.02-NA" ~ "08-RIQUALIFICAZIONE URBANA",
# OC_CODICE_PROGRAMMA == "2017FSCRICERCA" & AREA_TEMATICA == "NA-NA" ~ "01-RICERCA E INNOVAZIONE",
# TRUE ~ AREA_TEMATICA)) %>%
# mutate(SETTORE_INTERVENTO = case_when(OC_CODICE_PROGRAMMA == "2016PATTIPUG" & SETTORE_INTERVENTO == "09.02-NA" ~ "08.01-EDILIZIA E SPAZI PUBBLICI",
# OC_CODICE_PROGRAMMA == "2017FSCRICERCA" & SETTORE_INTERVENTO == "NA-NA" ~ "01.01-RICERCA E SVILUPPO",
# TRUE ~ SETTORE_INTERVENTO))
# message("Il caso Puglia con 09.02-NA è già gestito. Il caso di Ricerca è temporaneo.")
# calcola costo realizzato e economie
appo3 <- appo2 %>%
# filter(OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE == 0) %>%
# OLD:
# left_join(progetti %>%
# select(COD_LOCALE_PROGETTO, COSTO_REALIZZATO, FINANZ_STATO_FSC, OC_FINANZ_STATO_FSC_NETTO, OC_FINANZ_TOT_PUB_NETTO, OC_FINANZ_PRIVATO_NETTO),
# by = "COD_LOCALE_PROGETTO") %>%
# mutate_if(is.numeric, replace_na, replace = 0) %>%
# mutate(FINANZ_TOT = OC_FINANZ_TOT_PUB_NETTO + OC_FINANZ_PRIVATO_NETTO,
# # x = OC_FINANZ_STATO_FSC_NETTO/FINANZ_TOT,
# x = COE/FINANZ_TOT, # deve rimanere COE al numeratore perché ci sono progetti fatti da due oeprazione FSC
# COSTO_REALIZZATO_2 = COSTO_REALIZZATO * x,
# COE_ECO = FINANZ_STATO_FSC - OC_FINANZ_STATO_FSC_NETTO) %>%
# NEW:
left_join(progetti_pub %>%
select(COD_LOCALE_PROGETTO, COSTO_REALIZZATO,
FINANZ_STATO_FSC, OC_FINANZ_STATO_FSC_NETTO,
FINANZ_TOTALE_PUBBLICO, FINANZ_PRIVATO, FINANZ_DA_REPERIRE, ECONOMIE_TOTALI,
OC_FINANZ_TOT_PUB_NETTO, DB) %>%
mutate(across(where(is.numeric), ~replace_na(., replace = 0))),
by = "COD_LOCALE_PROGETTO") %>%
mutate_if(is.numeric, replace_na, replace = 0) %>%
mutate(FINANZ_TOT = FINANZ_TOTALE_PUBBLICO + FINANZ_PRIVATO + FINANZ_DA_REPERIRE - ECONOMIE_TOTALI,
# x = OC_FINANZ_STATO_FSC_NETTO/FINANZ_TOT,
x = COE/FINANZ_TOT, # deve rimanere COE al numeratore perché ci sono progetti fatti da due oeprazione FSC
COSTO_REALIZZATO_2 = COSTO_REALIZZATO * x,
COE_ECO = FINANZ_STATO_FSC - OC_FINANZ_STATO_FSC_NETTO,
CP = OC_FINANZ_TOT_PUB_NETTO,
# CPP = FINANZ_TOTALE_PUBBLICO, FINANZ_PRIVATO)
CPP = FINANZ_TOTALE_PUBBLICO + FINANZ_PRIVATO)
# chk
# dim(appo)[1] == dim(appo3)[1] # MEMO: questo è falso da quando ho tolto sezioni speciali
dim(appo1)[1] == dim(appo3)[1]
# chk finanziamenti vs costi
chk <- appo3 %>%
group_by(COD_LOCALE_PROGETTO, x_CICLO, x_PROGRAMMA) %>%
summarise(COE = sum(COE, na.rm = TRUE),
FINANZ_STATO_FSC = sum(FINANZ_STATO_FSC, na.rm = TRUE),
OC_FINANZ_STATO_FSC_NETTO = sum(OC_FINANZ_STATO_FSC_NETTO, na.rm = TRUE),
COSTO_AMM_FSC = sum(COSTO_AMM_FSC, na.rm = TRUE)) %>%
mutate(CHK = case_when(# x_CICLO == "2014-2020" & abs(COE - COSTO_AMM_FSC) < 0.1 ~ "cost", # possibile solo su 1420
abs(COE - COSTO_AMM_FSC) < 0.1 ~ "cost", # MEMO: post migrazione
abs(COE - OC_FINANZ_STATO_FSC_NETTO) < 0.1 ~ "fin_net",
abs(COE- FINANZ_STATO_FSC) < 0.1 ~ "fin",
TRUE ~ "chk"))
chk %>%
# filter(x_CICLO == "2014-2020") %>%
# filter(x_CICLO == "2007-2013") %>%
group_by(CHK, x_CICLO) %>%
summarise(N = n(),
COE = sum(COE, na.rm = TRUE),
FINANZ_STATO_FSC = sum(FINANZ_STATO_FSC, na.rm = TRUE),
OC_FINANZ_STATO_FSC_NETTO = sum(OC_FINANZ_STATO_FSC_NETTO, na.rm = TRUE),
COSTO_AMM_FSC = sum(COSTO_AMM_FSC, na.rm = TRUE))
chk %>%
ungroup() %>%
filter(x_CICLO == "2014-2020") %>%
# filter(x_CICLO == "2007-2013") %>%
filter(CHK == "fin_net") %>%
group_by(x_CICLO, x_PROGRAMMA) %>%
summarise(N = n(),
COE = sum(COE, na.rm = TRUE),
FINANZ_STATO_FSC = sum(FINANZ_STATO_FSC, na.rm = TRUE),
OC_FINANZ_STATO_FSC_NETTO = sum(OC_FINANZ_STATO_FSC_NETTO, na.rm = TRUE),
COSTO_AMM_FSC = sum(COSTO_AMM_FSC, na.rm = TRUE))
# chk economie
appo3 %>%
mutate(FINANZ_STATO_FSC = if_else(is.na(FINANZ_STATO_FSC), 0, FINANZ_STATO_FSC),
OC_FINANZ_STATO_FSC_NETTO = if_else(is.na(OC_FINANZ_STATO_FSC_NETTO), 0, OC_FINANZ_STATO_FSC_NETTO)) %>%
mutate(ECO = FINANZ_STATO_FSC - OC_FINANZ_STATO_FSC_NETTO) %>%
filter(ECO != 0) %>%
mutate(OC_STATO_PROGETTO = case_when(OC_STATO_PROGETTO == "Concluso" ~ "Concluso",
OC_STATO_PROGETTO == "Liquidato" ~ "Concluso",
TRUE ~ "In corso")) %>%
group_by(OC_STATO_PROGETTO) %>%
summarise(N = n(),
FSC = sum(FINANZ_STATO_FSC, na.rm = TRUE),
FSC_NET = sum(OC_FINANZ_STATO_FSC_NETTO, na.rm = TRUE)) %>%
mutate(ECO = FSC - FSC_NET)
# OC_STATO_PROGETTO N FSC FSC_NET ECO
# <chr> <int> <dbl> <dbl> <dbl>
# 1 Concluso 5269 1739358008. 1562285368. 177072641.
# 2 In corso 2437 2595703054. 2212930337. 382772717.
appo3 %>%
mutate(ECO = FINANZ_STATO_FSC - OC_FINANZ_STATO_FSC_NETTO,
DELTA = OC_FINANZ_STATO_FSC_NETTO - COSTO_AMM_FSC) %>%
filter(DELTA != 0) %>%
summarise(N = n(),
DELTA = sum(DELTA, na.rm = TRUE),
ECO = sum(ECO, na.rm = TRUE))
# appo1 %>%
# summarise(COE = sum(COE, na.rm = TRUE),
# COE_PAG = sum(COE_PAG, na.rm = TRUE),
# COSTO_REALIZZATO = sum(COSTO_REALIZZATO, na.rm = TRUE),
# OC_FINANZ_STATO_FSC_NETTO = sum(OC_FINANZ_STATO_FSC_NETTO, na.rm = TRUE),
# OC_FINANZ_TOT_PUB_NETTO = sum(OC_FINANZ_TOT_PUB_NETTO, na.rm = TRUE),
# COSTO_REALIZZATO_2 = sum(COSTO_REALIZZATO_2, na.rm = TRUE))
# A tibble: 1 x 6
# COE COE_PAG COSTO_REALIZZATO OC_FINANZ_STATO_FSC_NETTO OC_FINANZ_TOT_PUB_NETTO COSTO_REALIZZATO_2
# <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
# 49290164401. 10040154286. 21986749485. 50629969321. 68164313459. 15828065459.
# report per programma
# chk <- appo1 %>%
# group_by(ID_PSC, PSC, OC_CODICE_PROGRAMMA, x_PROGRAMMA, x_CICLO) %>%
# summarise(COE = sum(COE, na.rm = TRUE),
# COE_IMP = sum(COE_IMP, na.rm = TRUE),
# COE_PAG = sum(COE_PAG, na.rm = TRUE),
# COSTO_REALIZZATO = sum(COSTO_REALIZZATO_2, na.rm = TRUE))
# stato progetto per economie
appo4 <- appo3 %>%
rename(COE_CR = COSTO_REALIZZATO_2) %>%
mutate(STATO = case_when(COE_PAG / COE > 0.95 ~ "Conclusi",
COE_CR / COE > 0.95 ~ "Conclusi",
OC_STATO_PROCEDURALE == "Eseguito" ~ "Conclusi",
TRUE ~ "In corso"))
# NEW: sovrascrive COE per eliminare max(costo, fin), tiene costo
# appo5 <- appo4 %>%
# mutate(COE = case_when(OC_CODICE_PROGRAMMA == "2016PATTISICI" & COE>COSTO_AMM_FSC ~ COSTO_AMM_FSC,
# TRUE ~ COE))
appo5 <- appo4 # MEMO: risolta nei dati da fabio
chk <- appo3 %>%
filter(OC_CODICE_PROGRAMMA == "2016PATTISICI" & COE>COSTO_AMM_FSC) %>%
select(COD_LOCALE_PROGETTO, COE, costo_ammesso_MZ, COE_SUD)
chk2 <- appo5 %>%
semi_join(chk, by = "COD_LOCALE_PROGETTO") %>%
select(COD_LOCALE_PROGETTO, COE, costo_ammesso_MZ, COE_SUD)
# DEV: allineare numerazione
appo2 <- appo5
# fix CIS Taranto in PRA Puglia
appo3 <- fix_ciclo_cis_taranto_pra_puglia(progetti_psc = appo2)
# fix visualizzati PRA Campania
appo4 <- fix_visualizzati_pra_campania(progetti_psc = appo3)
# fix assegnazioni di legge PRA Campania
appo4bis <- fix_assegnazioni_legge_pra_campania(progetti_psc = appo4, progetti = progetti)
# fix visualizzati APQ MARI Marche
appo5 <- fix_visualizzati_apq_mari_marche(progetti_psc = appo4bis)
# sposta progetti su PSC Turismo
if ("psc_area_tematica" %in% names(temp_operazioni)) {
# MEMO: ora i dati di attuatione e programmazione sono scorporati
appo6 <- appo5
} else {
appo6 <- fix_sposta_psc_turismo(progetti_psc = appo5, progetti = progetti)
}
# fix temi amministrazioni centrali
appo7 <- fix_aree_settori_amm_centrali(progetti_psc = appo6, progetti = progetti, interventi_cds = interventi_cds)
# MEMO: solo mims tra le amm. centrali ha risposto alla rilevazione sulle classificazioni post cds
# fix macroarea
appo8 <- fix_macroarea_progetti_psc(progetti_psc = appo7)
# fix stato procedurale
appo_stato <- progetti %>% # OLD: progetti_pub %>%
# semi_join(appo, by = c("COD_LOCALE_PROGETTO", "OC_CODICE_PROGRAMMA")) %>% # DEV: qui confrontavo progetti e operazioni
semi_join(appo8, by = "COD_LOCALE_PROGETTO") %>%
get_stato_attuazione(., chk_today = chk_today) %>%
select(COD_LOCALE_PROGETTO, OC_STATO_PROCEDURALE_NEW = STATO_PROCED)
message("Se ci sono 12 waring su clean_data va bene perché è il numero delle variabili e il warning indica date NA in input")
# DEBUG:
# appo_stato <- out %>%
# select(COD_LOCALE_PROGETTO, OC_STATO_PROCEDURALE = STATO_PROCED)
appo9 <- appo8 %>%
rename(OC_STATO_PROCEDURALE_OLD = OC_STATO_PROCEDURALE) %>%
left_join(appo_stato, by = "COD_LOCALE_PROGETTO") %>%
# NEW da fabio
left_join(progetti %>%
select(COD_LOCALE_PROGETTO, OC_STATO_PROCEDURALE_OGV),
by = "COD_LOCALE_PROGETTO")
# chk <- appo9 %>% count(OC_STATO_PROCEDURALE, OC_STATO_PROCEDURALE_OLD)
# switch per stato procedurale
# appo10 <- appo9 %>%
# mutate(OC_STATO_PROCEDURALE_NEW = OC_STATO_PROCEDURALE,
# OC_STATO_PROCEDURALE = OC_STATO_PROCEDURALE_OGV)
# MEMO: ora è gestito nei repor, con default su new
appo10 <- appo9
# accoda 06
progetti_sgp <- read_csv2(file.path(PSC, "sgp", paste0("dati_sgp_", bimestre, "_", versione_sgp, ".csv")), col_types = "ccccccccccdddddddcccd") %>%
mutate(OC_STATO_PROCEDURALE_OGV = OC_STATO_PROCEDURALE,
OC_STATO_PROCEDURALE_OLD = OC_STATO_PROCEDURALE,
OC_STATO_PROCEDURALE_NEW = OC_STATO_PROCEDURALE) # MEMO: crea colonne per allineamento (il valore è sempre equivaente a NEW)
# integra aggiudicazioni
appo11 <- appo10 %>%
left_join(progetti %>%
select(COD_LOCALE_PROGETTO, IMPORTO_AGGIUDICATO,
IMPORTO_AGGIUDICATO_NODATA, IMPORTO_AGGIUDICATO_BANDITO))
# fix sezione
appo12 <- appo11 %>%
mutate(SEZIONE = case_when(SEZIONE == "SO" ~ "SO",
SEZIONE == "SO:::" ~ "SO",
SEZIONE == "SO:::SOCIS_RC" ~ "SO",
SEZIONE == "SOCIS" ~ "SO",
SEZIONE == "SOCIS_CO" ~ "SO",
SEZIONE == "SOCIS_NA" ~ "SO",
SEZIONE == "SOCIS_PAL" ~ "SO",
SEZIONE == "SOCIS_RC" ~ "SO",
SEZIONE == "SOCIS_SA" ~ "SO",
SEZIONE == "SOCIS_VENT" ~ "SO",
SEZIONE == "SOCISTA" ~ "SO",
SEZIONE == "SS_1" ~ "SS_1",
SEZIONE == "SS_2" ~ "SS_2",
SEZIONE == "SS_2:" ~ "SS_2",
is.na(SEZIONE) ~ "SO",
SEZIONE == "" ~ "SO",
TRUE ~ "CHK"))
appo12 %>% count(SEZIONE)
if ("psc_area_tematica" %in% names(temp_operazioni)) {
out <- appo12 %>%
mutate(OC_STATO_PROCEDURALE = OC_STATO_PROCEDURALE_NEW) %>% # MEMO: valore di default, serve per report
select(COD_LOCALE_PROGETTO,
CUP,
OC_TITOLO_PROGETTO,
x_CICLO,
x_PROGRAMMA,
OC_CODICE_PROGRAMMA,
x_MACROAREA,
SEZIONE,
AREA_TEMATICA,
SETTORE_INTERVENTO,
OC_STATO_PROCEDURALE,
OC_STATO_PROCEDURALE_OGV, # nuova versione fabio
OC_STATO_PROCEDURALE_OLD, # vecchia versione fabio
OC_STATO_PROCEDURALE_NEW, # mia versione
COE,
COE_IMP,
COE_CR,
COE_PAG,
COE_ECO,
CP,
CPP,
PSC,
ID_PSC,
STATO,
OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE,
IMPORTO_AGGIUDICATO,
IMPORTO_AGGIUDICATO_NODATA,
IMPORTO_AGGIUDICATO_BANDITO,
DB) %>%
bind_rows(progetti_sgp)
} else {
out <- appo12 %>%
mutate(OC_STATO_PROCEDURALE = OC_STATO_PROCEDURALE_NEW) %>% # MEMO: valore di default, serve per report
select(COD_LOCALE_PROGETTO,
CUP,
OC_TITOLO_PROGETTO,
x_CICLO,
x_PROGRAMMA,
OC_CODICE_PROGRAMMA,
x_MACROAREA,
AREA_TEMATICA,
SETTORE_INTERVENTO,
OC_STATO_PROCEDURALE,
OC_STATO_PROCEDURALE_OGV, # nuova versione fabio
OC_STATO_PROCEDURALE_OLD, # vecchia versione fabio
OC_STATO_PROCEDURALE_NEW, # mia versione
COE,
COE_IMP,
COE_CR,
COE_PAG,
COE_ECO,
CP,
PSC,
ID_PSC,
STATO,
OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE,
DB) %>%
bind_rows(progetti_sgp)
}
# fix psc
out <- fix_id_psc_15_digit(out, var1="ID_PSC")
out <- fix_id_psc_ministeri(out, var1="PSC")
# TODO:
# fix sezione
# out <- out %>%
# mutate(SEZIONE = case_when(
# SEZIONE == "SO" ~ "SO",
# SEZIONE == "SOCIS" ~ "SO",
# SEZIONE == "SS_1" ~ "SS_1",
# SEZIONE == "SS_2" ~ "SS_2",
# is.na(SEZIONE) & x_CICLO == "2000-2006" ~ "SO",
# is.na(SEZIONE) & x_CICLO == "2007-2013" ~ "SO",
# is.na(SEZIONE) & x_CICLO == "2014-2020" ~ "chk", # CHK: forzo sezione ordinaria?
# TRUE ~ "chk"))
# DEBUG:
out %>% filter(OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE == 0) %>% filter(x_CICLO != "2000-2006") %>% summarise(COE = sum(COE, na.rm = T))
appo3 %>% filter(OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE == 0) %>% filter(x_CICLO != "2000-2006") %>% summarise(COE = sum(COE, na.rm = T))
appo4 %>% filter(OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE == 0) %>% filter(x_CICLO != "2000-2006") %>% summarise(COE = sum(COE, na.rm = T))
# MEMO: con fix_visualizzati_pra_campania ripristino ogv in psc (perdo allineamento ai conteggi sopra!)
# appo3 %>%
# filter(OC_CODICE_PROGRAMMA == "2007CA001FA009", OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE == 4, COD_LOCALE_PROGETTO != "1MISETPL.EAV01") %>%
# summarise(COE = sum(COE))
out %>% filter(OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE == 0) %>% summarise(COE = sum(COE, na.rm = T))
# forza flag 7 su duplicati tecnici da migrazione
if (forza_flag == TRUE) {
out <- out %>%
mutate(OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE = case_when(OC_CODICE_PROGRAMMA == "2016PATTIABR" ~ 7, # MEMO: patti quasi interamente migrati
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2016PATTIBASIL" ~ 7,
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2018POFSCEMROM" ~ 7,
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2016PATTILAZ" ~ 7,
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2018POFSCBO" ~ 7,
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2016PATTIFIR" ~ 7,
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2016PATTIMES" ~ 7,
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2016PATTINAP" ~ 7,
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2016PATTIRC" ~ 7,
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2016PATTIVEN" ~ 7,
OC_CODICE_PROGRAMMA == "POSPORTFSC" ~ 7,
# programmi 713
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2007LO002FA006" ~ 7,
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2007FR002FA003" ~ 7,
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2007MA002FA007" ~ 7,
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2007LI002FA005" ~ 7, #solo COE = 0
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2007BO002FA009" ~ 7, #solo COE = 0
# altri
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2007LO002FA006" ~ 7,
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2007FR002FA003" ~ 7,
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2007MA002FA007" ~ 7,
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2007LI002FA005" ~ 7, #solo COE = 0
# NEW da confronto con liste OGV
ID_PSC == "PSC_VALLE_D_AOS" & OC_CODICE_PROGRAMMA == "2007VA002FA014" & OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE == 1 ~ 7,
ID_PSC == "PSC_UMBRIA" & OC_CODICE_PROGRAMMA == "2007UM002FA013" & OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE == 1 ~ 7,
# ID_PSC == "PSC_PIEMONTE" & OC_CODICE_PROGRAMMA == "2018REGPIEMFSC" ~ 7, # ospedale verbano -> da disattivare, non è duplo
ID_PSC == "PSC_PIEMONTE" & OC_CODICE_PROGRAMMA == "2007UM002FA013" ~ 7,
ID_PSC == "PSC_PIEMONTE" & OC_CODICE_PROGRAMMA == "PSCPIEMONTE" & OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE == 1 ~ 7,
ID_PSC == "PSC_PA_BOLZANO" & OC_CODICE_PROGRAMMA == "2007BO002FA009" ~ 7,
TRUE ~ OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE))
}
write.csv2(out, file.path(PSC, "psc", paste0("dati_psc_", bimestre, "_", versione, ".csv")), row.names = FALSE)
}
#' Dati SGP per elaborazioni PSC
#'
#' Crea dati SGP compatibili per elaborazioni PSC partendo da repository in DATI > SGP
#'
#' @param bimestre Bimestre di riferimento, nella versione specifica per i dati PSC (es. 20211231.01 oppure 20211231)
#' @param versione Versione di riferimento dei dati (sono possibili più versioni per lo stesso bimestre)
#' @param filename Nome file xlsx in DATI > SGP
#' @param matrix06 Matrice di riconciliazione tra denominazione APQ 2000-20006 e settori di intervento PSC
#' @param chk_today Parametro da passare a get_stato_attuazione(), con formato "2021-02-28"
#' @return File "dati_sgp_BIMESTRE.csv" in TEMP
#' @note ...
prep_dati_sgp_bimestre <- function(bimestre, versione, filename, matrix_06, chk_today) {
# filename <- "Estrazioni dati e calcolo indicatori _28_02_21_v01.xlsx"
# filename <- "Estrazione dati e calcolo indicatori_30062021.xlsx"
# chk_today <- as.POSIXct("2021-02-28")
# chk_today <- as.POSIXct("2021-04-30")
PSC <- file.path(DRIVE, "DATI", "PSC")
# print(bimestre)
# DATA <- paste0(str_sub(DATA, 1, nchar(DATA)-8), bimestre)
SGP <- file.path(DRIVE, "DATI", "SGP", bimestre)
# # fix per sovrascrivere dati
# appo <- read.table(file.path(SGP, filename),
# header = TRUE, sep = ";", dec = ".", quote = "\"", fill = TRUE,
# stringsAsFactors = FALSE)
# appo1 <- appo %>%
# mutate(COSTO_REALIZZATO = as.numeric(str_replace(COSTO_REALIZZATO, "^\\.", "0.")),
# COSTO_DA_REALIZZARE = as.numeric(str_replace(COSTO_DA_REALIZZARE, "^\\.", "0.")),
# COSTO_TOTALE = as.numeric(str_replace(COSTO_TOTALE, "^\\.", "0.")),
# TOTALE_IMPEGNI = as.numeric(str_replace(TOTALE_IMPEGNI, "^\\.", "0.")),
# TOTALE_PAGAMENTI = as.numeric(str_replace(TOTALE_PAGAMENTI, "^\\.", "0.")),
# TOTALE_FINANZIAMENTI_FSC = as.numeric(str_replace(TOTALE_FINANZIAMENTI_FSC, "^\\.", "0.")),
# TOTALE_FINANZIAMENTI_PVT = as.numeric(str_replace(TOTALE_FINANZIAMENTI_PVT, "^\\.", "0.")),
# TOTALE_FINANZIAMENTI_RPR = as.numeric(str_replace(TOTALE_FINANZIAMENTI_RPR, "^\\.", "0.")),
# TOTALE_FINANZIAMENTI_ALTRO = as.numeric(str_replace(TOTALE_FINANZIAMENTI_ALTRO, "^\\.", "0.")),
# TOTALE_FINANZIAMENTI = as.numeric(str_replace(TOTALE_FINANZIAMENTI, "^\\.", "0.")),
# TOTALE_ECONOMIE_FSC = as.numeric(str_replace(TOTALE_ECONOMIE_FSC, "^\\.", "0.")),
# TOTALE_ECONOMIE_PVT = as.numeric(str_replace(TOTALE_ECONOMIE_PVT, "^\\.", "0.")),
# TOTALE_ECONOMIE_ALTRO = as.numeric(str_replace(TOTALE_ECONOMIE_ALTRO, "^\\.", "0.")),
# TOTALE_PAGAMENTI_TIPO_P = as.numeric(str_replace(TOTALE_PAGAMENTI_TIPO_P, "^\\.", "0.")),
# TOTALE_PAGAMENTI_TIPO_R = as.numeric(str_replace(TOTALE_PAGAMENTI_TIPO_R, "^\\.", "0.")),
# TOTALE_PAGAMENTI_FAS_TIPO_P = as.numeric(str_replace(TOTALE_PAGAMENTI_FAS_TIPO_P, "^\\.", "0.")),
# TOTALE_PAGAMENTI_FAS_TIPO_R = as.numeric(str_replace(TOTALE_PAGAMENTI_FAS_TIPO_R, "^\\.", "0.")),
# TOTALE_IMPEGNI_TIPO_I = as.numeric(str_replace(TOTALE_IMPEGNI_TIPO_I, "^\\.", "0.")),
# TOTALE_IMPEGNI_TIPO_D = as.numeric(str_replace(TOTALE_IMPEGNI_TIPO_D, "^\\.", "0.")),
# TOTALE_ECONOMIE = as.numeric(str_replace(TOTALE_ECONOMIE, "^\\.", "0.")),
# TOTALE_ECONOMIE_RPR = as.numeric(str_replace(TOTALE_ECONOMIE_RPR, "^\\.", "0.")),
# FINANZIAMENTO_TOTALE_PUBBLICO = as.numeric(str_replace(FINANZIAMENTO_TOTALE_PUBBLICO, "^\\.", "0.")),
# FINANZIAMENTO_TOTALE_PUBBLICO_NETTO = as.numeric(str_replace(FINANZIAMENTO_TOTALE_PUBBLICO_NETTO, "^\\.", "0.")),
# FINANZIAMENTO_FSC = as.numeric(str_replace(FINANZIAMENTO_FSC, "^\\.", "0.")),
# FINANZIAMENTO_FSC_NETTO = as.numeric(str_replace(FINANZIAMENTO_FSC_NETTO, "^\\.", "0.")),
# IMPEGNI = as.numeric(str_replace(IMPEGNI, "^\\.", "0.")),
# PAGAMENTI_TOTALI = as.numeric(str_replace(PAGAMENTI_TOTALI, "^\\.", "0.")),
# PAGAMENTI_FSC = as.numeric(str_replace(PAGAMENTI_FSC, "^\\.", "0.")),
# IMPORTO_NAZIONALE = as.numeric(str_replace(IMPORTO_NAZIONALE, "^\\.", "0.")),
# IMPORTO_REGIONALE = as.numeric(str_replace(IMPORTO_REGIONALE, "^\\.", "0.")),
# IMPORTO_NON_DEFINITO = as.numeric(str_replace(IMPORTO_NON_DEFINITO, "^\\.", "0.")))
# chk <- appo1 %>%
# select(COD_LOCALE_PROGETTO, IMPEGNI) %>%
# filter(is.na(IMPEGNI)) %>%
# left_join(appo %>%
# select(COD_LOCALE_PROGETTO, IMPEGNI),
# by = "COD_LOCALE_PROGETTO")
temp <- str_sub(filename, start = -4, end = -1)
if (temp == "xlsx") {
appo <- read_xlsx(file.path(SGP, filename), guess_max = 25000)
} else {
# NEW:
appo <- read.csv(file.path(SGP, filename), sep = "~", dec = ".", skip = 1, stringsAsFactors = FALSE)
# OLD: varie opzioni, sogei cambia sempre
# appo <- read.csv(file.path(SGP, filename), sep = ";", dec = ".", stringsAsFactors = FALSE)
# appo <- read.csv(file.path(SGP, filename), sep = "~", dec = ".", skip = 1, stringsAsFactors = FALSE)
# appo <- read.table(file.path(SGP, filename),
# skip = 1,
# header = TRUE, sep = "~", dec = ".",
# quote = "\"",
# comment.char = "", # MEMO: il deafult è "#" ma siccome i testi non sono quotati v
# fill = TRUE,
# stringsAsFactors = FALSE)
# appo <- read_csv2(file.path(SGP, filename), guess_max = 25000,
# locale = locale(decimal_mark = "."))
}
for (x in names(appo)) {
temp <- paste(names(appo[x]), class(appo[[x]]), sep = ": ")
print(temp)
}
# chk <- appo %>%
# filter(IMPEGNI != "") %>%
# select(COD_LOCALE_PROGETTO, IMPEGNI) %>%
# # filter(COD_LOCALE_PROGETTO == "TOSCWCW028PT") # 106376,99
# filter(COD_LOCALE_PROGETTO == "CMFZ18MSC-03") # ".1"
# appo <- read_csv2(file.path(SGP, filename), guess_max = 25000) # 24928 progetti
# sum(appo$FINANZIAMENTO_FSC_NETTO) # 19027452171
# sum(appo$FINANZIAMENTO_TOTALE_PUBBLICO_NETTO) # 71662352262
# addattamento per versioni diverse
if ("TITOLO_PROGETTO" %in% names(appo)) {
appo <- appo %>%
rename(TITOLO = TITOLO_PROGETTO)
}
if ("descrizione strumento" %in% names(appo) & "DESCRIZIONE_STRUMENTO" %!in% names(appo)) {
appo <- appo %>%
rename(DESCRIZIONE_STRUMENTO = `descrizione strumento`)
}
if ("CODICE_STRUMENTO...2" %in% names(appo)) {
appo <- appo %>%
rename(CODICE_STRUMENTO = CODICE_STRUMENTO...2)
}
if ("COSTO_REALIZZATO...103" %in% names(appo)) {
appo <- appo %>%
rename(COSTO_REALIZZATO = COSTO_REALIZZATO...103)
}
if ("COSTO_REALIZZATO...104" %in% names(appo)) {
appo <- appo %>%
rename(COSTO_REALIZZATO = COSTO_REALIZZATO...104)
}
if ("DATA_FINE_EFFETTIVA_PROGETT_DEFINITIVA...183" %in% names(appo)) {
appo <- appo %>%
rename(DATA_FINE_EFFETTIVA_PROGETT_DEFINITIVA = DATA_FINE_EFFETTIVA_PROGETT_DEFINITIVA...183)
}
if (!("DATA_FINE_EFFETTIVA_STUDIO_FATTIBILITA" %in% names(appo))) {
appo <- appo %>%
mutate(DATA_FINE_EFFETTIVA_STUDIO_FATTIBILITA = NA)
}
if (!("IMPORTO_REGIONALE" %in% names(appo))) {
temp <- read_csv2(file.path(INPUT, "quota_regionale_sgp_20191231.csv"))
appo <- appo %>%
left_join(temp, by = "COD_LOCALE_PROGETTO")
# mutate(IMPORTO_NAZIONALE = NA,
# IMPORTO_REGIONALE = NA,
# IMPORTO_NON_DEFINITO = NA)
message("ATTENZIONE: manca quota regionale, la importo da 20191231")
}
appo1 <- appo
# appo1 <- appo %>%
# select(COD_LOCALE_PROGETTO,
# CUP,
# TITOLO,
# DENOMINAZIONE_INTESA, CODICE_STRUMENTO,
# FINANZIAMENTO_FSC_NETTO, FINANZIAMENTO_TOTALE_PUBBLICO_NETTO,
# TOTALE_FINANZIAMENTI_PVT, TOTALE_ECONOMIE_PVT,
# TOTALE_FINANZIAMENTI, TOTALE_ECONOMIE,
# IMPORTO_NAZIONALE, IMPORTO_REGIONALE, IMPORTO_NON_DEFINITO,
# COSTO_REALIZZATO,
# IMPEGNI,
# PAGAMENTI_TOTALI, PAGAMENTI_FSC)
# chk costo realizzato doppia
# appo %>%
# summarise(CR_1 = sum(`COSTO_REALIZZATO...104`, na.rm=TRUE),
# CR_2 = sum(`COSTO_REALIZZATO...170`, na.rm=TRUE))
#
# appo %>%
# mutate(CHK = `COSTO_REALIZZATO...104` - `COSTO_REALIZZATO...170`) %>%
# summarise(CHK = sum(CHK, na.rm=TRUE))
# chk NA su importi
chk <- appo %>%
filter(is.na(IMPORTO_NAZIONALE) | is.na(IMPORTO_REGIONALE) | is.na(IMPORTO_NON_DEFINITO))
chk %>% count()
chk %>% count(COD_LOCALE_PROGETTO)
chk <- appo %>% filter(COD_LOCALE_PROGETTO == "PIERSR/01/144")
# PIERSR/01/144 1
# MEMO: questo è il progetto che veniva con importo NA perché conteneva un "#" in una stringa
# chk finanziamenti
appo %>%
mutate(TOT_IMPORTI = IMPORTO_NAZIONALE + IMPORTO_REGIONALE + IMPORTO_NON_DEFINITO) %>%
summarise(TOT_IMPORTI = sum(TOT_IMPORTI, na.rm = TRUE),
FINANZIAMENTO_FSC = sum(FINANZIAMENTO_FSC, na.rm = TRUE),
FINANZIAMENTO_FSC_NETTO = sum(FINANZIAMENTO_FSC_NETTO, na.rm = TRUE)) %>%
mutate(CHK = TOT_IMPORTI - FINANZIAMENTO_FSC,
CHK_NET = TOT_IMPORTI - FINANZIAMENTO_FSC_NETTO)
chk <- appo %>%
mutate(TOT_IMPORTI = IMPORTO_NAZIONALE + IMPORTO_REGIONALE + IMPORTO_NON_DEFINITO,
CHK = TOT_IMPORTI - FINANZIAMENTO_FSC,
CHK_NET = TOT_IMPORTI - FINANZIAMENTO_FSC_NETTO) %>%
# filter(CHK != 0 | CHK_NET != 0) %>%
filter(CHK != 0) %>%
select(COD_LOCALE_PROGETTO, DENOMINAZIONE_INTESA, CODICE_STRUMENTO,
TOT_IMPORTI,
IMPORTO_NAZIONALE, IMPORTO_REGIONALE, IMPORTO_NON_DEFINITO,
FINANZIAMENTO_FSC, FINANZIAMENTO_FSC_NETTO,
CHK, CHK_NET)
chk %>%
summarise(N = n(),
TOT_IMPORTI = sum(TOT_IMPORTI, na.rm = TRUE),
FINANZIAMENTO_FSC = sum(FINANZIAMENTO_FSC, na.rm = TRUE))
write.csv2(chk, file.path(TEMP, paste0("progetti_delta_importi_", bimestre, ".csv")))
# chk pagamenti fSC
# appo %>% summarise(PAG = sum(PAGAMENTI_FSC, na.rm = TRUE))
# appo %>% summarise(CP = sum(FINANZIAMENTO_TOTALE_PUBBLICO_NETTO, na.rm = TRUE))
# chk su economie
appo %>%
# mutate(FINANZIAMENTO_FSC_NETTO = as.numeric(FINANZIAMENTO_FSC_NETTO),
# TOTALE_ECONOMIE_FSC = as.numeric(TOTALE_ECONOMIE_FSC)) %>%
mutate(FINANZIAMENTO_FSC = if_else(is.na(FINANZIAMENTO_FSC), 0, FINANZIAMENTO_FSC),
FINANZIAMENTO_FSC_NETTO = if_else(is.na(FINANZIAMENTO_FSC_NETTO), 0, FINANZIAMENTO_FSC_NETTO),
TOTALE_ECONOMIE_FSC = if_else(is.na(TOTALE_ECONOMIE_FSC), 0, TOTALE_ECONOMIE_FSC)) %>%
mutate(DELTA = FINANZIAMENTO_FSC - FINANZIAMENTO_FSC_NETTO,
CHK = TOTALE_ECONOMIE_FSC - DELTA) %>%
filter(CHK != 0) %>%
summarise(N = n(),
DELTA = sum(DELTA, na.rm = TRUE),
ECO = sum(TOTALE_ECONOMIE_FSC, na.rm = TRUE),
CHK = sum(CHK, na.rm = TRUE))
# chk <- appo %>% select(COD_LOCALE_PROGETTO, FINANZIAMENTO_FSC_NETTO, TOTALE_ECONOMIE_FSC)
# write.csv2(chk, file.path(TEMP, "progetti_finanziamento_carattere.csv"))
# fix
# appo1 <- appo1 %>%
# mutate(FINANZIAMENTO_FSC_NETTO = as.numeric(FINANZIAMENTO_FSC_NETTO),
# TOTALE_ECONOMIE_FSC = as.numeric(TOTALE_ECONOMIE_FSC),
# TOTALE_FINANZIAMENTI_PVT = as.numeric(TOTALE_FINANZIAMENTI_PVT),
# TOTALE_ECONOMIE = as.numeric(TOTALE_ECONOMIE),
# IMPEGNI = as.numeric(IMPEGNI))
# elab
appo2 <- appo1 %>%
mutate(CICLO = "2000-2006") %>%
mutate(DENOMINAZIONE_INTESA = toupper(DENOMINAZIONE_INTESA)) %>%
mutate(OC_CODICE_PROGRAMMA = case_when(DENOMINAZIONE_INTESA == "ABRUZZO" ~ "33",
DENOMINAZIONE_INTESA == "BASILICATA" ~ "37",
DENOMINAZIONE_INTESA == "CALABRIA" ~ "38",
DENOMINAZIONE_INTESA == "CAMPANIA" ~ "35",
DENOMINAZIONE_INTESA == "EMILIA-ROMAGNA" ~ "28",
DENOMINAZIONE_INTESA == "EMILIA ROMAGNA" ~ "28",
DENOMINAZIONE_INTESA == "FRIULI-VENEZIA GIULIA" ~ "26",
DENOMINAZIONE_INTESA == "LAZIO" ~ "32",
DENOMINAZIONE_INTESA == "LIGURIA" ~ "27",
DENOMINAZIONE_INTESA == "LOMBARDIA" ~ "01",
DENOMINAZIONE_INTESA == "MARCHE" ~ "04",
DENOMINAZIONE_INTESA == "MOLISE" ~ "34",
DENOMINAZIONE_INTESA == "P.A. BOLZANO" ~ "41",
DENOMINAZIONE_INTESA == "P.A. TRENTO" ~ "40",
DENOMINAZIONE_INTESA == "PIEMONTE" ~ "21",
DENOMINAZIONE_INTESA == "PUGLIA" ~ "36",
DENOMINAZIONE_INTESA == "SARDEGNA" ~ "05",
DENOMINAZIONE_INTESA == "SICILIA" ~ "39",
DENOMINAZIONE_INTESA == "TOSCANA" ~ "02",
DENOMINAZIONE_INTESA == "UMBRIA" ~ "03",
DENOMINAZIONE_INTESA == "VALLE D'AOSTA" ~ "22",
DENOMINAZIONE_INTESA == "VENETO" ~ "25")) %>%
mutate(MACROAREA = case_when(DENOMINAZIONE_INTESA == "ABRUZZO" ~ "Mezzogiorno",
DENOMINAZIONE_INTESA == "BASILICATA" ~ "Mezzogiorno",
DENOMINAZIONE_INTESA == "CALABRIA" ~ "Mezzogiorno",
DENOMINAZIONE_INTESA == "CAMPANIA" ~ "Mezzogiorno",
DENOMINAZIONE_INTESA == "EMILIA-ROMAGNA" ~ "Centro-Nord",
DENOMINAZIONE_INTESA == "EMILIA ROMAGNA" ~ "Centro-Nord",
DENOMINAZIONE_INTESA == "FRIULI-VENEZIA GIULIA" ~ "Centro-Nord",
DENOMINAZIONE_INTESA == "LAZIO" ~ "Centro-Nord",
DENOMINAZIONE_INTESA == "LIGURIA" ~ "Centro-Nord",
DENOMINAZIONE_INTESA == "LOMBARDIA" ~ "Centro-Nord",
DENOMINAZIONE_INTESA == "MARCHE" ~ "Centro-Nord",
DENOMINAZIONE_INTESA == "MOLISE" ~ "Mezzogiorno",
DENOMINAZIONE_INTESA == "P.A. BOLZANO" ~ "Centro-Nord",
DENOMINAZIONE_INTESA == "P.A. TRENTO" ~ "Centro-Nord",
DENOMINAZIONE_INTESA == "PIEMONTE" ~ "Centro-Nord",
DENOMINAZIONE_INTESA == "PUGLIA" ~ "Mezzogiorno",
DENOMINAZIONE_INTESA == "SARDEGNA" ~ "Mezzogiorno",
DENOMINAZIONE_INTESA == "SICILIA" ~ "Mezzogiorno",
DENOMINAZIONE_INTESA == "TOSCANA" ~ "Centro-Nord",
DENOMINAZIONE_INTESA == "UMBRIA" ~ "Centro-Nord",
DENOMINAZIONE_INTESA == "VALLE D'AOSTA" ~ "Centro-Nord",
DENOMINAZIONE_INTESA == "VENETO" ~ "Centro-Nord")) %>%
# psc
left_join(matrix_po_psc %>%
distinct(OC_CODICE_PROGRAMMA, ID_PSC, PSC),
by = "OC_CODICE_PROGRAMMA") %>%
# tema
left_join(art44 %>%
select(COD_LOCALE_PROGETTO, OC_CODICE_PROGRAMMA, COD_TEMA_NEW, DESCR_TEMA_NEW,
COD_OPOS_NEW, DESCR_OPOS_NEW),
by = c("COD_LOCALE_PROGETTO", "OC_CODICE_PROGRAMMA")) %>%
mutate(COD_SETTORE_INTERVENTO = COD_OPOS_NEW) %>%
# rettifica temi da primo cds
left_join(interventi_cds,
by = c("COD_LOCALE_PROGETTO", "OC_CODICE_PROGRAMMA")) %>%
mutate(COD_SETTORE_INTERVENTO = if_else(is.na(COD_SETTORE_INTERVENTO.y), COD_SETTORE_INTERVENTO.x, COD_SETTORE_INTERVENTO.y)) %>%
select(-COD_SETTORE_INTERVENTO.x, -COD_SETTORE_INTERVENTO.y) %>%
# integra temi mancanti
left_join(matrix_06 %>%
select(CODICE_STRUMENTO, COD_SETTORE_INTERVENTO),
by = "CODICE_STRUMENTO") %>%
# TODO: qui va fix per ferrovie vs strade
mutate(COD_SETTORE_INTERVENTO = if_else(is.na(COD_SETTORE_INTERVENTO.x), COD_SETTORE_INTERVENTO.y, COD_SETTORE_INTERVENTO.x)) %>%
select(-COD_SETTORE_INTERVENTO.x, -COD_SETTORE_INTERVENTO.y) %>%
# sovrascrive tema per tutti
left_join(matrix_temi_settori,
by = "COD_SETTORE_INTERVENTO") %>%
mutate(AREA_TEMATICA = paste0(COD_AREA_TEMATICA, "-", DESCR_AREA_TEMATICA),
SETTORE_INTERVENTO = paste0(COD_SETTORE_INTERVENTO, "-", DESCR_SETTORE_INTERVENTO)) %>%
# stato procedurale
get_stato_attuazione(., chk_today = chk_today) %>%
# risorse coesione
mutate(across(where(is.numeric), ~replace_na(., replace = 0))) %>%
# OLD:
# mutate(x = FINANZIAMENTO_FSC_NETTO / FINANZIAMENTO_TOTALE_PUBBLICO_NETTO,
# # x = FINANZIAMENTO_FSC / FINANZIAMENTO_TOTALE_PUBBLICO,
# # k = if_else(is.na(IMPORTO_REGIONALE), 0, # MEMO: da 2010630 non si verifica più il problema; prima c'era quota random di 0.75
# # IMPORTO_REGIONALE/(IMPORTO_REGIONALE+IMPORTO_NAZIONALE+IMPORTO_NON_DEFINITO)),
# k = IMPORTO_REGIONALE / (IMPORTO_REGIONALE + IMPORTO_NAZIONALE + IMPORTO_NON_DEFINITO),
# COE = FINANZIAMENTO_FSC_NETTO * k,
# COE_IMP = IMPEGNI * x * k,
# COE_CR = COSTO_REALIZZATO * x * k,
# COE_PAG = PAGAMENTI_TOTALI * x * k, # MEMO: PAGAMENTI_FSC sono vuoti
# COE_ECO = TOTALE_ECONOMIE_FSC * k) %>%
# NEW:
mutate(x = FINANZIAMENTO_FSC_NETTO / (FINANZIAMENTO_TOTALE_PUBBLICO + TOTALE_FINANZIAMENTI_PVT + TOTALE_FINANZIAMENTI_RPR - TOTALE_ECONOMIE),
k = IMPORTO_REGIONALE / (IMPORTO_REGIONALE + IMPORTO_NAZIONALE + IMPORTO_NON_DEFINITO),
COE = FINANZIAMENTO_FSC_NETTO * k,
COE_IMP = IMPEGNI * x * k,
COE_CR = COSTO_REALIZZATO * x * k,
COE_PAG = PAGAMENTI_TOTALI * x * k, # MEMO: PAGAMENTI_FSC sono vuoti
COE_ECO = TOTALE_ECONOMIE_FSC * k,
CP = FINANZIAMENTO_TOTALE_PUBBLICO_NETTO,
CPP = FINANZIAMENTO_TOTALE_PUBBLICO + TOTALE_FINANZIAMENTI_PVT)
# chk <- appo2 %>%
# filter(STATO_PROCED == "Non avviato")
# calcola costo realizzato
# appo3 <- appo2 %>%
# mutate_if(is.numeric, replace_na, replace = 0) %>%
# mutate(FIN_TOT = TOTALE_FINANZIAMENTI - TOTALE_ECONOMIE,
# x = FINANZIAMENTO_FSC_NETTO / FIN_TOT,
# k = IMPORTO_REGIONALE / (IMPORTO_NAZIONALE + IMPORTO_REGIONALE + IMPORTO_NON_DEFINITO),
# COSTO_REALIZZATO_2 = COSTO_REALIZZATO * x * k,
# COE = FINANZIAMENTO_FSC_NETTO * k,
# COE_IMP = IMPEGNI * x * k,
# COE_PAG = PAGAMENTI_TOTALI * x * k)
# economie
appo3 <- appo2
# appo3 %>%
# summarise(COE = sum(COE, na.rm = TRUE),
# PAGAMENTI_TOTALI = sum(PAGAMENTI_TOTALI, na.rm = TRUE),
# PAGAMENTI_FSC = sum(PAGAMENTI_FSC, na.rm = TRUE),
# COSTO_REALIZZATO = sum(COSTO_REALIZZATO, na.rm = TRUE),
# FINANZIAMENTO_FSC_NETTO = sum(FINANZIAMENTO_FSC_NETTO, na.rm = TRUE),
# FINANZIAMENTO_TOTALE_PUBBLICO_NETTO = sum(FINANZIAMENTO_TOTALE_PUBBLICO_NETTO, na.rm = TRUE),
# IMPORTO_REGIONALE = sum(IMPORTO_REGIONALE, na.rm = TRUE),
# IMPORTO_NAZIONALE = sum(IMPORTO_NAZIONALE, na.rm = TRUE),
# IMPORTO_NON_DEFINITO = sum(IMPORTO_NON_DEFINITO, na.rm = TRUE),
# COE_CR = sum(COE_CR, na.rm = TRUE))
appo3 %>%
summarise(COE = sum(COE, na.rm = TRUE),
COE_IMP = sum(COE_IMP, na.rm = TRUE),
COE_PAG = sum(COE_PAG, na.rm = TRUE),
COE_CR = sum(COE_CR, na.rm = TRUE),
COE_ECO = sum(COE_ECO, na.rm = TRUE))
#
# appo3 %>%
# group_by(ID_PSC, PSC, OC_CODICE_PROGRAMMA, CICLO) %>%
# summarise(COE = sum(COE, na.rm = TRUE),
# COE_IMP = sum(COE_IMP, na.rm = TRUE),
# COE_PAG = sum(COE_PAG, na.rm = TRUE),
# COE_CR = sum(COE_CR, na.rm = TRUE))
# debug
print(appo3 %>% count(AREA_TEMATICA))
chk <- appo3 %>% filter(AREA_TEMATICA == "NA-NA")
write_csv2(chk, file.path(TEMP, paste0("chk_classi_missing_0006_", bimestre, ".csv")))
message("Questi sono gli strumenti attuativi non censiti in matrix:")
chk2 <- chk %>% count(CODICE_STRUMENTO, DESCRIZIONE_STRUMENTO)
print(chk2)
write_csv2(chk2, file.path(TEMP, paste0("add_to_mapping_0006_", bimestre, ".csv")))
message("Se ci sono NA-NA, correggi mapping.xlsx e rilancia")
# fix
appo4 <- fix_progetti_sgp(progetti_sgp = appo3, bimestre)
# stato progetto per economie
appo5 <- appo4 %>%
rename(OC_STATO_PROCEDURALE = STATO_PROCED) %>%
mutate(STATO = case_when(COE_PAG / COE > 0.95 ~ "Conclusi",
COE_CR / COE > 0.95 ~ "Conclusi",
OC_STATO_PROCEDURALE == "Eseguito" ~ "Conclusi",
TRUE ~ "In corso"))
# export
out <- appo5 %>%
mutate(OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE = 0) %>%
select(COD_LOCALE_PROGETTO,
CUP,
OC_TITOLO_PROGETTO = TITOLO,
x_CICLO = CICLO,
x_PROGRAMMA = DENOMINAZIONE_INTESA,
OC_CODICE_PROGRAMMA,
x_MACROAREA = MACROAREA,
AREA_TEMATICA,
SETTORE_INTERVENTO,
OC_STATO_PROCEDURALE,
COE,
COE_IMP,
COE_CR,
COE_PAG,
COE_ECO,
CP,
CPP,
PSC,
ID_PSC,
STATO,
OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE)
# da 20191231 (manuale)
# out <- appo2 %>%
# select(COD_LOCALE_PROGETTO,
# IMPORTO_REGIONALE, IMPORTO_NAZIONALE, IMPORTO_NON_DEFINITO)
# write_csv2(out, file.path(INPUT, "quota_regionale_sgp_20191231.csv"))
print(out %>%
summarise(COE = sum(COE, na.rm = TRUE),
COE_IMP = sum(COE_IMP, na.rm = TRUE),
COE_CR = sum(COE_CR, na.rm = TRUE),
COE_PAG = sum(COE_PAG, na.rm = TRUE),
CP = sum(CP, na.rm = TRUE)))
write_csv2(out, file.path(PSC, "sgp", paste0("dati_sgp_", bimestre, "_", versione, ".csv")))
}
clean_data_dmy <- function(colonna_data) {
# DEBUG:
# colonna_data <- appo0$DATA_FINE_EFF_ESECUZIONE
# colonna_data <- appo0$DATA_FINE_EFF_STIP_ATTRIB
require("lubridate")
out <- dmy(colonna_data)
# out <- tryCatch(dmy(colonna_data),
# error = ymd(colonna_data))
return(out)
}
clean_data_ymd <- function(colonna_data) {
# DEBUG:
# colonna_data <- appo0$DATA_FINE_EFF_ESECUZIONE
# colonna_data <- appo0$DATA_FINE_EFF_STIP_ATTRIB
require("lubridate")
out <- ymd(colonna_data)
return(out)
}
get_stato_attuazione <- function(df, chk_today) {
# MEMO:
# formato per data è diverso da standad oc
# può essere necessaria qualche pulizia nelle date in excel
# chk_today <- as.POSIXct("2019-12-31")
chk_today <- as.POSIXct(chk_today)
require(lubridate)
# DEBUG:
# df <- appo2
# df <- appo_stato
# chk_today = "2022-04-30"
# switch per ciclo
if ("A00_DATA_INIZIO_EFFETTIVA" %in% names(df)) {
test <- is.POSIXct(df$A00_DATA_INIZIO_EFFETTIVA)
# fix per xls fino al 31/12/2021 (vengono lette come date e non funziona case_when dopo)
if (test == TRUE) {
df <- df %>%
mutate_if(is.POSIXct, list(~str_sub(as.character(.), 1, 10)))
}
#2000-2006 da sgp
appo0 <- df %>%
mutate(DATA_INIZIO_EFFETTIVA_STUDIO_FATTIBILITA = case_when(is.na(DATA_INIZIO_EFFETTIVA_STUDIO_FATTIBILITA) & !is.na(A00_DATA_INIZIO_EFFETTIVA) ~ A00_DATA_INIZIO_EFFETTIVA,
# DATA_INIZIO_EFFETTIVA_STUDIO_FATTIBILITA == "" & A00_DATA_INIZIO_EFFETTIVA != "" ~ A00_DATA_INIZIO_EFFETTIVA,
DATA_INIZIO_EFFETTIVA_STUDIO_FATTIBILITA == "" & !is.na(A00_DATA_INIZIO_EFFETTIVA) & A00_DATA_INIZIO_EFFETTIVA != "" ~ A00_DATA_INIZIO_EFFETTIVA,
TRUE ~ DATA_INIZIO_EFFETTIVA_STUDIO_FATTIBILITA),
DATA_FINE_EFFETTIVA_STUDIO_FATTIBILITA = case_when(is.na(DATA_FINE_EFFETTIVA_STUDIO_FATTIBILITA) & !is.na(A00_DATA_FINE_EFFETTIVA) ~ A00_DATA_FINE_EFFETTIVA,
# DATA_FINE_EFFETTIVA_STUDIO_FATTIBILITA == "" & A00_DATA_FINE_EFFETTIVA != "" ~ A00_DATA_FINE_EFFETTIVA,
DATA_FINE_EFFETTIVA_STUDIO_FATTIBILITA == "" & !is.na(A00_DATA_FINE_EFFETTIVA) & A00_DATA_FINE_EFFETTIVA != "" ~ A00_DATA_FINE_EFFETTIVA,
TRUE ~ DATA_FINE_EFFETTIVA_STUDIO_FATTIBILITA),
DATA_INIZIO_EFFETTIVA_PROGETT_PRELIMINARE = case_when(is.na(DATA_INIZIO_EFFETTIVA_PROGETT_PRELIMINARE) & !is.na(A01_DATA_INIZIO_EFFETTIVA) ~ A01_DATA_INIZIO_EFFETTIVA,
# DATA_INIZIO_EFFETTIVA_PROGETT_PRELIMINARE == "" & A01_DATA_INIZIO_EFFETTIVA != "" ~ A01_DATA_INIZIO_EFFETTIVA,
DATA_INIZIO_EFFETTIVA_PROGETT_PRELIMINARE == "" & !is.na(A01_DATA_INIZIO_EFFETTIVA) & A01_DATA_INIZIO_EFFETTIVA != "" ~ A01_DATA_INIZIO_EFFETTIVA,
TRUE ~ DATA_INIZIO_EFFETTIVA_PROGETT_PRELIMINARE),
DATA_FINE_EFFETTIVA_PROGETT_PRELIMINARE = case_when(is.na(DATA_FINE_EFFETTIVA_PROGETT_PRELIMINARE) & !is.na(A01_DATA_FINE_EFFETTIVA) ~ A01_DATA_FINE_EFFETTIVA,
# DATA_FINE_EFFETTIVA_PROGETT_PRELIMINARE == "" & A01_DATA_FINE_EFFETTIVA != "" ~ A01_DATA_FINE_EFFETTIVA,
DATA_FINE_EFFETTIVA_PROGETT_PRELIMINARE == "" & !is.na(A01_DATA_FINE_EFFETTIVA) & A01_DATA_FINE_EFFETTIVA != "" ~ A01_DATA_FINE_EFFETTIVA,
TRUE ~ DATA_FINE_EFFETTIVA_PROGETT_PRELIMINARE),
DATA_INIZIO_EFFETTIVA_PROGETT_DEFINITIVA = case_when(is.na(DATA_INIZIO_EFFETTIVA_PROGETT_DEFINITIVA) & !is.na(A02_DATA_INIZIO_EFFETTIVA) ~ A02_DATA_INIZIO_EFFETTIVA,
# DATA_INIZIO_EFFETTIVA_PROGETT_DEFINITIVA == "" & A02_DATA_INIZIO_EFFETTIVA != "" ~ A02_DATA_INIZIO_EFFETTIVA,
DATA_INIZIO_EFFETTIVA_PROGETT_DEFINITIVA == "" & !is.na(A02_DATA_INIZIO_EFFETTIVA) & A02_DATA_INIZIO_EFFETTIVA != "" ~ A02_DATA_INIZIO_EFFETTIVA,
TRUE ~ DATA_INIZIO_EFFETTIVA_PROGETT_DEFINITIVA),
DATA_FINE_EFFETTIVA_PROGETT_DEFINITIVA = case_when(is.na(DATA_FINE_EFFETTIVA_PROGETT_DEFINITIVA) & !is.na(A02_DATA_FINE_EFFETTIVA) ~ A02_DATA_FINE_EFFETTIVA,
# DATA_FINE_EFFETTIVA_PROGETT_DEFINITIVA =="" & A02_DATA_FINE_EFFETTIVA != "" ~ A02_DATA_FINE_EFFETTIVA,
DATA_FINE_EFFETTIVA_PROGETT_DEFINITIVA =="" & !is.na(A02_DATA_FINE_EFFETTIVA) & A02_DATA_FINE_EFFETTIVA != "" ~ A02_DATA_FINE_EFFETTIVA,
TRUE ~ DATA_FINE_EFFETTIVA_PROGETT_DEFINITIVA),
DATA_INIZIO_EFFETTIVA_PROGETT_ESECUTIVA = case_when(is.na(DATA_INIZIO_EFFETTIVA_PROGETT_ESECUTIVA) & !is.na(A03_DATA_INIZIO_EFFETTIVA) ~ A03_DATA_INIZIO_EFFETTIVA,
# DATA_INIZIO_EFFETTIVA_PROGETT_ESECUTIVA == "" & A03_DATA_INIZIO_EFFETTIVA != "" ~ A03_DATA_INIZIO_EFFETTIVA,
DATA_INIZIO_EFFETTIVA_PROGETT_ESECUTIVA == "" & !is.na(A03_DATA_INIZIO_EFFETTIVA) & A03_DATA_INIZIO_EFFETTIVA != "" ~ A03_DATA_INIZIO_EFFETTIVA,
TRUE ~ DATA_INIZIO_EFFETTIVA_PROGETT_ESECUTIVA),
DATA_FINE_EFFETTIVA_PROGETT_ESECUTIVA = case_when(is.na(DATA_FINE_EFFETTIVA_PROGETT_ESECUTIVA) & !is.na(A03_DATA_FINE_EFFETTIVA) ~ A03_DATA_FINE_EFFETTIVA,
# DATA_FINE_EFFETTIVA_PROGETT_ESECUTIVA == "" & A03_DATA_FINE_EFFETTIVA != "" ~ A03_DATA_FINE_EFFETTIVA,
DATA_FINE_EFFETTIVA_PROGETT_ESECUTIVA == "" & !is.na(A03_DATA_FINE_EFFETTIVA) & A03_DATA_FINE_EFFETTIVA != "" ~ A03_DATA_FINE_EFFETTIVA,
TRUE ~ DATA_FINE_EFFETTIVA_PROGETT_ESECUTIVA),
DATA_INIZIO_EFFETTIVA_STIPULA_CONTRATTO = case_when(is.na(DATA_INIZIO_EFFETTIVA_STIPULA_CONTRATTO) & !is.na(B01_DATA_INIZIO_EFFETTIVA) ~ B01_DATA_INIZIO_EFFETTIVA,
# DATA_INIZIO_EFFETTIVA_STIPULA_CONTRATTO == "" & B01_DATA_INIZIO_EFFETTIVA != "" ~ B01_DATA_INIZIO_EFFETTIVA,
DATA_INIZIO_EFFETTIVA_STIPULA_CONTRATTO == "" & !is.na(B01_DATA_INIZIO_EFFETTIVA) & B01_DATA_INIZIO_EFFETTIVA != "" ~ B01_DATA_INIZIO_EFFETTIVA,
is.na(DATA_INIZIO_EFFETTIVA_STIPULA_CONTRATTO) & !is.na(C01_DATA_INIZIO_EFFETTIVA) ~ C01_DATA_INIZIO_EFFETTIVA,
# DATA_INIZIO_EFFETTIVA_STIPULA_CONTRATTO == "" & C01_DATA_INIZIO_EFFETTIVA != "" ~ C01_DATA_INIZIO_EFFETTIVA,
DATA_INIZIO_EFFETTIVA_STIPULA_CONTRATTO == "" & !is.na(C01_DATA_INIZIO_EFFETTIVA) & C01_DATA_INIZIO_EFFETTIVA != "" ~ C01_DATA_INIZIO_EFFETTIVA,
# step non presente per lavori
TRUE ~ DATA_INIZIO_EFFETTIVA_STIPULA_CONTRATTO),
DATA_FINE_EFFETTIVA_STIPULA_CONTRATTO = case_when(is.na(DATA_FINE_EFFETTIVA_STIPULA_CONTRATTO) & !is.na(B01_DATA_FINE_EFFETTIVA) ~ B01_DATA_FINE_EFFETTIVA,
# DATA_FINE_EFFETTIVA_STIPULA_CONTRATTO == "" & B01_DATA_FINE_EFFETTIVA != "" ~ B01_DATA_FINE_EFFETTIVA,
DATA_FINE_EFFETTIVA_STIPULA_CONTRATTO == "" & !is.na(B01_DATA_FINE_EFFETTIVA) & B01_DATA_FINE_EFFETTIVA != "" ~ B01_DATA_FINE_EFFETTIVA,
is.na(DATA_FINE_EFFETTIVA_STIPULA_CONTRATTO) & !is.na(C01_DATA_FINE_EFFETTIVA) ~ C01_DATA_FINE_EFFETTIVA,
# DATA_FINE_EFFETTIVA_STIPULA_CONTRATTO == "" & C01_DATA_FINE_EFFETTIVA != "" ~ C01_DATA_FINE_EFFETTIVA,
DATA_FINE_EFFETTIVA_STIPULA_CONTRATTO == "" & !is.na(C01_DATA_FINE_EFFETTIVA) & C01_DATA_FINE_EFFETTIVA != "" ~ C01_DATA_FINE_EFFETTIVA,
# step non presente per lavori
TRUE ~ DATA_FINE_EFFETTIVA_STIPULA_CONTRATTO),
DATA_INIZIO_EFFETTIVA_ESECUZIONE_LAVORI_FORNITURE = case_when(is.na(DATA_INIZIO_EFFETTIVA_ESECUZIONE_LAVORI_FORNITURE) & !is.na(A04_DATA_INIZIO_EFFETTIVA) ~ A04_DATA_INIZIO_EFFETTIVA,
# DATA_INIZIO_EFFETTIVA_ESECUZIONE_LAVORI_FORNITURE == "" & A04_DATA_INIZIO_EFFETTIVA != "" ~ A04_DATA_INIZIO_EFFETTIVA,
DATA_INIZIO_EFFETTIVA_ESECUZIONE_LAVORI_FORNITURE == "" & !is.na(A04_DATA_INIZIO_EFFETTIVA) & A04_DATA_INIZIO_EFFETTIVA != "" ~ A04_DATA_INIZIO_EFFETTIVA,
is.na(DATA_INIZIO_EFFETTIVA_ESECUZIONE_LAVORI_FORNITURE) & !is.na(B02_DATA_INIZIO_EFFETTIVA) ~ B02_DATA_INIZIO_EFFETTIVA,
# DATA_INIZIO_EFFETTIVA_ESECUZIONE_LAVORI_FORNITURE == "" & B02_DATA_INIZIO_EFFETTIVA != "" ~ B02_DATA_INIZIO_EFFETTIVA,
DATA_INIZIO_EFFETTIVA_ESECUZIONE_LAVORI_FORNITURE == "" & !is.na(B02_DATA_INIZIO_EFFETTIVA) & B02_DATA_INIZIO_EFFETTIVA != "" ~ B02_DATA_INIZIO_EFFETTIVA,
is.na(DATA_INIZIO_EFFETTIVA_ESECUZIONE_LAVORI_FORNITURE) & !is.na(C02_DATA_INIZIO_EFFETTIVA) ~ C02_DATA_INIZIO_EFFETTIVA,
# DATA_INIZIO_EFFETTIVA_ESECUZIONE_LAVORI_FORNITURE == "" & C02_DATA_INIZIO_EFFETTIVA != "" ~ C02_DATA_INIZIO_EFFETTIVA,
DATA_INIZIO_EFFETTIVA_ESECUZIONE_LAVORI_FORNITURE == "" & !is.na(C02_DATA_INIZIO_EFFETTIVA) & C02_DATA_INIZIO_EFFETTIVA != "" ~ C02_DATA_INIZIO_EFFETTIVA,
TRUE ~ DATA_INIZIO_EFFETTIVA_ESECUZIONE_LAVORI_FORNITURE),
DATA_FINE_EFFETTIVA_ESECUZIONE_LAVORI_FORNITURE = case_when(is.na(DATA_FINE_EFFETTIVA_ESECUZIONE_LAVORI_FORNITURE) & !is.na(A04_DATA_FINE_EFFETTIVA) ~ A04_DATA_FINE_EFFETTIVA,
# DATA_FINE_EFFETTIVA_ESECUZIONE_LAVORI_FORNITURE == "" & A04_DATA_FINE_EFFETTIVA != "" ~ A04_DATA_FINE_EFFETTIVA,
DATA_FINE_EFFETTIVA_ESECUZIONE_LAVORI_FORNITURE == "" & !is.na(A04_DATA_FINE_EFFETTIVA) & A04_DATA_FINE_EFFETTIVA != "" ~ A04_DATA_FINE_EFFETTIVA,
is.na(DATA_FINE_EFFETTIVA_ESECUZIONE_LAVORI_FORNITURE) & !is.na(B02_DATA_FINE_EFFETTIVA) ~ B02_DATA_FINE_EFFETTIVA,
# DATA_FINE_EFFETTIVA_ESECUZIONE_LAVORI_FORNITURE == "" & B02_DATA_FINE_EFFETTIVA != "" ~ B02_DATA_FINE_EFFETTIVA,
DATA_FINE_EFFETTIVA_ESECUZIONE_LAVORI_FORNITURE == "" & !is.na(B02_DATA_FINE_EFFETTIVA) & B02_DATA_FINE_EFFETTIVA != "" ~ B02_DATA_FINE_EFFETTIVA,
is.na(DATA_FINE_EFFETTIVA_ESECUZIONE_LAVORI_FORNITURE) & !is.na(C02_DATA_FINE_EFFETTIVA) ~ C02_DATA_FINE_EFFETTIVA,
# DATA_FINE_EFFETTIVA_ESECUZIONE_LAVORI_FORNITURE == "" & C02_DATA_FINE_EFFETTIVA != "" ~ C02_DATA_FINE_EFFETTIVA,
DATA_FINE_EFFETTIVA_ESECUZIONE_LAVORI_FORNITURE == "" & !is.na(C02_DATA_FINE_EFFETTIVA) & C02_DATA_FINE_EFFETTIVA != "" ~ C02_DATA_FINE_EFFETTIVA,
TRUE ~ DATA_FINE_EFFETTIVA_ESECUZIONE_LAVORI_FORNITURE)) %>%
select(COD_LOCALE_PROGETTO,
# DATA_FINE_EFF_COLLAUDO,
# DATA_INIZIO_EFF_COLLAUDO,
DATA_FINE_EFF_ESECUZIONE = DATA_FINE_EFFETTIVA_ESECUZIONE_LAVORI_FORNITURE,
DATA_INIZIO_EFF_ESECUZIONE = DATA_INIZIO_EFFETTIVA_ESECUZIONE_LAVORI_FORNITURE,
DATA_FINE_EFF_STIP_ATTRIB = DATA_FINE_EFFETTIVA_STIPULA_CONTRATTO,
DATA_INIZIO_EFF_STIP_ATTRIB = DATA_INIZIO_EFFETTIVA_STIPULA_CONTRATTO,
# DATA_FINE_EFF_AGG_BANDO,
# DATA_INIZIO_EFF_AGG_BANDO,
DATA_FINE_EFF_PROG_ESEC = DATA_FINE_EFFETTIVA_PROGETT_ESECUTIVA,
DATA_INIZIO_EFF_PROG_ESEC = DATA_INIZIO_EFFETTIVA_PROGETT_ESECUTIVA,
DATA_FINE_EFF_PROG_DEF = DATA_FINE_EFFETTIVA_PROGETT_DEFINITIVA,
DATA_INIZIO_EFF_PROG_DEF = DATA_INIZIO_EFFETTIVA_PROGETT_DEFINITIVA,
DATA_FINE_EFF_PROG_PREL = DATA_FINE_EFFETTIVA_PROGETT_PRELIMINARE,
DATA_INIZIO_EFF_PROG_PREL = DATA_INIZIO_EFFETTIVA_PROGETT_PRELIMINARE,
DATA_FINE_EFF_STUDIO_FATT = DATA_FINE_EFFETTIVA_STUDIO_FATTIBILITA,
DATA_INIZIO_EFF_STUDIO_FATT = DATA_INIZIO_EFFETTIVA_STUDIO_FATTIBILITA)
if (test == TRUE) {
appo <- appo0 %>%
mutate(DATA_FINE_EFF_ESECUZIONE = clean_data_ymd(DATA_FINE_EFF_ESECUZIONE),
DATA_INIZIO_EFF_ESECUZIONE = clean_data_ymd(DATA_INIZIO_EFF_ESECUZIONE),
DATA_FINE_EFF_STIP_ATTRIB = clean_data_ymd(DATA_FINE_EFF_STIP_ATTRIB),
DATA_INIZIO_EFF_STIP_ATTRIB = clean_data_ymd(DATA_INIZIO_EFF_STIP_ATTRIB),
# DATA_FINE_EFF_AGG_BANDO,
# DATA_INIZIO_EFF_AGG_BANDO,
DATA_FINE_EFF_PROG_ESEC = clean_data_ymd(DATA_FINE_EFF_PROG_ESEC),
DATA_INIZIO_EFF_PROG_ESEC = clean_data_ymd(DATA_INIZIO_EFF_PROG_ESEC),
DATA_FINE_EFF_PROG_DEF = clean_data_ymd(DATA_FINE_EFF_PROG_DEF),
DATA_INIZIO_EFF_PROG_DEF = clean_data_ymd(DATA_INIZIO_EFF_PROG_DEF),
DATA_FINE_EFF_PROG_PREL = clean_data_ymd(DATA_FINE_EFF_PROG_PREL),
DATA_INIZIO_EFF_PROG_PREL = clean_data_ymd(DATA_INIZIO_EFF_PROG_PREL),
DATA_FINE_EFF_STUDIO_FATT = clean_data_ymd(DATA_FINE_EFF_STUDIO_FATT),
DATA_INIZIO_EFF_STUDIO_FATT = clean_data_ymd(DATA_INIZIO_EFF_STUDIO_FATT))
} else {
appo <- appo0 %>%
mutate(DATA_FINE_EFF_ESECUZIONE = clean_data_dmy(DATA_FINE_EFF_ESECUZIONE),
DATA_INIZIO_EFF_ESECUZIONE = clean_data_dmy(DATA_INIZIO_EFF_ESECUZIONE),
DATA_FINE_EFF_STIP_ATTRIB = clean_data_dmy(DATA_FINE_EFF_STIP_ATTRIB),
DATA_INIZIO_EFF_STIP_ATTRIB = clean_data_dmy(DATA_INIZIO_EFF_STIP_ATTRIB),
# DATA_FINE_EFF_AGG_BANDO,
# DATA_INIZIO_EFF_AGG_BANDO,
DATA_FINE_EFF_PROG_ESEC = clean_data_dmy(DATA_FINE_EFF_PROG_ESEC),
DATA_INIZIO_EFF_PROG_ESEC = clean_data_dmy(DATA_INIZIO_EFF_PROG_ESEC),
DATA_FINE_EFF_PROG_DEF = clean_data_dmy(DATA_FINE_EFF_PROG_DEF),
DATA_INIZIO_EFF_PROG_DEF = clean_data_dmy(DATA_INIZIO_EFF_PROG_DEF),
DATA_FINE_EFF_PROG_PREL = clean_data_dmy(DATA_FINE_EFF_PROG_PREL),
DATA_INIZIO_EFF_PROG_PREL = clean_data_dmy(DATA_INIZIO_EFF_PROG_PREL),
DATA_FINE_EFF_STUDIO_FATT = clean_data_dmy(DATA_FINE_EFF_STUDIO_FATT),
DATA_INIZIO_EFF_STUDIO_FATT = clean_data_dmy(DATA_INIZIO_EFF_STUDIO_FATT))
}
} else {
appo0 <- df %>%
mutate(DATA_INIZIO_EFF_STUDIO_FATT = paste0(str_sub(DATA_INIZIO_EFF_STUDIO_FATT, 7, 8), "/", str_sub(DATA_INIZIO_EFF_STUDIO_FATT, 5, 6), "/", str_sub(DATA_INIZIO_EFF_STUDIO_FATT, 1, 4)),
DATA_FINE_EFF_STUDIO_FATT = paste0(str_sub(DATA_FINE_EFF_STUDIO_FATT, 7, 8), "/", str_sub(DATA_FINE_EFF_STUDIO_FATT, 5, 6), "/", str_sub(DATA_FINE_EFF_STUDIO_FATT, 1, 4)),
DATA_INIZIO_EFF_PROG_PREL = paste0(str_sub(DATA_INIZIO_EFF_PROG_PREL, 7, 8), "/", str_sub(DATA_INIZIO_EFF_PROG_PREL, 5, 6), "/", str_sub(DATA_INIZIO_EFF_PROG_PREL, 1, 4)),
DATA_FINE_EFF_PROG_PREL = paste0(str_sub(DATA_FINE_EFF_PROG_PREL, 7, 8), "/", str_sub(DATA_FINE_EFF_PROG_PREL, 5, 6), "/", str_sub(DATA_FINE_EFF_PROG_PREL, 1, 4)),
DATA_INIZIO_EFF_PROG_DEF = paste0(str_sub(DATA_INIZIO_EFF_PROG_DEF, 7, 8), "/", str_sub(DATA_INIZIO_EFF_PROG_DEF, 5, 6), "/", str_sub(DATA_INIZIO_EFF_PROG_DEF, 1, 4)),
DATA_FINE_EFF_PROG_DEF = paste0(str_sub(DATA_FINE_EFF_PROG_DEF, 7, 8), "/", str_sub(DATA_FINE_EFF_PROG_DEF, 5, 6), "/", str_sub(DATA_FINE_EFF_PROG_DEF, 1, 4)),
DATA_INIZIO_EFF_PROG_ESEC = paste0(str_sub(DATA_INIZIO_EFF_PROG_ESEC, 7, 8), "/", str_sub(DATA_INIZIO_EFF_PROG_ESEC, 5, 6), "/", str_sub(DATA_INIZIO_EFF_PROG_ESEC, 1, 4)),
DATA_FINE_EFF_PROG_ESEC = paste0(str_sub(DATA_FINE_EFF_PROG_ESEC, 7, 8), "/", str_sub(DATA_FINE_EFF_PROG_ESEC, 5, 6), "/", str_sub(DATA_FINE_EFF_PROG_ESEC, 1, 4)),
DATA_INIZIO_EFF_STIP_ATTRIB = paste0(str_sub(DATA_INIZIO_EFF_STIP_ATTRIB, 7, 8), "/", str_sub(DATA_INIZIO_EFF_STIP_ATTRIB, 5, 6), "/", str_sub(DATA_INIZIO_EFF_STIP_ATTRIB, 1, 4)),
DATA_FINE_EFF_STIP_ATTRIB = paste0(str_sub(DATA_FINE_EFF_STIP_ATTRIB, 7, 8), "/", str_sub(DATA_FINE_EFF_STIP_ATTRIB, 5, 6), "/", str_sub(DATA_FINE_EFF_STIP_ATTRIB, 1, 4)),
DATA_INIZIO_EFF_ESECUZIONE = paste0(str_sub(DATA_INIZIO_EFF_ESECUZIONE, 7, 8), "/", str_sub(DATA_INIZIO_EFF_ESECUZIONE, 5, 6), "/", str_sub(DATA_INIZIO_EFF_ESECUZIONE, 1, 4)),
DATA_FINE_EFF_ESECUZIONE = paste0(str_sub(DATA_FINE_EFF_ESECUZIONE, 7, 8), "/", str_sub(DATA_FINE_EFF_ESECUZIONE, 5, 6), "/", str_sub(DATA_FINE_EFF_ESECUZIONE, 1, 4))) %>%
select(COD_LOCALE_PROGETTO,
# DATA_FINE_EFF_COLLAUDO,
# DATA_INIZIO_EFF_COLLAUDO,
DATA_FINE_EFF_ESECUZIONE,
DATA_INIZIO_EFF_ESECUZIONE,
DATA_FINE_EFF_STIP_ATTRIB,
DATA_INIZIO_EFF_STIP_ATTRIB,
# DATA_FINE_EFF_AGG_BANDO,
# DATA_INIZIO_EFF_AGG_BANDO,
DATA_FINE_EFF_PROG_ESEC,
DATA_INIZIO_EFF_PROG_ESEC,
DATA_FINE_EFF_PROG_DEF,
DATA_INIZIO_EFF_PROG_DEF,
DATA_FINE_EFF_PROG_PREL,
DATA_INIZIO_EFF_PROG_PREL,
DATA_FINE_EFF_STUDIO_FATT,
DATA_INIZIO_EFF_STUDIO_FATT)
appo <- appo0 %>%
mutate(DATA_FINE_EFF_ESECUZIONE = clean_data_dmy(DATA_FINE_EFF_ESECUZIONE),
DATA_INIZIO_EFF_ESECUZIONE = clean_data_dmy(DATA_INIZIO_EFF_ESECUZIONE),
DATA_FINE_EFF_STIP_ATTRIB = clean_data_dmy(DATA_FINE_EFF_STIP_ATTRIB),
DATA_INIZIO_EFF_STIP_ATTRIB = clean_data_dmy(DATA_INIZIO_EFF_STIP_ATTRIB),
# DATA_FINE_EFF_AGG_BANDO,
# DATA_INIZIO_EFF_AGG_BANDO,
DATA_FINE_EFF_PROG_ESEC = clean_data_dmy(DATA_FINE_EFF_PROG_ESEC),
DATA_INIZIO_EFF_PROG_ESEC = clean_data_dmy(DATA_INIZIO_EFF_PROG_ESEC),
DATA_FINE_EFF_PROG_DEF = clean_data_dmy(DATA_FINE_EFF_PROG_DEF),
DATA_INIZIO_EFF_PROG_DEF = clean_data_dmy(DATA_INIZIO_EFF_PROG_DEF),
DATA_FINE_EFF_PROG_PREL = clean_data_dmy(DATA_FINE_EFF_PROG_PREL),
DATA_INIZIO_EFF_PROG_PREL = clean_data_dmy(DATA_INIZIO_EFF_PROG_PREL),
DATA_FINE_EFF_STUDIO_FATT = clean_data_dmy(DATA_FINE_EFF_STUDIO_FATT),
DATA_INIZIO_EFF_STUDIO_FATT = clean_data_dmy(DATA_INIZIO_EFF_STUDIO_FATT))
}
message("Se ci sono 12 waring su clean_data va bene perché è il numero delle variabili e il warning indica date NA in input")
# appo <- appo0 %>%
# mutate(DATA_FINE_EFF_ESECUZIONE = clean_data(DATA_FINE_EFF_ESECUZIONE),
# DATA_INIZIO_EFF_ESECUZIONE = clean_data(DATA_INIZIO_EFF_ESECUZIONE),
# DATA_FINE_EFF_STIP_ATTRIB = clean_data(DATA_FINE_EFF_STIP_ATTRIB),
# DATA_INIZIO_EFF_STIP_ATTRIB = clean_data(DATA_INIZIO_EFF_STIP_ATTRIB),
# # DATA_FINE_EFF_AGG_BANDO,
# # DATA_INIZIO_EFF_AGG_BANDO,
# DATA_FINE_EFF_PROG_ESEC = clean_data(DATA_FINE_EFF_PROG_ESEC),
# DATA_INIZIO_EFF_PROG_ESEC = clean_data(DATA_INIZIO_EFF_PROG_ESEC),
# DATA_FINE_EFF_PROG_DEF = clean_data(DATA_FINE_EFF_PROG_DEF),
# DATA_INIZIO_EFF_PROG_DEF = clean_data(DATA_INIZIO_EFF_PROG_DEF),
# DATA_FINE_EFF_PROG_PREL = clean_data(DATA_FINE_EFF_PROG_PREL),
# DATA_INIZIO_EFF_PROG_PREL = clean_data(DATA_INIZIO_EFF_PROG_PREL),
# DATA_FINE_EFF_STUDIO_FATT = clean_data(DATA_FINE_EFF_STUDIO_FATT),
# DATA_INIZIO_EFF_STUDIO_FATT = clean_data(DATA_INIZIO_EFF_STUDIO_FATT))
# MEMO: recupera solo le variabili che non sono gia presenti in df
out <- appo %>%
mutate(CHK_END = case_when(# DATA_FINE_EFF_COLLAUDO <= chk_today ~ 1,
# DATA_INIZIO_EFF_COLLAUDO <= chk_today ~ 1,
DATA_FINE_EFF_ESECUZIONE <= chk_today ~ 1,
TRUE ~ 0),
CHK_ESEC = case_when(DATA_INIZIO_EFF_ESECUZIONE <= chk_today ~ 1,
DATA_FINE_EFF_STIP_ATTRIB <= chk_today ~ 1, # MEMO: da portare sotto...? altrimenti resta classe GARA quasi vuota
# DATA_FINE_EFF_AGG_BANDO <= chk_today ~ 1,
# is.na(DATA_INIZIO_EFF_ESECUZIONE) ~ 0,
TRUE ~ 0),
CHK_GARA = case_when(DATA_INIZIO_EFF_STIP_ATTRIB <= chk_today ~ 1,
DATA_FINE_EFF_PROG_ESEC <= chk_today ~ 1, # MEMO: allineamento a regola OC
# DATA_FINE_EFF_AGG_BANDO <= chk_today ~ 1,
# DATA_INIZIO_EFF_AGG_BANDO <= chk_today ~ 1,
# DATA_FINE_EFF_PROG_ESEC <= chk_today ~ 1,
TRUE ~ 0),
# MEMO: blocco su progettazione presente solo per le opere
CHK_PROG = case_when( # as.POSIXct(DATA_FINE_EFF_PROG_ESEC) <= chk_today ~ 1, # MEMO: allineamento a regola OC
as.POSIXct(DATA_INIZIO_EFF_PROG_ESEC) <= chk_today ~ 1,
as.POSIXct(DATA_FINE_EFF_PROG_DEF) <= chk_today ~ 1,
as.POSIXct(DATA_INIZIO_EFF_PROG_DEF) <= chk_today ~ 1,
as.POSIXct(DATA_FINE_EFF_PROG_PREL) <= chk_today ~ 1,
as.POSIXct(DATA_INIZIO_EFF_PROG_PREL) <= chk_today ~ 1,
as.POSIXct(DATA_FINE_EFF_STUDIO_FATT) <= chk_today ~ 1, # MEMO: allineamento a regola OC
# DATA_FINE_EFF_STUDIO_FATT <= chk_today ~ 1,
# DATA_INIZIO_EFF_STUDIO_FATT <= chk_today ~ 1,
TRUE ~ 0),
CHK_AVVP = case_when(# DATA_FINE_EFF_STUDIO_FATT <= chk_today ~ 1, # MEMO: allineamento a regola OC
DATA_INIZIO_EFF_STUDIO_FATT <= chk_today ~ 1,
TRUE ~ 0)) %>%
mutate(STATO_PROCED = case_when(CHK_END == 1 ~ "Eseguito",
CHK_ESEC == 1 ~ "In esecuzione",
CHK_GARA == 1 ~ "In affidamento",
CHK_PROG == 1 ~ "In corso di progettazione",
CHK_AVVP == 1 ~ "In avvio di progettazione",
# IMPEGNI > 0 ~ "esecuzione", # MEMO: assegnazione forzata per risolvere anomalie
TRUE ~ "Non avviato")) %>%
mutate(STATO_PROCED = factor(STATO_PROCED, levels = c("Non avviato", "In avvio di progettazione", "In corso di progettazione",
"In affidamento", "In esecuzione", "Eseguito")))
out <- df %>%
left_join(out %>%
select(COD_LOCALE_PROGETTO, STATO_PROCED),
by = "COD_LOCALE_PROGETTO")
print(out %>% count(STATO_PROCED))
return(out)
}
#' Carica dati di base per PSC
#'
#' Carica dati di base per PSC
#'
#' @param bimestre Bimestre di riferimento
#' @param versione Versione di riferimento dei dati (sono possibili più versioni per lo stesso bimestre)
#' @param fix_no_temi_no_coe Logico. Vuoi scartare i progetti con tema missing e finanziamenti pari a 0?
#' @return Dataframe
load_progetti_psc <- function(bimestre, versione, fix_no_temi_no_coe=FALSE) {
# progetti_psc <- read_csv2(file.path(PSC, "psc", paste0("dati_psc_", bimestre, "_", versione, ".csv")))
progetti_psc <- read_csv2(file.path(DRIVE, "DATI", "PSC", "psc", paste0("dati_psc_", bimestre, "_", versione, ".csv"))) # MEMO:così è più generica, non serve psc_init()
if (fix_no_temi_no_coe == TRUE) {
progetti_psc <- progetti_psc %>%
filter(!(AREA_TEMATICA == "NA-NA" & COE == 0))
}
return(progetti_psc)
}
#' Report PSC e PO d'origine
#'
#' Crea report di confronto programmazione attuazione per PSC e PO d'origine
#'
#' @param progetti_psc Dataset da load_progetti_psc()
#' @param programmazione Dati di programmazione DBCOE di tipo "fsc_matrice_po_psc.xlsx"
#' @param visualizzati Logico. Vuoi solo i progetti visualizzati sul portale OC?
#' @param usa_meuro Logico. Vuoi dati in Meuro?
#' @param export Vuoi salvare il file csv in TEMP?
#' @param export_xls Vuoi salvare i file xlsx per ciclo e ambito in OUTPUT?
#' @return Report di confronto programmazione attuazione per PSC e PO d'origine. Le risorse delle sezioni speciali, nuove o da riprogrammazione, sono in righe separate.
#' @note Contiene patch per incorporare patti città metro anche se non sono PSC in DBCOE
make_report_po_psc <- function(progetti_psc, programmazione=NULL, visualizzati=TRUE, usa_meuro=FALSE, export=FALSE, export_xls=FALSE) {
# DEV: uso matrice_po_psc senza dichiararla!!!
# isola sezione ordinaria
progetti_psc <- progetti_psc %>%
filter(SEZIONE != "SS_1" & SEZIONE != "SS_2" | is.na(SEZIONE)) %>%
select(-SEZIONE)
if (is.null(programmazione)) {
# OLD:
# programmazione <- read_xlsx(file.path(DB, "fsc_matrice_po_psc.xlsx")) %>%
# select(ID_PSC, PSC, CICLO_PROGRAMMAZIONE, OC_CODICE_PROGRAMMA, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE, FINANZ_TOTALE)
# NEW:
programmazione <- init_programmazione_dati(use_713=TRUE, use_sog = TRUE, use_articolaz=TRUE, use_po_psc=TRUE) %>%
filter(AMBITO == "FSC") %>%
filter(COD_LIVELLO_1 == "SEZ_ORD" | COD_LIVELLO_1 == "DA_PROGRAMMARE") %>% # MEMO: esclude "da programmare"
filter(!is.na(ID_PSC)) %>%
select(ID_PSC, PSC, x_CICLO, OC_CODICE_PROGRAMMA, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE, FINANZ_TOTALE)
message("programmi caricato")
}
# OLD:
# # fix per CIS Taranto (nel PSC i progetti PRA per 320 sono spostati da 713 a 1420)
# # 2007PU001FA010
# temp <- programmazione %>%
# filter(OC_CODICE_PROGRAMMA == "2007PU001FA010")
#
# appo <- programmazione %>%
# filter(OC_CODICE_PROGRAMMA != "2007PU001FA010")
#
# programmazione_2 <- appo %>%
# # pra puglia normale
# bind_rows(temp %>%
# mutate(# CICLO_PROGRAMMAZIONE = "2007-2013",
# FINANZ_TOTALE = 2318573538)) %>%
# # pra puglia in CIS
# bind_rows(temp %>%
# mutate(CICLO_PROGRAMMAZIONE = "2014-2020",
# FINANZ_TOTALE = 320667143))
# # MEMO: la somma delle due parti del PSC presa dalla Tavola 2 del PSC sballa rispetto al valore nel DB, ma è trascurabile
# # 2639264638 - 2639240681 = 23957
#
# # sum(programmazione$FINANZ_TOTALE) - sum(programmazione_2$FINANZ_TOTALE)
# # 23957.45
#
# programmazione <- programmazione_2
if (visualizzati == TRUE){
appo1 <- progetti_psc %>% filter(OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE == 0)
} else {
# appo1 <- progetti_psc
appo1 <- progetti_psc %>% filter(OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE != 4 &
OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE != 5)
# MEMO: così scarto solo casi anomali PSC, rilevante per debiti e opcm campania
}
appo2 <- appo1 %>%
group_by(ID_PSC, OC_CODICE_PROGRAMMA, x_CICLO) %>%
summarise(COE = sum(COE, na.rm = TRUE),
COE_IMP = sum(COE_IMP, na.rm = TRUE),
COE_PAG = sum(COE_PAG, na.rm = TRUE),
COE_CR = sum(COE_CR, na.rm = TRUE),
N = n())
# confronto programmazione e attuazione
report <- programmazione %>%
# filter(TIPOLOGIA_PROGRAMMA != "COVID", # considero solo sezione ordinaria
# TIPOLOGIA_PROGRAMMA != "CSR") %>%
select(ID_PSC, PSC, x_CICLO, OC_CODICE_PROGRAMMA, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE, RISORSE = FINANZ_TOTALE) %>%
group_by(ID_PSC, PSC, x_CICLO, OC_CODICE_PROGRAMMA, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE) %>%
summarise(RISORSE = sum(RISORSE, na.rm = TRUE)) %>%
# OLD:
# left_join(appo2 %>%
# NEW: gestisce match per cicli diversi da 06 e progetti migrati in SGP ma non ancora in BDU
full_join(appo2 %>%
select(ID_PSC, x_CICLO, OC_CODICE_PROGRAMMA, COE, COE_IMP, COE_CR, COE_PAG, N),
by = c("ID_PSC", "x_CICLO", "OC_CODICE_PROGRAMMA")) %>%
mutate_if(is.numeric, list(~replace_na(., 0)))
report %>% count(ID_PSC, x_CICLO, OC_CODICE_PROGRAMMA) %>% filter(n>1)
appo2 %>% count(ID_PSC, x_CICLO, OC_CODICE_PROGRAMMA) %>% filter(n>1)
chk1 <- report %>% anti_join(appo2, by = c("ID_PSC", "x_CICLO", "OC_CODICE_PROGRAMMA"))
chk2 <- appo2 %>% anti_join(report, by = c("ID_PSC", "x_CICLO", "OC_CODICE_PROGRAMMA"))
# in chk1 tutte le assegnazioni nei psc non monitorate
# in chk2 solo la parte fittizia della sicilia di direttrici ferroviarie
report <- fix_id_psc_ministeri(report, var1="PSC")
if (usa_meuro == TRUE) {
report <- report %>%
mutate(RISORSE = RISORSE/1000000,
COE = COE/1000000,
COE_IMP = COE_IMP/1000000,
COE_CR = COE_CR/1000000,
COE_PAG = COE_PAG/1000000)
}
if (visualizzati == TRUE){
if (export == TRUE) {
write_csv2(report, file.path(TEMP, "report_po_psc_nodupli.csv"))
}
if (export_xls == TRUE) {
# message("Da implementare")
write.xlsx(report, file.path(OUTPUT, "report_po_psc_nodupli.xlsx"))
}
} else {
if (export == TRUE) {
write_csv2(report, file.path(TEMP, "report_po_psc_dupli.csv"))
}
if (export_xls == TRUE) {
# message("Da implementare")
write.xlsx(report, file.path(OUTPUT, "report_po_psc_dupli.xlsx"))
}
}
return(report)
}
#' Report PSC per temi
#'
#' Crea report di confronto programmazione attuazione per PSC e tema
#'
#' @param progetti_psc Dataset da load_progetti_psc()
#' @param programmazione Dati di programmazione DBCOE di tipo "fsc_matrice_po_psc.xlsx"
#' @param visualizzati Logico. Vuoi solo i progetti visualizzati sul portale OC?
#' @param usa_meuro Logico. Vuoi dati in Meuro?
#' @param show_cp Logico. Vuoi calcolare anche il costo pubblico (CP)?
#' @param export Vuoi salvare il file csv in TEMP?
#' @param export_xls Vuoi salvare i file xlsx per ciclo e ambito in OUTPUT?
#' @return Report di confronto programmazione attuazione per PSC e PO in essi confluiti. I nuovi
#' @note ...
make_report_temi_psc <- function(progetti_psc, programmazione=NULL, visualizzati=TRUE, usa_meuro=FALSE, show_cp=FALSE, export=FALSE, export_xls=FALSE) {
# isola sezione ordinaria
progetti_psc <- progetti_psc %>%
filter(SEZIONE != "SS_1" & SEZIONE != "SS_2" | is.na(SEZIONE)) %>%
select(-SEZIONE)
# OLD:
# if (is.null(programmazione)) {
# programmazione <- init_programmazione_dati(use_temi = TRUE, use_713 = TRUE, use_flt = TRUE, use_sog = TRUE) %>%
# filter(TIPOLOGIA_PROGRAMMA == "PSC") %>%
# rename(ID_PSC = OC_CODICE_PROGRAMMA)
# }
# DEV: qui ho già perso articolazione che contiene sezione
# NEW:
if (is.null(programmazione)) {
programmazione <- init_programmazione_dati(use_temi = TRUE, use_713 = TRUE, use_flt = TRUE, use_sog = TRUE, use_articolaz = TRUE) %>%
filter(TIPOLOGIA_PROGRAMMA == "PSC") %>%
rename(ID_PSC = OC_CODICE_PROGRAMMA, SEZIONE = DESCR_LIVELLO_1) %>%
filter(SEZIONE != "SEZ_SPEC_1_COVID", SEZIONE != "SEZ_SPEC_2_FS") %>%
# sposta CIS su sezione ordinaria
mutate(SEZIONE = case_when(SEZIONE == "SEZ_CIS_ABR" ~ "SEZ_ORD",
SEZIONE == "SEZ_CIS_BZP" ~ "SEZ_ORD",
SEZIONE == "SEZ_CIS_CS" ~ "SEZ_ORD",
SEZIONE == "SEZ_CIS_MECTPA" ~ "SEZ_ORD",
SEZIONE == "SEZ_CIS_NA" ~ "SEZ_ORD",
SEZIONE == "SEZ_CIS_NABA" ~ "SEZ_ORD",
SEZIONE == "SEZ_CIS_PA" ~ "SEZ_ORD",
SEZIONE == "SEZ_CIS_SARC" ~ "SEZ_ORD",
SEZIONE == "SEZ_CIS_SSOT" ~ "SEZ_ORD",
SEZIONE == "SEZ_CIS_TA" ~ "SEZ_ORD",
SEZIONE == "SEZ_CIS_VENTO" ~ "SEZ_ORD",
TRUE ~ SEZIONE)) %>%
# clean
select(-COD_RISULTATO_ATTESO, -DESCR_RISULTATO_ATTESO, -COD_LIVELLO_1)
}
# fix per ciclo
progetti_psc <- progetti_psc %>%
mutate(x_CICLO = "2014-2020")
# if (is.null(progetti)) {
# progetti <- load_progetti(bimetre, visualizzati = FALSE, light = TRUE)
# }
#
# # add totali
# progetti_psc <- progetti_psc %>%
# left_join(progetti %>%
# select(COD_LOCALE_PROGETTO, CP = OC_FINANZ_TOT_PUB_NETTO),
# by = "COD_LOCALE_PROGETTO")
# fix
# progetti_psc <- progetti_psc %>%
# mutate(CP = 0)
if (visualizzati == TRUE){
appo1 <- progetti_psc %>% filter(OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE == 0)
} else {
# appo1 <- progetti_psc
appo1 <- progetti_psc %>% filter(OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE != 4 &
OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE != 5)
# MEMO: così scarto solo casi anomali PSC, rilevante per debiti e opcm campania
}
# temp <- tibble(ID_PSC = c("PSC_BARI", "PSC_BOLOGNA", "PSC_CAGLIARI", "PSC_CATANIA",
# "PSC_FIRENZE", "PSC_GENOVA", "PSC_MESSINA", "PSC_MILANO",
# "PSC_NAPOLI", "PSC_PALERMO", "PSC_REGGIO_CALABRIA", "PSC_VENEZIA"))
# OLD:
# appo2 <- appo1 %>%
# # anti_join(temp) %>%
# group_by(ID_PSC, AREA_TEMATICA, x_CICLO) %>%
# summarise(COE = sum(COE, na.rm = TRUE),
# COE_IMP = sum(COE_IMP, na.rm = TRUE),
# COE_CR = sum(COE_CR, na.rm = TRUE),
# COE_PAG = sum(COE_PAG, na.rm = TRUE),
# N = n())
# DEV: qui perdo settore di intervento
# NEW:
# temp <- programmazione %>% as_tibble() %>% filter(TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE == "NAZIONALE") %>% distinct(ID_PSC) %>% mutate(TEMP = 1)
if (show_cp == TRUE) {
appo2 <- appo1 %>%
# left_join(temp, by = "ID_PSC") %>%
# # forza NA su settore di intervento per psc regionali e metropolitani
# mutate(SETTORE_INTERVENTO = case_when(TEMP == 1 ~ SETTORE_INTERVENTO,
# TRUE ~ "")) %>%
group_by(ID_PSC, AREA_TEMATICA, SETTORE_INTERVENTO, x_CICLO) %>%
summarise(COE = sum(COE, na.rm = TRUE),
COE_IMP = sum(COE_IMP, na.rm = TRUE),
COE_CR = sum(COE_CR, na.rm = TRUE),
COE_PAG = sum(COE_PAG, na.rm = TRUE),
N = n(),
CP = sum(CP, na.rm = TRUE)) %>%
# aggiunge valore di default (per ora non ci sono casi riferibili alle sezioni speciali)
mutate(SEZIONE = "SEZ_ORD")%>%
select(ID_PSC, x_CICLO, SEZIONE, AREA_TEMATICA, SETTORE_INTERVENTO,
COE, COE_IMP, COE_CR, COE_PAG, N, CP)
} else {
appo2 <- appo1 %>%
# left_join(temp, by = "ID_PSC") %>%
# # forza NA su settore di intervento per psc regionali e metropolitani
# mutate(SETTORE_INTERVENTO = case_when(TEMP == 1 ~ SETTORE_INTERVENTO,
# TRUE ~ "")) %>%
group_by(ID_PSC, AREA_TEMATICA, SETTORE_INTERVENTO, x_CICLO) %>%
summarise(COE = sum(COE, na.rm = TRUE),
COE_IMP = sum(COE_IMP, na.rm = TRUE),
COE_CR = sum(COE_CR, na.rm = TRUE),
COE_PAG = sum(COE_PAG, na.rm = TRUE),
N = n()) %>%
# aggiunge valore di default (per ora non ci sono casi riferibili alle sezioni speciali)
mutate(SEZIONE = "SEZ_ORD") %>%
select(ID_PSC, x_CICLO, SEZIONE, AREA_TEMATICA, SETTORE_INTERVENTO,
COE, COE_IMP, COE_CR, COE_PAG, N)
}
# OLD:
# # confronto programmazione e attuazione
# report <- programmazione %>%
# # filter(TIPOLOGIA_PROGRAMMA != "COVID", # considero solo sezione ordinaria
# # TIPOLOGIA_PROGRAMMA != "CSR") %>%
# select(ID_PSC, x_CICLO, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE, RISORSE = FINANZ_TOTALE,
# AREA_TEMATICA = DESCR_AREA_TEMATICA_PSC) %>%
# group_by(ID_PSC, x_CICLO, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE, AREA_TEMATICA) %>%
# summarise(RISORSE = sum(RISORSE, na.rm = TRUE)) %>%
# # MEMO: que serve full join perché ci possono essere progetti monitorati associati a temi assenti in programmazione
# full_join(appo2 %>%
# select(ID_PSC, x_CICLO, AREA_TEMATICA, COE, COE_IMP, COE_CR, COE_PAG, N),
# by = c("ID_PSC", "x_CICLO", "AREA_TEMATICA")) %>%
# mutate_if(is.numeric, list(~replace_na(., 0))) %>%
# # recupera variabili perse da full_join
# left_join(programmazione %>%
# distinct(ID_PSC, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE),
# by = "ID_PSC") %>%
# mutate(DESCRIZIONE_PROGRAMMA = if_else(is.na(DESCRIZIONE_PROGRAMMA.x), DESCRIZIONE_PROGRAMMA.y, DESCRIZIONE_PROGRAMMA.x),
# TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE= if_else(is.na(TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.x), TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.y, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.x)) %>%
# select(-DESCRIZIONE_PROGRAMMA.y, -DESCRIZIONE_PROGRAMMA.x, -TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.y, -TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.x) %>%
# select(ID_PSC, x_CICLO, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE, AREA_TEMATICA, RISORSE, COE, COE_IMP, COE_CR, COE_PAG, N)
# fix per nuove codifiche (riporto tutto a codifica fittizia)
programmazione <- programmazione %>%
left_join(matrix_po_psc %>%
filter(str_starts(OC_CODICE_PROGRAMMA, "PSC")) %>%
select(OC_CODICE_PROGRAMMA, TEMP = ID_PSC) %>%
rename(ID_PSC = OC_CODICE_PROGRAMMA),
by = "ID_PSC") %>%
mutate(ID_PSC = if_else(is.na(TEMP), ID_PSC, TEMP)) %>%
select(-TEMP)
# NEW:
# confronto programmazione e attuazione
report <- programmazione %>%
# filter(TIPOLOGIA_PROGRAMMA != "COVID", # considero solo sezione ordinaria
# TIPOLOGIA_PROGRAMMA != "CSR") %>%
select(ID_PSC, x_CICLO, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE, RISORSE = FINANZ_TOTALE,
SEZIONE,
AREA_TEMATICA = DESCR_AREA_TEMATICA_PSC,
SETTORE_INTERVENTO = DESCR_SETTORE_INTERVENTO_PSC) %>%
# toglie NA da settore di intervento
mutate(SETTORE_INTERVENTO = case_when(is.na(SETTORE_INTERVENTO) ~ "",
TRUE ~ SETTORE_INTERVENTO)) %>%
group_by(ID_PSC, x_CICLO, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE,
SEZIONE, AREA_TEMATICA, SETTORE_INTERVENTO) %>%
summarise(RISORSE = sum(RISORSE, na.rm = TRUE)) %>%
# MEMO: qui serve full join perché ci possono essere progetti monitorati associati a temi assenti in programmazione
full_join(appo2,
by = c("ID_PSC", "x_CICLO", "SEZIONE", "AREA_TEMATICA", "SETTORE_INTERVENTO")) %>%
mutate_if(is.numeric, list(~replace_na(., 0))) %>%
# recupera variabili perse da full_join
# QUI GENERA DUPLI
left_join(programmazione %>%
distinct(ID_PSC, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE),
by = "ID_PSC") %>%
mutate(DESCRIZIONE_PROGRAMMA = if_else(is.na(DESCRIZIONE_PROGRAMMA.x), DESCRIZIONE_PROGRAMMA.y, DESCRIZIONE_PROGRAMMA.x),
TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE= if_else(is.na(TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.x), TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.y, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.x)) %>%
select(-DESCRIZIONE_PROGRAMMA.y, -DESCRIZIONE_PROGRAMMA.x, -TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.y, -TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.x)
if (show_cp == TRUE) {
report <- report %>%
select(ID_PSC, x_CICLO, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE, SEZIONE, AREA_TEMATICA, SETTORE_INTERVENTO,
RISORSE, COE, COE_IMP, COE_CR, COE_PAG, N, CP)
} else {
report <- report%>%
select(ID_PSC, x_CICLO, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE, SEZIONE, AREA_TEMATICA, SETTORE_INTERVENTO,
RISORSE, COE, COE_IMP, COE_CR, COE_PAG, N)
}
# OLD:
# report %>% count(ID_PSC, x_CICLO, AREA_TEMATICA) %>% filter(n>1)
# appo2 %>% count(ID_PSC, x_CICLO, AREA_TEMATICA) %>% filter(n>1)
# chk1 <- report %>% anti_join(appo2, by = c("ID_PSC", "x_CICLO", "AREA_TEMATICA"))
# chk2 <- appo2 %>% anti_join(report, by = c("ID_PSC", "x_CICLO", "AREA_TEMATICA"))
report %>% count(ID_PSC, x_CICLO, SEZIONE, AREA_TEMATICA, SETTORE_INTERVENTO) %>% filter(n>1)
appo2 %>% count(ID_PSC, x_CICLO, SEZIONE, AREA_TEMATICA, SETTORE_INTERVENTO) %>% filter(n>1)
chk1 <- report %>% anti_join(appo2, by = c("ID_PSC", "x_CICLO", "SEZIONE", "AREA_TEMATICA", "SETTORE_INTERVENTO"))
chk2 <- appo2 %>% anti_join(report, by = c("ID_PSC", "x_CICLO", "SEZIONE", "AREA_TEMATICA", "SETTORE_INTERVENTO"))
# in chk1 tutte le assegnazioni nei psc non monitorate
# OLD:
# crea sezione
# report <- report %>%
# mutate(SEZIONE = case_when(AREA_TEMATICA == "Risorse da nuove assegnazioni FSC 2014-2020" ~ "Sez. speciale",
# AREA_TEMATICA == "Risorse da riprogrammazione ex art. 44" ~ "Sez. speciale",
# AREA_TEMATICA == "Risorse da compensazioni CSR" ~ "Sez. speciale",
# TRUE ~ "Sez. ordinaria"))
# NEW:
report <- report %>%
mutate(SEZIONE = case_when(SEZIONE == "SEZ_ORD" ~ "Sez. ordinaria",
SEZIONE == "SEZ_SPEC_1_COVID" ~ "Sez. speciale 1-Covid",
SEZIONE == "SEZ_SPEC_2_FS" ~ "Sez. speciale 2-FS",
SEZIONE == "CSR" ~ "Da programmare",
TRUE ~ "CHK"))
# fix
report <- report %>%
# fix SIN BRINDISI lato DBCOE
filter(!(ID_PSC == "PSC_MATTM" & is.na(AREA_TEMATICA) & RISORSE == 0))
if (usa_meuro == TRUE) {
if (show_cp == TRUE) {
report <- report %>%
mutate(RISORSE = RISORSE/1000000,
COE = COE/1000000,
COE_IMP = COE_IMP/1000000,
COE_CR = COE_CR/1000000,
COE_PAG = COE_PAG/1000000,
CP = CP/1000000)
} else {
report <- report %>%
mutate(RISORSE = RISORSE/1000000,
COE = COE/1000000,
COE_IMP = COE_IMP/1000000,
COE_CR = COE_CR/1000000,
COE_PAG = COE_PAG/1000000)
}
}
if (visualizzati == TRUE){
if (export == TRUE) {
write_csv2(report, file.path(TEMP, "report_temi_psc_nodupli.csv"))
}
if (export_xls == TRUE) {
write.xlsx(report, file.path(OUTPUT, "report_temi_psc_nodupli.xlsx"))
}
} else {
if (export == TRUE) {
write_csv2(report, file.path(TEMP, "report_temi_psc_dupli.csv"))
}
if (export_xls == TRUE) {
write.xlsx(report, file.path(OUTPUT, "report_temi_psc_dupli.xlsx"))
}
}
return(report)
}
#' Report PSC per temi con macroarea
#'
#' Crea report di confronto programmazione attuazione per temi con apertura per macroarea
#'
#' @param progetti_psc Dataset da load_progetti_psc()
#' @param operazioni Dataset da load_operazioni()
#' @param programmazione Dati di programmazione DBCOE di tipo "fsc_matrice_po_psc.xlsx"
#' @param visualizzati Logico. Vuoi solo i progetti visualizzati sul portale OC?
#' @param usa_meuro Logico. Vuoi dati in Meuro?
#' @param show_cp Logico. Vuoi calcolare anche il costo pubblico (CP)?
#' @param export Vuoi salvare il file csv in TEMP?
#' @param export_xls Vuoi salvare i file xlsx per ciclo e ambito in OUTPUT?
#' @return Report di confronto programmazione attuazione per PSC e PO in essi confluiti. I nuovi
#' @note ...
make_report_temi_macroaree_psc <- function(progetti_psc, operazioni=NULL, programmazione=NULL, visualizzati=TRUE, usa_meuro=FALSE, show_cp=FALSE, export=FALSE, export_xls=FALSE) {
# isola sezione ordinaria
progetti_psc <- progetti_psc %>%
filter(SEZIONE != "SS_1" & SEZIONE != "SS_2" | is.na(SEZIONE)) %>%
select(-SEZIONE) %>%
# forzo a 0 perché non ha senso rispetto a COE_IMP e COE_PAG, andrebbe riproporzionato per macroarea
mutate(COE_CR = 0)
if (is.null(operazioni)) {
operazioni <- load_operazioni(bimestre, visualizzati = FALSE)
}
progetti_psc_migrati <- setup_macroaree_psc(progetti_psc, operazioni)
appo <- progetti_psc %>%
anti_join(progetti_psc_migrati,
by = c("COD_LOCALE_PROGETTO", "OC_CODICE_PROGRAMMA", "x_CICLO")) %>%
bind_rows(progetti_psc_migrati)
progetti_psc <- appo
# OLD:
# if (is.null(programmazione)) {
# programmazione <- init_programmazione_dati(use_temi = TRUE, use_713 = TRUE, use_flt = TRUE, use_sog = TRUE) %>%
# filter(TIPOLOGIA_PROGRAMMA == "PSC") %>%
# rename(ID_PSC = OC_CODICE_PROGRAMMA)
# }
# DEV: qui ho già perso articolazione che contiene sezione
# NEW:
if (is.null(programmazione)) {
programmazione <- init_programmazione_dati(use_temi = TRUE, use_713 = TRUE, use_flt = TRUE, use_sog = TRUE,
use_articolaz = TRUE, use_location = TRUE) %>%
filter(TIPOLOGIA_PROGRAMMA == "PSC") %>%
rename(ID_PSC = OC_CODICE_PROGRAMMA, SEZIONE = DESCR_LIVELLO_1) %>%
filter(SEZIONE != "SEZ_SPEC_1_COVID", SEZIONE != "SEZ_SPEC_2_FS") %>%
# sposta CIS su sezione ordinaria
mutate(SEZIONE = case_when(SEZIONE == "SEZ_CIS_ABR" ~ "SEZ_ORD",
SEZIONE == "SEZ_CIS_BZP" ~ "SEZ_ORD",
SEZIONE == "SEZ_CIS_CS" ~ "SEZ_ORD",
SEZIONE == "SEZ_CIS_MECTPA" ~ "SEZ_ORD",
SEZIONE == "SEZ_CIS_NA" ~ "SEZ_ORD",
SEZIONE == "SEZ_CIS_NABA" ~ "SEZ_ORD",
SEZIONE == "SEZ_CIS_PA" ~ "SEZ_ORD",
SEZIONE == "SEZ_CIS_SARC" ~ "SEZ_ORD",
SEZIONE == "SEZ_CIS_SSOT" ~ "SEZ_ORD",
SEZIONE == "SEZ_CIS_TA" ~ "SEZ_ORD",
SEZIONE == "SEZ_CIS_VENTO" ~ "SEZ_ORD",
TRUE ~ SEZIONE)) %>%
# clean
select(-COD_RISULTATO_ATTESO, -DESCR_RISULTATO_ATTESO, -COD_LIVELLO_1, x_MACROAREA)
}
# fix per ciclo (lato programmazione è tutto 1420)
progetti_psc <- progetti_psc %>%
mutate(x_CICLO = "2014-2020")
if (visualizzati == TRUE){
appo1 <- progetti_psc %>% filter(OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE == 0)
} else {
# appo1 <- progetti_psc
appo1 <- progetti_psc %>% filter(OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE != 4 &
OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE != 5)
# MEMO: così scarto solo casi anomali PSC, rilevante per debiti e opcm campania
}
# temp <- tibble(ID_PSC = c("PSC_BARI", "PSC_BOLOGNA", "PSC_CAGLIARI", "PSC_CATANIA",
# "PSC_FIRENZE", "PSC_GENOVA", "PSC_MESSINA", "PSC_MILANO",
# "PSC_NAPOLI", "PSC_PALERMO", "PSC_REGGIO_CALABRIA", "PSC_VENEZIA"))
# OLD:
# appo2 <- appo1 %>%
# # anti_join(temp) %>%
# group_by(ID_PSC, AREA_TEMATICA, x_CICLO) %>%
# summarise(COE = sum(COE, na.rm = TRUE),
# COE_IMP = sum(COE_IMP, na.rm = TRUE),
# COE_CR = sum(COE_CR, na.rm = TRUE),
# COE_PAG = sum(COE_PAG, na.rm = TRUE),
# N = n())
# DEV: qui perdo settore di intervento
if (show_cp == TRUE) {
# NEW:
temp <- programmazione %>% as_tibble() %>% filter(TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE == "NAZIONALE") %>% distinct(ID_PSC) %>% mutate(TEMP = 1)
appo2 <- appo1 %>%
left_join(temp, by = "ID_PSC") %>%
# forza NA su settore di intervento per psc regionali e metropolitani
mutate(SETTORE_INTERVENTO = case_when(TEMP == 1 ~ SETTORE_INTERVENTO,
TRUE ~ "")) %>%
group_by(ID_PSC, AREA_TEMATICA, SETTORE_INTERVENTO, x_CICLO, x_MACROAREA) %>%
summarise(COE = sum(COE, na.rm = TRUE),
COE_IMP = sum(COE_IMP, na.rm = TRUE),
COE_CR = sum(COE_CR, na.rm = TRUE),
COE_PAG = sum(COE_PAG, na.rm = TRUE),
N = n(),
CP = sum(CP, na.rm = TRUE)) %>%
# aggiunge valore di default (per ora non ci sono casi riferibili alle sezioni speciali)
mutate(SEZIONE = "SEZ_ORD") %>%
select(ID_PSC, x_CICLO, SEZIONE, AREA_TEMATICA, SETTORE_INTERVENTO, x_MACROAREA, COE, COE_IMP, COE_CR, COE_PAG, N, CP)
} else {
# NEW:
temp <- programmazione %>% as_tibble() %>% filter(TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE == "NAZIONALE") %>% distinct(ID_PSC) %>% mutate(TEMP = 1)
appo2 <- appo1 %>%
left_join(temp, by = "ID_PSC") %>%
# forza NA su settore di intervento per psc regionali e metropolitani
mutate(SETTORE_INTERVENTO = case_when(TEMP == 1 ~ SETTORE_INTERVENTO,
TRUE ~ "")) %>%
group_by(ID_PSC, AREA_TEMATICA, SETTORE_INTERVENTO, x_CICLO, x_MACROAREA) %>%
summarise(COE = sum(COE, na.rm = TRUE),
COE_IMP = sum(COE_IMP, na.rm = TRUE),
COE_CR = sum(COE_CR, na.rm = TRUE),
COE_PAG = sum(COE_PAG, na.rm = TRUE),
N = n()) %>%
# aggiunge valore di default (per ora non ci sono casi riferibili alle sezioni speciali)
mutate(SEZIONE = "SEZ_ORD") %>%
select(ID_PSC, x_CICLO, SEZIONE, AREA_TEMATICA, SETTORE_INTERVENTO, x_MACROAREA, COE, COE_IMP, COE_CR, COE_PAG, N)
}
# OLD:
# # confronto programmazione e attuazione
# report <- programmazione %>%
# # filter(TIPOLOGIA_PROGRAMMA != "COVID", # considero solo sezione ordinaria
# # TIPOLOGIA_PROGRAMMA != "CSR") %>%
# select(ID_PSC, x_CICLO, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE, RISORSE = FINANZ_TOTALE,
# AREA_TEMATICA = DESCR_AREA_TEMATICA_PSC) %>%
# group_by(ID_PSC, x_CICLO, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE, AREA_TEMATICA) %>%
# summarise(RISORSE = sum(RISORSE, na.rm = TRUE)) %>%
# # MEMO: que serve full join perché ci possono essere progetti monitorati associati a temi assenti in programmazione
# full_join(appo2 %>%
# select(ID_PSC, x_CICLO, AREA_TEMATICA, COE, COE_IMP, COE_CR, COE_PAG, N),
# by = c("ID_PSC", "x_CICLO", "AREA_TEMATICA")) %>%
# mutate_if(is.numeric, list(~replace_na(., 0))) %>%
# # recupera variabili perse da full_join
# left_join(programmazione %>%
# distinct(ID_PSC, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE),
# by = "ID_PSC") %>%
# mutate(DESCRIZIONE_PROGRAMMA = if_else(is.na(DESCRIZIONE_PROGRAMMA.x), DESCRIZIONE_PROGRAMMA.y, DESCRIZIONE_PROGRAMMA.x),
# TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE= if_else(is.na(TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.x), TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.y, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.x)) %>%
# select(-DESCRIZIONE_PROGRAMMA.y, -DESCRIZIONE_PROGRAMMA.x, -TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.y, -TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.x) %>%
# select(ID_PSC, x_CICLO, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE, AREA_TEMATICA, RISORSE, COE, COE_IMP, COE_CR, COE_PAG, N)
# fix per nuove codifiche (riporto tutto a codifica fittizia)
programmazione <- programmazione %>%
left_join(matrix_po_psc %>%
filter(str_starts(OC_CODICE_PROGRAMMA, "PSC")) %>%
select(OC_CODICE_PROGRAMMA, TEMP = ID_PSC) %>%
rename(ID_PSC = OC_CODICE_PROGRAMMA),
by = "ID_PSC") %>%
mutate(ID_PSC = if_else(is.na(TEMP), ID_PSC, TEMP)) %>%
select(-TEMP)
# NEW:
# confronto programmazione e attuazione
report <- programmazione %>%
# filter(TIPOLOGIA_PROGRAMMA != "COVID", # considero solo sezione ordinaria
# TIPOLOGIA_PROGRAMMA != "CSR") %>%
select(ID_PSC, x_CICLO, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE, RISORSE = FINANZ_TOTALE,
SEZIONE,
AREA_TEMATICA = DESCR_AREA_TEMATICA_PSC,
SETTORE_INTERVENTO = DESCR_SETTORE_INTERVENTO_PSC,
x_MACROAREA) %>%
# toglie NA da settore di intervento
mutate(SETTORE_INTERVENTO = case_when(is.na(SETTORE_INTERVENTO) ~ "",
TRUE ~ SETTORE_INTERVENTO)) %>%
group_by(ID_PSC, x_CICLO, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE,
SEZIONE, AREA_TEMATICA, SETTORE_INTERVENTO, x_MACROAREA) %>%
summarise(RISORSE = sum(RISORSE, na.rm = TRUE)) %>%
# MEMO: qui serve full join perché ci possono essere progetti monitorati associati a temi assenti in programmazione
full_join(appo2,
by = c("ID_PSC", "x_CICLO", "SEZIONE", "AREA_TEMATICA", "SETTORE_INTERVENTO", "x_MACROAREA")) %>%
mutate_if(is.numeric, list(~replace_na(., 0))) %>%
# recupera variabili perse da full_join
left_join(programmazione %>%
distinct(ID_PSC, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE),
by = "ID_PSC") %>%
mutate(DESCRIZIONE_PROGRAMMA = if_else(is.na(DESCRIZIONE_PROGRAMMA.x), DESCRIZIONE_PROGRAMMA.y, DESCRIZIONE_PROGRAMMA.x),
TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE= if_else(is.na(TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.x), TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.y, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.x)) %>%
select(-DESCRIZIONE_PROGRAMMA.y, -DESCRIZIONE_PROGRAMMA.x, -TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.y, -TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.x)
if (show_cp == TRUE) {
report <- report %>%
select(ID_PSC, x_CICLO, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE, SEZIONE, AREA_TEMATICA, SETTORE_INTERVENTO, x_MACROAREA,
RISORSE, COE, COE_IMP, COE_CR, COE_PAG, N, CP)
} else {
report <- report %>%
select(ID_PSC, x_CICLO, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE, SEZIONE, AREA_TEMATICA, SETTORE_INTERVENTO, x_MACROAREA,
RISORSE, COE, COE_IMP, COE_CR, COE_PAG, N)
}
# OLD:
# report %>% count(ID_PSC, x_CICLO, AREA_TEMATICA) %>% filter(n>1)
# appo2 %>% count(ID_PSC, x_CICLO, AREA_TEMATICA) %>% filter(n>1)
# chk1 <- report %>% anti_join(appo2, by = c("ID_PSC", "x_CICLO", "AREA_TEMATICA"))
# chk2 <- appo2 %>% anti_join(report, by = c("ID_PSC", "x_CICLO", "AREA_TEMATICA"))
report %>% count(ID_PSC, x_CICLO, SEZIONE, AREA_TEMATICA, SETTORE_INTERVENTO) %>% filter(n>1)
appo2 %>% count(ID_PSC, x_CICLO, SEZIONE, AREA_TEMATICA, SETTORE_INTERVENTO) %>% filter(n>1)
chk1 <- report %>% anti_join(appo2, by = c("ID_PSC", "x_CICLO", "SEZIONE", "AREA_TEMATICA", "SETTORE_INTERVENTO"))
chk2 <- appo2 %>% anti_join(report, by = c("ID_PSC", "x_CICLO", "SEZIONE", "AREA_TEMATICA", "SETTORE_INTERVENTO"))
# in chk1 tutte le assegnazioni nei psc non monitorate
# OLD:
# crea sezione
# report <- report %>%
# mutate(SEZIONE = case_when(AREA_TEMATICA == "Risorse da nuove assegnazioni FSC 2014-2020" ~ "Sez. speciale",
# AREA_TEMATICA == "Risorse da riprogrammazione ex art. 44" ~ "Sez. speciale",
# AREA_TEMATICA == "Risorse da compensazioni CSR" ~ "Sez. speciale",
# TRUE ~ "Sez. ordinaria"))
# NEW:
report <- report %>%
mutate(SEZIONE = case_when(SEZIONE == "SEZ_ORD" ~ "Sez. ordinaria",
SEZIONE == "SEZ_SPEC_1_COVID" ~ "Sez. speciale 1-Covid",
SEZIONE == "SEZ_SPEC_2_FS" ~ "Sez. speciale 2-FS",
SEZIONE == "CSR" ~ "Da programmare",
TRUE ~ "CHK"))
# fix
report <- report %>%
# fix SIN BRINDISI lato DBCOE
filter(!(ID_PSC == "PSC_MATTM" & is.na(AREA_TEMATICA) & RISORSE == 0))
if (usa_meuro == TRUE) {
if (show_cp == TRUE) {
report <- report %>%
mutate(RISORSE = RISORSE/1000000,
COE = COE/1000000,
COE_IMP = COE_IMP/1000000,
COE_CR = COE_CR/1000000,
COE_PAG = COE_PAG/1000000,
CP = CP/1000000)
} else {
report <- report %>%
mutate(RISORSE = RISORSE/1000000,
COE = COE/1000000,
COE_IMP = COE_IMP/1000000,
COE_CR = COE_CR/1000000,
COE_PAG = COE_PAG/1000000)
}
}
if (visualizzati == TRUE){
if (export == TRUE) {
write_csv2(report, file.path(TEMP, "report_temi_macroaree_psc_nodupli.csv"))
}
if (export_xls == TRUE) {
# message("Da implementare")
write.xlsx(report, file.path(OUTPUT, "report_temi_macroaree_psc_nodupli.xlsx"))
}
} else {
if (export == TRUE) {
write_csv2(report, file.path(TEMP, "report_temi_macroaree_psc_dupli.csv"))
}
if (export_xls == TRUE) {
# message("Da implementare")
write.xlsx(report, file.path(OUTPUT, "report_temi_macroaree_psc_dupli.xlsx"))
}
}
return(report)
}
#' Report PSC per temi con stato procedurale
#'
#' Crea report di confronto programmazione attuazione per temi con apertura per stato procedurale
#'
#' @param progetti_psc Dataset da load_progetti_psc()
#' @param programmazione Dati di programmazione DBCOE di tipo "fsc_matrice_po_psc.xlsx"
#' @param visualizzati Logico. Vuoi solo i progetti visualizzati sul portale OC?
#' @param usa_meuro Logico. Vuoi dati in Meuro?
#' @param export Vuoi salvare il file csv in TEMP?
#' @param export_xls Vuoi salvare i file xlsx per ciclo e ambito in OUTPUT?
#' @return Report di confronto programmazione attuazione per PSC e PO in essi confluiti. I nuovi
#' @note ...
make_report_temi_stato_psc <- function(progetti_psc, programmazione=NULL, visualizzati=TRUE, usa_meuro=FALSE, export=FALSE, export_xls=FALSE) {
# isola sezione ordinaria
progetti_psc <- progetti_psc %>%
filter(SEZIONE != "SS_1" & SEZIONE != "SS_2" | is.na(SEZIONE)) %>%
select(-SEZIONE)
# OLD:
# if (is.null(programmazione)) {
# programmazione <- init_programmazione_dati(use_temi = TRUE, use_713 = TRUE, use_flt = TRUE, use_sog = TRUE) %>%
# filter(TIPOLOGIA_PROGRAMMA == "PSC") %>%
# rename(ID_PSC = OC_CODICE_PROGRAMMA)
# }
# DEV: qui ho già perso articolazione che contiene sezione
# NEW:
if (is.null(programmazione)) {
programmazione <- init_programmazione_dati(use_temi = TRUE, use_713 = TRUE, use_flt = TRUE, use_sog = TRUE, use_articolaz = TRUE) %>%
filter(TIPOLOGIA_PROGRAMMA == "PSC") %>%
rename(ID_PSC = OC_CODICE_PROGRAMMA, SEZIONE = DESCR_LIVELLO_1) %>%
filter(SEZIONE != "SEZ_SPEC_1_COVID", SEZIONE != "SEZ_SPEC_2_FS") %>%
# sposta CIS su sezione ordinaria
mutate(SEZIONE = case_when(SEZIONE == "SEZ_CIS_ABR" ~ "SEZ_ORD",
SEZIONE == "SEZ_CIS_BZP" ~ "SEZ_ORD",
SEZIONE == "SEZ_CIS_CS" ~ "SEZ_ORD",
SEZIONE == "SEZ_CIS_MECTPA" ~ "SEZ_ORD",
SEZIONE == "SEZ_CIS_NA" ~ "SEZ_ORD",
SEZIONE == "SEZ_CIS_NABA" ~ "SEZ_ORD",
SEZIONE == "SEZ_CIS_PA" ~ "SEZ_ORD",
SEZIONE == "SEZ_CIS_SARC" ~ "SEZ_ORD",
SEZIONE == "SEZ_CIS_SSOT" ~ "SEZ_ORD",
SEZIONE == "SEZ_CIS_TA" ~ "SEZ_ORD",
SEZIONE == "SEZ_CIS_VENTO" ~ "SEZ_ORD",
TRUE ~ SEZIONE)) %>%
# clean
select(-COD_RISULTATO_ATTESO, -DESCR_RISULTATO_ATTESO, -COD_LIVELLO_1)
}
# fix per ciclo
progetti_psc <- progetti_psc %>%
mutate(x_CICLO = "2014-2020")
if (visualizzati == TRUE){
appo1 <- progetti_psc %>% filter(OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE == 0)
} else {
# appo1 <- progetti_psc
appo1 <- progetti_psc %>% filter(OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE != 4 &
OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE != 5)
# MEMO: così scarto solo casi anomali PSC, rilevante per debiti e opcm campania
}
# temp <- tibble(ID_PSC = c("PSC_BARI", "PSC_BOLOGNA", "PSC_CAGLIARI", "PSC_CATANIA",
# "PSC_FIRENZE", "PSC_GENOVA", "PSC_MESSINA", "PSC_MILANO",
# "PSC_NAPOLI", "PSC_PALERMO", "PSC_REGGIO_CALABRIA", "PSC_VENEZIA"))
# OLD:
# appo2 <- appo1 %>%
# # anti_join(temp) %>%
# group_by(ID_PSC, AREA_TEMATICA, x_CICLO) %>%
# summarise(COE = sum(COE, na.rm = TRUE),
# COE_IMP = sum(COE_IMP, na.rm = TRUE),
# COE_CR = sum(COE_CR, na.rm = TRUE),
# COE_PAG = sum(COE_PAG, na.rm = TRUE),
# N = n())
# DEV: qui perdo settore di intervento
# NEW:
# psc_naz <- programmazione %>% as_tibble() %>% filter(TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE == "NAZIONALE") %>% distinct(ID_PSC) %>% mutate(TEMP = 1)
appo2 <- appo1 %>%
# left_join(psc_naz, by = "ID_PSC") %>%
# # forza NA su settore di intervento per psc regionali e metropolitani
# mutate(SETTORE_INTERVENTO = case_when(TEMP == 1 ~ SETTORE_INTERVENTO,
# TRUE ~ "")) %>%
mutate(OC_STATO_PROCEDURALE = case_when(OC_STATO_PROCEDURALE == "Non avviato" ~ "Non_avviato",
OC_STATO_PROCEDURALE == "In avvio di progettazione" ~ "Progettazione",
OC_STATO_PROCEDURALE == "In corso di progettazione" ~ "Progettazione",
OC_STATO_PROCEDURALE == "In affidamento" ~ "Affidamento",
OC_STATO_PROCEDURALE == "In esecuzione" ~ "Esecuzione",
OC_STATO_PROCEDURALE == "Eseguito" ~ "Eseguito")) %>%
group_by(ID_PSC, AREA_TEMATICA, SETTORE_INTERVENTO, x_CICLO, OC_STATO_PROCEDURALE) %>%
summarise(COE = sum(COE, na.rm = TRUE)) %>%
mutate(SEZIONE = "SEZ_ORD") # aggiunge valore di default (per ora non ci sono casi riferibili alle sezioni speciali)
appo3 <- appo2 %>%
pivot_wider(names_from = OC_STATO_PROCEDURALE, values_from = COE, values_fill = 0)
# OLD:
# # confronto programmazione e attuazione
# report <- programmazione %>%
# # filter(TIPOLOGIA_PROGRAMMA != "COVID", # considero solo sezione ordinaria
# # TIPOLOGIA_PROGRAMMA != "CSR") %>%
# select(ID_PSC, x_CICLO, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE, RISORSE = FINANZ_TOTALE,
# AREA_TEMATICA = DESCR_AREA_TEMATICA_PSC) %>%
# group_by(ID_PSC, x_CICLO, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE, AREA_TEMATICA) %>%
# summarise(RISORSE = sum(RISORSE, na.rm = TRUE)) %>%
# # MEMO: que serve full join perché ci possono essere progetti monitorati associati a temi assenti in programmazione
# full_join(appo2 %>%
# select(ID_PSC, x_CICLO, AREA_TEMATICA, COE, COE_IMP, COE_CR, COE_PAG, N),
# by = c("ID_PSC", "x_CICLO", "AREA_TEMATICA")) %>%
# mutate_if(is.numeric, list(~replace_na(., 0))) %>%
# # recupera variabili perse da full_join
# left_join(programmazione %>%
# distinct(ID_PSC, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE),
# by = "ID_PSC") %>%
# mutate(DESCRIZIONE_PROGRAMMA = if_else(is.na(DESCRIZIONE_PROGRAMMA.x), DESCRIZIONE_PROGRAMMA.y, DESCRIZIONE_PROGRAMMA.x),
# TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE= if_else(is.na(TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.x), TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.y, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.x)) %>%
# select(-DESCRIZIONE_PROGRAMMA.y, -DESCRIZIONE_PROGRAMMA.x, -TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.y, -TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.x) %>%
# select(ID_PSC, x_CICLO, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE, AREA_TEMATICA, RISORSE, COE, COE_IMP, COE_CR, COE_PAG, N)
# fix per nuove codifiche (riporto tutto a codifica fittizia)
programmazione <- programmazione %>%
left_join(matrix_po_psc %>%
filter(str_starts(OC_CODICE_PROGRAMMA, "PSC")) %>%
select(OC_CODICE_PROGRAMMA, TEMP = ID_PSC) %>%
rename(ID_PSC = OC_CODICE_PROGRAMMA),
by = "ID_PSC") %>%
mutate(ID_PSC = if_else(is.na(TEMP), ID_PSC, TEMP)) %>%
select(-TEMP)
# NEW:
# confronto programmazione e attuazione
report <- programmazione %>%
# filter(TIPOLOGIA_PROGRAMMA != "COVID", # considero solo sezione ordinaria
# TIPOLOGIA_PROGRAMMA != "CSR") %>%
select(ID_PSC, x_CICLO, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE, RISORSE = FINANZ_TOTALE,
SEZIONE,
AREA_TEMATICA = DESCR_AREA_TEMATICA_PSC,
SETTORE_INTERVENTO = DESCR_SETTORE_INTERVENTO_PSC) %>%
# toglie NA da settore di intervento
mutate(SETTORE_INTERVENTO = case_when(is.na(SETTORE_INTERVENTO) ~ "",
TRUE ~ SETTORE_INTERVENTO)) %>%
group_by(ID_PSC, x_CICLO, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE,
SEZIONE, AREA_TEMATICA, SETTORE_INTERVENTO) %>%
summarise(RISORSE = sum(RISORSE, na.rm = TRUE)) %>%
# OLD:
# MEMO: qui serve full join perché ci possono essere progetti monitorati associati a temi assenti in programmazione
# full_join(appo2,
# by = c("ID_PSC", "x_CICLO", "SEZIONE", "AREA_TEMATICA", "SETTORE_INTERVENTO")) %>%
# mutate_if(is.numeric, list(~replace_na(., 0))) %>%
# mutate(temp = RISORSE - Eseguito - Affidamento - Esecuzione - Progettazione - Non_avviato, # non monitorato
# Non_avviato = Non_avviato + temp) %>%
# fix temporaneo
# mutate(Non_avviato = if_else(Non_avviato < 0, 0, Non_avviato)) %>%
full_join(appo2 %>%
group_by(ID_PSC, x_CICLO, SEZIONE, AREA_TEMATICA, SETTORE_INTERVENTO) %>%
summarise(COE = sum(COE, na.rm = TRUE)),
by = c("ID_PSC", "x_CICLO", "SEZIONE", "AREA_TEMATICA", "SETTORE_INTERVENTO")) %>%
full_join(appo3,
by = c("ID_PSC", "x_CICLO", "SEZIONE", "AREA_TEMATICA", "SETTORE_INTERVENTO")) %>%
mutate_if(is.numeric, list(~replace_na(., 0))) %>%
mutate(RISK_NO_MONIT = RISORSE - COE,
CANTIERABILI = Affidamento + Esecuzione + Eseguito,
RISK_RITARDO = Progettazione + Non_avviato,
# RISK_NET = if_else(RISK_NO_MONIT + RISK_RITARDO < 0, 0, RISK_NO_MONIT + RISK_RITARDO)) %>%
RISK_NET = RISK_NO_MONIT + RISK_RITARDO) %>%
# recupera variabili perse da full_join
left_join(programmazione %>%
distinct(ID_PSC, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE),
by = "ID_PSC") %>%
mutate(DESCRIZIONE_PROGRAMMA = if_else(is.na(DESCRIZIONE_PROGRAMMA.x), DESCRIZIONE_PROGRAMMA.y, DESCRIZIONE_PROGRAMMA.x),
TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE= if_else(is.na(TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.x), TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.y, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.x)) %>%
select(-DESCRIZIONE_PROGRAMMA.y, -DESCRIZIONE_PROGRAMMA.x, -TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.y, -TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.x) %>%
select(ID_PSC, x_CICLO, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE, SEZIONE, AREA_TEMATICA, SETTORE_INTERVENTO,
RISORSE, COE, RISK_NO_MONIT, Non_avviato, Progettazione, Affidamento, Esecuzione, Eseguito,
CANTIERABILI, RISK_RITARDO, RISK_NET)
# NEW: integra valore duplicati
report <- report %>%
left_join(progetti_psc %>%
filter(OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE == 1) %>%
# left_join(psc_naz, by = "ID_PSC") %>%
# # forza NA su settore di intervento per psc regionali e metropolitani
# mutate(SETTORE_INTERVENTO = case_when(TEMP == 1 ~ SETTORE_INTERVENTO,
# TRUE ~ "")) %>%
mutate(SEZIONE = "SEZ_ORD") %>%
group_by(ID_PSC, x_CICLO, SEZIONE, AREA_TEMATICA, SETTORE_INTERVENTO) %>%
summarise(COE_DUPLI = sum(COE, na.rm = TRUE)),
by = c("ID_PSC", "x_CICLO", "SEZIONE", "AREA_TEMATICA", "SETTORE_INTERVENTO")) %>%
mutate_if(is.numeric, list(~replace_na(., 0)))
# OLD:
# report %>% count(ID_PSC, x_CICLO, AREA_TEMATICA) %>% filter(n>1)
# appo2 %>% count(ID_PSC, x_CICLO, AREA_TEMATICA) %>% filter(n>1)
# chk1 <- report %>% anti_join(appo2, by = c("ID_PSC", "x_CICLO", "AREA_TEMATICA"))
# chk2 <- appo2 %>% anti_join(report, by = c("ID_PSC", "x_CICLO", "AREA_TEMATICA"))
report %>% count(ID_PSC, x_CICLO, SEZIONE, AREA_TEMATICA, SETTORE_INTERVENTO) %>% filter(n>1)
appo2 %>% count(ID_PSC, x_CICLO, SEZIONE, AREA_TEMATICA, SETTORE_INTERVENTO) %>% filter(n>1)
chk1 <- report %>% anti_join(appo2, by = c("ID_PSC", "x_CICLO", "SEZIONE", "AREA_TEMATICA", "SETTORE_INTERVENTO"))
chk2 <- appo2 %>% anti_join(report, by = c("ID_PSC", "x_CICLO", "SEZIONE", "AREA_TEMATICA", "SETTORE_INTERVENTO"))
# in chk1 tutte le assegnazioni nei psc non monitorate
# OLD:
# crea sezione
# report <- report %>%
# mutate(SEZIONE = case_when(AREA_TEMATICA == "Risorse da nuove assegnazioni FSC 2014-2020" ~ "Sez. speciale",
# AREA_TEMATICA == "Risorse da riprogrammazione ex art. 44" ~ "Sez. speciale",
# AREA_TEMATICA == "Risorse da compensazioni CSR" ~ "Sez. speciale",
# TRUE ~ "Sez. ordinaria"))
# NEW:
report <- report %>%
mutate(SEZIONE = case_when(SEZIONE == "SEZ_ORD" ~ "Sez. ordinaria",
SEZIONE == "SEZ_SPEC_1_COVID" ~ "Sez. speciale 1-Covid",
SEZIONE == "SEZ_SPEC_2_FS" ~ "Sez. speciale 2-FS",
SEZIONE == "CSR" ~ "Da programmare",
TRUE ~ "CHK"))
# fix
report <- report %>%
# fix SIN BRINDISI lato DBCOE
filter(!(ID_PSC == "PSC_MATTM" & is.na(AREA_TEMATICA) & RISORSE == 0))
if (usa_meuro == TRUE) {
report <- report %>%
mutate(RISORSE = RISORSE/1000000,
COE = COE/1000000,
RISK_NO_MONIT = RISK_NO_MONIT/1000000,
Non_avviato = Non_avviato/1000000,
Progettazione = Progettazione/1000000,
Affidamento = Affidamento/1000000,
Esecuzione = Esecuzione/1000000,
Eseguito = Eseguito/1000000,
CANTIERABILI = CANTIERABILI/1000000,
RISK_RITARDO = RISK_RITARDO/1000000,
RISK_NET = RISK_NET/1000000,
COE_DUPLI = COE_DUPLI/1000000)
}
if (visualizzati == TRUE){
if (export == TRUE) {
write_csv2(report, file.path(TEMP, "report_temi_stato_psc_nodupli.csv"))
}
if (export_xls == TRUE) {
# message("Da implementare")
write.xlsx(report, file.path(OUTPUT, "report_temi_stato_psc_nodupli.xlsx"))
}
} else {
if (export == TRUE) {
write_csv2(report, file.path(TEMP, "report_temi_stato_psc_dupli.csv"))
}
if (export_xls == TRUE) {
# message("Da implementare")
write.xlsx(report, file.path(OUTPUT, "report_temi_stato_psc_dupli.xlsx"))
}
}
return(report)
}
#' #' Calcola costo realizzato
#' #'
#' #' Calcola costo realizzato con riproporzionamento su risorse coesione
#' #'
#' #' @param bimestre Bimestre di riferimento
#' #' @param filename Nome file xlsx in DATI > SGP
#' #' @param chk_today Parametro da passare a get_stato_attuazione(), con formato "2021-02-28"
#' #' @param matrix_po_psc Matrice di riconciliazione PO - PSC
#' #' @return File "dati_sgp_BIMESTRE.csv" in TEMP
#' #' @note ...
#' get_costo_realizzato_713_1420 <- function(progetti_psc, progetti, progetti_sgp, matrix_po_psc) {
#'
#' # clean sgp
#' progetti_sgp <- progetti_sgp %>%
#' select(COD_LOCALE_PROGETTO, TITOLO,
#' DENOMINAZIONE_INTESA, CODICE_STRUMENTO,
#' FINANZIAMENTO_FSC_NETTO, FINANZIAMENTO_TOTALE_PUBBLICO_NETTO,
#' TOTALE_FINANZIAMENTI_PVT, TOTALE_ECONOMIE_PVT,
#' TOTALE_FINANZIAMENTI, TOTALE_ECONOMIE,
#' IMPORTO_NAZIONALE, IMPORTO_REGIONALE, IMPORTO_NON_DEFINITO,
#' COSTO_REALIZZATO, COSTO_REALIZZATO_1,
#' IMPEGNI,
#' PAGAMENTI_TOTALI, PAGAMENTI_FSC) %>%
#' mutate(OC_CODICE_PROGRAMMA = case_when(DENOMINAZIONE_INTESA == "ABRUZZO" ~ "33",
#' DENOMINAZIONE_INTESA == "BASILICATA" ~ "37",
#' DENOMINAZIONE_INTESA == "CALABRIA" ~ "38",
#' DENOMINAZIONE_INTESA == "CAMPANIA" ~ "35",
#' DENOMINAZIONE_INTESA == "EMILIA-ROMAGNA" ~ "28",
#' DENOMINAZIONE_INTESA == "FRIULI-VENEZIA GIULIA" ~ "26",
#' DENOMINAZIONE_INTESA == "LAZIO" ~ "32",
#' DENOMINAZIONE_INTESA == "LIGURIA" ~ "27",
#' DENOMINAZIONE_INTESA == "LOMBARDIA" ~ "01",
#' DENOMINAZIONE_INTESA == "MARCHE" ~ "04",
#' DENOMINAZIONE_INTESA == "MOLISE" ~ "34",
#' DENOMINAZIONE_INTESA == "P.A. BOLZANO" ~ "41",
#' DENOMINAZIONE_INTESA == "P.A. TRENTO" ~ "40",
#' DENOMINAZIONE_INTESA == "PIEMONTE" ~ "21",
#' DENOMINAZIONE_INTESA == "PUGLIA" ~ "36",
#' DENOMINAZIONE_INTESA == "SARDEGNA" ~ "05",
#' DENOMINAZIONE_INTESA == "SICILIA" ~ "39",
#' DENOMINAZIONE_INTESA == "TOSCANA" ~ "02",
#' DENOMINAZIONE_INTESA == "UMBRIA" ~ "03",
#' DENOMINAZIONE_INTESA == "VALLE D'AOSTA" ~ "22",
#' DENOMINAZIONE_INTESA == "VENETO" ~ "25"))
#'
#'
#' # calcola quota 713-1420
#' message("calcola cr per 713 e 1420")
#' appo <- progetti_psc %>%
#' # filter(OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE == 0) %>%
#' left_join(progetti %>%
#' select(COD_LOCALE_PROGETTO, COSTO_REALIZZATO, OC_FINANZ_STATO_FSC_NETTO, OC_FINANZ_TOT_PUB_NETTO, OC_FINANZ_PRIVATO_NETTO),
#' by = "COD_LOCALE_PROGETTO") %>%
#' mutate_if(is.numeric, replace_na, replace = 0) %>%
#' mutate(FINANZ_TOT = OC_FINANZ_TOT_PUB_NETTO + OC_FINANZ_PRIVATO_NETTO,
#' # x = OC_FINANZ_STATO_FSC_NETTO/FINANZ_TOT,
#' x = COE/FINANZ_TOT,
#' COSTO_REALIZZATO_2 = COSTO_REALIZZATO * x)
#'
#' dim(appo)[1] == dim(progetti_psc)[1]
#'
#'
#' appo %>%
#' summarise(COE = sum(COE, na.rm = TRUE),
#' COE_PAG = sum(COE_PAG, na.rm = TRUE),
#' COSTO_REALIZZATO = sum(COSTO_REALIZZATO, na.rm = TRUE),
#' OC_FINANZ_STATO_FSC_NETTO = sum(OC_FINANZ_STATO_FSC_NETTO, na.rm = TRUE),
#' OC_FINANZ_TOT_PUB_NETTO = sum(OC_FINANZ_TOT_PUB_NETTO, na.rm = TRUE),
#' COSTO_REALIZZATO_2 = sum(COSTO_REALIZZATO_2, na.rm = TRUE))
#' # A tibble: 1 x 6
#' # COE COE_PAG COSTO_REALIZZATO OC_FINANZ_STATO_FSC_NETTO OC_FINANZ_TOT_PUB_NETTO COSTO_REALIZZATO_2
#' # <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#' # 49290164401. 10040154286. 21986749485. 50629969321. 68164313459. 15828065459.
#'
#' # report per programma
#' # appo1 <- appo %>%
#' # group_by(ID_PSC, PSC, OC_CODICE_PROGRAMMA, x_PROGRAMMA, x_CICLO) %>%
#' # summarise(COE = sum(COE, na.rm = TRUE),
#' # COE_IMP = sum(COE_IMP, na.rm = TRUE),
#' # COE_PAG = sum(COE_PAG, na.rm = TRUE),
#' # COSTO_REALIZZATO = sum(COSTO_REALIZZATO_2, na.rm = TRUE))
#'
#' # integra 06
#' message("calcola cr per 06")
#' temp <- progetti_sgp %>%
#' mutate(x_CICLO = "2000-2006",
#' x_PROGRAMMA = paste0("INTESA ", DENOMINAZIONE_INTESA)) %>%
#' left_join(matrix_po_psc %>%
#' select(OC_CODICE_PROGRAMMA, ID_PSC, PSC),
#' by = "OC_CODICE_PROGRAMMA") %>%
#' mutate_if(is.numeric, replace_na, replace = 0) %>%
#' mutate(FIN_TOT = TOTALE_FINANZIAMENTI - TOTALE_ECONOMIE,
#' x = FINANZIAMENTO_FSC_NETTO / FIN_TOT,
#' k = IMPORTO_REGIONALE / (IMPORTO_NAZIONALE + IMPORTO_REGIONALE + IMPORTO_NON_DEFINITO),
#' COSTO_REALIZZATO_2 = COSTO_REALIZZATO * x * k,
#' COE = FINANZIAMENTO_FSC_NETTO * k,
#' COE_IMP = IMPEGNI * x * k,
#' COE_PAG = PAGAMENTI_TOTALI * x * k)
#'
#' dim(temp)[1] == dim(progetti_sgp)[1]
#'
#' # temp %>%
#' # summarise(COE = sum(COE, na.rm = TRUE),
#' # PAGAMENTI_TOTALI = sum(PAGAMENTI_TOTALI, na.rm = TRUE),
#' # PAGAMENTI_FSC = sum(PAGAMENTI_FSC, na.rm = TRUE),
#' # COSTO_REALIZZATO = sum(COSTO_REALIZZATO, na.rm = TRUE),
#' # FINANZIAMENTO_FSC_NETTO = sum(FINANZIAMENTO_FSC_NETTO, na.rm = TRUE),
#' # FINANZIAMENTO_TOTALE_PUBBLICO_NETTO = sum(FINANZIAMENTO_TOTALE_PUBBLICO_NETTO, na.rm = TRUE),
#' # IMPORTO_REGIONALE = sum(IMPORTO_REGIONALE, na.rm = TRUE),
#' # IMPORTO_NAZIONALE = sum(IMPORTO_NAZIONALE, na.rm = TRUE),
#' # IMPORTO_NON_DEFINITO = sum(IMPORTO_NON_DEFINITO, na.rm = TRUE),
#' # COSTO_REALIZZATO_2 = sum(COSTO_REALIZZATO_2, na.rm = TRUE))
#' # temp %>%
#' # summarise(COE = sum(COE, na.rm = TRUE),
#' # COE_IMP = sum(COE_IMP, na.rm = TRUE),
#' # COE_PAG = sum(COE_PAG, na.rm = TRUE),
#' # COSTO_REALIZZATO_2 = sum(COSTO_REALIZZATO_2, na.rm = TRUE))
#' #
#' # temp1 <- temp %>%
#' # group_by(ID_PSC, PSC, OC_CODICE_PROGRAMMA, x_PROGRAMMA, x_CICLO) %>%
#' # summarise(COE = sum(COE, na.rm = TRUE),
#' # COE_IMP = sum(COE_IMP, na.rm = TRUE),
#' # COE_PAG = sum(COE_PAG, na.rm = TRUE),
#' # COSTO_REALIZZATO = sum(COSTO_REALIZZATO_2, na.rm = TRUE))
#'
#' # bind
#' # appo2 <- appo1 %>%
#' # bind_rows(temp1)
#' message("bind di 713-1420 e 06")
#'
#' appo2 <- appo %>%
#' filter(x_CICLO != "2000-2006") %>%
#' bind_rows(temp) %>%
#' select(COD_LOCALE_PROGETTO, COSTO_REALIZZATO_2) %>%
#' rename(COSTO_REALIZZATO = COSTO_REALIZZATO_2)
#'
#' chk <- appo %>%
#' bind_rows(temp) %>%
#' mutate(CHK = COSTO_REALIZZATO_2 - COE) %>%
#' filter(CHK > 1)
#'
#' chk %>% count(x_CICLO)
#' # CHK: queste sono le uniche anomalie?
#'
#' # export
#' message("export")
#' dim(progetti_psc)[1] == dim(appo2)[1]
#'
#' progetti_psc <- progetti_psc %>%
#' left_join(appo2, by = "COD_LOCALE_PROGETTO")
#'
#' return(progetti_psc)
#'
#' }
#'
#' Correzioni dati SGP
#'
#' Correzioni dati SGP per bimestre
#'
#' @param progetti_sgp Dataset progetti PSC da dentro prep_dati_sgp_bimestre()
#' @param bimestre Bimestre di riferimento
#' @return dataframe
#' @note Da usare dentro prep_dati_sgp_bimestre()
fix_progetti_sgp <- function(progetti_sgp, bimestre) {
if (bimestre == "20210630"){
progetti_sgp <- progetti_sgp %>%
mutate(ID_PSC = case_when(COD_LOCALE_PROGETTO == "EMIRIMO25" ~ "PSC_EMILIA-ROMA",
COD_LOCALE_PROGETTO == "EMIVUFE04/V" ~ "PSC_EMILIA-ROMA",
COD_LOCALE_PROGETTO == "UMBDTFR_09" ~ "PSC_UMBRIA",
COD_LOCALE_PROGETTO == "UMBDTFR_10" ~ "PSC_UMBRIA",
COD_LOCALE_PROGETTO == "UMBDTFR_15" ~ "PSC_UMBRIA",
TRUE ~ ID_PSC))
}
return(progetti_sgp)
}
#' Correzione progetti CIS Taranto in PRA Puglia
#'
#' Correzione progetti CIS Taranto in PRA Puglia, che vengono spostati su ciclo 2014-2020 ma restano nel PRA Puglia
#'
#' @param progetti_psc Dataset progetti PSC da dentro prep_dati_psc_bimestre()
#' @return dataframe
#' @note Da usare dentro prep_dati_psc_bimestre()
fix_ciclo_cis_taranto_pra_puglia <- function(progetti_psc) {
progetti_psc <- progetti_psc %>%
mutate(x_CICLO = as.character(x_CICLO)) %>%
mutate(x_CICLO = case_when(COD_LOCALE_PROGETTO == "1PUFC3.100006" ~ "2014-2020",
COD_LOCALE_PROGETTO == "1PUFC5.100029" ~ "2014-2020",
COD_LOCALE_PROGETTO == "1PUFC2.600004" ~ "2014-2020",
COD_LOCALE_PROGETTO == "1PUFC2.600003" ~ "2014-2020", # CHK: perché manca in interventi CIS?
COD_LOCALE_PROGETTO == "1PUFC2.600002" ~ "2014-2020",
COD_LOCALE_PROGETTO == "1PUFC2.600001" ~ "2014-2020",
TRUE ~ x_CICLO)) %>%
refactor_ciclo(.)
return(progetti_psc)
}
#' Correzione progetti con OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE = 4 in PRA Campania
#'
#' Correzione progetti con OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE = 4 in PRA Campania, che sono tutti ripresi perché presenti nel PSC se relativi a compensazioni ambientali e rifiuti (ex OPCM), tranne quello relativo ai debiti di EAV (1MISETPL.EAV01)
#'
#' @param progetti_psc Dataset progetti PSC da dentro prep_dati_psc_bimestre()
#' @return dataframe
#' @note Da usare dentro prep_dati_psc_bimestre()
fix_visualizzati_pra_campania <- function(progetti_psc) {
progetti_psc <- progetti_psc %>%
mutate(OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE = case_when(OC_CODICE_PROGRAMMA == "2007CA001FA009" &
OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE == 4 & COD_LOCALE_PROGETTO != "1MISETPL.EAV01" ~ 0,
TRUE ~ OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE))
return(progetti_psc)
}
#' Correzione progetti con OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE = 5 in APQ MARI Marche
#'
#' Correzione progetti con OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE = 5 in APQ MARI Marche
#'
#' @param progetti_psc Dataset progetti PSC da dentro prep_dati_psc_bimestre()
#' @return dataframe
#' @note Da usare dentro prep_dati_psc_bimestre()
fix_visualizzati_apq_mari_marche <- function(progetti_psc) {
progetti_psc <- progetti_psc %>%
mutate(OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE = case_when(OC_CODICE_PROGRAMMA == "2007PI004MA007" &
OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE == 5 & COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISEMARI04" ~ 0,
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2007PI004MA007" &
OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE == 5 & COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISEMARI10" ~ 0,
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2007PI004MA007" &
OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE == 5 & COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISEMARI11NORD" ~ 0,
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2007PI004MA007" &
OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE == 5 & COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISEMARI11SUD" ~ 0,
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2007PI004MA007" &
OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE == 5 & COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISEMARI12" ~ 0,
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2007PI004MA007" &
OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE == 5 & COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISEMARI13" ~ 0,
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2007PI004MA007" &
OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE == 5 & COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISEMARI14" ~ 0,
TRUE ~ OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE))
return(progetti_psc)
}
#' Cambia programma per progetti in assegnazioni di legge PRA Campania
#'
#' Cambia programma per progetti in assegnazioni di legge PRA Campania, che sono ricompresi nelle articolazioni 21 (rifiuti) e 22 (compensazioni ambientali).
#'
#' @param progetti_psc Dataset progetti PSC da dentro prep_dati_psc_bimestre()
#' @param progetti Dataset progetti da load_progetti(bimestre, visualizzati = FALSE, light = FALSE), come usato in dentro prep_dati_psc_bimestre()
#' @return dataframe
#' @note Da usare dentro prep_dati_psc_bimestre(). Deve seguire fix_visualizzati_pra_campania() altrimenti il fix visualizzati non funziona perché qui cambia il codice programma
fix_assegnazioni_legge_pra_campania <- function(progetti_psc, progetti) {
fix_list <- progetti %>%
filter(OC_CODICE_PROGRAMMA == "2007CA001FA009") %>%
filter(OC_COD_ARTICOLAZ_PROGRAMMA == "21" | OC_COD_ARTICOLAZ_PROGRAMMA == "22") %>%
mutate(OC_CODICE_PROGRAMMA_NEW = case_when(OC_COD_ARTICOLAZ_PROGRAMMA == "21" ~ "OPCM_CAM_A", # rifiuti
OC_COD_ARTICOLAZ_PROGRAMMA == "22" ~ "OPCM_CAM_B", # compensazioni ambientali
TRUE ~ "CHK"),
x_PROGRAMMA_NEW = case_when(OC_COD_ARTICOLAZ_PROGRAMMA == "21" ~ "CICLO INTEGRATO DEI RIFIUTI", # rifiuti
OC_COD_ARTICOLAZ_PROGRAMMA == "22" ~ "COMPENSAZIONI AMBIENTALI", # compensazioni ambientali
TRUE ~ "CHK")) %>%
select(COD_LOCALE_PROGETTO, OC_CODICE_PROGRAMMA_NEW, x_PROGRAMMA_NEW)
# OPCM_CAM_A CICLO INTEGRATO DEI RIFIUTI
# OPCM_CAM_B COMPENSAZIONI AMBIENTALI
progetti_psc <- progetti_psc %>%
left_join(fix_list, by = "COD_LOCALE_PROGETTO") %>%
mutate(OC_CODICE_PROGRAMMA = if_else(is.na(OC_CODICE_PROGRAMMA_NEW), OC_CODICE_PROGRAMMA, OC_CODICE_PROGRAMMA_NEW),
x_PROGRAMMA = if_else(is.na(x_PROGRAMMA_NEW), x_PROGRAMMA, x_PROGRAMMA_NEW)) %>%
select(-OC_CODICE_PROGRAMMA_NEW, -x_PROGRAMMA_NEW)
return(progetti_psc)
}
#' Associa progetti a PSC Turismo
#'
#' Associa progetti a PSC Turismo
#'
#' @param progetti_psc Dataset progetti PSC da dentro prep_dati_psc_bimestre()
#' @param progetti Dataset progetti da load_progetti(bimestre, visualizzati = FALSE, light = FALSE), come usato in dentro prep_dati_psc_bimestre()
#' @return dataframe
#' @note Da usare dentro prep_dati_psc_bimestre()
fix_sposta_psc_turismo <- function(progetti_psc, progetti) {
fix_list <- progetti %>%
filter(OC_CODICE_PROGRAMMA == "2016MBCSGFSC006") %>%
mutate(ID_PSC = case_when(COD_STRUMENTO == "FSC_WIFI_I" ~ "PSC_MTUR", # Wi-Fi Italia
COD_STRUMENTO == "FSC_IDMS" ~ "PSC_MTUR", # Italia Destination Management System
COD_STRUMENTO == "FSC_GDTS" ~ "PSC_MTUR", # Grandi destinazioni per un turismo sostenibile
COD_STRUMENTO == "FSC_DT" ~ "PSC_MTUR", # Dashboard turismo
# ... "Montagna Italia"
# ... AT
# TRUE ~ "PSC_MIBACT"),
TRUE ~ "PSC_MIC"),
PSC = case_when(COD_STRUMENTO == "FSC_WIFI_I" ~ "PSC MINISTERO DEL TURISMO", # Wi-Fi Italia
COD_STRUMENTO == "FSC_IDMS" ~ "PSC MINISTERO DEL TURISMO", # Italia Destination Management System
COD_STRUMENTO == "FSC_GDTS" ~ "PSC MINISTERO DEL TURISMO", # Grandi destinazioni per un turismo sostenibile
COD_STRUMENTO == "FSC_DT" ~ "PSC MINISTERO DEL TURISMO", # Dashboard turismo
# ... "Montagna Italia"
# ... AT
TRUE ~ "PSC MINISTERO CULTURA"),
OC_CODICE_PROGRAMMA = case_when(COD_STRUMENTO == "FSC_WIFI_I" ~ "SCORPORO_TURISMO", # Wi-Fi Italia
COD_STRUMENTO == "FSC_IDMS" ~ "SCORPORO_TURISMO", # Italia Destination Management System
COD_STRUMENTO == "FSC_GDTS" ~ "SCORPORO_TURISMO", # Grandi destinazioni per un turismo sostenibile
COD_STRUMENTO == "FSC_DT" ~ "SCORPORO_TURISMO", # Dashboard turismo
# ... "Montagna Italia"
# ... AT
TRUE ~ OC_CODICE_PROGRAMMA),
x_PROGRAMMA = case_when(COD_STRUMENTO == "FSC_WIFI_I" ~ "SCORPORO PSC TURISMO DA MIBACT", # Wi-Fi Italia
COD_STRUMENTO == "FSC_IDMS" ~ "SCORPORO PSC TURISMO DA MIBACT", # Italia Destination Management System
COD_STRUMENTO == "FSC_GDTS" ~ "SCORPORO PSC TURISMO DA MIBACT", # Grandi destinazioni per un turismo sostenibile
COD_STRUMENTO == "FSC_DT" ~ "SCORPORO PSC TURISMO DA MIBACT", # Dashboard turismo
# ... "Montagna Italia"
# ... AT
TRUE ~ "PIANO OPERATIVO CULTURA E TURISMO")) %>%
select(COD_LOCALE_PROGETTO, ID_PSC_NEW = ID_PSC, PSC_NEW = PSC, OC_CODICE_PROGRAMMA_NEW = OC_CODICE_PROGRAMMA, x_PROGRAMMA_NEW = x_PROGRAMMA)
progetti_psc <- progetti_psc %>%
left_join(fix_list, by = "COD_LOCALE_PROGETTO") %>%
mutate(ID_PSC = if_else(is.na(ID_PSC_NEW), ID_PSC, ID_PSC_NEW),
PSC = if_else(is.na(PSC_NEW), PSC, PSC_NEW),
OC_CODICE_PROGRAMMA = if_else(is.na(OC_CODICE_PROGRAMMA_NEW), OC_CODICE_PROGRAMMA, OC_CODICE_PROGRAMMA_NEW),
x_PROGRAMMA = if_else(is.na(x_PROGRAMMA_NEW), x_PROGRAMMA, x_PROGRAMMA_NEW)) %>%
select(-ID_PSC_NEW, -PSC_NEW, -OC_CODICE_PROGRAMMA_NEW, -x_PROGRAMMA_NEW)
return(progetti_psc)
}
#' Cambia classificazioni tematiche per amministrazioni centrali
#'
#' Cambia classificazioni tematiche per amministrazioni centrali
#'
#' @param progetti_psc Dataset progetti PSC da dentro prep_dati_psc_bimestre()
#' @param progetti Dataset progetti da load_progetti(bimestre, visualizzati = FALSE, light = FALSE), come usato in dentro prep_dati_psc_bimestre()
#' @param interventi_cds Settori di intervento definiti in CdS
#' @return dataframe
#' @note Da usare dentro prep_dati_psc_bimestre().
fix_aree_settori_amm_centrali <- function(progetti_psc, progetti, interventi_cds) {
message("Avvio fix temi per Amminsitrazioni centrali...")
# progetti_psc <- appo6
# PSC_PCM-SPORT
# 11.01-STRUTTURE EDUCATIVE E FORMATIVE -> 08.01-EDILIZIA PUBBLICA
fix_list_sport <- progetti_psc %>%
filter(OC_CODICE_PROGRAMMA == "POSPORTFSC") %>%
mutate(SETTORE_INTERVENTO_NEW = case_when(SETTORE_INTERVENTO == "08.01-EDILIZIA E SPAZI PUBBLICI" ~ "08.01-EDILIZIA E SPAZI PUBBLICI",
SETTORE_INTERVENTO == "11.01-STRUTTURE EDUCATIVE E FORMATIVE" ~ "08.01-EDILIZIA E SPAZI PUBBLICI",
TRUE ~ "CHK"),
AREA_TEMATICA_NEW = case_when(SETTORE_INTERVENTO == "08.01-EDILIZIA E SPAZI PUBBLICI" ~ "08-RIQUALIFICAZIONE URBANA",
SETTORE_INTERVENTO == "11.01-STRUTTURE EDUCATIVE E FORMATIVE" ~ "08-RIQUALIFICAZIONE URBANA",
TRUE ~ "CHK")) %>%
select(COD_LOCALE_PROGETTO, SETTORE_INTERVENTO_NEW, AREA_TEMATICA_NEW)
# PSC_MUR
# 01.02-STRUTTURE DI RICERCA resta vuoto ma forse è PRATT8293 Avviso PIR -Potenziamento Infrastrutture Ricerca
fix_list_mur <- progetti_psc %>%
filter(OC_CODICE_PROGRAMMA == "2017FSCRICERCA") %>%
mutate(SETTORE_INTERVENTO_NEW = case_when(COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISEATARS" ~ "12.02-ASSISTENZA TECNICA",
COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISEFSCSISTEMA2" ~ "12.02-ASSISTENZA TECNICA",
# COD_PROCED_ATTIVAZIONE == "PRATT8293" ~ "01.02-STRUTTURE DI RICERCA",
# COD_PROCED_ATTIVAZIONE == "PRATT8293:::PRATT8293" ~ "01.02-STRUTTURE DI RICERCA",
COD_PROCED_ATTIVAZIONE == "PRATT23582" ~ "01.02-STRUTTURE DI RICERCA",
TRUE ~ SETTORE_INTERVENTO),
AREA_TEMATICA_NEW = case_when(COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISEATARS" ~ "12-CAPACITÀ AMMINISTRATIVA",
COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISEFSCSISTEMA2" ~ "12-CAPACITÀ AMMINISTRATIVA",
# COD_PROCED_ATTIVAZIONE == "PRATT8293" ~ "01-RICERCA E INNOVAZIONE",
# COD_PROCED_ATTIVAZIONE == "PRATT8293:::PRATT8293" ~ "01-RICERCA E INNOVAZIONE",
COD_PROCED_ATTIVAZIONE == "PRATT23582" ~ "01-RICERCA E INNOVAZIONE",
TRUE ~ AREA_TEMATICA)) %>%
select(COD_LOCALE_PROGETTO, SETTORE_INTERVENTO_NEW, AREA_TEMATICA_NEW)
# PSC_MTUR
fix_list_mtur <- progetti_psc %>%
filter(ID_PSC == "PSC_MTUR") %>%
# semi_join(progetti_psc %>%
# filter(ID_PSC == "PSC_MTUR"),
# by = "COD_LOCALE_PROGETTO") %>%
mutate(SETTORE_INTERVENTO_NEW = case_when(SETTORE_INTERVENTO == "03.02-TURISMO E OSPITALITÀ" ~ "03.02-TURISMO E OSPITALITÀ",
SETTORE_INTERVENTO == "06.01-PATRIMONIO E PAESAGGIO" ~ "03.02-TURISMO E OSPITALITÀ",
SETTORE_INTERVENTO == "06.02-ATTIVITÀ CULTURALI" ~ "03.02-TURISMO E OSPITALITÀ",
SETTORE_INTERVENTO == "05.05-NATURA E BIODIVERSITÀ" ~ "03.02-TURISMO E OSPITALITÀ",
TRUE ~ SETTORE_INTERVENTO), # OLD: "CHK"
AREA_TEMATICA_NEW = case_when(SETTORE_INTERVENTO == "03.02-TURISMO E OSPITALITÀ" ~ "03-COMPETITIVITÀ IMPRESE",
SETTORE_INTERVENTO == "06.01-PATRIMONIO E PAESAGGIO" ~ "03-COMPETITIVITÀ IMPRESE",
SETTORE_INTERVENTO == "06.02-ATTIVITÀ CULTURALI" ~ "03-COMPETITIVITÀ IMPRESE",
SETTORE_INTERVENTO == "05.05-NATURA E BIODIVERSITÀ" ~ "03-COMPETITIVITÀ IMPRESE",
TRUE ~ AREA_TEMATICA)) %>% # OLD: "CHK"
select(COD_LOCALE_PROGETTO, SETTORE_INTERVENTO_NEW, AREA_TEMATICA_NEW)
# PSC_MIT
# MEMO: va in funzione a parte perché deve lavorare solo su delta che non è in interventi_cds
# usare soggetto programmatore, poi resta vuoto "dissesto" (tutto in "strade")
fix_list_mit <- progetti_psc %>%
filter(OC_CODICE_PROGRAMMA == "2017POINFRASFSC") %>%
left_join(progetti %>%
distinct(COD_LOCALE_PROGETTO, OC_DENOM_PROGRAMMATORE),
by = "COD_LOCALE_PROGETTO") %>%
mutate(SETTORE_INTERVENTO_NEW = case_when(COD_LOCALE_PROGETTO == "5MTRA1E7003" ~ "12.02-ASSISTENZA TECNICA",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT" ~ "12.02-ASSISTENZA TECNICA",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT - DG DIGHE" ~ "05.02-RISORSE IDRICHE",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT SVILTER DIV V" ~ "08.01-EDILIZIA E SPAZI PUBBLICI",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT SVILTER STRUTT" ~ "08.01-EDILIZIA E SPAZI PUBBLICI",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT-DG AEREO" ~ "07.04-TRASPORTO AEREO",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT-DG PORTI" ~ "07.03-TRASPORTO MARITTIMO",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT-DG TPL3" & grepl("ciclovi", OC_TITOLO_PROGETTO) ~ "05.05-NATURA E BIODIVERSITÀ",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT-DG TPL3" & grepl("ciclab", OC_TITOLO_PROGETTO) ~ "05.05-NATURA E BIODIVERSITÀ",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT-DG TPL3" ~ "07.05-MOBILITÀ URBANA",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT-DG TPL4" ~ "07.05-MOBILITÀ URBANA",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT-DG TPL5" ~ "07.05-MOBILITÀ URBANA",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT-DGDIGHE" ~ "05.02-RISORSE IDRICHE",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT-DGFERRO" ~ "07.02-TRASPORTO FERROVIARIO",
# OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT-DGSTRADE" ~ SETTORE_INTERVENTO,
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT-DGSTRADE" & grepl("frana", OC_TITOLO_PROGETTO) ~ "05.01-RISCHI E ADATTAMENTO CLIMATICO",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT-DGSTRADE" & grepl("frane", OC_TITOLO_PROGETTO) ~ "05.01-RISCHI E ADATTAMENTO CLIMATICO",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT-DGSTRADE" & grepl("dissest", OC_TITOLO_PROGETTO) ~ "05.01-RISCHI E ADATTAMENTO CLIMATICO",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT-DGSTRADE" & grepl("versant", OC_TITOLO_PROGETTO) ~ "05.01-RISCHI E ADATTAMENTO CLIMATICO",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT-DGSTRADE" ~ "07.01-TRASPORTO STRADALE",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT-DGTPL4" ~ "07.05-MOBILITÀ URBANA",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT-DIGES" ~ "08.01-EDILIZIA E SPAZI PUBBLICI",
TRUE ~ "CHK"),
AREA_TEMATICA_NEW = case_when(COD_LOCALE_PROGETTO == "5MTRA1E7003" ~ "12-CAPACITÀ AMMINISTRATIVA",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT" ~ "12-CAPACITÀ AMMINISTRATIVA",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT - DG DIGHE" ~ "05-AMBIENTE E RISORSE NATURALI",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT SVILTER DIV V" ~ "08-RIQUALIFICAZIONE URBANA",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT SVILTER STRUTT" ~ "08-RIQUALIFICAZIONE URBANA",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT-DG AEREO" ~ "07-TRASPORTI E MOBILITÀ",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT-DG PORTI" ~ "07-TRASPORTI E MOBILITÀ",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT-DG TPL3" & grepl("ciclovi", OC_TITOLO_PROGETTO) ~ "05-AMBIENTE E RISORSE NATURALI",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT-DG TPL3" & grepl("ciclab", OC_TITOLO_PROGETTO) ~ "05-AMBIENTE E RISORSE NATURALI",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT-DG TPL3" ~ "07-TRASPORTI E MOBILITÀ",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT-DG TPL4" ~ "07-TRASPORTI E MOBILITÀ",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT-DG TPL5" ~ "07-TRASPORTI E MOBILITÀ",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT-DGDIGHE" ~ "05-AMBIENTE E RISORSE NATURALI",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT-DGFERRO" ~ "07-TRASPORTI E MOBILITÀ",
# OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT-DGSTRADE" ~ AREA_TEMATICA,
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT-DGSTRADE" & grepl("frana", OC_TITOLO_PROGETTO) ~ "05-AMBIENTE E RISORSE NATURALI",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT-DGSTRADE" & grepl("frane", OC_TITOLO_PROGETTO) ~ "05-AMBIENTE E RISORSE NATURALI",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT-DGSTRADE" & grepl("dissest", OC_TITOLO_PROGETTO) ~ "05-AMBIENTE E RISORSE NATURALI",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT-DGSTRADE" & grepl("versant", OC_TITOLO_PROGETTO) ~ "05-AMBIENTE E RISORSE NATURALI",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT-DGSTRADE" ~ "07-TRASPORTI E MOBILITÀ",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT-DGTPL4" ~ "07-TRASPORTI E MOBILITÀ",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT-DIGES" ~ "08-RIQUALIFICAZIONE URBANA",
TRUE ~ "CHK")) %>%
anti_join(interventi_cds, by = c("COD_LOCALE_PROGETTO", "OC_CODICE_PROGRAMMA")) %>%
select(COD_LOCALE_PROGETTO, SETTORE_INTERVENTO_NEW, AREA_TEMATICA_NEW)
# PSC_MISE
fix_list_mise <- progetti_psc %>%
filter(OC_CODICE_PROGRAMMA == "2017POIMPCOMFSC" | OC_CODICE_PROGRAMMA == "2018FSCVOUCHER" |
OC_CODICE_PROGRAMMA == "FONDOGARANFSC" | OC_CODICE_PROGRAMMA == "2015MSIAIFSC011" |
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2016MISEBULFSC1") %>%
mutate(SETTORE_INTERVENTO_NEW = case_when(# 2017POIMPCOMFSC (piano imprese)
COD_PROCED_ATTIVAZIONE == "PRATT12954" ~ "01.01-RICERCA E SVILUPPO", # Piano Space Economy
COD_PROCED_ATTIVAZIONE == "PRATT19931" ~ "02.02-CONNETTIVITÀ DIGITALE", # BUL Bolzano
COD_PROCED_ATTIVAZIONE == "PRATT20376" ~ "12.02-ASSISTENZA TECNICA", # Progetto Blockchain
COD_PROCED_ATTIVAZIONE == "PRATT20379" ~ "12.02-ASSISTENZA TECNICA", # AT - Capacità strumentale
COD_PROCED_ATTIVAZIONE == "PRATT20378" ~ "12.02-ASSISTENZA TECNICA", # AT CDS FSC
COD_PROCED_ATTIVAZIONE == "PRATT7716" ~ "12.02-ASSISTENZA TECNICA", # Convenzione MISE-Invitalia FSC
COD_PROCED_ATTIVAZIONE == "PRATT20377" ~ "12.02-ASSISTENZA TECNICA", # AT - Space Economy
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2017POIMPCOMFSC" ~ "03.01-INDUSTRIA E SERVIZI",
# 2016MISEBULFSC1 (piano BUL)
COD_PROCED_ATTIVAZIONE == "PRATT28156" ~ "02.01-TECNOLOGIE E SERVIZI DIGITALI", # Voucher fase 1
COD_PROCED_ATTIVAZIONE == "PRATT20393" ~ "02.01-TECNOLOGIE E SERVIZI DIGITALI", # Radio Monitoring
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2016MISEBULFSC1" ~ "02.02-CONNETTIVITÀ DIGITALE",
# altri programmi
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2018FSCVOUCHER" ~ "02.01-TECNOLOGIE E SERVIZI DIGITALI",
OC_CODICE_PROGRAMMA == "FONDOGARANFSC" ~ "03.01-INDUSTRIA E SERVIZI",
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2015MSIAIFSC011" ~ "03.01-INDUSTRIA E SERVIZI",
TRUE ~ "CHK"),
AREA_TEMATICA_NEW = case_when(# 2017POIMPCOMFSC (piano imprese)
COD_PROCED_ATTIVAZIONE == "PRATT12954" ~ "01-RICERCA E INNOVAZIONE",
COD_PROCED_ATTIVAZIONE == "PRATT19931" ~ "02-DIGITALIZZAZIONE",
COD_PROCED_ATTIVAZIONE == "PRATT20376" ~ "12-CAPACITÀ AMMINISTRATIVA",
COD_PROCED_ATTIVAZIONE == "PRATT20379" ~ "12-CAPACITÀ AMMINISTRATIVA",
COD_PROCED_ATTIVAZIONE == "PRATT20378" ~ "12-CAPACITÀ AMMINISTRATIVA",
COD_PROCED_ATTIVAZIONE == "PRATT7716" ~ "12-CAPACITÀ AMMINISTRATIVA",
COD_PROCED_ATTIVAZIONE == "PRATT20377" ~ "12-CAPACITÀ AMMINISTRATIVA",
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2017POIMPCOMFSC" ~ "03-COMPETITIVITÀ IMPRESE",
# 2016MISEBULFSC1 (piano BUL)
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2016MISEBULFSC1" ~ "02-DIGITALIZZAZIONE",
# altri programmi
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2018FSCVOUCHER" ~ "02-DIGITALIZZAZIONE",
OC_CODICE_PROGRAMMA == "FONDOGARANFSC" ~ "03-COMPETITIVITÀ IMPRESE",
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2015MSIAIFSC011" ~ "03-COMPETITIVITÀ IMPRESE",
TRUE ~ "CHK")) %>%
select(COD_LOCALE_PROGETTO, SETTORE_INTERVENTO_NEW, AREA_TEMATICA_NEW)
# PSC_MISALUTE
fix_list_salute <- progetti_psc %>%
filter(OC_CODICE_PROGRAMMA == "2018POSALUTEFSC") %>%
mutate(SETTORE_INTERVENTO_NEW = case_when(COD_LOCALE_PROGETTO == "2MSALDG02_12818_AT_FSC_POSALUTE" ~ "12.02-ASSISTENZA TECNICA",
TRUE ~ "01.01-RICERCA E SVILUPPO"),
AREA_TEMATICA_NEW = case_when(COD_LOCALE_PROGETTO == "2MSALDG02_12818_AT_FSC_POSALUTE" ~ "12-CAPACITÀ AMMINISTRATIVA",
TRUE ~ "01-RICERCA E INNOVAZIONE")) %>%
select(COD_LOCALE_PROGETTO, SETTORE_INTERVENTO_NEW, AREA_TEMATICA_NEW)
# PSC_MIPAAF
# 05.02-RISORSE IDRICHE -> 03.03-AGRICOLTURA
# 05.04-BONIFICHE -> 03.03-AGRICOLTURA
# OLD:
# fix_list_mipaaf <- progetti_psc %>%
# filter(OC_CODICE_PROGRAMMA == "2017POAGRICOFSC") %>%
# mutate(SETTORE_INTERVENTO_NEW = case_when(SETTORE_INTERVENTO == "03.03-AGRICOLTURA" ~ "03.03-AGRICOLTURA",
# SETTORE_INTERVENTO == "05.02-RISORSE IDRICHE" ~ "03.03-AGRICOLTURA",
# SETTORE_INTERVENTO == "05.04-BONIFICHE" ~ "03.03-AGRICOLTURA",
# SETTORE_INTERVENTO == "03.01-INDUSTRIA E SERVIZI" ~ "03.01-INDUSTRIA E SERVIZI",
# TRUE ~ "CHK"),
# AREA_TEMATICA_NEW = case_when(SETTORE_INTERVENTO == "03.03-AGRICOLTURA" ~ "03-COMPETITIVITA' IMPRESE",
# SETTORE_INTERVENTO == "05.02-RISORSE IDRICHE" ~ "03-COMPETITIVITA' IMPRESE",
# SETTORE_INTERVENTO == "05.04-BONIFICHE" ~ "03-COMPETITIVITA' IMPRESE",
# SETTORE_INTERVENTO == "03.01-INDUSTRIA E SERVIZI" ~ "03-COMPETITIVITA' IMPRESE",
# TRUE ~ "CHK")) %>%
# select(COD_LOCALE_PROGETTO, SETTORE_INTERVENTO_NEW, AREA_TEMATICA_NEW)
# NEW:
fix_list_mipaaf <- progetti_psc %>%
filter(OC_CODICE_PROGRAMMA == "2017POAGRICOFSC") %>%
mutate(SETTORE_INTERVENTO_NEW = case_when(COD_PROCED_ATTIVAZIONE == "PRATT18580" ~ "03.03-AGRICOLTURA", # Interventi in infrastrutture irrigue
COD_PROCED_ATTIVAZIONE == "PRATT20984" ~ "03.03-AGRICOLTURA", # Interventi in infrastrutture irrigue
COD_PROCED_ATTIVAZIONE == "PRATT6940" ~ "03.03-AGRICOLTURA", # Agricoltura 2.0
COD_PROCED_ATTIVAZIONE == "PRATT17968" ~ "03.01-INDUSTRIA E SERVIZI", # IV Bando nazionale - DM 1192 contratti di filiera e distretto
TRUE ~ "CHK"),
AREA_TEMATICA_NEW = case_when(OC_CODICE_PROGRAMMA == "2017POAGRICOFSC" ~ "03-COMPETITIVITÀ IMPRESE",
TRUE ~ "CHK")) %>%
select(COD_LOCALE_PROGETTO, SETTORE_INTERVENTO_NEW, AREA_TEMATICA_NEW)
# PSC_MIBACT
# 05.05-NATURA E BIODIVERSITA' -> 06.01-PATRIMONIO E PAESAGGIO (ma controllare progetti)
# 06.02-ATTIVITA’ CULTURALI -> 06.01-PATRIMONIO E PAESAGGIO (ma controllare progetti)
# 03.02-TURISMO E OSPITALITA’ in overbooking anche senza PSC_MTUR
fix_list_mibact <- progetti_psc %>%
semi_join(progetti_psc %>%
# filter(ID_PSC == "PSC_MIBACT"),
filter(ID_PSC == "PSC_MIC"),
by = "COD_LOCALE_PROGETTO") %>%
mutate(SETTORE_INTERVENTO_NEW = case_when(SETTORE_INTERVENTO == "03.02-TURISMO E OSPITALITÀ" ~ "03.02-TURISMO E OSPITALITÀ",
SETTORE_INTERVENTO == "06.01-PATRIMONIO E PAESAGGIO" ~ "06.01-PATRIMONIO E PAESAGGIO",
SETTORE_INTERVENTO == "06.02-ATTIVITÀ CULTURALI" ~ "06.01-PATRIMONIO E PAESAGGIO",
SETTORE_INTERVENTO == "05.05-NATURA E BIODIVERSITÀ" ~ "03.02-TURISMO E OSPITALITÀ",
SETTORE_INTERVENTO == "12.02-ASSISTENZA TECNICA" ~ "12.02-ASSISTENZA TECNICA",
TRUE ~ "CHK"),
AREA_TEMATICA_NEW = case_when(SETTORE_INTERVENTO == "03.02-TURISMO E OSPITALITÀ" ~ "03-COMPETITIVITÀ IMPRESE",
SETTORE_INTERVENTO == "06.01-PATRIMONIO E PAESAGGIO" ~ "06-CULTURA",
SETTORE_INTERVENTO == "06.02-ATTIVITÀ CULTURALI" ~ "06-CULTURA",
SETTORE_INTERVENTO == "05.05-NATURA E BIODIVERSITÀ" ~ "03-COMPETITIVITÀ IMPRESE",
SETTORE_INTERVENTO == "12.02-ASSISTENZA TECNICA" ~ "12-CAPACITÀ AMMINISTRATIVA",
TRUE ~ "CHK")) %>%
select(COD_LOCALE_PROGETTO, SETTORE_INTERVENTO_NEW, AREA_TEMATICA_NEW)
# PSC_MI
# ok
# PSC_MATTM
# mapping su strumento attuativo
fix_list_mattm <- progetti %>%
filter(OC_CODICE_PROGRAMMA == "2017POAMBIENFSC") %>%
mutate(SETTORE_INTERVENTO_NEW = case_when(COD_LOCALE_PROGETTO == "1MATTMDGCLE_24_0067" ~ "12.02-ASSISTENZA TECNICA",
COD_LOCALE_PROGETTO == "1MATTMDGRIN_21_0027" ~ "12.02-ASSISTENZA TECNICA",
COD_LOCALE_PROGETTO == "1MATTMDGSTA_22_0269" ~ "12.02-ASSISTENZA TECNICA",
COD_LOCALE_PROGETTO == "1MATTMDGSTA_22_0270" ~ "12.02-ASSISTENZA TECNICA",
COD_LOCALE_PROGETTO == "1MATTMDGSTA_22_23_25_0001" ~ "12.02-ASSISTENZA TECNICA",
COD_STRUMENTO == "POFSCMAC25" ~ "05.01-RISCHI E ADATTAMENTO CLIMATICO",
COD_STRUMENTO == "POFSCPNM25" ~ "05.01-RISCHI E ADATTAMENTO CLIMATICO",
COD_STRUMENTO == "POFSCSTA25" ~ "05.01-RISCHI E ADATTAMENTO CLIMATICO",
COD_STRUMENTO == "POFSCRIN21" ~ "05.03-RIFIUTI",
COD_STRUMENTO == "POFSCSTA23" ~ "05.04-BONIFICHE",
COD_STRUMENTO == "POFSCCLE24" ~ "04.01-EFFICIENZA ENERGETICA",
COD_STRUMENTO == "POFSCSTA22" ~ "05.02-RISORSE IDRICHE",
TRUE ~ "CHK"),
AREA_TEMATICA_NEW = case_when(COD_LOCALE_PROGETTO == "1MATTMDGCLE_24_0067" ~ "12-CAPACITÀ AMMINISTRATIVA",
COD_LOCALE_PROGETTO == "1MATTMDGRIN_21_0027" ~ "12-CAPACITÀ AMMINISTRATIVA",
COD_LOCALE_PROGETTO == "1MATTMDGSTA_22_0269" ~ "12-CAPACITÀ AMMINISTRATIVA",
COD_LOCALE_PROGETTO == "1MATTMDGSTA_22_0270" ~ "12-CAPACITÀ AMMINISTRATIVA",
COD_LOCALE_PROGETTO == "1MATTMDGSTA_22_23_25_0001" ~ "12-CAPACITÀ AMMINISTRATIVA",
COD_STRUMENTO == "POFSCMAC25" ~ "05-AMBIENTE E RISORSE NATURALI",
COD_STRUMENTO == "POFSCPNM25" ~ "05-AMBIENTE E RISORSE NATURALI",
COD_STRUMENTO == "POFSCSTA25" ~ "05-AMBIENTE E RISORSE NATURALI",
COD_STRUMENTO == "POFSCRIN21" ~ "05-AMBIENTE E RISORSE NATURALI",
COD_STRUMENTO == "POFSCSTA23" ~ "05-AMBIENTE E RISORSE NATURALI",
COD_STRUMENTO == "POFSCCLE24" ~ "04-ENERGIA",
COD_STRUMENTO == "POFSCSTA22" ~ "05-AMBIENTE E RISORSE NATURALI",
TRUE ~ "CHK")) %>%
distinct(COD_LOCALE_PROGETTO, SETTORE_INTERVENTO_NEW, AREA_TEMATICA_NEW)
# fix per piano stralcio dissesto con progetti su bonifiche
fix_list_mattm_713 <- progetti %>%
filter(OC_CODICE_PROGRAMMA == "2016XXAMPSAP00") %>%
mutate(SETTORE_INTERVENTO_NEW = case_when(COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISE09IR010/G4_2" ~ "05.01-RISCHI E ADATTAMENTO CLIMATICO",
COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISEABRPSRA-01" ~ "05.01-RISCHI E ADATTAMENTO CLIMATICO",
COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISEPSRA03IR001/G4" ~ "05.01-RISCHI E ADATTAMENTO CLIMATICO",
COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISEPSRA03IR002/G4" ~ "05.01-RISCHI E ADATTAMENTO CLIMATICO",
COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISEPSRA03IR004/G4" ~ "05.01-RISCHI E ADATTAMENTO CLIMATICO",
COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISEPSRA03IR006/G4" ~ "05.01-RISCHI E ADATTAMENTO CLIMATICO",
TRUE ~ "05.01-RISCHI E ADATTAMENTO CLIMATICO"),
AREA_TEMATICA_NEW = case_when(COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISE09IR010/G4_2" ~ "05-AMBIENTE E RISORSE NATURALI",
COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISEABRPSRA-01" ~ "05-AMBIENTE E RISORSE NATURALI",
COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISEPSRA03IR001/G4" ~ "05-AMBIENTE E RISORSE NATURALI",
COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISEPSRA03IR002/G4" ~ "05-AMBIENTE E RISORSE NATURALI",
COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISEPSRA03IR004/G4" ~ "05-AMBIENTE E RISORSE NATURALI",
COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISEPSRA03IR006/G4" ~ "05-AMBIENTE E RISORSE NATURALI",
TRUE ~ "05-AMBIENTE E RISORSE NATURALI")) %>%
distinct(COD_LOCALE_PROGETTO, SETTORE_INTERVENTO_NEW, AREA_TEMATICA_NEW)
# unione fix
fix_list <- fix_list_mattm %>%
bind_rows(fix_list_mattm_713) %>%
bind_rows(fix_list_mtur) %>%
bind_rows(fix_list_mibact) %>%
bind_rows(fix_list_sport) %>%
bind_rows(fix_list_mipaaf) %>%
bind_rows(fix_list_mur) %>%
bind_rows(fix_list_mit) %>%
bind_rows(fix_list_salute) %>%
bind_rows(fix_list_mise)
# chk duplicati
temp <- fix_list %>% count(COD_LOCALE_PROGETTO) %>% filter(n > 1)
message("Controlla se ci sono duplicati in fix_list:")
print(temp)
# chk NA
temp <- fix_list %>% filter(AREA_TEMATICA_NEW == "CHK") %>%
left_join(progetti_psc %>%
distinct(COD_LOCALE_PROGETTO, ID_PSC)) %>%
count(ID_PSC)
message("Controlla se ci sono errori segnati con CHK in fix_list:")
print(temp)
progetti_psc <- progetti_psc %>%
left_join(fix_list, by = "COD_LOCALE_PROGETTO") %>%
mutate(SETTORE_INTERVENTO = if_else(is.na(SETTORE_INTERVENTO_NEW), SETTORE_INTERVENTO, SETTORE_INTERVENTO_NEW),
AREA_TEMATICA = if_else(is.na(AREA_TEMATICA_NEW), AREA_TEMATICA, AREA_TEMATICA_NEW)) %>%
select(-SETTORE_INTERVENTO_NEW, -AREA_TEMATICA_NEW)
return(progetti_psc)
}
#' Correzione macroarea per progetti anomali
#'
#' Correzione macroarea per progetti anomali
#'
#' @param progetti_psc Dataset progetti PSC da dentro prep_dati_psc_bimestre()
#' @return dataframe
#' @note Da usare dentro prep_dati_psc_bimestre()
fix_macroarea_progetti_psc <- function(progetti_psc) {
progetti_psc <- progetti_psc %>%
mutate(x_MACROAREA = as.character(x_MACROAREA)) %>%
mutate(x_MACROAREA = case_when(COD_LOCALE_PROGETTO == "4MISEF/130052/01/X38" ~ "Mezzogiorno",
COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISE761" ~ "Mezzogiorno",
# progetti patto campania gestiti da MISE (su ambito nazionale)
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2016PATTICAMP" & COD_LOCALE_PROGETTO == "4MISECDS000605_RS1_1_2_3" ~ "Mezzogiorno",
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2016PATTICAMP" & COD_LOCALE_PROGETTO == "4MISECDS000609_0_RS1_1_R1_2" ~ "Mezzogiorno",
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2016PATTICAMP" & COD_LOCALE_PROGETTO == "4MISEFONDO_CDS_FSC" ~ "Mezzogiorno",
TRUE ~ x_MACROAREA)) %>%
refactor_macroarea(.)
return(progetti_psc)
}
#' Controlla report PSC
#'
#' Controlla allineamento tra report PSC
#'
#' @param progetti_psc Lista progetti PSC da load_progetti_psc()
#' @return Lista con esito controlli
#' @note Il label nella lsita indica la variabile controllata (RISORSE o COE) e i report esaminati nell'ordine della sottrazione.
chk_report_psc <- function(progetti_psc) {
# report po-psc
report1 <- make_report_po_psc(progetti_psc, programmazione=NULL, visualizzati=TRUE, usa_meuro=TRUE,
export=FALSE, export_xls=FALSE)
# report temi-psc
report2 <- make_report_temi_psc(progetti_psc, programmazione=NULL, visualizzati=TRUE, usa_meuro=TRUE,
show_cp = TRUE, export=FALSE, export_xls=FALSE)
# report temi-psc-macorarea
report3 <- make_report_temi_macroaree_psc(progetti_psc, programmazione=NULL, visualizzati=TRUE, usa_meuro=TRUE, export=FALSE, export_xls=FALSE)
# report temi-psc-stato
report4 <- make_report_temi_stato_psc(progetti_psc, programmazione=NULL, visualizzati=TRUE, usa_meuro=TRUE, export=FALSE, export_xls=FALSE)
# --------------------------------------------------------------------------------------------------- #
# controlli
memo <- list()
chk <- report1 %>%
group_by(ID_PSC) %>%
summarise(RISORSE = sum(RISORSE, na.rm = TRUE)) %>%
full_join(report2 %>%
group_by(ID_PSC) %>%
summarise(RISORSE = sum(RISORSE, na.rm = TRUE)),
by = "ID_PSC") %>%
mutate(CHK = RISORSE.x - RISORSE.y)
memo[["risorse_popsc_vs_temi"]] <- sum(chk$CHK, na.rm = TRUE)
# -0.03167309 fisiologico per arrotondamenti lato temi
chk <- report1 %>%
group_by(ID_PSC) %>%
summarise(COE = sum(COE, na.rm = TRUE)) %>%
full_join(report2 %>%
group_by(ID_PSC) %>%
summarise(COE = sum(COE, na.rm = TRUE)),
by = "ID_PSC") %>%
mutate(CHK = COE.x - COE.y)
memo[["coe_popsc_vs_temi"]] <- sum(chk$CHK, na.rm = TRUE)
# delta trascurabile
chk <- report3 %>%
group_by(ID_PSC) %>%
summarise(COE = sum(COE, na.rm = TRUE)) %>%
full_join(report2 %>%
group_by(ID_PSC) %>%
summarise(COE = sum(COE, na.rm = TRUE)),
by = "ID_PSC") %>%
mutate(CHK = COE.x - COE.y)
memo[["coe_macroaree_vs_temi"]] <- sum(chk$CHK, na.rm = TRUE)
# delta trascurabile
chk <- report4 %>%
group_by(ID_PSC) %>%
summarise(RISORSE = sum(RISORSE, na.rm = TRUE)) %>%
full_join(report2 %>%
group_by(ID_PSC) %>%
summarise(RISORSE = sum(RISORSE, na.rm = TRUE)),
by = "ID_PSC") %>%
mutate(CHK = RISORSE.x - RISORSE.y)
memo[["risorse_stato_vs_temi"]] <- sum(chk$CHK, na.rm = TRUE)
# 0
return(memo)
}
#' Report PSC per temi con sezioni speciali
#'
#' Crea report di confronto programmazione attuazione per PSC e tema su sezione speciale 1
#'
#' @param progetti_psc Dataset da load_progetti_psc()
#' @param programmazione Dati di programmazione DBCOE di tipo "fsc_matrice_po_psc.xlsx"
#' @param visualizzati Logico. Vuoi solo i progetti visualizzati sul portale OC?
#' @param usa_meuro Logico. Vuoi dati in Meuro?
#' @param show_cp Logico. Vuoi calcolare anche il costo pubblico (CP)?
#' @param export Vuoi salvare il file csv in TEMP?
#' @param export_xls Vuoi salvare i file xlsx per ciclo e ambito in OUTPUT?
#' @return Report di confronto programmazione attuazione per PSC e PO in essi confluiti. I nuovi
#' @note ...
make_report_sezioni_psc <- function(progetti_psc, programmazione=NULL, visualizzati=TRUE, usa_meuro=FALSE, show_cp=FALSE, export=FALSE, export_xls=FALSE) {
# isola sezione ordinaria
progetti_psc <- progetti_psc %>%
filter(SEZIONE == "SS_1" | SEZIONE == "SS_2") %>%
mutate(SEZIONE = case_when(SEZIONE == "SS_1" ~ "SEZ_SPEC_1_COVID",
SEZIONE == "SS_2" ~ "SEZ_SPEC_2_FS"))
# OLD:
# if (is.null(programmazione)) {
# programmazione <- init_programmazione_dati(use_temi = TRUE, use_713 = TRUE, use_flt = TRUE, use_sog = TRUE) %>%
# filter(TIPOLOGIA_PROGRAMMA == "PSC") %>%
# rename(ID_PSC = OC_CODICE_PROGRAMMA)
# }
# DEV: qui ho già perso articolazione che contiene sezione
# NEW:
if (is.null(programmazione)) {
programmazione <- init_programmazione_dati(use_temi = TRUE, use_713 = TRUE, use_flt = TRUE, use_sog = TRUE, use_articolaz = TRUE) %>%
filter(TIPOLOGIA_PROGRAMMA == "PSC") %>%
rename(ID_PSC = OC_CODICE_PROGRAMMA, SEZIONE = DESCR_LIVELLO_1) %>%
filter(SEZIONE == "SEZ_SPEC_1_COVID" | SEZIONE == "SEZ_SPEC_2_FS") %>%
# clean
select(-COD_RISULTATO_ATTESO, -DESCR_RISULTATO_ATTESO, -COD_LIVELLO_1)
}
# fix per ciclo
progetti_psc <- progetti_psc %>%
mutate(x_CICLO = "2014-2020")
# if (is.null(progetti)) {
# progetti <- load_progetti(bimetre, visualizzati = FALSE, light = TRUE)
# }
#
# # add totali
# progetti_psc <- progetti_psc %>%
# left_join(progetti %>%
# select(COD_LOCALE_PROGETTO, CP = OC_FINANZ_TOT_PUB_NETTO),
# by = "COD_LOCALE_PROGETTO")
# fix
# progetti_psc <- progetti_psc %>%
# mutate(CP = 0)
if (visualizzati == TRUE){
appo1 <- progetti_psc %>% filter(OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE == 0)
} else {
# appo1 <- progetti_psc
appo1 <- progetti_psc %>% filter(OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE != 4 &
OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE != 5)
# MEMO: così scarto solo casi anomali PSC, rilevante per debiti e opcm campania
}
# temp <- tibble(ID_PSC = c("PSC_BARI", "PSC_BOLOGNA", "PSC_CAGLIARI", "PSC_CATANIA",
# "PSC_FIRENZE", "PSC_GENOVA", "PSC_MESSINA", "PSC_MILANO",
# "PSC_NAPOLI", "PSC_PALERMO", "PSC_REGGIO_CALABRIA", "PSC_VENEZIA"))
# OLD:
# appo2 <- appo1 %>%
# # anti_join(temp) %>%
# group_by(ID_PSC, AREA_TEMATICA, x_CICLO) %>%
# summarise(COE = sum(COE, na.rm = TRUE),
# COE_IMP = sum(COE_IMP, na.rm = TRUE),
# COE_CR = sum(COE_CR, na.rm = TRUE),
# COE_PAG = sum(COE_PAG, na.rm = TRUE),
# N = n())
# DEV: qui perdo settore di intervento
# NEW:
# temp <- programmazione %>% as_tibble() %>% filter(TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE == "NAZIONALE") %>% distinct(ID_PSC) %>% mutate(TEMP = 1)
if (show_cp == TRUE) {
appo2 <- appo1 %>%
group_by(ID_PSC, AREA_TEMATICA, SETTORE_INTERVENTO, SEZIONE, x_CICLO) %>%
summarise(COE = sum(COE, na.rm = TRUE),
COE_IMP = sum(COE_IMP, na.rm = TRUE),
COE_CR = sum(COE_CR, na.rm = TRUE),
COE_PAG = sum(COE_PAG, na.rm = TRUE),
N = n(),
CP = sum(CP, na.rm = TRUE)) %>%
select(ID_PSC, x_CICLO, SEZIONE, AREA_TEMATICA, SETTORE_INTERVENTO,
COE, COE_IMP, COE_CR, COE_PAG, N, CP)
} else {
appo2 <- appo1 %>%
group_by(ID_PSC, AREA_TEMATICA, SETTORE_INTERVENTO, SEZIONE, x_CICLO) %>%
summarise(COE = sum(COE, na.rm = TRUE),
COE_IMP = sum(COE_IMP, na.rm = TRUE),
COE_CR = sum(COE_CR, na.rm = TRUE),
COE_PAG = sum(COE_PAG, na.rm = TRUE),
N = n()) %>%
select(ID_PSC, x_CICLO, SEZIONE, AREA_TEMATICA, SETTORE_INTERVENTO,
COE, COE_IMP, COE_CR, COE_PAG, N)
}
# OLD:
# # confronto programmazione e attuazione
# report <- programmazione %>%
# # filter(TIPOLOGIA_PROGRAMMA != "COVID", # considero solo sezione ordinaria
# # TIPOLOGIA_PROGRAMMA != "CSR") %>%
# select(ID_PSC, x_CICLO, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE, RISORSE = FINANZ_TOTALE,
# AREA_TEMATICA = DESCR_AREA_TEMATICA_PSC) %>%
# group_by(ID_PSC, x_CICLO, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE, AREA_TEMATICA) %>%
# summarise(RISORSE = sum(RISORSE, na.rm = TRUE)) %>%
# # MEMO: que serve full join perché ci possono essere progetti monitorati associati a temi assenti in programmazione
# full_join(appo2 %>%
# select(ID_PSC, x_CICLO, AREA_TEMATICA, COE, COE_IMP, COE_CR, COE_PAG, N),
# by = c("ID_PSC", "x_CICLO", "AREA_TEMATICA")) %>%
# mutate_if(is.numeric, list(~replace_na(., 0))) %>%
# # recupera variabili perse da full_join
# left_join(programmazione %>%
# distinct(ID_PSC, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE),
# by = "ID_PSC") %>%
# mutate(DESCRIZIONE_PROGRAMMA = if_else(is.na(DESCRIZIONE_PROGRAMMA.x), DESCRIZIONE_PROGRAMMA.y, DESCRIZIONE_PROGRAMMA.x),
# TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE= if_else(is.na(TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.x), TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.y, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.x)) %>%
# select(-DESCRIZIONE_PROGRAMMA.y, -DESCRIZIONE_PROGRAMMA.x, -TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.y, -TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.x) %>%
# select(ID_PSC, x_CICLO, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE, AREA_TEMATICA, RISORSE, COE, COE_IMP, COE_CR, COE_PAG, N)
# fix per nuove codifiche (riporto tutto a codifica fittizia)
programmazione <- programmazione %>%
left_join(matrix_po_psc %>%
filter(str_starts(OC_CODICE_PROGRAMMA, "PSC")) %>%
select(OC_CODICE_PROGRAMMA, TEMP = ID_PSC) %>%
rename(ID_PSC = OC_CODICE_PROGRAMMA),
by = "ID_PSC") %>%
mutate(ID_PSC = if_else(is.na(TEMP), ID_PSC, TEMP)) %>%
select(-TEMP)
# NEW:
# confronto programmazione e attuazione
report <- programmazione %>%
# filter(TIPOLOGIA_PROGRAMMA != "COVID", # considero solo sezione ordinaria
# TIPOLOGIA_PROGRAMMA != "CSR") %>%
select(ID_PSC, x_CICLO, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE, RISORSE = FINANZ_TOTALE,
SEZIONE,
AREA_TEMATICA = DESCR_AREA_TEMATICA_PSC,
SETTORE_INTERVENTO = DESCR_SETTORE_INTERVENTO_PSC) %>%
# toglie NA da settore di intervento
mutate(SETTORE_INTERVENTO = case_when(is.na(SETTORE_INTERVENTO) ~ "",
TRUE ~ SETTORE_INTERVENTO)) %>%
group_by(ID_PSC, x_CICLO, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE,
SEZIONE, AREA_TEMATICA, SETTORE_INTERVENTO) %>%
summarise(RISORSE = sum(RISORSE, na.rm = TRUE)) %>%
# MEMO: qui serve full join perché ci possono essere progetti monitorati associati a temi assenti in programmazione
full_join(appo2,
by = c("ID_PSC", "x_CICLO", "SEZIONE", "AREA_TEMATICA", "SETTORE_INTERVENTO")) %>%
mutate_if(is.numeric, list(~replace_na(., 0))) %>%
# recupera variabili perse da full_join
# QUI GENERA DUPLI
left_join(programmazione %>%
distinct(ID_PSC, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE),
by = "ID_PSC") %>%
mutate(DESCRIZIONE_PROGRAMMA = if_else(is.na(DESCRIZIONE_PROGRAMMA.x), DESCRIZIONE_PROGRAMMA.y, DESCRIZIONE_PROGRAMMA.x),
TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE= if_else(is.na(TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.x), TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.y, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.x)) %>%
select(-DESCRIZIONE_PROGRAMMA.y, -DESCRIZIONE_PROGRAMMA.x, -TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.y, -TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.x)
if (show_cp == TRUE) {
report <- report %>%
select(ID_PSC, x_CICLO, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE, SEZIONE, AREA_TEMATICA, SETTORE_INTERVENTO,
RISORSE, COE, COE_IMP, COE_CR, COE_PAG, N, CP)
} else {
report <- report%>%
select(ID_PSC, x_CICLO, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE, SEZIONE, AREA_TEMATICA, SETTORE_INTERVENTO,
RISORSE, COE, COE_IMP, COE_CR, COE_PAG, N)
}
# OLD:
# report %>% count(ID_PSC, x_CICLO, AREA_TEMATICA) %>% filter(n>1)
# appo2 %>% count(ID_PSC, x_CICLO, AREA_TEMATICA) %>% filter(n>1)
# chk1 <- report %>% anti_join(appo2, by = c("ID_PSC", "x_CICLO", "AREA_TEMATICA"))
# chk2 <- appo2 %>% anti_join(report, by = c("ID_PSC", "x_CICLO", "AREA_TEMATICA"))
report %>% count(ID_PSC, x_CICLO, SEZIONE, AREA_TEMATICA, SETTORE_INTERVENTO) %>% filter(n>1)
appo2 %>% count(ID_PSC, x_CICLO, SEZIONE, AREA_TEMATICA, SETTORE_INTERVENTO) %>% filter(n>1)
chk1 <- report %>% anti_join(appo2, by = c("ID_PSC", "x_CICLO", "SEZIONE", "AREA_TEMATICA", "SETTORE_INTERVENTO"))
chk2 <- appo2 %>% anti_join(report, by = c("ID_PSC", "x_CICLO", "SEZIONE", "AREA_TEMATICA", "SETTORE_INTERVENTO"))
# in chk1 tutte le assegnazioni nei psc non monitorate
# OLD:
# crea sezione
# report <- report %>%
# mutate(SEZIONE = case_when(AREA_TEMATICA == "Risorse da nuove assegnazioni FSC 2014-2020" ~ "Sez. speciale",
# AREA_TEMATICA == "Risorse da riprogrammazione ex art. 44" ~ "Sez. speciale",
# AREA_TEMATICA == "Risorse da compensazioni CSR" ~ "Sez. speciale",
# TRUE ~ "Sez. ordinaria"))
# NEW:
report <- report %>%
mutate(SEZIONE = case_when(SEZIONE == "SEZ_ORD" ~ "Sez. ordinaria",
SEZIONE == "SEZ_SPEC_1_COVID" ~ "Sez. speciale 1-Covid",
SEZIONE == "SEZ_SPEC_2_FS" ~ "Sez. speciale 2-FS",
SEZIONE == "CSR" ~ "Da programmare",
TRUE ~ "CHK"))
# fix
report <- report %>%
# fix SIN BRINDISI lato DBCOE
filter(!(ID_PSC == "PSC_MATTM" & is.na(AREA_TEMATICA) & RISORSE == 0))
if (usa_meuro == TRUE) {
if (show_cp == TRUE) {
report <- report %>%
mutate(RISORSE = RISORSE/1000000,
COE = COE/1000000,
COE_IMP = COE_IMP/1000000,
COE_CR = COE_CR/1000000,
COE_PAG = COE_PAG/1000000,
CP = CP/1000000)
} else {
report <- report %>%
mutate(RISORSE = RISORSE/1000000,
COE = COE/1000000,
COE_IMP = COE_IMP/1000000,
COE_CR = COE_CR/1000000,
COE_PAG = COE_PAG/1000000)
}
}
if (visualizzati == TRUE){
if (export == TRUE) {
write_csv2(report, file.path(TEMP, "report_sezioni_speciali_psc_nodupli.csv"))
}
if (export_xls == TRUE) {
write.xlsx(report, file.path(OUTPUT, "report_sezioni_speciali_psc_nodupli.xlsx"))
}
} else {
if (export == TRUE) {
write_csv2(report, file.path(TEMP, "report_sezioni_speciali_psc_dupli.csv"))
}
if (export_xls == TRUE) {
write.xlsx(report, file.path(OUTPUT, "report_sezioni_speciali_psc_dupli.xlsx"))
}
}
return(report)
}
#' Crea file di base per macroaree
#'
#' Crea file di base per macroaree, da operazioni, per psc migrati.
#'
#' @param progetti_psc Dataset da load_progetti_psc()
#' @param operazioni Dataset da load_operazioni(), con visualizzati=FALSE
#' @param export vuoi salvare il file?
#' @return Dataset macroaree per il report make_report_temi_macroaree_psc
setup_macroaree_psc <- function(progetti_psc, operazioni, export=FALSE) {
# MEMO:
# progetti_psc non contiene x_GRUPPO e variabili COE_SUD, COE_IMP_SUD, ecc., che devo riprendere da operazioni
# vengono trattati solo i progetti monitorati nei PSC migrati
# WARNING: c'è un progetto 4VAPSC0010209XX00001INV in PSCVALLEAOSTA con OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE == 1
progetti_psc <- progetti_psc %>%
filter(str_starts(OC_CODICE_PROGRAMMA, "PSC"))
if (is.null(operazioni)) {
operazioni_1420_raw <- load_operazioni(bimestre, visualizzati=FALSE) %>%
# filter(x_GRUPPO == "PSC") %>%
filter(str_starts(OC_CODICE_PROGRAMMA, "PSC")) %>%
# elimina sezione speciale se assente in progetti (serve per controlli dopo)
semi_join(progetti_psc,
by = c("COD_LOCALE_PROGETTO", "OC_CODICE_PROGRAMMA", "x_CICLO"))
} else {
operazioni_1420_raw <- operazioni %>%
# filter(x_GRUPPO == "PSC") %>%
filter(str_starts(OC_CODICE_PROGRAMMA, "PSC")) %>%
# elimina sezione speciale se assente in progetti (serve per controlli dopo)
semi_join(progetti_psc,
by = c("COD_LOCALE_PROGETTO", "OC_CODICE_PROGRAMMA", "x_CICLO"))
}
#
# %>%
# filter(SEZIONE != "SS_1" & SEZIONE != "SS_2" | is.na(SEZIONE)) %>%
# select(-SEZIONE)
nrow(operazioni_1420_raw) - nrow(progetti_psc)
# CHK:
# -1
# chk
# progetti_psc %>%
# count(COD_LOCALE_PROGETTO, OC_CODICE_PROGRAMMA, x_CICLO) %>%
# filter(n>1)
#
# chk <- progetti_psc %>%
# anti_join(operazioni_1420_raw,
# by = c("COD_LOCALE_PROGETTO", "OC_CODICE_PROGRAMMA", "x_CICLO"))
# fix temporaneo su imp e pag
appo <- operazioni_1420_raw %>%
mutate(QUOTA_SUD = COE_SUD/COE) %>%
mutate(COE_IMP_SUD = QUOTA_SUD * COE_IMP,
COE_IMP_CN = COE_IMP - COE_IMP_SUD,
COE_PAG_SUD = QUOTA_SUD * COE_PAG,
COE_PAG_CN = COE_PAG - COE_PAG_SUD)
# chk fix
appo %>%
summarise(COE_IMP = sum(COE_IMP, na.rm = TRUE),
COE_PAG = sum(COE_PAG, na.rm = TRUE),
COE_IMP_SUD = sum(COE_IMP_SUD, na.rm = TRUE),
COE_IMP_CN = sum(COE_IMP_CN, na.rm = TRUE),
COE_PAG_SUD = sum(COE_PAG_SUD, na.rm = TRUE),
COE_PAG_CN = sum(COE_PAG_CN, na.rm = TRUE)) %>%
mutate(CHK_IMP = COE_IMP - COE_IMP_SUD - COE_IMP_CN,
CHK_PAG = COE_PAG - COE_PAG_SUD - COE_PAG_CN)
# COE_IMP COE_PAG COE_IMP_SUD COE_IMP_CN COE_PAG_SUD COE_PAG_CN CHK_IMP CHK_PAG
# <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
# 13720805269. 4075468994. 9318101036. 4402704233. 2421109661. 1654359333. 0.000000954 -0.000000238
# chk quota fix
appo %>% filter(QUOTA_SUD > 1)
# 0
# integra variabili finanziarie per macroaree
operazioni_1420 <- progetti_psc %>%
mutate(x_AMBITO = "FSC") %>%
left_join(appo %>%
select(COD_LOCALE_PROGETTO, OC_CODICE_PROGRAMMA, x_CICLO,
COE_SUD, COE_CN, COE_IMP_SUD, COE_IMP_CN, COE_PAG_SUD, COE_PAG_CN),
by = c("COD_LOCALE_PROGETTO", "OC_CODICE_PROGRAMMA", "x_CICLO"))
pivo <- workflow_pivot_macroaree(operazioni_1420)
out <- pivo %>%
# select(-QUOTA_SUD) %>%
left_join(operazioni_1420 %>%
select(-COE, -COE_IMP, -COE_PAG, -x_MACROAREA),
by = c("COD_LOCALE_PROGETTO", "OC_CODICE_PROGRAMMA", "x_AMBITO"))
nrow(pivo) - nrow(out)
sum(pivo$COE, na.rm = TRUE) - sum(out$COE, na.rm = TRUE)
sum(operazioni_1420$COE, na.rm = TRUE) - sum(out$COE, na.rm = TRUE)
sum(operazioni_1420_raw$COE, na.rm = TRUE) - sum(out$COE, na.rm = TRUE)
# CHK:
# 0
# pulisce dupli per macroaree vuote
out <- out %>%
filter(COE != 0)
# MEMO: vanno escluse per non duplicare le altre variabili
if (export == TRUE) {
write_csv2(out, file.path(TEMP, "progetti_psc_macroaree.csv"))
}
return(out)
}
andreoliant/octk documentation built on Dec. 15, 2024, 2:39 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 init_psc
Documented in init_psc
# Funzioni per la gestione dei PSC (versione fino a 20240831 con migrazione in corso)
# DEV:
# questa versione resta viva per elaborazioni retrospettive
#' Inizializza PSC
#'
#' Inizializza global environment per flusso di lavoro PSC
#'
#' @param PSC Folder di supporto per dati PSC
#' @param light Vuoi usare versione leggera (senza liste progetti art44, cds, ecc.)?
#' @return Carica i file necessario al flusso nel global environment
#' @note ...
init_psc <- function(PSC=NULL, light=FALSE) {
if (is.null(PSC)) {
PSC <- file.path(DRIVE, "DATI", "PSC")
}
PSC <<- PSC
matrix_po_psc <<- read_csv2(file.path(PSC, "info", "matrix_po_psc.csv")) %>%
mutate(ID_PSC = paste0("PSC_", gsub(" ", "_", PSC))) %>%
# fix per codice programma con "0X"
mutate(OC_CODICE_PROGRAMMA = case_when(X_CICLO == "2000-2006" & nchar(OC_CODICE_PROGRAMMA) == 1 ~ str_pad(OC_CODICE_PROGRAMMA, 2, pad = "0"),
TRUE ~ OC_CODICE_PROGRAMMA)) %>%
fix_id_psc_15_digit(.)
# MEMO: non contiene direttrici ferroviarie e salerno reggio calabria da gestire a parte con po_naz
po_naz <<- read_csv2(file.path(PSC, "info", "ricodifica_po_naz.csv"))
matrix_06 <<- read_xlsx(file.path(PSC, "info", "mapping.xlsx"), sheet = "matrix_06")
matrix_713 <<- read_xlsx(file.path(PSC, "info", "mapping.xlsx"), sheet = "matrix_713")
matrix_1420 <<- read_xlsx(file.path(PSC, "info", "mapping.xlsx"), sheet = "matrix_1420", col_types = rep("text", 8))
matrix_temi_settori <<- read_csv2(file.path(PSC, "info", "matrix_temi_settori.csv"))
lista_psc <<- init_programmazione_dati(use_temi = TRUE, use_713 = TRUE, use_flt = TRUE, use_sog = TRUE) %>%
filter(TIPOLOGIA_PROGRAMMA == "PSC") %>%
rename(ID_PSC = OC_CODICE_PROGRAMMA) %>%
distinct(ID_PSC, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE) %>%
# fix per nuove codifiche
left_join(matrix_po_psc %>%
filter(str_starts(OC_CODICE_PROGRAMMA, "PSC")) %>%
select(OC_CODICE_PROGRAMMA, TEMP = ID_PSC) %>%
rename(ID_PSC = OC_CODICE_PROGRAMMA),
by = "ID_PSC") %>%
mutate(ID_PSC = if_else(is.na(TEMP), ID_PSC, TEMP)) %>%
select(-TEMP)
if (light == FALSE) {
art44 <<- read_csv2(file.path(PSC, "info", "art44_progetti_20201209.csv"), guess_max = 70000) %>%
# ricodifica opos
separate(COD_OPOS_NEW, into = c("A", "B"), sep = "\\.", remove = TRUE) %>%
mutate(COD_OPOS_NEW = paste(A, str_pad(B, 2, "left", "0"), sep = ".")) %>%
select(-A, -B) %>%
mutate(COD_OPOS_NEW = case_when(COD_OPOS_NEW == "NA" ~ NA_character_,
COD_OPOS_NEW == "NA.NA" ~ NA_character_,
TRUE ~ COD_OPOS_NEW)) %>%
# fix per codice programma con "0X"
mutate(OC_CODICE_PROGRAMMA = case_when(CICLO == "0006" & nchar(OC_CODICE_PROGRAMMA) == 1 ~ str_pad(OC_CODICE_PROGRAMMA, 2, pad = "0"),
TRUE ~ OC_CODICE_PROGRAMMA)) %>%
# ricodifica PSC
mutate(PSC = case_when(PSC == "MIPAF" ~ "MIPAAF",
PSC == "MIUR-RICERCA" ~ "MUR",
PSC == "MIUR-SCUOLA" ~ "MI",
OC_CODICE_PROGRAMMA == "OPCM_CAM" ~ "CAMPANIA",
OC_CODICE_PROGRAMMA == "DEBITI_CAM" ~ "CAMPANIA",
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2016MISEBULFSC1" ~ "MISE",
OC_CODICE_PROGRAMMA == "FONDOGARANFSC" ~ "MISE",
COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISESARCANAS121SV" ~ "CAMPANIA",
COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISESARCANAS154" ~ "CAMPANIA",
COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISESARCANAS2" ~ "BASILICATA",
COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISESARCANAS3.3" ~ "CALABRIA",
COD_LOCALE_PROGETTO == "5MTRA1B1R003" ~ "MIT",
COD_LOCALE_PROGETTO == "5MTRA1B2R008" ~ "MIT",
TRUE ~ PSC)) %>%
mutate(ID_PSC = case_when(is.na(PSC) ~ "",
PSC == "DEAD" ~ "",
PSC == "???" ~ "",
PSC == "ACT" ~ "",
PSC == "COMM_BONIFICHE" ~ "",
PSC == "MIDIFESA" ~ "",
TRUE ~ paste0("PSC_", gsub(" ", "_", PSC)))) %>%
fix_id_psc_15_digit(.) %>%
# scarta progetti non psc
filter(ID_PSC != "") %>%
# clean
mutate(x_CICLO = X_CICLO) %>%
# sovrascrive descrizione tema
mutate(COD_SETTORE_INTERVENTO = COD_OPOS_NEW) %>%
left_join(matrix_temi_settori,
by = "COD_SETTORE_INTERVENTO") %>%
mutate(AREA_TEMATICA = paste0(COD_AREA_TEMATICA, "-", DESCR_AREA_TEMATICA),
SETTORE_INTERVENTO = paste0(COD_SETTORE_INTERVENTO, "-", DESCR_SETTORE_INTERVENTO)) %>%
# variabili coesione
mutate(COE = case_when(PSC == "MOLISE" ~ OC_FINANZ_COESIONE_NETTO,
PSC == "CAMPANIA" ~ OC_FINANZ_COESIONE_NETTO,
PSC == "SICILIA" ~ OC_FINANZ_COESIONE_NETTO,
PSC == "ABRUZZO" ~ OC_FINANZ_COESIONE_NETTO,
TRUE ~ OC_FINANZ_COE_NETTOMIX),
COE_IMP = OC_IMPEGNI_COESIONE, # CHK: verificare associazione
COE_PAG = OC_PAG_COESIONE, # CHK: verificare associazione
# COE_ECO = FINANZ_STATO_FSC - OC_FINANZ_STATO_FSC_NETTO,
COE_ECO = FINANZ_STATO_FSC - OC_FINANZ_COESIONE_NETTO) %>%
# ricodifica po_naz
left_join(po_naz %>%
select(COD_LOCALE_PROGETTO,
OC_CODICE_PROGRAMMA_NEW = OC_CODICE_PROGRAMMA,
OC_CODICE_PROGRAMMA = OC_CODICE_PROGRAMMA_EVO),
by = c("COD_LOCALE_PROGETTO", "OC_CODICE_PROGRAMMA")) %>%
mutate(OC_CODICE_PROGRAMMA = case_when(is.na(OC_CODICE_PROGRAMMA_NEW) ~ OC_CODICE_PROGRAMMA,
TRUE ~ OC_CODICE_PROGRAMMA_NEW)) %>%
select(COD_LOCALE_PROGETTO,
CUP,
OC_TITOLO_PROGETTO = TITOLO_PROGETTO,
OC_CODICE_PROGRAMMA,
x_PROGRAMMA = OC_DESCRIZIONE_PROGRAMMA,
OC_STATO_PROCEDURALE,
PSC,
ID_PSC,
x_CICLO,
COD_TEMA_NEW,
DESCR_TEMA_NEW,
COD_OPOS_NEW,
DESCR_OPOS_NEW,
AREA_TEMATICA,
COD_AREA_TEMATICA,
DESCR_AREA_TEMATICA,
SETTORE_INTERVENTO,
COD_SETTORE_INTERVENTO,
DESCR_SETTORE_INTERVENTO,
COE,
COE_IMP,
COE_PAG,
COE_ECO,
OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE)
art44_liste <<- read_csv2(file.path(DRIVE, "ELAB", "20201031", "DB_FSC", "crea_db", "V.01", "temp",
"lista_progetti_all.csv"))%>%
rename(COD_LOCALE_PROGETTO = CODICE_LOCALE_PROGETTO) %>%
mutate(AREA_TEMATICA = gsub(" - ", "-", AREA_TEMATICA)) %>%
# ricodifica po_naz
left_join(po_naz %>%
select(COD_LOCALE_PROGETTO,
OC_CODICE_PROGRAMMA_NEW = OC_CODICE_PROGRAMMA,
OC_CODICE_PROGRAMMA = OC_CODICE_PROGRAMMA_EVO),
by = c("COD_LOCALE_PROGETTO", "OC_CODICE_PROGRAMMA")) %>%
mutate(OC_CODICE_PROGRAMMA = case_when(is.na(OC_CODICE_PROGRAMMA_NEW) ~ OC_CODICE_PROGRAMMA,
TRUE ~ OC_CODICE_PROGRAMMA_NEW)) %>%
rename(x_MACROAREA = MACROAREA,
SETTORE_INTERVENTO = SETTORE_INTERVENTO_PSC,
OC_TITOLO_PROGETTO = TITOLO_PROGETTO,
x_CICLO = CICLO_PROGRAMMAZIONE,
x_PROGRAMMA = PROGRAMMA,
COE = RISORSE) %>%
mutate(ID_PSC = paste0("PSC_", gsub(" ", "_", PSC))) %>%
fix_id_psc_15_digit(.)
# art44 <<- art44_psc %>%
# semi_join(lista_psc %>%
# filter(TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE == "REGIONALE"),
# by = "ID_PSC") %>%
# select(COD_LOCALE_PROGETTO, OC_CODICE_PROGRAMMA, COD_TEMA_NEW, DESCR_TEMA_NEW,
# COD_OPOS_NEW, DESCR_OPOS_NEW, COE) %>%
# bind_rows(art44_liste %>%
# semi_join(lista_psc %>%
# filter(TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE != "REGIONALE"),
# by = "ID_PSC") %>%
# select(COD_LOCALE_PROGETTO, OC_CODICE_PROGRAMMA, COD_TEMA_NEW, DESCR_TEMA_NEW,
# COD_OPOS_NEW, DESCR_OPOS_NEW, COE))
# DEV: mancano variabili in art44_liste
interventi_cds <<- read_csv2(file.path(PSC, "info", "lista_interventi_cds.csv"))
salvaguardia <<- read_xlsx(file.path(PSC, "info", "salvaguardia_dl50.xlsx"))
ogv_conseguita <<- read_xlsx(file.path(PSC, "info", "ogv_conseguita_dl50.xlsx"))
}
}
#' Dati FSC per elaborazioni PSC
#'
#' Crea il file con operazioni FSC compatibile con PSC
#'
#' @param bimestre Bimestre di riferimento, nella versione specifica per i dati PSC (es. 20211231.01 oppure 20211231), che viene ricondotto automaticamente al bimestre OC
#' @param versione Versione di riferimento dei dati (sono possibili più versioni per lo stesso bimestre)
#' @param matrix_po_psc Matrice di riconciliazione PO - PSC
#' @param art44 Dati di base per istruttoria art44 al 20200630
#' @param matrix_1420 Matrice di riconciliazione tra temi prioritari FSC 2014-2020 e settori di intervento PSC
#' @param matrix_713 Matrice di riconciliazione tra obiettivi specifici QSN 2007-2013 e settori di intervento PSC
#' @param matrix_temi_settori Dominio per aree tematiche e settori di intervento PSC
#' @param progetti Dataset progetti da load_progetti(visualizzati = FALSE, light = FALSE)
#' @param progetti_pub Dataset progetti esteso pubblicato
#' @param versione_sgp Versione di riferimento dei dati provenienti da SGP
#' @param chk_today Parametro da passare a get_stato_attuazione(), con formato "2021-02-28"
#' @param forza_flag Vuoi forzare il flag viasulizzazione a 7 per i duplicati tecnici da migrazione?
#' @return File "dati_psc_BIMESTRE.csv" in TEMP
#' @note ...
prep_dati_psc_bimestre <- function(bimestre, versione, matrix_po_psc, po_naz, art44,
matrix_1420, matrix_713, matrix_temi_settori, progetti=NULL, progetti_pub=NULL, versione_sgp, chk_today, forza_flag=FALSE) {
# DEBUG:
# progetti_pub <- progetti
bimestre_oc <- str_sub(bimestre, 1, 8) #
DATA <- file.path(dirname(DATA), bimestre_oc)
if (is.null(progetti)) {
progetti <- load_progetti(bimestre, visualizzati = FALSE, light = FALSE)
# %>%
# select(COD_LOCALE_PROGETTO, OC_CODICE_PROGRAMMA, OC_COD_ARTICOLAZ_PROGRAMMA,
# COD_STRUMENTO, COD_PROCED_ATTIVAZIONE, OC_DENOM_PROGRAMMATORE, OC_TITOLO_PROGETTO)
# MEMO: serve light = FALSE perché light non contiene finanziamento privato (che ora non serve più)
}
if (is.null(progetti_pub)) {
progetti_pub <- read_csv2(file.path(DATA, paste0("progetti_esteso_", bimestre_oc, ".csv")), guess_max = 1200000)
# %>%
# select(COD_LOCALE_PROGETTO, COSTO_REALIZZATO,
# FINANZ_STATO_FSC, OC_FINANZ_STATO_FSC_NETTO,
# FINANZ_TOTALE_PUBBLICO, FINANZ_PRIVATO, FINANZ_DA_REPERIRE, ECONOMIE_TOTALI,
# OC_FINANZ_TOT_PUB_NETTO)
}
PSC <- file.path(DRIVE, "DATI", "PSC")
# rettifica DATA per bimestri diversi
# OLD:
# DATA <- paste0(str_sub(DATA, 1, nchar(DATA)-8), bimestre)
# NEW:
# DATA <- paste0(str_sub(DATA, 1, nchar(DATA)-8), bimestre_oc)
# print(DATA)
# ------------------ load dati ------------------ #
# operazioni <- load_operazioni(bimestre)
# TODO: qui c'è chiamata interna a DATA che non viene ridefinita, forse perché in cache?
operazioni <- read_csv2(file.path(DATA, paste0("operazioni_light_", bimestre_oc, ".csv")), guess_max = 1e+06) %>%
# filter(OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE == 0) %>%
get_simply_non_loc() %>%
refactor_ambito() %>%
refactor_ciclo()
temp_operazioni <- read_sas(file.path(DATA, "oper_pucok_preesteso.sas7bdat")) %>%
filter(STATO == 1, oc_cod_fonte == "FSC1420")
if ("psc_area_tematica" %in% names(temp_operazioni)) {
operazioni_1420 <- temp_operazioni %>%
rename(COD_LOCALE_PROGETTO = cod_locale_progetto,
OC_CODICE_PROGRAMMA = oc_cod_programma,
COD_SETTORE_STRATEGICO_FSC = fsc_settore_strategico,
# DESCR_SETTORE_STRATEGICO_FSC = fsc_descr_settore_strategico,
COD_ASSE_TEMATICO_FSC = fsc_asse_tematico,
# DESCR_ASSE_TEMATICO_FSC = fsc_descr_asse_tematico,
COSTO_AMM_FSC = costo_ammesso_FSC) %>% # MEMO: porto dietro per analisi variabili COE
distinct(COD_LOCALE_PROGETTO,
OC_CODICE_PROGRAMMA,
COD_SETTORE_STRATEGICO_FSC,
# DESCR_SETTORE_STRATEGICO_FSC,
COD_ASSE_TEMATICO_FSC,
# DESCR_ASSE_TEMATICO_FSC,
COSTO_AMM_FSC,
psc_macroarea,
psc_descr_macroarea,
psc_sezione,
psc_descr_sezione,
psc_area_tematica,
psc_descr_area_tematica,
psc_sett_interv,
psc_descr_sett_interv) %>%
# fix manuali (due aree per un settore)
mutate(psc_area_tematica = case_when(COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISECMFZ18ALB-17" & psc_area_tematica == "08:::05" & psc_sett_interv == "01" ~ "08",
COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISECMSM2-ACAM-01bis" & psc_area_tematica == "07:::02" & psc_sett_interv == "01" ~ "07",
COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISEABRSE13-29" & psc_area_tematica == "11:::06" & psc_sett_interv == "01" ~ "11",
COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISEABRSE011-52" & psc_area_tematica == "11:::06" & psc_sett_interv == "01" ~ "11",
COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISEABRSE011-50" & psc_area_tematica == "11:::06" & psc_sett_interv == "01" ~ "11",
COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISEABRSE011-49" & psc_area_tematica == "11:::06" & psc_sett_interv == "01" ~ "11",
TRUE ~ psc_area_tematica)) %>%
# NEW: fix per temi doppi
separate_rows(c("psc_area_tematica", "psc_sett_interv"), sep = ":::") %>%
# fix per psc monitorati
mutate(COD_AREA_TEMATICA = psc_area_tematica,
COD_SETTORE_INTERVENTO = case_when(is.na(psc_sett_interv) ~ NA_character_,
psc_sett_interv == ""~ NA_character_,
TRUE ~ paste0(psc_area_tematica, ".", psc_sett_interv))) %>%
left_join(matrix_temi_settori %>%
select(COD_SETTORE_INTERVENTO, DESCR_AREA_TEMATICA, DESCR_SETTORE_INTERVENTO),
by = "COD_SETTORE_INTERVENTO") %>%
mutate(COD_SETTORE_STRATEGICO_FSC = case_when(COD_SETTORE_STRATEGICO_FSC == "4.a" ~ "4", # matera
COD_SETTORE_STRATEGICO_FSC == "4.b" ~ "4", # matera
TRUE ~ COD_SETTORE_STRATEGICO_FSC),
COD_ASSE_TEMATICO_FSC = case_when(COD_ASSE_TEMATICO_FSC == "01" ~ "1", # pozzuoli
COD_ASSE_TEMATICO_FSC == "2:::3:::5" ~ "2", # mattm
COD_ASSE_TEMATICO_FSC == "1:::2:::3:" ~ "2", # mattm
COD_ASSE_TEMATICO_FSC == "1:::2" ~ "2", # mise
TRUE ~ COD_ASSE_TEMATICO_FSC)) %>%
# NEW: riprende da fix sopra
group_by(COD_LOCALE_PROGETTO, OC_CODICE_PROGRAMMA, COD_SETTORE_STRATEGICO_FSC, COD_ASSE_TEMATICO_FSC,
psc_macroarea, psc_descr_macroarea, psc_sezione, psc_descr_sezione) %>%
summarise(psc_area_tematica = paste0(psc_area_tematica, collapse = ":::"),
psc_descr_area_tematica = paste0(psc_descr_area_tematica, collapse = ":::"),
psc_sett_interv = paste0(psc_sett_interv, collapse = ":::"),
psc_descr_sett_interv = paste0(psc_descr_sett_interv, collapse = ":::"),
COD_AREA_TEMATICA = paste0(COD_AREA_TEMATICA, collapse = ":::"),
COD_SETTORE_INTERVENTO = paste0(COD_SETTORE_INTERVENTO, collapse = ":::"),
DESCR_AREA_TEMATICA = paste0(DESCR_AREA_TEMATICA, collapse = ":::"),
DESCR_SETTORE_INTERVENTO = paste0(DESCR_SETTORE_INTERVENTO, collapse = ":::"),
COSTO_AMM_FSC = unique(COSTO_AMM_FSC, na.rm = TRUE)) %>%
ungroup() %>%
# fix per casi da programmi diversi da PSC
mutate(COD_SETTORE_INTERVENTO = case_when(is.na(COD_SETTORE_INTERVENTO) ~ NA_character_,
COD_SETTORE_INTERVENTO == "" ~ NA_character_,
COD_SETTORE_INTERVENTO == "NA" ~ NA_character_,
TRUE ~ COD_SETTORE_INTERVENTO)) %>%
mutate(DESCR_SETTORE_INTERVENTO = case_when(is.na(DESCR_SETTORE_INTERVENTO) ~ NA_character_,
DESCR_SETTORE_INTERVENTO == "" ~ NA_character_,
DESCR_SETTORE_INTERVENTO == "NA" ~ NA_character_,
TRUE ~ DESCR_SETTORE_INTERVENTO)) %>%
mutate(COD_AREA_TEMATICA = case_when(is.na(COD_AREA_TEMATICA) ~ NA_character_,
COD_AREA_TEMATICA == "" ~ NA_character_,
COD_AREA_TEMATICA == "NA" ~ NA_character_,
TRUE ~ COD_AREA_TEMATICA)) %>%
mutate(DESCR_AREA_TEMATICA = case_when(is.na(DESCR_AREA_TEMATICA) ~ NA_character_,
DESCR_AREA_TEMATICA == "" ~ NA_character_,
DESCR_AREA_TEMATICA == "NA" ~ NA_character_,
TRUE ~ DESCR_AREA_TEMATICA))
} else {
operazioni_1420 <- temp_operazioni %>%
rename(COD_LOCALE_PROGETTO = cod_locale_progetto,
OC_CODICE_PROGRAMMA = oc_cod_programma,
COD_SETTORE_STRATEGICO_FSC = fsc_settore_strategico,
# DESCR_SETTORE_STRATEGICO_FSC = fsc_descr_settore_strategico,
COD_ASSE_TEMATICO_FSC = fsc_asse_tematico,
# DESCR_ASSE_TEMATICO_FSC = fsc_descr_asse_tematico,
COSTO_AMM_FSC = costo_ammesso_FSC) %>% # MEMO: porto dietro per analisi variabili COE
distinct(COD_LOCALE_PROGETTO,
OC_CODICE_PROGRAMMA,
COD_SETTORE_STRATEGICO_FSC,
# DESCR_SETTORE_STRATEGICO_FSC,
COD_ASSE_TEMATICO_FSC,
# DESCR_ASSE_TEMATICO_FSC,
COSTO_AMM_FSC) %>%
# fix
mutate(COD_SETTORE_STRATEGICO_FSC = case_when(COD_SETTORE_STRATEGICO_FSC == "4.a" ~ "4", # matera
COD_SETTORE_STRATEGICO_FSC == "4.b" ~ "4", # matera
TRUE ~ COD_SETTORE_STRATEGICO_FSC),
COD_ASSE_TEMATICO_FSC = case_when(COD_ASSE_TEMATICO_FSC == "01" ~ "1", # pozzuoli
COD_ASSE_TEMATICO_FSC == "2:::3:::5" ~ "2", # mattm
COD_ASSE_TEMATICO_FSC == "1:::2:::3:" ~ "2", # mattm
COD_ASSE_TEMATICO_FSC == "1:::2" ~ "2", # mise
TRUE ~ COD_ASSE_TEMATICO_FSC))
}
# chk <- operazioni_1420 %>%
# filter(OC_CODICE_PROGRAMMA == "PSCFRIULI")
# operazioni_1420 %>%
# filter(grepl(":::", psc_sett_interv)) %>%
# count(OC_CODICE_PROGRAMMA, psc_sezione, psc_area_tematica, psc_sett_interv, COD_AREA_TEMATICA, COD_SETTORE_INTERVENTO)
temp <- read_sas(file.path(DATA, "oper_fltok_preesteso.sas7bdat"))
# risolve conflitti di naming (che ancora cambiano ogni volta...)
if ("OC_COD_PROGRAMMA" %in% names(temp)){
operazioni_713 <- temp %>%
select(COD_LOCALE_PROGETTO = cod_locale_progetto,
QSN_CODICE_OBIETTIVO_SPECIFICO = qsn_codice_obiettivo_specifico,
OC_CODICE_PROGRAMMA = OC_COD_PROGRAMMA)
} else if ("OC_CODICE_PROGRAMMA" %in% names(temp)) {
operazioni_713 <- temp %>%
select(COD_LOCALE_PROGETTO = cod_locale_progetto,
QSN_CODICE_OBIETTIVO_SPECIFICO = qsn_codice_obiettivo_specifico,
OC_CODICE_PROGRAMMA)
} else if ("oc_cod_programma" %in% names(temp)) {
operazioni_713 <- temp %>%
select(COD_LOCALE_PROGETTO = cod_locale_progetto,
QSN_CODICE_OBIETTIVO_SPECIFICO = qsn_codice_obiettivo_specifico,
OC_CODICE_PROGRAMMA = oc_cod_programma)
}
# ----------------------- chk ---------------------- #
# operazioni_713 %>% filter(COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISE770") %>% select(QSN_CODICE_OBIETTIVO_SPECIFICO) # 6.1.3 mappato male in matrix
# appo %>% filter(COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISE770") %>% select(COD_SETTORE_INTERVENTO) # NA (fino a 279)
# appo %>% filter(COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISE770") %>% select(COD_SETTORE_INTERVENTO) # 05.05 (tutto)
# art44 %>% filter(COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISE770") %>% select(COD_SETTORE_INTERVENTO) # 07.02
# art44 %>% filter(COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISE770") %>% select(COD_OPOS_NEW) # 07.02
# appo %>% filter(COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISE770") %>% select(OC_CODICE_PROGRAMMA) # 2007IT001FA005
# art44 %>% filter(COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISE770") %>% select(OC_CODICE_PROGRAMMA) # CIS_NABA_CAM
# art44_liste %>% filter(COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISE770") %>% select(OC_CODICE_PROGRAMMA) # CIS_NABA_CAM
# ------------------ elaborazione ------------------ #
# chk <- appo %>% filter(COD_LOCALE_PROGETTO == "9CA20015CP000000095")
appo <- operazioni %>%
# filter(COD_LOCALE_PROGETTO == "9CA20015CP000000095") %>% #DEBUG
# filter(x_AMBITO == "FSC") %>%
# inner_join(matrix_po_psc, by = "OC_CODICE_PROGRAMMA") %>%
# # ricodifica piani nazionali (direttrici ferroviarie-2007IT001FA005 e salerno reggio calabria-2007AN0021FA01)
# left_join(po_naz,
# by = "COD_LOCALE_PROGETTO") %>%
# mutate(ID_PSC = if_else(is.na(ID_PSC.y), ID_PSC.x, ID_PSC.y),
# PSC = if_else(is.na(PSC.y), PSC.x, PSC.y)) %>%
# select(-ID_PSC.y, -ID_PSC.x, -PSC.x, -PSC.y) %>%
filter(x_AMBITO == "FSC") %>%
# ricodifica direttrici ferroviarie e salerno-reggio calabria
left_join(po_naz %>%
select(-OC_CODICE_PROGRAMMA_EVO),
by = c("COD_LOCALE_PROGETTO", "OC_CODICE_PROGRAMMA")) %>%
# codice psc
left_join(matrix_po_psc %>%
distinct(OC_CODICE_PROGRAMMA, ID_PSC),
by = "OC_CODICE_PROGRAMMA") %>%
mutate(ID_PSC = if_else(is.na(ID_PSC.y), ID_PSC.x, ID_PSC.y)) %>% # MEMO: x viene da po_naz, y da matrix genrale
select(-ID_PSC.y, -ID_PSC.x) %>%
# label psc
left_join(matrix_po_psc %>%
distinct(ID_PSC, PSC),
by = "ID_PSC") %>%
filter(!is.na(ID_PSC)) %>%
# left_join(progetti %>%
# select(COD_LOCALE_PROGETTO, OC_FINANZ_TOT_PUB_NETTO),
# by = "COD_LOCALE_PROGETTO") %>%
left_join(art44 %>%
select(COD_LOCALE_PROGETTO, OC_CODICE_PROGRAMMA, COD_TEMA_NEW, DESCR_TEMA_NEW,
COD_SETTORE_INTERVENTO = COD_OPOS_NEW, DESCR_OPOS_NEW),
by = c("COD_LOCALE_PROGETTO", "OC_CODICE_PROGRAMMA")) %>%
# mutate(#COD_AREA_TEMATICA = COD_TEMA_NEW,
# #DESCR_AREA_TEMATICA = DESCR_TEMA_NEW,
# COD_SETTORE_INTERVENTO = COD_OPOS_NEW,
# # DESCR_SETTORE_INTERVENTO = DESCR_OPOS_NEW
# ) %>%
# rettifica temi da primo cds
left_join(interventi_cds,
by = c("COD_LOCALE_PROGETTO", "OC_CODICE_PROGRAMMA")) %>%
mutate(COD_SETTORE_INTERVENTO = if_else(is.na(COD_SETTORE_INTERVENTO.y), COD_SETTORE_INTERVENTO.x, COD_SETTORE_INTERVENTO.y)) %>%
select(-COD_SETTORE_INTERVENTO.x, -COD_SETTORE_INTERVENTO.y) %>%
# OLD
# # integra temi mancanti per 1420
# left_join(operazioni_1420 %>%
# select(-COD_SETTORE_INTERVENTO), # MEMO: questo va tolto qui perché il fix viene fatto dopo
# by = c("COD_LOCALE_PROGETTO", "OC_CODICE_PROGRAMMA")) %>%
# NEW: sovrascrive dati da BDU
left_join(operazioni_1420, by = c("COD_LOCALE_PROGETTO", "OC_CODICE_PROGRAMMA")) %>%
mutate(COD_SETTORE_INTERVENTO = if_else(is.na(COD_SETTORE_INTERVENTO.y), COD_SETTORE_INTERVENTO.x, COD_SETTORE_INTERVENTO.y)) %>%
select(-COD_SETTORE_INTERVENTO.x, -COD_SETTORE_INTERVENTO.y) %>%
left_join(matrix_1420 %>%
select(COD_SETTORE_STRATEGICO_FSC, COD_ASSE_TEMATICO_FSC, COD_SETTORE_INTERVENTO),
by = c("COD_SETTORE_STRATEGICO_FSC", "COD_ASSE_TEMATICO_FSC")) %>%
# integra per casi residui
# TODO: qui va fix per ferrovie vs strade
mutate(COD_SETTORE_INTERVENTO = if_else(is.na(COD_SETTORE_INTERVENTO.x), COD_SETTORE_INTERVENTO.y, COD_SETTORE_INTERVENTO.x)) %>%
select(-COD_SETTORE_INTERVENTO.x, -COD_SETTORE_INTERVENTO.y) %>%
# integra temi mancanti per 713
left_join(operazioni_713,
by = c("COD_LOCALE_PROGETTO" , "OC_CODICE_PROGRAMMA")) %>%
left_join(matrix_713 %>%
select(QSN_CODICE_OBIETTIVO_SPECIFICO, COD_SETTORE_INTERVENTO),
by = "QSN_CODICE_OBIETTIVO_SPECIFICO") %>%
# TODO: qui va fix per ferrovie vs strade
mutate(COD_SETTORE_INTERVENTO = if_else(is.na(COD_SETTORE_INTERVENTO.x), COD_SETTORE_INTERVENTO.y, COD_SETTORE_INTERVENTO.x)) %>%
select(-COD_SETTORE_INTERVENTO.x, -COD_SETTORE_INTERVENTO.y)
# sovrascrive temi per psc già monitorati e scarta sezioni speciali
if ("psc_area_tematica" %in% names(temp_operazioni)) {
# OLD:
# appo1 <- appo %>%
# left_join(operazioni_1420 %>%
# select(COD_LOCALE_PROGETTO, OC_CODICE_PROGRAMMA, COD_AREA_TEMATICA, COD_SETTORE_INTERVENTO),
# by = c("COD_LOCALE_PROGETTO", "OC_CODICE_PROGRAMMA")) %>%
# mutate(COD_SETTORE_INTERVENTO = case_when(COD_AREA_TEMATICA.y == "" ~ COD_SETTORE_INTERVENTO.x,
# is.na(COD_AREA_TEMATICA.y) ~ COD_SETTORE_INTERVENTO.x,
# TRUE ~ COD_SETTORE_INTERVENTO.y)) %>%
# # CHK: chk <- appo1 %>% select(COD_LOCALE_PROGETTO, OC_CODICE_PROGRAMMA, COD_SETTORE_INTERVENTO, COD_SETTORE_INTERVENTO.x, COD_SETTORE_INTERVENTO.y, COD_AREA_TEMATICA.x, COD_AREA_TEMATICA.y)
# # CHK: chk2 <- chk %>% count( COD_SETTORE_INTERVENTO, COD_SETTORE_INTERVENTO.x, COD_SETTORE_INTERVENTO.y, COD_AREA_TEMATICA.x, COD_AREA_TEMATICA.y)
# select(-COD_SETTORE_INTERVENTO.x, -COD_SETTORE_INTERVENTO.y) %>%
# # sovrascrive tema per tutti
# left_join(matrix_temi_settori,
# by = "COD_SETTORE_INTERVENTO") %>%
# mutate(AREA_TEMATICA = paste0(COD_AREA_TEMATICA, "-", DESCR_AREA_TEMATICA),
# SETTORE_INTERVENTO = paste0(COD_SETTORE_INTERVENTO, "-", DESCR_SETTORE_INTERVENTO)) %>%
# # scarta sezioni speciali
# # filter(psc_sezione != "SS_1" & psc_sezione != "SS_2" | is.na(psc_sezione))
# mutate(SEZIONE = psc_sezione)
# NEW:
appo1 <- appo %>%
# fix
mutate(DESCR_AREA_TEMATICA = case_when(COD_AREA_TEMATICA == "07:::07" ~ "TRASPORTI E MOBILITÀ",
COD_AREA_TEMATICA == "06:::06" ~ "CULTURA",
COD_AREA_TEMATICA == "05:::10" ~ "AMBIENTE E RISORSE NATURALI",
COD_AREA_TEMATICA == "06:::12" ~ "CULTURA",
COD_AREA_TEMATICA == "12:::06" ~ "CULTURA",
TRUE ~ DESCR_AREA_TEMATICA)) %>%
mutate(COD_AREA_TEMATICA = case_when(COD_AREA_TEMATICA == "07:::07" ~ "07",
COD_AREA_TEMATICA == "06:::06" ~ "06",
COD_AREA_TEMATICA == "05:::10" ~ "05",
COD_AREA_TEMATICA == "06:::12" ~ "06",
COD_AREA_TEMATICA == "12:::06" ~ "06",
TRUE ~ COD_AREA_TEMATICA)) %>%
# fix
mutate(DESCR_SETTORE_INTERVENTO = case_when(COD_SETTORE_INTERVENTO == "07.01:::07.02" ~ "TRASPORTO FERROVIARIO",
COD_SETTORE_INTERVENTO == "05.02:::10.03" ~ "RISORSE IDRICHE",
COD_SETTORE_INTERVENTO == "06.01:::06.02" ~ "PATRIMONIO E PAESAGGIO",
COD_SETTORE_INTERVENTO == "06.01:::12.02" ~ "PATRIMONIO E PAESAGGIO",
COD_SETTORE_INTERVENTO == "12.02:::06.01" ~ "PATRIMONIO E PAESAGGIO",
TRUE ~ DESCR_SETTORE_INTERVENTO)) %>%
mutate(COD_SETTORE_INTERVENTO = case_when(COD_SETTORE_INTERVENTO == "07.01:::07.02" ~ "07.02",
COD_SETTORE_INTERVENTO == "05.02:::10.03" ~ "05.02",
COD_SETTORE_INTERVENTO == "06.01:::06.02" ~ "06.01",
COD_SETTORE_INTERVENTO == "06.01:::12.02" ~ "06.01",
COD_SETTORE_INTERVENTO == "12.02:::06.01" ~ "06.01",
TRUE ~ COD_SETTORE_INTERVENTO)) %>%
# sovrascrive tema per tutti
left_join(matrix_temi_settori %>%
select(COD_AREA_TEMATICA, COD_SETTORE_INTERVENTO, DESCR_AREA_TEMATICA, DESCR_SETTORE_INTERVENTO),
by = "COD_SETTORE_INTERVENTO") %>%
mutate(COD_AREA_TEMATICA = if_else(is.na(COD_AREA_TEMATICA.x), COD_AREA_TEMATICA.y, COD_AREA_TEMATICA.x)) %>%
select(-COD_AREA_TEMATICA.x, -COD_AREA_TEMATICA.y) %>%
mutate(DESCR_AREA_TEMATICA = if_else(is.na(DESCR_AREA_TEMATICA.x), DESCR_AREA_TEMATICA.y, DESCR_AREA_TEMATICA.x)) %>%
select(-DESCR_AREA_TEMATICA.x, -DESCR_AREA_TEMATICA.y) %>%
mutate(DESCR_SETTORE_INTERVENTO = if_else(is.na(DESCR_SETTORE_INTERVENTO.x), DESCR_SETTORE_INTERVENTO.y, DESCR_SETTORE_INTERVENTO.x)) %>%
select(-DESCR_SETTORE_INTERVENTO.x, -DESCR_SETTORE_INTERVENTO.y)%>%
mutate(AREA_TEMATICA = paste0(COD_AREA_TEMATICA, "-", DESCR_AREA_TEMATICA),
SETTORE_INTERVENTO = paste0(COD_SETTORE_INTERVENTO, "-", DESCR_SETTORE_INTERVENTO)) %>%
# scarta sezioni speciali
# filter(psc_sezione != "SS_1" & psc_sezione != "SS_2" | is.na(psc_sezione))
mutate(SEZIONE = psc_sezione)
} else {
# MEMO: questo vale per bimestri prima di giugno 2022
appo1 <- appo %>%
# sovrascrive tema per tutti
left_join(matrix_temi_settori,
by = "COD_SETTORE_INTERVENTO") %>%
mutate(AREA_TEMATICA = paste0(COD_AREA_TEMATICA, "-", DESCR_AREA_TEMATICA),
SETTORE_INTERVENTO = paste0(COD_SETTORE_INTERVENTO, "-", DESCR_SETTORE_INTERVENTO))
}
# integra temi mancanti per 1420
# chk totale coe
appo1 %>%
filter(OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE == 0) %>%
summarise(COE = sum(COE, na.rm = TRUE))
appo %>%
filter(OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE == 0) %>%
filter(psc_sezione != "SS_1" & psc_sezione != "SS_2" | is.na(psc_sezione)) %>%
summarise(COE = sum(COE, na.rm = TRUE))
# chk classi
# chk <- appo1 %>% count(AREA_TEMATICA, SETTORE_INTERVENTO) %>% filter(grepl(":::", SETTORE_INTERVENTO))
# chk2 <- appo1 %>% filter(SETTORE_INTERVENTO == "07.01:::07.02-TRASPORTO STRADALE:::TRASPORTO FERROVIARIO")
# chk3 <- appo1 %>% count(COD_SETTORE_INTERVENTO, DESCR_SETTORE_INTERVENTO)
# fix classi
appo2 <- appo1 %>%
mutate(AREA_TEMATICA = case_when(OC_CODICE_PROGRAMMA == "2016PATTIPUG" & AREA_TEMATICA == "NA-NA" & SETTORE_INTERVENTO == "09.02-NA" ~ "08-RIQUALIFICAZIONE URBANA",
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2017FSCRICERCA" & AREA_TEMATICA == "NA-NA" ~ "01-RICERCA E INNOVAZIONE",
OC_CODICE_PROGRAMMA == "PSCTURISMO" & AREA_TEMATICA == "NA-NA" ~ "03-COMPETITIVITÀ IMPRESE",
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2016PATTISICI" & SETTORE_INTERVENTO == "NA-NA" &
grepl("05.1", COD_RISULTATO_ATTESO) ~ "05-AMBIENTE E RISORSE NATURALI",
TRUE ~ AREA_TEMATICA)) %>%
mutate(SETTORE_INTERVENTO = case_when(OC_CODICE_PROGRAMMA == "2016PATTIPUG" & SETTORE_INTERVENTO == "09.02-NA" ~ "08.01-EDILIZIA E SPAZI PUBBLICI",
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2017FSCRICERCA" & SETTORE_INTERVENTO == "NA-NA" ~ "01.01-RICERCA E SVILUPPO",
OC_CODICE_PROGRAMMA == "PSCTURISMO" & SETTORE_INTERVENTO == "03:::12.02-NA" ~ "03.02-TURISMO E OSPITALITÀ",
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2016PATTISICI" & SETTORE_INTERVENTO == "NA-NA" &
grepl("05.1", COD_RISULTATO_ATTESO) ~ "05.01-RISCHI E ADATTAMENTO CLIMATICO",
TRUE ~ SETTORE_INTERVENTO))
# debug classi
print(appo2 %>% count(AREA_TEMATICA))
message("Se ci sono casi con ::: vanno corretti nel codice... Sorry!")
chk <- appo2 %>% filter(AREA_TEMATICA == "NA-NA")
write_csv2(chk, file.path(TEMP, paste0("chk_classi_missing_", bimestre_oc, ".csv")))
message("Questi sono gli strumenti attuativi non censiti in matrix:")
chk2 <- chk %>%
mutate(CHK = case_when(COE > 0 ~ "to_fix",
COE <= 0 ~ "zero",
is.na(COE) ~ "na")) %>%
count(x_CICLO, OC_CODICE_PROGRAMMA, x_PROGRAMMA, SETTORE_INTERVENTO, CHK)
print(chk2)
write_csv2(chk2, file.path(TEMP, paste0("fix_mapping_", bimestre_oc, ".csv")))
message("Se ci sono NA-NA con COE NA in 'zero' va bene, restano così.")
message("Per tutti gli altri casi con 'to_fix' va rivisto lo script, che incorpora direttamente le correzioni.")
message("Controlla in TEMP il file 'chk_classi_missing.csv'")
chk3 <- chk %>% filter(!is.na(COE))
# # fix classi # DEV: spostato sopra
# appo <- appo %>%
# mutate(AREA_TEMATICA = case_when(OC_CODICE_PROGRAMMA == "2016PATTIPUG" & AREA_TEMATICA == "NA-NA" & SETTORE_INTERVENTO == "09.02-NA" ~ "08-RIQUALIFICAZIONE URBANA",
# OC_CODICE_PROGRAMMA == "2017FSCRICERCA" & AREA_TEMATICA == "NA-NA" ~ "01-RICERCA E INNOVAZIONE",
# TRUE ~ AREA_TEMATICA)) %>%
# mutate(SETTORE_INTERVENTO = case_when(OC_CODICE_PROGRAMMA == "2016PATTIPUG" & SETTORE_INTERVENTO == "09.02-NA" ~ "08.01-EDILIZIA E SPAZI PUBBLICI",
# OC_CODICE_PROGRAMMA == "2017FSCRICERCA" & SETTORE_INTERVENTO == "NA-NA" ~ "01.01-RICERCA E SVILUPPO",
# TRUE ~ SETTORE_INTERVENTO))
# message("Il caso Puglia con 09.02-NA è già gestito. Il caso di Ricerca è temporaneo.")
# calcola costo realizzato e economie
appo3 <- appo2 %>%
# filter(OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE == 0) %>%
# OLD:
# left_join(progetti %>%
# select(COD_LOCALE_PROGETTO, COSTO_REALIZZATO, FINANZ_STATO_FSC, OC_FINANZ_STATO_FSC_NETTO, OC_FINANZ_TOT_PUB_NETTO, OC_FINANZ_PRIVATO_NETTO),
# by = "COD_LOCALE_PROGETTO") %>%
# mutate_if(is.numeric, replace_na, replace = 0) %>%
# mutate(FINANZ_TOT = OC_FINANZ_TOT_PUB_NETTO + OC_FINANZ_PRIVATO_NETTO,
# # x = OC_FINANZ_STATO_FSC_NETTO/FINANZ_TOT,
# x = COE/FINANZ_TOT, # deve rimanere COE al numeratore perché ci sono progetti fatti da due oeprazione FSC
# COSTO_REALIZZATO_2 = COSTO_REALIZZATO * x,
# COE_ECO = FINANZ_STATO_FSC - OC_FINANZ_STATO_FSC_NETTO) %>%
# NEW:
left_join(progetti_pub %>%
select(COD_LOCALE_PROGETTO, COSTO_REALIZZATO,
FINANZ_STATO_FSC, OC_FINANZ_STATO_FSC_NETTO,
FINANZ_TOTALE_PUBBLICO, FINANZ_PRIVATO, FINANZ_DA_REPERIRE, ECONOMIE_TOTALI,
OC_FINANZ_TOT_PUB_NETTO, DB) %>%
mutate(across(where(is.numeric), ~replace_na(., replace = 0))),
by = "COD_LOCALE_PROGETTO") %>%
mutate_if(is.numeric, replace_na, replace = 0) %>%
mutate(FINANZ_TOT = FINANZ_TOTALE_PUBBLICO + FINANZ_PRIVATO + FINANZ_DA_REPERIRE - ECONOMIE_TOTALI,
# x = OC_FINANZ_STATO_FSC_NETTO/FINANZ_TOT,
x = COE/FINANZ_TOT, # deve rimanere COE al numeratore perché ci sono progetti fatti da due oeprazione FSC
COSTO_REALIZZATO_2 = COSTO_REALIZZATO * x,
COE_ECO = FINANZ_STATO_FSC - OC_FINANZ_STATO_FSC_NETTO,
CP = OC_FINANZ_TOT_PUB_NETTO,
# CPP = FINANZ_TOTALE_PUBBLICO, FINANZ_PRIVATO)
CPP = FINANZ_TOTALE_PUBBLICO + FINANZ_PRIVATO)
# chk
# dim(appo)[1] == dim(appo3)[1] # MEMO: questo è falso da quando ho tolto sezioni speciali
dim(appo1)[1] == dim(appo3)[1]
# chk finanziamenti vs costi
chk <- appo3 %>%
group_by(COD_LOCALE_PROGETTO, x_CICLO, x_PROGRAMMA) %>%
summarise(COE = sum(COE, na.rm = TRUE),
FINANZ_STATO_FSC = sum(FINANZ_STATO_FSC, na.rm = TRUE),
OC_FINANZ_STATO_FSC_NETTO = sum(OC_FINANZ_STATO_FSC_NETTO, na.rm = TRUE),
COSTO_AMM_FSC = sum(COSTO_AMM_FSC, na.rm = TRUE)) %>%
mutate(CHK = case_when(# x_CICLO == "2014-2020" & abs(COE - COSTO_AMM_FSC) < 0.1 ~ "cost", # possibile solo su 1420
abs(COE - COSTO_AMM_FSC) < 0.1 ~ "cost", # MEMO: post migrazione
abs(COE - OC_FINANZ_STATO_FSC_NETTO) < 0.1 ~ "fin_net",
abs(COE- FINANZ_STATO_FSC) < 0.1 ~ "fin",
TRUE ~ "chk"))
chk %>%
# filter(x_CICLO == "2014-2020") %>%
# filter(x_CICLO == "2007-2013") %>%
group_by(CHK, x_CICLO) %>%
summarise(N = n(),
COE = sum(COE, na.rm = TRUE),
FINANZ_STATO_FSC = sum(FINANZ_STATO_FSC, na.rm = TRUE),
OC_FINANZ_STATO_FSC_NETTO = sum(OC_FINANZ_STATO_FSC_NETTO, na.rm = TRUE),
COSTO_AMM_FSC = sum(COSTO_AMM_FSC, na.rm = TRUE))
chk %>%
ungroup() %>%
filter(x_CICLO == "2014-2020") %>%
# filter(x_CICLO == "2007-2013") %>%
filter(CHK == "fin_net") %>%
group_by(x_CICLO, x_PROGRAMMA) %>%
summarise(N = n(),
COE = sum(COE, na.rm = TRUE),
FINANZ_STATO_FSC = sum(FINANZ_STATO_FSC, na.rm = TRUE),
OC_FINANZ_STATO_FSC_NETTO = sum(OC_FINANZ_STATO_FSC_NETTO, na.rm = TRUE),
COSTO_AMM_FSC = sum(COSTO_AMM_FSC, na.rm = TRUE))
# chk economie
appo3 %>%
mutate(FINANZ_STATO_FSC = if_else(is.na(FINANZ_STATO_FSC), 0, FINANZ_STATO_FSC),
OC_FINANZ_STATO_FSC_NETTO = if_else(is.na(OC_FINANZ_STATO_FSC_NETTO), 0, OC_FINANZ_STATO_FSC_NETTO)) %>%
mutate(ECO = FINANZ_STATO_FSC - OC_FINANZ_STATO_FSC_NETTO) %>%
filter(ECO != 0) %>%
mutate(OC_STATO_PROGETTO = case_when(OC_STATO_PROGETTO == "Concluso" ~ "Concluso",
OC_STATO_PROGETTO == "Liquidato" ~ "Concluso",
TRUE ~ "In corso")) %>%
group_by(OC_STATO_PROGETTO) %>%
summarise(N = n(),
FSC = sum(FINANZ_STATO_FSC, na.rm = TRUE),
FSC_NET = sum(OC_FINANZ_STATO_FSC_NETTO, na.rm = TRUE)) %>%
mutate(ECO = FSC - FSC_NET)
# OC_STATO_PROGETTO N FSC FSC_NET ECO
# <chr> <int> <dbl> <dbl> <dbl>
# 1 Concluso 5269 1739358008. 1562285368. 177072641.
# 2 In corso 2437 2595703054. 2212930337. 382772717.
appo3 %>%
mutate(ECO = FINANZ_STATO_FSC - OC_FINANZ_STATO_FSC_NETTO,
DELTA = OC_FINANZ_STATO_FSC_NETTO - COSTO_AMM_FSC) %>%
filter(DELTA != 0) %>%
summarise(N = n(),
DELTA = sum(DELTA, na.rm = TRUE),
ECO = sum(ECO, na.rm = TRUE))
# appo1 %>%
# summarise(COE = sum(COE, na.rm = TRUE),
# COE_PAG = sum(COE_PAG, na.rm = TRUE),
# COSTO_REALIZZATO = sum(COSTO_REALIZZATO, na.rm = TRUE),
# OC_FINANZ_STATO_FSC_NETTO = sum(OC_FINANZ_STATO_FSC_NETTO, na.rm = TRUE),
# OC_FINANZ_TOT_PUB_NETTO = sum(OC_FINANZ_TOT_PUB_NETTO, na.rm = TRUE),
# COSTO_REALIZZATO_2 = sum(COSTO_REALIZZATO_2, na.rm = TRUE))
# A tibble: 1 x 6
# COE COE_PAG COSTO_REALIZZATO OC_FINANZ_STATO_FSC_NETTO OC_FINANZ_TOT_PUB_NETTO COSTO_REALIZZATO_2
# <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
# 49290164401. 10040154286. 21986749485. 50629969321. 68164313459. 15828065459.
# report per programma
# chk <- appo1 %>%
# group_by(ID_PSC, PSC, OC_CODICE_PROGRAMMA, x_PROGRAMMA, x_CICLO) %>%
# summarise(COE = sum(COE, na.rm = TRUE),
# COE_IMP = sum(COE_IMP, na.rm = TRUE),
# COE_PAG = sum(COE_PAG, na.rm = TRUE),
# COSTO_REALIZZATO = sum(COSTO_REALIZZATO_2, na.rm = TRUE))
# stato progetto per economie
appo4 <- appo3 %>%
rename(COE_CR = COSTO_REALIZZATO_2) %>%
mutate(STATO = case_when(COE_PAG / COE > 0.95 ~ "Conclusi",
COE_CR / COE > 0.95 ~ "Conclusi",
OC_STATO_PROCEDURALE == "Eseguito" ~ "Conclusi",
TRUE ~ "In corso"))
# NEW: sovrascrive COE per eliminare max(costo, fin), tiene costo
# appo5 <- appo4 %>%
# mutate(COE = case_when(OC_CODICE_PROGRAMMA == "2016PATTISICI" & COE>COSTO_AMM_FSC ~ COSTO_AMM_FSC,
# TRUE ~ COE))
appo5 <- appo4 # MEMO: risolta nei dati da fabio
chk <- appo3 %>%
filter(OC_CODICE_PROGRAMMA == "2016PATTISICI" & COE>COSTO_AMM_FSC) %>%
select(COD_LOCALE_PROGETTO, COE, costo_ammesso_MZ, COE_SUD)
chk2 <- appo5 %>%
semi_join(chk, by = "COD_LOCALE_PROGETTO") %>%
select(COD_LOCALE_PROGETTO, COE, costo_ammesso_MZ, COE_SUD)
# DEV: allineare numerazione
appo2 <- appo5
# fix CIS Taranto in PRA Puglia
appo3 <- fix_ciclo_cis_taranto_pra_puglia(progetti_psc = appo2)
# fix visualizzati PRA Campania
appo4 <- fix_visualizzati_pra_campania(progetti_psc = appo3)
# fix assegnazioni di legge PRA Campania
appo4bis <- fix_assegnazioni_legge_pra_campania(progetti_psc = appo4, progetti = progetti)
# fix visualizzati APQ MARI Marche
appo5 <- fix_visualizzati_apq_mari_marche(progetti_psc = appo4bis)
# sposta progetti su PSC Turismo
if ("psc_area_tematica" %in% names(temp_operazioni)) {
# MEMO: ora i dati di attuatione e programmazione sono scorporati
appo6 <- appo5
} else {
appo6 <- fix_sposta_psc_turismo(progetti_psc = appo5, progetti = progetti)
}
# fix temi amministrazioni centrali
appo7 <- fix_aree_settori_amm_centrali(progetti_psc = appo6, progetti = progetti, interventi_cds = interventi_cds)
# MEMO: solo mims tra le amm. centrali ha risposto alla rilevazione sulle classificazioni post cds
# fix macroarea
appo8 <- fix_macroarea_progetti_psc(progetti_psc = appo7)
# fix stato procedurale
appo_stato <- progetti %>% # OLD: progetti_pub %>%
# semi_join(appo, by = c("COD_LOCALE_PROGETTO", "OC_CODICE_PROGRAMMA")) %>% # DEV: qui confrontavo progetti e operazioni
semi_join(appo8, by = "COD_LOCALE_PROGETTO") %>%
get_stato_attuazione(., chk_today = chk_today) %>%
select(COD_LOCALE_PROGETTO, OC_STATO_PROCEDURALE_NEW = STATO_PROCED)
message("Se ci sono 12 waring su clean_data va bene perché è il numero delle variabili e il warning indica date NA in input")
# DEBUG:
# appo_stato <- out %>%
# select(COD_LOCALE_PROGETTO, OC_STATO_PROCEDURALE = STATO_PROCED)
appo9 <- appo8 %>%
rename(OC_STATO_PROCEDURALE_OLD = OC_STATO_PROCEDURALE) %>%
left_join(appo_stato, by = "COD_LOCALE_PROGETTO") %>%
# NEW da fabio
left_join(progetti %>%
select(COD_LOCALE_PROGETTO, OC_STATO_PROCEDURALE_OGV),
by = "COD_LOCALE_PROGETTO")
# chk <- appo9 %>% count(OC_STATO_PROCEDURALE, OC_STATO_PROCEDURALE_OLD)
# switch per stato procedurale
# appo10 <- appo9 %>%
# mutate(OC_STATO_PROCEDURALE_NEW = OC_STATO_PROCEDURALE,
# OC_STATO_PROCEDURALE = OC_STATO_PROCEDURALE_OGV)
# MEMO: ora è gestito nei repor, con default su new
appo10 <- appo9
# accoda 06
progetti_sgp <- read_csv2(file.path(PSC, "sgp", paste0("dati_sgp_", bimestre, "_", versione_sgp, ".csv")), col_types = "ccccccccccdddddddcccd") %>%
mutate(OC_STATO_PROCEDURALE_OGV = OC_STATO_PROCEDURALE,
OC_STATO_PROCEDURALE_OLD = OC_STATO_PROCEDURALE,
OC_STATO_PROCEDURALE_NEW = OC_STATO_PROCEDURALE) # MEMO: crea colonne per allineamento (il valore è sempre equivaente a NEW)
# integra aggiudicazioni
appo11 <- appo10 %>%
left_join(progetti %>%
select(COD_LOCALE_PROGETTO, IMPORTO_AGGIUDICATO,
IMPORTO_AGGIUDICATO_NODATA, IMPORTO_AGGIUDICATO_BANDITO))
# fix sezione
appo12 <- appo11 %>%
mutate(SEZIONE = case_when(SEZIONE == "SO" ~ "SO",
SEZIONE == "SO:::" ~ "SO",
SEZIONE == "SO:::SOCIS_RC" ~ "SO",
SEZIONE == "SOCIS" ~ "SO",
SEZIONE == "SOCIS_CO" ~ "SO",
SEZIONE == "SOCIS_NA" ~ "SO",
SEZIONE == "SOCIS_PAL" ~ "SO",
SEZIONE == "SOCIS_RC" ~ "SO",
SEZIONE == "SOCIS_SA" ~ "SO",
SEZIONE == "SOCIS_VENT" ~ "SO",
SEZIONE == "SOCISTA" ~ "SO",
SEZIONE == "SS_1" ~ "SS_1",
SEZIONE == "SS_2" ~ "SS_2",
SEZIONE == "SS_2:" ~ "SS_2",
is.na(SEZIONE) ~ "SO",
SEZIONE == "" ~ "SO",
TRUE ~ "CHK"))
appo12 %>% count(SEZIONE)
if ("psc_area_tematica" %in% names(temp_operazioni)) {
out <- appo12 %>%
mutate(OC_STATO_PROCEDURALE = OC_STATO_PROCEDURALE_NEW) %>% # MEMO: valore di default, serve per report
select(COD_LOCALE_PROGETTO,
CUP,
OC_TITOLO_PROGETTO,
x_CICLO,
x_PROGRAMMA,
OC_CODICE_PROGRAMMA,
x_MACROAREA,
SEZIONE,
AREA_TEMATICA,
SETTORE_INTERVENTO,
OC_STATO_PROCEDURALE,
OC_STATO_PROCEDURALE_OGV, # nuova versione fabio
OC_STATO_PROCEDURALE_OLD, # vecchia versione fabio
OC_STATO_PROCEDURALE_NEW, # mia versione
COE,
COE_IMP,
COE_CR,
COE_PAG,
COE_ECO,
CP,
CPP,
PSC,
ID_PSC,
STATO,
OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE,
IMPORTO_AGGIUDICATO,
IMPORTO_AGGIUDICATO_NODATA,
IMPORTO_AGGIUDICATO_BANDITO,
DB) %>%
bind_rows(progetti_sgp)
} else {
out <- appo12 %>%
mutate(OC_STATO_PROCEDURALE = OC_STATO_PROCEDURALE_NEW) %>% # MEMO: valore di default, serve per report
select(COD_LOCALE_PROGETTO,
CUP,
OC_TITOLO_PROGETTO,
x_CICLO,
x_PROGRAMMA,
OC_CODICE_PROGRAMMA,
x_MACROAREA,
AREA_TEMATICA,
SETTORE_INTERVENTO,
OC_STATO_PROCEDURALE,
OC_STATO_PROCEDURALE_OGV, # nuova versione fabio
OC_STATO_PROCEDURALE_OLD, # vecchia versione fabio
OC_STATO_PROCEDURALE_NEW, # mia versione
COE,
COE_IMP,
COE_CR,
COE_PAG,
COE_ECO,
CP,
PSC,
ID_PSC,
STATO,
OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE,
DB) %>%
bind_rows(progetti_sgp)
}
# fix psc
out <- fix_id_psc_15_digit(out, var1="ID_PSC")
out <- fix_id_psc_ministeri(out, var1="PSC")
# TODO:
# fix sezione
# out <- out %>%
# mutate(SEZIONE = case_when(
# SEZIONE == "SO" ~ "SO",
# SEZIONE == "SOCIS" ~ "SO",
# SEZIONE == "SS_1" ~ "SS_1",
# SEZIONE == "SS_2" ~ "SS_2",
# is.na(SEZIONE) & x_CICLO == "2000-2006" ~ "SO",
# is.na(SEZIONE) & x_CICLO == "2007-2013" ~ "SO",
# is.na(SEZIONE) & x_CICLO == "2014-2020" ~ "chk", # CHK: forzo sezione ordinaria?
# TRUE ~ "chk"))
# DEBUG:
out %>% filter(OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE == 0) %>% filter(x_CICLO != "2000-2006") %>% summarise(COE = sum(COE, na.rm = T))
appo3 %>% filter(OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE == 0) %>% filter(x_CICLO != "2000-2006") %>% summarise(COE = sum(COE, na.rm = T))
appo4 %>% filter(OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE == 0) %>% filter(x_CICLO != "2000-2006") %>% summarise(COE = sum(COE, na.rm = T))
# MEMO: con fix_visualizzati_pra_campania ripristino ogv in psc (perdo allineamento ai conteggi sopra!)
# appo3 %>%
# filter(OC_CODICE_PROGRAMMA == "2007CA001FA009", OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE == 4, COD_LOCALE_PROGETTO != "1MISETPL.EAV01") %>%
# summarise(COE = sum(COE))
out %>% filter(OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE == 0) %>% summarise(COE = sum(COE, na.rm = T))
# forza flag 7 su duplicati tecnici da migrazione
if (forza_flag == TRUE) {
out <- out %>%
mutate(OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE = case_when(OC_CODICE_PROGRAMMA == "2016PATTIABR" ~ 7, # MEMO: patti quasi interamente migrati
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2016PATTIBASIL" ~ 7,
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2018POFSCEMROM" ~ 7,
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2016PATTILAZ" ~ 7,
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2018POFSCBO" ~ 7,
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2016PATTIFIR" ~ 7,
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2016PATTIMES" ~ 7,
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2016PATTINAP" ~ 7,
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2016PATTIRC" ~ 7,
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2016PATTIVEN" ~ 7,
OC_CODICE_PROGRAMMA == "POSPORTFSC" ~ 7,
# programmi 713
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2007LO002FA006" ~ 7,
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2007FR002FA003" ~ 7,
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2007MA002FA007" ~ 7,
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2007LI002FA005" ~ 7, #solo COE = 0
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2007BO002FA009" ~ 7, #solo COE = 0
# altri
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2007LO002FA006" ~ 7,
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2007FR002FA003" ~ 7,
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2007MA002FA007" ~ 7,
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2007LI002FA005" ~ 7, #solo COE = 0
# NEW da confronto con liste OGV
ID_PSC == "PSC_VALLE_D_AOS" & OC_CODICE_PROGRAMMA == "2007VA002FA014" & OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE == 1 ~ 7,
ID_PSC == "PSC_UMBRIA" & OC_CODICE_PROGRAMMA == "2007UM002FA013" & OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE == 1 ~ 7,
# ID_PSC == "PSC_PIEMONTE" & OC_CODICE_PROGRAMMA == "2018REGPIEMFSC" ~ 7, # ospedale verbano -> da disattivare, non è duplo
ID_PSC == "PSC_PIEMONTE" & OC_CODICE_PROGRAMMA == "2007UM002FA013" ~ 7,
ID_PSC == "PSC_PIEMONTE" & OC_CODICE_PROGRAMMA == "PSCPIEMONTE" & OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE == 1 ~ 7,
ID_PSC == "PSC_PA_BOLZANO" & OC_CODICE_PROGRAMMA == "2007BO002FA009" ~ 7,
TRUE ~ OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE))
}
write.csv2(out, file.path(PSC, "psc", paste0("dati_psc_", bimestre, "_", versione, ".csv")), row.names = FALSE)
}
#' Dati SGP per elaborazioni PSC
#'
#' Crea dati SGP compatibili per elaborazioni PSC partendo da repository in DATI > SGP
#'
#' @param bimestre Bimestre di riferimento, nella versione specifica per i dati PSC (es. 20211231.01 oppure 20211231)
#' @param versione Versione di riferimento dei dati (sono possibili più versioni per lo stesso bimestre)
#' @param filename Nome file xlsx in DATI > SGP
#' @param matrix06 Matrice di riconciliazione tra denominazione APQ 2000-20006 e settori di intervento PSC
#' @param chk_today Parametro da passare a get_stato_attuazione(), con formato "2021-02-28"
#' @return File "dati_sgp_BIMESTRE.csv" in TEMP
#' @note ...
prep_dati_sgp_bimestre <- function(bimestre, versione, filename, matrix_06, chk_today) {
# filename <- "Estrazioni dati e calcolo indicatori _28_02_21_v01.xlsx"
# filename <- "Estrazione dati e calcolo indicatori_30062021.xlsx"
# chk_today <- as.POSIXct("2021-02-28")
# chk_today <- as.POSIXct("2021-04-30")
PSC <- file.path(DRIVE, "DATI", "PSC")
# print(bimestre)
# DATA <- paste0(str_sub(DATA, 1, nchar(DATA)-8), bimestre)
SGP <- file.path(DRIVE, "DATI", "SGP", bimestre)
# # fix per sovrascrivere dati
# appo <- read.table(file.path(SGP, filename),
# header = TRUE, sep = ";", dec = ".", quote = "\"", fill = TRUE,
# stringsAsFactors = FALSE)
# appo1 <- appo %>%
# mutate(COSTO_REALIZZATO = as.numeric(str_replace(COSTO_REALIZZATO, "^\\.", "0.")),
# COSTO_DA_REALIZZARE = as.numeric(str_replace(COSTO_DA_REALIZZARE, "^\\.", "0.")),
# COSTO_TOTALE = as.numeric(str_replace(COSTO_TOTALE, "^\\.", "0.")),
# TOTALE_IMPEGNI = as.numeric(str_replace(TOTALE_IMPEGNI, "^\\.", "0.")),
# TOTALE_PAGAMENTI = as.numeric(str_replace(TOTALE_PAGAMENTI, "^\\.", "0.")),
# TOTALE_FINANZIAMENTI_FSC = as.numeric(str_replace(TOTALE_FINANZIAMENTI_FSC, "^\\.", "0.")),
# TOTALE_FINANZIAMENTI_PVT = as.numeric(str_replace(TOTALE_FINANZIAMENTI_PVT, "^\\.", "0.")),
# TOTALE_FINANZIAMENTI_RPR = as.numeric(str_replace(TOTALE_FINANZIAMENTI_RPR, "^\\.", "0.")),
# TOTALE_FINANZIAMENTI_ALTRO = as.numeric(str_replace(TOTALE_FINANZIAMENTI_ALTRO, "^\\.", "0.")),
# TOTALE_FINANZIAMENTI = as.numeric(str_replace(TOTALE_FINANZIAMENTI, "^\\.", "0.")),
# TOTALE_ECONOMIE_FSC = as.numeric(str_replace(TOTALE_ECONOMIE_FSC, "^\\.", "0.")),
# TOTALE_ECONOMIE_PVT = as.numeric(str_replace(TOTALE_ECONOMIE_PVT, "^\\.", "0.")),
# TOTALE_ECONOMIE_ALTRO = as.numeric(str_replace(TOTALE_ECONOMIE_ALTRO, "^\\.", "0.")),
# TOTALE_PAGAMENTI_TIPO_P = as.numeric(str_replace(TOTALE_PAGAMENTI_TIPO_P, "^\\.", "0.")),
# TOTALE_PAGAMENTI_TIPO_R = as.numeric(str_replace(TOTALE_PAGAMENTI_TIPO_R, "^\\.", "0.")),
# TOTALE_PAGAMENTI_FAS_TIPO_P = as.numeric(str_replace(TOTALE_PAGAMENTI_FAS_TIPO_P, "^\\.", "0.")),
# TOTALE_PAGAMENTI_FAS_TIPO_R = as.numeric(str_replace(TOTALE_PAGAMENTI_FAS_TIPO_R, "^\\.", "0.")),
# TOTALE_IMPEGNI_TIPO_I = as.numeric(str_replace(TOTALE_IMPEGNI_TIPO_I, "^\\.", "0.")),
# TOTALE_IMPEGNI_TIPO_D = as.numeric(str_replace(TOTALE_IMPEGNI_TIPO_D, "^\\.", "0.")),
# TOTALE_ECONOMIE = as.numeric(str_replace(TOTALE_ECONOMIE, "^\\.", "0.")),
# TOTALE_ECONOMIE_RPR = as.numeric(str_replace(TOTALE_ECONOMIE_RPR, "^\\.", "0.")),
# FINANZIAMENTO_TOTALE_PUBBLICO = as.numeric(str_replace(FINANZIAMENTO_TOTALE_PUBBLICO, "^\\.", "0.")),
# FINANZIAMENTO_TOTALE_PUBBLICO_NETTO = as.numeric(str_replace(FINANZIAMENTO_TOTALE_PUBBLICO_NETTO, "^\\.", "0.")),
# FINANZIAMENTO_FSC = as.numeric(str_replace(FINANZIAMENTO_FSC, "^\\.", "0.")),
# FINANZIAMENTO_FSC_NETTO = as.numeric(str_replace(FINANZIAMENTO_FSC_NETTO, "^\\.", "0.")),
# IMPEGNI = as.numeric(str_replace(IMPEGNI, "^\\.", "0.")),
# PAGAMENTI_TOTALI = as.numeric(str_replace(PAGAMENTI_TOTALI, "^\\.", "0.")),
# PAGAMENTI_FSC = as.numeric(str_replace(PAGAMENTI_FSC, "^\\.", "0.")),
# IMPORTO_NAZIONALE = as.numeric(str_replace(IMPORTO_NAZIONALE, "^\\.", "0.")),
# IMPORTO_REGIONALE = as.numeric(str_replace(IMPORTO_REGIONALE, "^\\.", "0.")),
# IMPORTO_NON_DEFINITO = as.numeric(str_replace(IMPORTO_NON_DEFINITO, "^\\.", "0.")))
# chk <- appo1 %>%
# select(COD_LOCALE_PROGETTO, IMPEGNI) %>%
# filter(is.na(IMPEGNI)) %>%
# left_join(appo %>%
# select(COD_LOCALE_PROGETTO, IMPEGNI),
# by = "COD_LOCALE_PROGETTO")
temp <- str_sub(filename, start = -4, end = -1)
if (temp == "xlsx") {
appo <- read_xlsx(file.path(SGP, filename), guess_max = 25000)
} else {
# NEW:
appo <- read.csv(file.path(SGP, filename), sep = "~", dec = ".", skip = 1, stringsAsFactors = FALSE)
# OLD: varie opzioni, sogei cambia sempre
# appo <- read.csv(file.path(SGP, filename), sep = ";", dec = ".", stringsAsFactors = FALSE)
# appo <- read.csv(file.path(SGP, filename), sep = "~", dec = ".", skip = 1, stringsAsFactors = FALSE)
# appo <- read.table(file.path(SGP, filename),
# skip = 1,
# header = TRUE, sep = "~", dec = ".",
# quote = "\"",
# comment.char = "", # MEMO: il deafult è "#" ma siccome i testi non sono quotati v
# fill = TRUE,
# stringsAsFactors = FALSE)
# appo <- read_csv2(file.path(SGP, filename), guess_max = 25000,
# locale = locale(decimal_mark = "."))
}
for (x in names(appo)) {
temp <- paste(names(appo[x]), class(appo[[x]]), sep = ": ")
print(temp)
}
# chk <- appo %>%
# filter(IMPEGNI != "") %>%
# select(COD_LOCALE_PROGETTO, IMPEGNI) %>%
# # filter(COD_LOCALE_PROGETTO == "TOSCWCW028PT") # 106376,99
# filter(COD_LOCALE_PROGETTO == "CMFZ18MSC-03") # ".1"
# appo <- read_csv2(file.path(SGP, filename), guess_max = 25000) # 24928 progetti
# sum(appo$FINANZIAMENTO_FSC_NETTO) # 19027452171
# sum(appo$FINANZIAMENTO_TOTALE_PUBBLICO_NETTO) # 71662352262
# addattamento per versioni diverse
if ("TITOLO_PROGETTO" %in% names(appo)) {
appo <- appo %>%
rename(TITOLO = TITOLO_PROGETTO)
}
if ("descrizione strumento" %in% names(appo) & "DESCRIZIONE_STRUMENTO" %!in% names(appo)) {
appo <- appo %>%
rename(DESCRIZIONE_STRUMENTO = `descrizione strumento`)
}
if ("CODICE_STRUMENTO...2" %in% names(appo)) {
appo <- appo %>%
rename(CODICE_STRUMENTO = CODICE_STRUMENTO...2)
}
if ("COSTO_REALIZZATO...103" %in% names(appo)) {
appo <- appo %>%
rename(COSTO_REALIZZATO = COSTO_REALIZZATO...103)
}
if ("COSTO_REALIZZATO...104" %in% names(appo)) {
appo <- appo %>%
rename(COSTO_REALIZZATO = COSTO_REALIZZATO...104)
}
if ("DATA_FINE_EFFETTIVA_PROGETT_DEFINITIVA...183" %in% names(appo)) {
appo <- appo %>%
rename(DATA_FINE_EFFETTIVA_PROGETT_DEFINITIVA = DATA_FINE_EFFETTIVA_PROGETT_DEFINITIVA...183)
}
if (!("DATA_FINE_EFFETTIVA_STUDIO_FATTIBILITA" %in% names(appo))) {
appo <- appo %>%
mutate(DATA_FINE_EFFETTIVA_STUDIO_FATTIBILITA = NA)
}
if (!("IMPORTO_REGIONALE" %in% names(appo))) {
temp <- read_csv2(file.path(INPUT, "quota_regionale_sgp_20191231.csv"))
appo <- appo %>%
left_join(temp, by = "COD_LOCALE_PROGETTO")
# mutate(IMPORTO_NAZIONALE = NA,
# IMPORTO_REGIONALE = NA,
# IMPORTO_NON_DEFINITO = NA)
message("ATTENZIONE: manca quota regionale, la importo da 20191231")
}
appo1 <- appo
# appo1 <- appo %>%
# select(COD_LOCALE_PROGETTO,
# CUP,
# TITOLO,
# DENOMINAZIONE_INTESA, CODICE_STRUMENTO,
# FINANZIAMENTO_FSC_NETTO, FINANZIAMENTO_TOTALE_PUBBLICO_NETTO,
# TOTALE_FINANZIAMENTI_PVT, TOTALE_ECONOMIE_PVT,
# TOTALE_FINANZIAMENTI, TOTALE_ECONOMIE,
# IMPORTO_NAZIONALE, IMPORTO_REGIONALE, IMPORTO_NON_DEFINITO,
# COSTO_REALIZZATO,
# IMPEGNI,
# PAGAMENTI_TOTALI, PAGAMENTI_FSC)
# chk costo realizzato doppia
# appo %>%
# summarise(CR_1 = sum(`COSTO_REALIZZATO...104`, na.rm=TRUE),
# CR_2 = sum(`COSTO_REALIZZATO...170`, na.rm=TRUE))
#
# appo %>%
# mutate(CHK = `COSTO_REALIZZATO...104` - `COSTO_REALIZZATO...170`) %>%
# summarise(CHK = sum(CHK, na.rm=TRUE))
# chk NA su importi
chk <- appo %>%
filter(is.na(IMPORTO_NAZIONALE) | is.na(IMPORTO_REGIONALE) | is.na(IMPORTO_NON_DEFINITO))
chk %>% count()
chk %>% count(COD_LOCALE_PROGETTO)
chk <- appo %>% filter(COD_LOCALE_PROGETTO == "PIERSR/01/144")
# PIERSR/01/144 1
# MEMO: questo è il progetto che veniva con importo NA perché conteneva un "#" in una stringa
# chk finanziamenti
appo %>%
mutate(TOT_IMPORTI = IMPORTO_NAZIONALE + IMPORTO_REGIONALE + IMPORTO_NON_DEFINITO) %>%
summarise(TOT_IMPORTI = sum(TOT_IMPORTI, na.rm = TRUE),
FINANZIAMENTO_FSC = sum(FINANZIAMENTO_FSC, na.rm = TRUE),
FINANZIAMENTO_FSC_NETTO = sum(FINANZIAMENTO_FSC_NETTO, na.rm = TRUE)) %>%
mutate(CHK = TOT_IMPORTI - FINANZIAMENTO_FSC,
CHK_NET = TOT_IMPORTI - FINANZIAMENTO_FSC_NETTO)
chk <- appo %>%
mutate(TOT_IMPORTI = IMPORTO_NAZIONALE + IMPORTO_REGIONALE + IMPORTO_NON_DEFINITO,
CHK = TOT_IMPORTI - FINANZIAMENTO_FSC,
CHK_NET = TOT_IMPORTI - FINANZIAMENTO_FSC_NETTO) %>%
# filter(CHK != 0 | CHK_NET != 0) %>%
filter(CHK != 0) %>%
select(COD_LOCALE_PROGETTO, DENOMINAZIONE_INTESA, CODICE_STRUMENTO,
TOT_IMPORTI,
IMPORTO_NAZIONALE, IMPORTO_REGIONALE, IMPORTO_NON_DEFINITO,
FINANZIAMENTO_FSC, FINANZIAMENTO_FSC_NETTO,
CHK, CHK_NET)
chk %>%
summarise(N = n(),
TOT_IMPORTI = sum(TOT_IMPORTI, na.rm = TRUE),
FINANZIAMENTO_FSC = sum(FINANZIAMENTO_FSC, na.rm = TRUE))
write.csv2(chk, file.path(TEMP, paste0("progetti_delta_importi_", bimestre, ".csv")))
# chk pagamenti fSC
# appo %>% summarise(PAG = sum(PAGAMENTI_FSC, na.rm = TRUE))
# appo %>% summarise(CP = sum(FINANZIAMENTO_TOTALE_PUBBLICO_NETTO, na.rm = TRUE))
# chk su economie
appo %>%
# mutate(FINANZIAMENTO_FSC_NETTO = as.numeric(FINANZIAMENTO_FSC_NETTO),
# TOTALE_ECONOMIE_FSC = as.numeric(TOTALE_ECONOMIE_FSC)) %>%
mutate(FINANZIAMENTO_FSC = if_else(is.na(FINANZIAMENTO_FSC), 0, FINANZIAMENTO_FSC),
FINANZIAMENTO_FSC_NETTO = if_else(is.na(FINANZIAMENTO_FSC_NETTO), 0, FINANZIAMENTO_FSC_NETTO),
TOTALE_ECONOMIE_FSC = if_else(is.na(TOTALE_ECONOMIE_FSC), 0, TOTALE_ECONOMIE_FSC)) %>%
mutate(DELTA = FINANZIAMENTO_FSC - FINANZIAMENTO_FSC_NETTO,
CHK = TOTALE_ECONOMIE_FSC - DELTA) %>%
filter(CHK != 0) %>%
summarise(N = n(),
DELTA = sum(DELTA, na.rm = TRUE),
ECO = sum(TOTALE_ECONOMIE_FSC, na.rm = TRUE),
CHK = sum(CHK, na.rm = TRUE))
# chk <- appo %>% select(COD_LOCALE_PROGETTO, FINANZIAMENTO_FSC_NETTO, TOTALE_ECONOMIE_FSC)
# write.csv2(chk, file.path(TEMP, "progetti_finanziamento_carattere.csv"))
# fix
# appo1 <- appo1 %>%
# mutate(FINANZIAMENTO_FSC_NETTO = as.numeric(FINANZIAMENTO_FSC_NETTO),
# TOTALE_ECONOMIE_FSC = as.numeric(TOTALE_ECONOMIE_FSC),
# TOTALE_FINANZIAMENTI_PVT = as.numeric(TOTALE_FINANZIAMENTI_PVT),
# TOTALE_ECONOMIE = as.numeric(TOTALE_ECONOMIE),
# IMPEGNI = as.numeric(IMPEGNI))
# elab
appo2 <- appo1 %>%
mutate(CICLO = "2000-2006") %>%
mutate(DENOMINAZIONE_INTESA = toupper(DENOMINAZIONE_INTESA)) %>%
mutate(OC_CODICE_PROGRAMMA = case_when(DENOMINAZIONE_INTESA == "ABRUZZO" ~ "33",
DENOMINAZIONE_INTESA == "BASILICATA" ~ "37",
DENOMINAZIONE_INTESA == "CALABRIA" ~ "38",
DENOMINAZIONE_INTESA == "CAMPANIA" ~ "35",
DENOMINAZIONE_INTESA == "EMILIA-ROMAGNA" ~ "28",
DENOMINAZIONE_INTESA == "EMILIA ROMAGNA" ~ "28",
DENOMINAZIONE_INTESA == "FRIULI-VENEZIA GIULIA" ~ "26",
DENOMINAZIONE_INTESA == "LAZIO" ~ "32",
DENOMINAZIONE_INTESA == "LIGURIA" ~ "27",
DENOMINAZIONE_INTESA == "LOMBARDIA" ~ "01",
DENOMINAZIONE_INTESA == "MARCHE" ~ "04",
DENOMINAZIONE_INTESA == "MOLISE" ~ "34",
DENOMINAZIONE_INTESA == "P.A. BOLZANO" ~ "41",
DENOMINAZIONE_INTESA == "P.A. TRENTO" ~ "40",
DENOMINAZIONE_INTESA == "PIEMONTE" ~ "21",
DENOMINAZIONE_INTESA == "PUGLIA" ~ "36",
DENOMINAZIONE_INTESA == "SARDEGNA" ~ "05",
DENOMINAZIONE_INTESA == "SICILIA" ~ "39",
DENOMINAZIONE_INTESA == "TOSCANA" ~ "02",
DENOMINAZIONE_INTESA == "UMBRIA" ~ "03",
DENOMINAZIONE_INTESA == "VALLE D'AOSTA" ~ "22",
DENOMINAZIONE_INTESA == "VENETO" ~ "25")) %>%
mutate(MACROAREA = case_when(DENOMINAZIONE_INTESA == "ABRUZZO" ~ "Mezzogiorno",
DENOMINAZIONE_INTESA == "BASILICATA" ~ "Mezzogiorno",
DENOMINAZIONE_INTESA == "CALABRIA" ~ "Mezzogiorno",
DENOMINAZIONE_INTESA == "CAMPANIA" ~ "Mezzogiorno",
DENOMINAZIONE_INTESA == "EMILIA-ROMAGNA" ~ "Centro-Nord",
DENOMINAZIONE_INTESA == "EMILIA ROMAGNA" ~ "Centro-Nord",
DENOMINAZIONE_INTESA == "FRIULI-VENEZIA GIULIA" ~ "Centro-Nord",
DENOMINAZIONE_INTESA == "LAZIO" ~ "Centro-Nord",
DENOMINAZIONE_INTESA == "LIGURIA" ~ "Centro-Nord",
DENOMINAZIONE_INTESA == "LOMBARDIA" ~ "Centro-Nord",
DENOMINAZIONE_INTESA == "MARCHE" ~ "Centro-Nord",
DENOMINAZIONE_INTESA == "MOLISE" ~ "Mezzogiorno",
DENOMINAZIONE_INTESA == "P.A. BOLZANO" ~ "Centro-Nord",
DENOMINAZIONE_INTESA == "P.A. TRENTO" ~ "Centro-Nord",
DENOMINAZIONE_INTESA == "PIEMONTE" ~ "Centro-Nord",
DENOMINAZIONE_INTESA == "PUGLIA" ~ "Mezzogiorno",
DENOMINAZIONE_INTESA == "SARDEGNA" ~ "Mezzogiorno",
DENOMINAZIONE_INTESA == "SICILIA" ~ "Mezzogiorno",
DENOMINAZIONE_INTESA == "TOSCANA" ~ "Centro-Nord",
DENOMINAZIONE_INTESA == "UMBRIA" ~ "Centro-Nord",
DENOMINAZIONE_INTESA == "VALLE D'AOSTA" ~ "Centro-Nord",
DENOMINAZIONE_INTESA == "VENETO" ~ "Centro-Nord")) %>%
# psc
left_join(matrix_po_psc %>%
distinct(OC_CODICE_PROGRAMMA, ID_PSC, PSC),
by = "OC_CODICE_PROGRAMMA") %>%
# tema
left_join(art44 %>%
select(COD_LOCALE_PROGETTO, OC_CODICE_PROGRAMMA, COD_TEMA_NEW, DESCR_TEMA_NEW,
COD_OPOS_NEW, DESCR_OPOS_NEW),
by = c("COD_LOCALE_PROGETTO", "OC_CODICE_PROGRAMMA")) %>%
mutate(COD_SETTORE_INTERVENTO = COD_OPOS_NEW) %>%
# rettifica temi da primo cds
left_join(interventi_cds,
by = c("COD_LOCALE_PROGETTO", "OC_CODICE_PROGRAMMA")) %>%
mutate(COD_SETTORE_INTERVENTO = if_else(is.na(COD_SETTORE_INTERVENTO.y), COD_SETTORE_INTERVENTO.x, COD_SETTORE_INTERVENTO.y)) %>%
select(-COD_SETTORE_INTERVENTO.x, -COD_SETTORE_INTERVENTO.y) %>%
# integra temi mancanti
left_join(matrix_06 %>%
select(CODICE_STRUMENTO, COD_SETTORE_INTERVENTO),
by = "CODICE_STRUMENTO") %>%
# TODO: qui va fix per ferrovie vs strade
mutate(COD_SETTORE_INTERVENTO = if_else(is.na(COD_SETTORE_INTERVENTO.x), COD_SETTORE_INTERVENTO.y, COD_SETTORE_INTERVENTO.x)) %>%
select(-COD_SETTORE_INTERVENTO.x, -COD_SETTORE_INTERVENTO.y) %>%
# sovrascrive tema per tutti
left_join(matrix_temi_settori,
by = "COD_SETTORE_INTERVENTO") %>%
mutate(AREA_TEMATICA = paste0(COD_AREA_TEMATICA, "-", DESCR_AREA_TEMATICA),
SETTORE_INTERVENTO = paste0(COD_SETTORE_INTERVENTO, "-", DESCR_SETTORE_INTERVENTO)) %>%
# stato procedurale
get_stato_attuazione(., chk_today = chk_today) %>%
# risorse coesione
mutate(across(where(is.numeric), ~replace_na(., replace = 0))) %>%
# OLD:
# mutate(x = FINANZIAMENTO_FSC_NETTO / FINANZIAMENTO_TOTALE_PUBBLICO_NETTO,
# # x = FINANZIAMENTO_FSC / FINANZIAMENTO_TOTALE_PUBBLICO,
# # k = if_else(is.na(IMPORTO_REGIONALE), 0, # MEMO: da 2010630 non si verifica più il problema; prima c'era quota random di 0.75
# # IMPORTO_REGIONALE/(IMPORTO_REGIONALE+IMPORTO_NAZIONALE+IMPORTO_NON_DEFINITO)),
# k = IMPORTO_REGIONALE / (IMPORTO_REGIONALE + IMPORTO_NAZIONALE + IMPORTO_NON_DEFINITO),
# COE = FINANZIAMENTO_FSC_NETTO * k,
# COE_IMP = IMPEGNI * x * k,
# COE_CR = COSTO_REALIZZATO * x * k,
# COE_PAG = PAGAMENTI_TOTALI * x * k, # MEMO: PAGAMENTI_FSC sono vuoti
# COE_ECO = TOTALE_ECONOMIE_FSC * k) %>%
# NEW:
mutate(x = FINANZIAMENTO_FSC_NETTO / (FINANZIAMENTO_TOTALE_PUBBLICO + TOTALE_FINANZIAMENTI_PVT + TOTALE_FINANZIAMENTI_RPR - TOTALE_ECONOMIE),
k = IMPORTO_REGIONALE / (IMPORTO_REGIONALE + IMPORTO_NAZIONALE + IMPORTO_NON_DEFINITO),
COE = FINANZIAMENTO_FSC_NETTO * k,
COE_IMP = IMPEGNI * x * k,
COE_CR = COSTO_REALIZZATO * x * k,
COE_PAG = PAGAMENTI_TOTALI * x * k, # MEMO: PAGAMENTI_FSC sono vuoti
COE_ECO = TOTALE_ECONOMIE_FSC * k,
CP = FINANZIAMENTO_TOTALE_PUBBLICO_NETTO,
CPP = FINANZIAMENTO_TOTALE_PUBBLICO + TOTALE_FINANZIAMENTI_PVT)
# chk <- appo2 %>%
# filter(STATO_PROCED == "Non avviato")
# calcola costo realizzato
# appo3 <- appo2 %>%
# mutate_if(is.numeric, replace_na, replace = 0) %>%
# mutate(FIN_TOT = TOTALE_FINANZIAMENTI - TOTALE_ECONOMIE,
# x = FINANZIAMENTO_FSC_NETTO / FIN_TOT,
# k = IMPORTO_REGIONALE / (IMPORTO_NAZIONALE + IMPORTO_REGIONALE + IMPORTO_NON_DEFINITO),
# COSTO_REALIZZATO_2 = COSTO_REALIZZATO * x * k,
# COE = FINANZIAMENTO_FSC_NETTO * k,
# COE_IMP = IMPEGNI * x * k,
# COE_PAG = PAGAMENTI_TOTALI * x * k)
# economie
appo3 <- appo2
# appo3 %>%
# summarise(COE = sum(COE, na.rm = TRUE),
# PAGAMENTI_TOTALI = sum(PAGAMENTI_TOTALI, na.rm = TRUE),
# PAGAMENTI_FSC = sum(PAGAMENTI_FSC, na.rm = TRUE),
# COSTO_REALIZZATO = sum(COSTO_REALIZZATO, na.rm = TRUE),
# FINANZIAMENTO_FSC_NETTO = sum(FINANZIAMENTO_FSC_NETTO, na.rm = TRUE),
# FINANZIAMENTO_TOTALE_PUBBLICO_NETTO = sum(FINANZIAMENTO_TOTALE_PUBBLICO_NETTO, na.rm = TRUE),
# IMPORTO_REGIONALE = sum(IMPORTO_REGIONALE, na.rm = TRUE),
# IMPORTO_NAZIONALE = sum(IMPORTO_NAZIONALE, na.rm = TRUE),
# IMPORTO_NON_DEFINITO = sum(IMPORTO_NON_DEFINITO, na.rm = TRUE),
# COE_CR = sum(COE_CR, na.rm = TRUE))
appo3 %>%
summarise(COE = sum(COE, na.rm = TRUE),
COE_IMP = sum(COE_IMP, na.rm = TRUE),
COE_PAG = sum(COE_PAG, na.rm = TRUE),
COE_CR = sum(COE_CR, na.rm = TRUE),
COE_ECO = sum(COE_ECO, na.rm = TRUE))
#
# appo3 %>%
# group_by(ID_PSC, PSC, OC_CODICE_PROGRAMMA, CICLO) %>%
# summarise(COE = sum(COE, na.rm = TRUE),
# COE_IMP = sum(COE_IMP, na.rm = TRUE),
# COE_PAG = sum(COE_PAG, na.rm = TRUE),
# COE_CR = sum(COE_CR, na.rm = TRUE))
# debug
print(appo3 %>% count(AREA_TEMATICA))
chk <- appo3 %>% filter(AREA_TEMATICA == "NA-NA")
write_csv2(chk, file.path(TEMP, paste0("chk_classi_missing_0006_", bimestre, ".csv")))
message("Questi sono gli strumenti attuativi non censiti in matrix:")
chk2 <- chk %>% count(CODICE_STRUMENTO, DESCRIZIONE_STRUMENTO)
print(chk2)
write_csv2(chk2, file.path(TEMP, paste0("add_to_mapping_0006_", bimestre, ".csv")))
message("Se ci sono NA-NA, correggi mapping.xlsx e rilancia")
# fix
appo4 <- fix_progetti_sgp(progetti_sgp = appo3, bimestre)
# stato progetto per economie
appo5 <- appo4 %>%
rename(OC_STATO_PROCEDURALE = STATO_PROCED) %>%
mutate(STATO = case_when(COE_PAG / COE > 0.95 ~ "Conclusi",
COE_CR / COE > 0.95 ~ "Conclusi",
OC_STATO_PROCEDURALE == "Eseguito" ~ "Conclusi",
TRUE ~ "In corso"))
# export
out <- appo5 %>%
mutate(OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE = 0) %>%
select(COD_LOCALE_PROGETTO,
CUP,
OC_TITOLO_PROGETTO = TITOLO,
x_CICLO = CICLO,
x_PROGRAMMA = DENOMINAZIONE_INTESA,
OC_CODICE_PROGRAMMA,
x_MACROAREA = MACROAREA,
AREA_TEMATICA,
SETTORE_INTERVENTO,
OC_STATO_PROCEDURALE,
COE,
COE_IMP,
COE_CR,
COE_PAG,
COE_ECO,
CP,
CPP,
PSC,
ID_PSC,
STATO,
OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE)
# da 20191231 (manuale)
# out <- appo2 %>%
# select(COD_LOCALE_PROGETTO,
# IMPORTO_REGIONALE, IMPORTO_NAZIONALE, IMPORTO_NON_DEFINITO)
# write_csv2(out, file.path(INPUT, "quota_regionale_sgp_20191231.csv"))
print(out %>%
summarise(COE = sum(COE, na.rm = TRUE),
COE_IMP = sum(COE_IMP, na.rm = TRUE),
COE_CR = sum(COE_CR, na.rm = TRUE),
COE_PAG = sum(COE_PAG, na.rm = TRUE),
CP = sum(CP, na.rm = TRUE)))
write_csv2(out, file.path(PSC, "sgp", paste0("dati_sgp_", bimestre, "_", versione, ".csv")))
}
clean_data_dmy <- function(colonna_data) {
# DEBUG:
# colonna_data <- appo0$DATA_FINE_EFF_ESECUZIONE
# colonna_data <- appo0$DATA_FINE_EFF_STIP_ATTRIB
require("lubridate")
out <- dmy(colonna_data)
# out <- tryCatch(dmy(colonna_data),
# error = ymd(colonna_data))
return(out)
}
clean_data_ymd <- function(colonna_data) {
# DEBUG:
# colonna_data <- appo0$DATA_FINE_EFF_ESECUZIONE
# colonna_data <- appo0$DATA_FINE_EFF_STIP_ATTRIB
require("lubridate")
out <- ymd(colonna_data)
return(out)
}
get_stato_attuazione <- function(df, chk_today) {
# MEMO:
# formato per data è diverso da standad oc
# può essere necessaria qualche pulizia nelle date in excel
# chk_today <- as.POSIXct("2019-12-31")
chk_today <- as.POSIXct(chk_today)
require(lubridate)
# DEBUG:
# df <- appo2
# df <- appo_stato
# chk_today = "2022-04-30"
# switch per ciclo
if ("A00_DATA_INIZIO_EFFETTIVA" %in% names(df)) {
test <- is.POSIXct(df$A00_DATA_INIZIO_EFFETTIVA)
# fix per xls fino al 31/12/2021 (vengono lette come date e non funziona case_when dopo)
if (test == TRUE) {
df <- df %>%
mutate_if(is.POSIXct, list(~str_sub(as.character(.), 1, 10)))
}
#2000-2006 da sgp
appo0 <- df %>%
mutate(DATA_INIZIO_EFFETTIVA_STUDIO_FATTIBILITA = case_when(is.na(DATA_INIZIO_EFFETTIVA_STUDIO_FATTIBILITA) & !is.na(A00_DATA_INIZIO_EFFETTIVA) ~ A00_DATA_INIZIO_EFFETTIVA,
# DATA_INIZIO_EFFETTIVA_STUDIO_FATTIBILITA == "" & A00_DATA_INIZIO_EFFETTIVA != "" ~ A00_DATA_INIZIO_EFFETTIVA,
DATA_INIZIO_EFFETTIVA_STUDIO_FATTIBILITA == "" & !is.na(A00_DATA_INIZIO_EFFETTIVA) & A00_DATA_INIZIO_EFFETTIVA != "" ~ A00_DATA_INIZIO_EFFETTIVA,
TRUE ~ DATA_INIZIO_EFFETTIVA_STUDIO_FATTIBILITA),
DATA_FINE_EFFETTIVA_STUDIO_FATTIBILITA = case_when(is.na(DATA_FINE_EFFETTIVA_STUDIO_FATTIBILITA) & !is.na(A00_DATA_FINE_EFFETTIVA) ~ A00_DATA_FINE_EFFETTIVA,
# DATA_FINE_EFFETTIVA_STUDIO_FATTIBILITA == "" & A00_DATA_FINE_EFFETTIVA != "" ~ A00_DATA_FINE_EFFETTIVA,
DATA_FINE_EFFETTIVA_STUDIO_FATTIBILITA == "" & !is.na(A00_DATA_FINE_EFFETTIVA) & A00_DATA_FINE_EFFETTIVA != "" ~ A00_DATA_FINE_EFFETTIVA,
TRUE ~ DATA_FINE_EFFETTIVA_STUDIO_FATTIBILITA),
DATA_INIZIO_EFFETTIVA_PROGETT_PRELIMINARE = case_when(is.na(DATA_INIZIO_EFFETTIVA_PROGETT_PRELIMINARE) & !is.na(A01_DATA_INIZIO_EFFETTIVA) ~ A01_DATA_INIZIO_EFFETTIVA,
# DATA_INIZIO_EFFETTIVA_PROGETT_PRELIMINARE == "" & A01_DATA_INIZIO_EFFETTIVA != "" ~ A01_DATA_INIZIO_EFFETTIVA,
DATA_INIZIO_EFFETTIVA_PROGETT_PRELIMINARE == "" & !is.na(A01_DATA_INIZIO_EFFETTIVA) & A01_DATA_INIZIO_EFFETTIVA != "" ~ A01_DATA_INIZIO_EFFETTIVA,
TRUE ~ DATA_INIZIO_EFFETTIVA_PROGETT_PRELIMINARE),
DATA_FINE_EFFETTIVA_PROGETT_PRELIMINARE = case_when(is.na(DATA_FINE_EFFETTIVA_PROGETT_PRELIMINARE) & !is.na(A01_DATA_FINE_EFFETTIVA) ~ A01_DATA_FINE_EFFETTIVA,
# DATA_FINE_EFFETTIVA_PROGETT_PRELIMINARE == "" & A01_DATA_FINE_EFFETTIVA != "" ~ A01_DATA_FINE_EFFETTIVA,
DATA_FINE_EFFETTIVA_PROGETT_PRELIMINARE == "" & !is.na(A01_DATA_FINE_EFFETTIVA) & A01_DATA_FINE_EFFETTIVA != "" ~ A01_DATA_FINE_EFFETTIVA,
TRUE ~ DATA_FINE_EFFETTIVA_PROGETT_PRELIMINARE),
DATA_INIZIO_EFFETTIVA_PROGETT_DEFINITIVA = case_when(is.na(DATA_INIZIO_EFFETTIVA_PROGETT_DEFINITIVA) & !is.na(A02_DATA_INIZIO_EFFETTIVA) ~ A02_DATA_INIZIO_EFFETTIVA,
# DATA_INIZIO_EFFETTIVA_PROGETT_DEFINITIVA == "" & A02_DATA_INIZIO_EFFETTIVA != "" ~ A02_DATA_INIZIO_EFFETTIVA,
DATA_INIZIO_EFFETTIVA_PROGETT_DEFINITIVA == "" & !is.na(A02_DATA_INIZIO_EFFETTIVA) & A02_DATA_INIZIO_EFFETTIVA != "" ~ A02_DATA_INIZIO_EFFETTIVA,
TRUE ~ DATA_INIZIO_EFFETTIVA_PROGETT_DEFINITIVA),
DATA_FINE_EFFETTIVA_PROGETT_DEFINITIVA = case_when(is.na(DATA_FINE_EFFETTIVA_PROGETT_DEFINITIVA) & !is.na(A02_DATA_FINE_EFFETTIVA) ~ A02_DATA_FINE_EFFETTIVA,
# DATA_FINE_EFFETTIVA_PROGETT_DEFINITIVA =="" & A02_DATA_FINE_EFFETTIVA != "" ~ A02_DATA_FINE_EFFETTIVA,
DATA_FINE_EFFETTIVA_PROGETT_DEFINITIVA =="" & !is.na(A02_DATA_FINE_EFFETTIVA) & A02_DATA_FINE_EFFETTIVA != "" ~ A02_DATA_FINE_EFFETTIVA,
TRUE ~ DATA_FINE_EFFETTIVA_PROGETT_DEFINITIVA),
DATA_INIZIO_EFFETTIVA_PROGETT_ESECUTIVA = case_when(is.na(DATA_INIZIO_EFFETTIVA_PROGETT_ESECUTIVA) & !is.na(A03_DATA_INIZIO_EFFETTIVA) ~ A03_DATA_INIZIO_EFFETTIVA,
# DATA_INIZIO_EFFETTIVA_PROGETT_ESECUTIVA == "" & A03_DATA_INIZIO_EFFETTIVA != "" ~ A03_DATA_INIZIO_EFFETTIVA,
DATA_INIZIO_EFFETTIVA_PROGETT_ESECUTIVA == "" & !is.na(A03_DATA_INIZIO_EFFETTIVA) & A03_DATA_INIZIO_EFFETTIVA != "" ~ A03_DATA_INIZIO_EFFETTIVA,
TRUE ~ DATA_INIZIO_EFFETTIVA_PROGETT_ESECUTIVA),
DATA_FINE_EFFETTIVA_PROGETT_ESECUTIVA = case_when(is.na(DATA_FINE_EFFETTIVA_PROGETT_ESECUTIVA) & !is.na(A03_DATA_FINE_EFFETTIVA) ~ A03_DATA_FINE_EFFETTIVA,
# DATA_FINE_EFFETTIVA_PROGETT_ESECUTIVA == "" & A03_DATA_FINE_EFFETTIVA != "" ~ A03_DATA_FINE_EFFETTIVA,
DATA_FINE_EFFETTIVA_PROGETT_ESECUTIVA == "" & !is.na(A03_DATA_FINE_EFFETTIVA) & A03_DATA_FINE_EFFETTIVA != "" ~ A03_DATA_FINE_EFFETTIVA,
TRUE ~ DATA_FINE_EFFETTIVA_PROGETT_ESECUTIVA),
DATA_INIZIO_EFFETTIVA_STIPULA_CONTRATTO = case_when(is.na(DATA_INIZIO_EFFETTIVA_STIPULA_CONTRATTO) & !is.na(B01_DATA_INIZIO_EFFETTIVA) ~ B01_DATA_INIZIO_EFFETTIVA,
# DATA_INIZIO_EFFETTIVA_STIPULA_CONTRATTO == "" & B01_DATA_INIZIO_EFFETTIVA != "" ~ B01_DATA_INIZIO_EFFETTIVA,
DATA_INIZIO_EFFETTIVA_STIPULA_CONTRATTO == "" & !is.na(B01_DATA_INIZIO_EFFETTIVA) & B01_DATA_INIZIO_EFFETTIVA != "" ~ B01_DATA_INIZIO_EFFETTIVA,
is.na(DATA_INIZIO_EFFETTIVA_STIPULA_CONTRATTO) & !is.na(C01_DATA_INIZIO_EFFETTIVA) ~ C01_DATA_INIZIO_EFFETTIVA,
# DATA_INIZIO_EFFETTIVA_STIPULA_CONTRATTO == "" & C01_DATA_INIZIO_EFFETTIVA != "" ~ C01_DATA_INIZIO_EFFETTIVA,
DATA_INIZIO_EFFETTIVA_STIPULA_CONTRATTO == "" & !is.na(C01_DATA_INIZIO_EFFETTIVA) & C01_DATA_INIZIO_EFFETTIVA != "" ~ C01_DATA_INIZIO_EFFETTIVA,
# step non presente per lavori
TRUE ~ DATA_INIZIO_EFFETTIVA_STIPULA_CONTRATTO),
DATA_FINE_EFFETTIVA_STIPULA_CONTRATTO = case_when(is.na(DATA_FINE_EFFETTIVA_STIPULA_CONTRATTO) & !is.na(B01_DATA_FINE_EFFETTIVA) ~ B01_DATA_FINE_EFFETTIVA,
# DATA_FINE_EFFETTIVA_STIPULA_CONTRATTO == "" & B01_DATA_FINE_EFFETTIVA != "" ~ B01_DATA_FINE_EFFETTIVA,
DATA_FINE_EFFETTIVA_STIPULA_CONTRATTO == "" & !is.na(B01_DATA_FINE_EFFETTIVA) & B01_DATA_FINE_EFFETTIVA != "" ~ B01_DATA_FINE_EFFETTIVA,
is.na(DATA_FINE_EFFETTIVA_STIPULA_CONTRATTO) & !is.na(C01_DATA_FINE_EFFETTIVA) ~ C01_DATA_FINE_EFFETTIVA,
# DATA_FINE_EFFETTIVA_STIPULA_CONTRATTO == "" & C01_DATA_FINE_EFFETTIVA != "" ~ C01_DATA_FINE_EFFETTIVA,
DATA_FINE_EFFETTIVA_STIPULA_CONTRATTO == "" & !is.na(C01_DATA_FINE_EFFETTIVA) & C01_DATA_FINE_EFFETTIVA != "" ~ C01_DATA_FINE_EFFETTIVA,
# step non presente per lavori
TRUE ~ DATA_FINE_EFFETTIVA_STIPULA_CONTRATTO),
DATA_INIZIO_EFFETTIVA_ESECUZIONE_LAVORI_FORNITURE = case_when(is.na(DATA_INIZIO_EFFETTIVA_ESECUZIONE_LAVORI_FORNITURE) & !is.na(A04_DATA_INIZIO_EFFETTIVA) ~ A04_DATA_INIZIO_EFFETTIVA,
# DATA_INIZIO_EFFETTIVA_ESECUZIONE_LAVORI_FORNITURE == "" & A04_DATA_INIZIO_EFFETTIVA != "" ~ A04_DATA_INIZIO_EFFETTIVA,
DATA_INIZIO_EFFETTIVA_ESECUZIONE_LAVORI_FORNITURE == "" & !is.na(A04_DATA_INIZIO_EFFETTIVA) & A04_DATA_INIZIO_EFFETTIVA != "" ~ A04_DATA_INIZIO_EFFETTIVA,
is.na(DATA_INIZIO_EFFETTIVA_ESECUZIONE_LAVORI_FORNITURE) & !is.na(B02_DATA_INIZIO_EFFETTIVA) ~ B02_DATA_INIZIO_EFFETTIVA,
# DATA_INIZIO_EFFETTIVA_ESECUZIONE_LAVORI_FORNITURE == "" & B02_DATA_INIZIO_EFFETTIVA != "" ~ B02_DATA_INIZIO_EFFETTIVA,
DATA_INIZIO_EFFETTIVA_ESECUZIONE_LAVORI_FORNITURE == "" & !is.na(B02_DATA_INIZIO_EFFETTIVA) & B02_DATA_INIZIO_EFFETTIVA != "" ~ B02_DATA_INIZIO_EFFETTIVA,
is.na(DATA_INIZIO_EFFETTIVA_ESECUZIONE_LAVORI_FORNITURE) & !is.na(C02_DATA_INIZIO_EFFETTIVA) ~ C02_DATA_INIZIO_EFFETTIVA,
# DATA_INIZIO_EFFETTIVA_ESECUZIONE_LAVORI_FORNITURE == "" & C02_DATA_INIZIO_EFFETTIVA != "" ~ C02_DATA_INIZIO_EFFETTIVA,
DATA_INIZIO_EFFETTIVA_ESECUZIONE_LAVORI_FORNITURE == "" & !is.na(C02_DATA_INIZIO_EFFETTIVA) & C02_DATA_INIZIO_EFFETTIVA != "" ~ C02_DATA_INIZIO_EFFETTIVA,
TRUE ~ DATA_INIZIO_EFFETTIVA_ESECUZIONE_LAVORI_FORNITURE),
DATA_FINE_EFFETTIVA_ESECUZIONE_LAVORI_FORNITURE = case_when(is.na(DATA_FINE_EFFETTIVA_ESECUZIONE_LAVORI_FORNITURE) & !is.na(A04_DATA_FINE_EFFETTIVA) ~ A04_DATA_FINE_EFFETTIVA,
# DATA_FINE_EFFETTIVA_ESECUZIONE_LAVORI_FORNITURE == "" & A04_DATA_FINE_EFFETTIVA != "" ~ A04_DATA_FINE_EFFETTIVA,
DATA_FINE_EFFETTIVA_ESECUZIONE_LAVORI_FORNITURE == "" & !is.na(A04_DATA_FINE_EFFETTIVA) & A04_DATA_FINE_EFFETTIVA != "" ~ A04_DATA_FINE_EFFETTIVA,
is.na(DATA_FINE_EFFETTIVA_ESECUZIONE_LAVORI_FORNITURE) & !is.na(B02_DATA_FINE_EFFETTIVA) ~ B02_DATA_FINE_EFFETTIVA,
# DATA_FINE_EFFETTIVA_ESECUZIONE_LAVORI_FORNITURE == "" & B02_DATA_FINE_EFFETTIVA != "" ~ B02_DATA_FINE_EFFETTIVA,
DATA_FINE_EFFETTIVA_ESECUZIONE_LAVORI_FORNITURE == "" & !is.na(B02_DATA_FINE_EFFETTIVA) & B02_DATA_FINE_EFFETTIVA != "" ~ B02_DATA_FINE_EFFETTIVA,
is.na(DATA_FINE_EFFETTIVA_ESECUZIONE_LAVORI_FORNITURE) & !is.na(C02_DATA_FINE_EFFETTIVA) ~ C02_DATA_FINE_EFFETTIVA,
# DATA_FINE_EFFETTIVA_ESECUZIONE_LAVORI_FORNITURE == "" & C02_DATA_FINE_EFFETTIVA != "" ~ C02_DATA_FINE_EFFETTIVA,
DATA_FINE_EFFETTIVA_ESECUZIONE_LAVORI_FORNITURE == "" & !is.na(C02_DATA_FINE_EFFETTIVA) & C02_DATA_FINE_EFFETTIVA != "" ~ C02_DATA_FINE_EFFETTIVA,
TRUE ~ DATA_FINE_EFFETTIVA_ESECUZIONE_LAVORI_FORNITURE)) %>%
select(COD_LOCALE_PROGETTO,
# DATA_FINE_EFF_COLLAUDO,
# DATA_INIZIO_EFF_COLLAUDO,
DATA_FINE_EFF_ESECUZIONE = DATA_FINE_EFFETTIVA_ESECUZIONE_LAVORI_FORNITURE,
DATA_INIZIO_EFF_ESECUZIONE = DATA_INIZIO_EFFETTIVA_ESECUZIONE_LAVORI_FORNITURE,
DATA_FINE_EFF_STIP_ATTRIB = DATA_FINE_EFFETTIVA_STIPULA_CONTRATTO,
DATA_INIZIO_EFF_STIP_ATTRIB = DATA_INIZIO_EFFETTIVA_STIPULA_CONTRATTO,
# DATA_FINE_EFF_AGG_BANDO,
# DATA_INIZIO_EFF_AGG_BANDO,
DATA_FINE_EFF_PROG_ESEC = DATA_FINE_EFFETTIVA_PROGETT_ESECUTIVA,
DATA_INIZIO_EFF_PROG_ESEC = DATA_INIZIO_EFFETTIVA_PROGETT_ESECUTIVA,
DATA_FINE_EFF_PROG_DEF = DATA_FINE_EFFETTIVA_PROGETT_DEFINITIVA,
DATA_INIZIO_EFF_PROG_DEF = DATA_INIZIO_EFFETTIVA_PROGETT_DEFINITIVA,
DATA_FINE_EFF_PROG_PREL = DATA_FINE_EFFETTIVA_PROGETT_PRELIMINARE,
DATA_INIZIO_EFF_PROG_PREL = DATA_INIZIO_EFFETTIVA_PROGETT_PRELIMINARE,
DATA_FINE_EFF_STUDIO_FATT = DATA_FINE_EFFETTIVA_STUDIO_FATTIBILITA,
DATA_INIZIO_EFF_STUDIO_FATT = DATA_INIZIO_EFFETTIVA_STUDIO_FATTIBILITA)
if (test == TRUE) {
appo <- appo0 %>%
mutate(DATA_FINE_EFF_ESECUZIONE = clean_data_ymd(DATA_FINE_EFF_ESECUZIONE),
DATA_INIZIO_EFF_ESECUZIONE = clean_data_ymd(DATA_INIZIO_EFF_ESECUZIONE),
DATA_FINE_EFF_STIP_ATTRIB = clean_data_ymd(DATA_FINE_EFF_STIP_ATTRIB),
DATA_INIZIO_EFF_STIP_ATTRIB = clean_data_ymd(DATA_INIZIO_EFF_STIP_ATTRIB),
# DATA_FINE_EFF_AGG_BANDO,
# DATA_INIZIO_EFF_AGG_BANDO,
DATA_FINE_EFF_PROG_ESEC = clean_data_ymd(DATA_FINE_EFF_PROG_ESEC),
DATA_INIZIO_EFF_PROG_ESEC = clean_data_ymd(DATA_INIZIO_EFF_PROG_ESEC),
DATA_FINE_EFF_PROG_DEF = clean_data_ymd(DATA_FINE_EFF_PROG_DEF),
DATA_INIZIO_EFF_PROG_DEF = clean_data_ymd(DATA_INIZIO_EFF_PROG_DEF),
DATA_FINE_EFF_PROG_PREL = clean_data_ymd(DATA_FINE_EFF_PROG_PREL),
DATA_INIZIO_EFF_PROG_PREL = clean_data_ymd(DATA_INIZIO_EFF_PROG_PREL),
DATA_FINE_EFF_STUDIO_FATT = clean_data_ymd(DATA_FINE_EFF_STUDIO_FATT),
DATA_INIZIO_EFF_STUDIO_FATT = clean_data_ymd(DATA_INIZIO_EFF_STUDIO_FATT))
} else {
appo <- appo0 %>%
mutate(DATA_FINE_EFF_ESECUZIONE = clean_data_dmy(DATA_FINE_EFF_ESECUZIONE),
DATA_INIZIO_EFF_ESECUZIONE = clean_data_dmy(DATA_INIZIO_EFF_ESECUZIONE),
DATA_FINE_EFF_STIP_ATTRIB = clean_data_dmy(DATA_FINE_EFF_STIP_ATTRIB),
DATA_INIZIO_EFF_STIP_ATTRIB = clean_data_dmy(DATA_INIZIO_EFF_STIP_ATTRIB),
# DATA_FINE_EFF_AGG_BANDO,
# DATA_INIZIO_EFF_AGG_BANDO,
DATA_FINE_EFF_PROG_ESEC = clean_data_dmy(DATA_FINE_EFF_PROG_ESEC),
DATA_INIZIO_EFF_PROG_ESEC = clean_data_dmy(DATA_INIZIO_EFF_PROG_ESEC),
DATA_FINE_EFF_PROG_DEF = clean_data_dmy(DATA_FINE_EFF_PROG_DEF),
DATA_INIZIO_EFF_PROG_DEF = clean_data_dmy(DATA_INIZIO_EFF_PROG_DEF),
DATA_FINE_EFF_PROG_PREL = clean_data_dmy(DATA_FINE_EFF_PROG_PREL),
DATA_INIZIO_EFF_PROG_PREL = clean_data_dmy(DATA_INIZIO_EFF_PROG_PREL),
DATA_FINE_EFF_STUDIO_FATT = clean_data_dmy(DATA_FINE_EFF_STUDIO_FATT),
DATA_INIZIO_EFF_STUDIO_FATT = clean_data_dmy(DATA_INIZIO_EFF_STUDIO_FATT))
}
} else {
appo0 <- df %>%
mutate(DATA_INIZIO_EFF_STUDIO_FATT = paste0(str_sub(DATA_INIZIO_EFF_STUDIO_FATT, 7, 8), "/", str_sub(DATA_INIZIO_EFF_STUDIO_FATT, 5, 6), "/", str_sub(DATA_INIZIO_EFF_STUDIO_FATT, 1, 4)),
DATA_FINE_EFF_STUDIO_FATT = paste0(str_sub(DATA_FINE_EFF_STUDIO_FATT, 7, 8), "/", str_sub(DATA_FINE_EFF_STUDIO_FATT, 5, 6), "/", str_sub(DATA_FINE_EFF_STUDIO_FATT, 1, 4)),
DATA_INIZIO_EFF_PROG_PREL = paste0(str_sub(DATA_INIZIO_EFF_PROG_PREL, 7, 8), "/", str_sub(DATA_INIZIO_EFF_PROG_PREL, 5, 6), "/", str_sub(DATA_INIZIO_EFF_PROG_PREL, 1, 4)),
DATA_FINE_EFF_PROG_PREL = paste0(str_sub(DATA_FINE_EFF_PROG_PREL, 7, 8), "/", str_sub(DATA_FINE_EFF_PROG_PREL, 5, 6), "/", str_sub(DATA_FINE_EFF_PROG_PREL, 1, 4)),
DATA_INIZIO_EFF_PROG_DEF = paste0(str_sub(DATA_INIZIO_EFF_PROG_DEF, 7, 8), "/", str_sub(DATA_INIZIO_EFF_PROG_DEF, 5, 6), "/", str_sub(DATA_INIZIO_EFF_PROG_DEF, 1, 4)),
DATA_FINE_EFF_PROG_DEF = paste0(str_sub(DATA_FINE_EFF_PROG_DEF, 7, 8), "/", str_sub(DATA_FINE_EFF_PROG_DEF, 5, 6), "/", str_sub(DATA_FINE_EFF_PROG_DEF, 1, 4)),
DATA_INIZIO_EFF_PROG_ESEC = paste0(str_sub(DATA_INIZIO_EFF_PROG_ESEC, 7, 8), "/", str_sub(DATA_INIZIO_EFF_PROG_ESEC, 5, 6), "/", str_sub(DATA_INIZIO_EFF_PROG_ESEC, 1, 4)),
DATA_FINE_EFF_PROG_ESEC = paste0(str_sub(DATA_FINE_EFF_PROG_ESEC, 7, 8), "/", str_sub(DATA_FINE_EFF_PROG_ESEC, 5, 6), "/", str_sub(DATA_FINE_EFF_PROG_ESEC, 1, 4)),
DATA_INIZIO_EFF_STIP_ATTRIB = paste0(str_sub(DATA_INIZIO_EFF_STIP_ATTRIB, 7, 8), "/", str_sub(DATA_INIZIO_EFF_STIP_ATTRIB, 5, 6), "/", str_sub(DATA_INIZIO_EFF_STIP_ATTRIB, 1, 4)),
DATA_FINE_EFF_STIP_ATTRIB = paste0(str_sub(DATA_FINE_EFF_STIP_ATTRIB, 7, 8), "/", str_sub(DATA_FINE_EFF_STIP_ATTRIB, 5, 6), "/", str_sub(DATA_FINE_EFF_STIP_ATTRIB, 1, 4)),
DATA_INIZIO_EFF_ESECUZIONE = paste0(str_sub(DATA_INIZIO_EFF_ESECUZIONE, 7, 8), "/", str_sub(DATA_INIZIO_EFF_ESECUZIONE, 5, 6), "/", str_sub(DATA_INIZIO_EFF_ESECUZIONE, 1, 4)),
DATA_FINE_EFF_ESECUZIONE = paste0(str_sub(DATA_FINE_EFF_ESECUZIONE, 7, 8), "/", str_sub(DATA_FINE_EFF_ESECUZIONE, 5, 6), "/", str_sub(DATA_FINE_EFF_ESECUZIONE, 1, 4))) %>%
select(COD_LOCALE_PROGETTO,
# DATA_FINE_EFF_COLLAUDO,
# DATA_INIZIO_EFF_COLLAUDO,
DATA_FINE_EFF_ESECUZIONE,
DATA_INIZIO_EFF_ESECUZIONE,
DATA_FINE_EFF_STIP_ATTRIB,
DATA_INIZIO_EFF_STIP_ATTRIB,
# DATA_FINE_EFF_AGG_BANDO,
# DATA_INIZIO_EFF_AGG_BANDO,
DATA_FINE_EFF_PROG_ESEC,
DATA_INIZIO_EFF_PROG_ESEC,
DATA_FINE_EFF_PROG_DEF,
DATA_INIZIO_EFF_PROG_DEF,
DATA_FINE_EFF_PROG_PREL,
DATA_INIZIO_EFF_PROG_PREL,
DATA_FINE_EFF_STUDIO_FATT,
DATA_INIZIO_EFF_STUDIO_FATT)
appo <- appo0 %>%
mutate(DATA_FINE_EFF_ESECUZIONE = clean_data_dmy(DATA_FINE_EFF_ESECUZIONE),
DATA_INIZIO_EFF_ESECUZIONE = clean_data_dmy(DATA_INIZIO_EFF_ESECUZIONE),
DATA_FINE_EFF_STIP_ATTRIB = clean_data_dmy(DATA_FINE_EFF_STIP_ATTRIB),
DATA_INIZIO_EFF_STIP_ATTRIB = clean_data_dmy(DATA_INIZIO_EFF_STIP_ATTRIB),
# DATA_FINE_EFF_AGG_BANDO,
# DATA_INIZIO_EFF_AGG_BANDO,
DATA_FINE_EFF_PROG_ESEC = clean_data_dmy(DATA_FINE_EFF_PROG_ESEC),
DATA_INIZIO_EFF_PROG_ESEC = clean_data_dmy(DATA_INIZIO_EFF_PROG_ESEC),
DATA_FINE_EFF_PROG_DEF = clean_data_dmy(DATA_FINE_EFF_PROG_DEF),
DATA_INIZIO_EFF_PROG_DEF = clean_data_dmy(DATA_INIZIO_EFF_PROG_DEF),
DATA_FINE_EFF_PROG_PREL = clean_data_dmy(DATA_FINE_EFF_PROG_PREL),
DATA_INIZIO_EFF_PROG_PREL = clean_data_dmy(DATA_INIZIO_EFF_PROG_PREL),
DATA_FINE_EFF_STUDIO_FATT = clean_data_dmy(DATA_FINE_EFF_STUDIO_FATT),
DATA_INIZIO_EFF_STUDIO_FATT = clean_data_dmy(DATA_INIZIO_EFF_STUDIO_FATT))
}
message("Se ci sono 12 waring su clean_data va bene perché è il numero delle variabili e il warning indica date NA in input")
# appo <- appo0 %>%
# mutate(DATA_FINE_EFF_ESECUZIONE = clean_data(DATA_FINE_EFF_ESECUZIONE),
# DATA_INIZIO_EFF_ESECUZIONE = clean_data(DATA_INIZIO_EFF_ESECUZIONE),
# DATA_FINE_EFF_STIP_ATTRIB = clean_data(DATA_FINE_EFF_STIP_ATTRIB),
# DATA_INIZIO_EFF_STIP_ATTRIB = clean_data(DATA_INIZIO_EFF_STIP_ATTRIB),
# # DATA_FINE_EFF_AGG_BANDO,
# # DATA_INIZIO_EFF_AGG_BANDO,
# DATA_FINE_EFF_PROG_ESEC = clean_data(DATA_FINE_EFF_PROG_ESEC),
# DATA_INIZIO_EFF_PROG_ESEC = clean_data(DATA_INIZIO_EFF_PROG_ESEC),
# DATA_FINE_EFF_PROG_DEF = clean_data(DATA_FINE_EFF_PROG_DEF),
# DATA_INIZIO_EFF_PROG_DEF = clean_data(DATA_INIZIO_EFF_PROG_DEF),
# DATA_FINE_EFF_PROG_PREL = clean_data(DATA_FINE_EFF_PROG_PREL),
# DATA_INIZIO_EFF_PROG_PREL = clean_data(DATA_INIZIO_EFF_PROG_PREL),
# DATA_FINE_EFF_STUDIO_FATT = clean_data(DATA_FINE_EFF_STUDIO_FATT),
# DATA_INIZIO_EFF_STUDIO_FATT = clean_data(DATA_INIZIO_EFF_STUDIO_FATT))
# MEMO: recupera solo le variabili che non sono gia presenti in df
out <- appo %>%
mutate(CHK_END = case_when(# DATA_FINE_EFF_COLLAUDO <= chk_today ~ 1,
# DATA_INIZIO_EFF_COLLAUDO <= chk_today ~ 1,
DATA_FINE_EFF_ESECUZIONE <= chk_today ~ 1,
TRUE ~ 0),
CHK_ESEC = case_when(DATA_INIZIO_EFF_ESECUZIONE <= chk_today ~ 1,
DATA_FINE_EFF_STIP_ATTRIB <= chk_today ~ 1, # MEMO: da portare sotto...? altrimenti resta classe GARA quasi vuota
# DATA_FINE_EFF_AGG_BANDO <= chk_today ~ 1,
# is.na(DATA_INIZIO_EFF_ESECUZIONE) ~ 0,
TRUE ~ 0),
CHK_GARA = case_when(DATA_INIZIO_EFF_STIP_ATTRIB <= chk_today ~ 1,
DATA_FINE_EFF_PROG_ESEC <= chk_today ~ 1, # MEMO: allineamento a regola OC
# DATA_FINE_EFF_AGG_BANDO <= chk_today ~ 1,
# DATA_INIZIO_EFF_AGG_BANDO <= chk_today ~ 1,
# DATA_FINE_EFF_PROG_ESEC <= chk_today ~ 1,
TRUE ~ 0),
# MEMO: blocco su progettazione presente solo per le opere
CHK_PROG = case_when( # as.POSIXct(DATA_FINE_EFF_PROG_ESEC) <= chk_today ~ 1, # MEMO: allineamento a regola OC
as.POSIXct(DATA_INIZIO_EFF_PROG_ESEC) <= chk_today ~ 1,
as.POSIXct(DATA_FINE_EFF_PROG_DEF) <= chk_today ~ 1,
as.POSIXct(DATA_INIZIO_EFF_PROG_DEF) <= chk_today ~ 1,
as.POSIXct(DATA_FINE_EFF_PROG_PREL) <= chk_today ~ 1,
as.POSIXct(DATA_INIZIO_EFF_PROG_PREL) <= chk_today ~ 1,
as.POSIXct(DATA_FINE_EFF_STUDIO_FATT) <= chk_today ~ 1, # MEMO: allineamento a regola OC
# DATA_FINE_EFF_STUDIO_FATT <= chk_today ~ 1,
# DATA_INIZIO_EFF_STUDIO_FATT <= chk_today ~ 1,
TRUE ~ 0),
CHK_AVVP = case_when(# DATA_FINE_EFF_STUDIO_FATT <= chk_today ~ 1, # MEMO: allineamento a regola OC
DATA_INIZIO_EFF_STUDIO_FATT <= chk_today ~ 1,
TRUE ~ 0)) %>%
mutate(STATO_PROCED = case_when(CHK_END == 1 ~ "Eseguito",
CHK_ESEC == 1 ~ "In esecuzione",
CHK_GARA == 1 ~ "In affidamento",
CHK_PROG == 1 ~ "In corso di progettazione",
CHK_AVVP == 1 ~ "In avvio di progettazione",
# IMPEGNI > 0 ~ "esecuzione", # MEMO: assegnazione forzata per risolvere anomalie
TRUE ~ "Non avviato")) %>%
mutate(STATO_PROCED = factor(STATO_PROCED, levels = c("Non avviato", "In avvio di progettazione", "In corso di progettazione",
"In affidamento", "In esecuzione", "Eseguito")))
out <- df %>%
left_join(out %>%
select(COD_LOCALE_PROGETTO, STATO_PROCED),
by = "COD_LOCALE_PROGETTO")
print(out %>% count(STATO_PROCED))
return(out)
}
#' Carica dati di base per PSC
#'
#' Carica dati di base per PSC
#'
#' @param bimestre Bimestre di riferimento
#' @param versione Versione di riferimento dei dati (sono possibili più versioni per lo stesso bimestre)
#' @param fix_no_temi_no_coe Logico. Vuoi scartare i progetti con tema missing e finanziamenti pari a 0?
#' @return Dataframe
load_progetti_psc <- function(bimestre, versione, fix_no_temi_no_coe=FALSE) {
# progetti_psc <- read_csv2(file.path(PSC, "psc", paste0("dati_psc_", bimestre, "_", versione, ".csv")))
progetti_psc <- read_csv2(file.path(DRIVE, "DATI", "PSC", "psc", paste0("dati_psc_", bimestre, "_", versione, ".csv"))) # MEMO:così è più generica, non serve psc_init()
if (fix_no_temi_no_coe == TRUE) {
progetti_psc <- progetti_psc %>%
filter(!(AREA_TEMATICA == "NA-NA" & COE == 0))
}
return(progetti_psc)
}
#' Report PSC e PO d'origine
#'
#' Crea report di confronto programmazione attuazione per PSC e PO d'origine
#'
#' @param progetti_psc Dataset da load_progetti_psc()
#' @param programmazione Dati di programmazione DBCOE di tipo "fsc_matrice_po_psc.xlsx"
#' @param visualizzati Logico. Vuoi solo i progetti visualizzati sul portale OC?
#' @param usa_meuro Logico. Vuoi dati in Meuro?
#' @param export Vuoi salvare il file csv in TEMP?
#' @param export_xls Vuoi salvare i file xlsx per ciclo e ambito in OUTPUT?
#' @return Report di confronto programmazione attuazione per PSC e PO d'origine. Le risorse delle sezioni speciali, nuove o da riprogrammazione, sono in righe separate.
#' @note Contiene patch per incorporare patti città metro anche se non sono PSC in DBCOE
make_report_po_psc <- function(progetti_psc, programmazione=NULL, visualizzati=TRUE, usa_meuro=FALSE, export=FALSE, export_xls=FALSE) {
# DEV: uso matrice_po_psc senza dichiararla!!!
# isola sezione ordinaria
progetti_psc <- progetti_psc %>%
filter(SEZIONE != "SS_1" & SEZIONE != "SS_2" | is.na(SEZIONE)) %>%
select(-SEZIONE)
if (is.null(programmazione)) {
# OLD:
# programmazione <- read_xlsx(file.path(DB, "fsc_matrice_po_psc.xlsx")) %>%
# select(ID_PSC, PSC, CICLO_PROGRAMMAZIONE, OC_CODICE_PROGRAMMA, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE, FINANZ_TOTALE)
# NEW:
programmazione <- init_programmazione_dati(use_713=TRUE, use_sog = TRUE, use_articolaz=TRUE, use_po_psc=TRUE) %>%
filter(AMBITO == "FSC") %>%
filter(COD_LIVELLO_1 == "SEZ_ORD" | COD_LIVELLO_1 == "DA_PROGRAMMARE") %>% # MEMO: esclude "da programmare"
filter(!is.na(ID_PSC)) %>%
select(ID_PSC, PSC, x_CICLO, OC_CODICE_PROGRAMMA, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE, FINANZ_TOTALE)
message("programmi caricato")
}
# OLD:
# # fix per CIS Taranto (nel PSC i progetti PRA per 320 sono spostati da 713 a 1420)
# # 2007PU001FA010
# temp <- programmazione %>%
# filter(OC_CODICE_PROGRAMMA == "2007PU001FA010")
#
# appo <- programmazione %>%
# filter(OC_CODICE_PROGRAMMA != "2007PU001FA010")
#
# programmazione_2 <- appo %>%
# # pra puglia normale
# bind_rows(temp %>%
# mutate(# CICLO_PROGRAMMAZIONE = "2007-2013",
# FINANZ_TOTALE = 2318573538)) %>%
# # pra puglia in CIS
# bind_rows(temp %>%
# mutate(CICLO_PROGRAMMAZIONE = "2014-2020",
# FINANZ_TOTALE = 320667143))
# # MEMO: la somma delle due parti del PSC presa dalla Tavola 2 del PSC sballa rispetto al valore nel DB, ma è trascurabile
# # 2639264638 - 2639240681 = 23957
#
# # sum(programmazione$FINANZ_TOTALE) - sum(programmazione_2$FINANZ_TOTALE)
# # 23957.45
#
# programmazione <- programmazione_2
if (visualizzati == TRUE){
appo1 <- progetti_psc %>% filter(OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE == 0)
} else {
# appo1 <- progetti_psc
appo1 <- progetti_psc %>% filter(OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE != 4 &
OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE != 5)
# MEMO: così scarto solo casi anomali PSC, rilevante per debiti e opcm campania
}
appo2 <- appo1 %>%
group_by(ID_PSC, OC_CODICE_PROGRAMMA, x_CICLO) %>%
summarise(COE = sum(COE, na.rm = TRUE),
COE_IMP = sum(COE_IMP, na.rm = TRUE),
COE_PAG = sum(COE_PAG, na.rm = TRUE),
COE_CR = sum(COE_CR, na.rm = TRUE),
N = n())
# confronto programmazione e attuazione
report <- programmazione %>%
# filter(TIPOLOGIA_PROGRAMMA != "COVID", # considero solo sezione ordinaria
# TIPOLOGIA_PROGRAMMA != "CSR") %>%
select(ID_PSC, PSC, x_CICLO, OC_CODICE_PROGRAMMA, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE, RISORSE = FINANZ_TOTALE) %>%
group_by(ID_PSC, PSC, x_CICLO, OC_CODICE_PROGRAMMA, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE) %>%
summarise(RISORSE = sum(RISORSE, na.rm = TRUE)) %>%
# OLD:
# left_join(appo2 %>%
# NEW: gestisce match per cicli diversi da 06 e progetti migrati in SGP ma non ancora in BDU
full_join(appo2 %>%
select(ID_PSC, x_CICLO, OC_CODICE_PROGRAMMA, COE, COE_IMP, COE_CR, COE_PAG, N),
by = c("ID_PSC", "x_CICLO", "OC_CODICE_PROGRAMMA")) %>%
mutate_if(is.numeric, list(~replace_na(., 0)))
report %>% count(ID_PSC, x_CICLO, OC_CODICE_PROGRAMMA) %>% filter(n>1)
appo2 %>% count(ID_PSC, x_CICLO, OC_CODICE_PROGRAMMA) %>% filter(n>1)
chk1 <- report %>% anti_join(appo2, by = c("ID_PSC", "x_CICLO", "OC_CODICE_PROGRAMMA"))
chk2 <- appo2 %>% anti_join(report, by = c("ID_PSC", "x_CICLO", "OC_CODICE_PROGRAMMA"))
# in chk1 tutte le assegnazioni nei psc non monitorate
# in chk2 solo la parte fittizia della sicilia di direttrici ferroviarie
report <- fix_id_psc_ministeri(report, var1="PSC")
if (usa_meuro == TRUE) {
report <- report %>%
mutate(RISORSE = RISORSE/1000000,
COE = COE/1000000,
COE_IMP = COE_IMP/1000000,
COE_CR = COE_CR/1000000,
COE_PAG = COE_PAG/1000000)
}
if (visualizzati == TRUE){
if (export == TRUE) {
write_csv2(report, file.path(TEMP, "report_po_psc_nodupli.csv"))
}
if (export_xls == TRUE) {
# message("Da implementare")
write.xlsx(report, file.path(OUTPUT, "report_po_psc_nodupli.xlsx"))
}
} else {
if (export == TRUE) {
write_csv2(report, file.path(TEMP, "report_po_psc_dupli.csv"))
}
if (export_xls == TRUE) {
# message("Da implementare")
write.xlsx(report, file.path(OUTPUT, "report_po_psc_dupli.xlsx"))
}
}
return(report)
}
#' Report PSC per temi
#'
#' Crea report di confronto programmazione attuazione per PSC e tema
#'
#' @param progetti_psc Dataset da load_progetti_psc()
#' @param programmazione Dati di programmazione DBCOE di tipo "fsc_matrice_po_psc.xlsx"
#' @param visualizzati Logico. Vuoi solo i progetti visualizzati sul portale OC?
#' @param usa_meuro Logico. Vuoi dati in Meuro?
#' @param show_cp Logico. Vuoi calcolare anche il costo pubblico (CP)?
#' @param export Vuoi salvare il file csv in TEMP?
#' @param export_xls Vuoi salvare i file xlsx per ciclo e ambito in OUTPUT?
#' @return Report di confronto programmazione attuazione per PSC e PO in essi confluiti. I nuovi
#' @note ...
make_report_temi_psc <- function(progetti_psc, programmazione=NULL, visualizzati=TRUE, usa_meuro=FALSE, show_cp=FALSE, export=FALSE, export_xls=FALSE) {
# isola sezione ordinaria
progetti_psc <- progetti_psc %>%
filter(SEZIONE != "SS_1" & SEZIONE != "SS_2" | is.na(SEZIONE)) %>%
select(-SEZIONE)
# OLD:
# if (is.null(programmazione)) {
# programmazione <- init_programmazione_dati(use_temi = TRUE, use_713 = TRUE, use_flt = TRUE, use_sog = TRUE) %>%
# filter(TIPOLOGIA_PROGRAMMA == "PSC") %>%
# rename(ID_PSC = OC_CODICE_PROGRAMMA)
# }
# DEV: qui ho già perso articolazione che contiene sezione
# NEW:
if (is.null(programmazione)) {
programmazione <- init_programmazione_dati(use_temi = TRUE, use_713 = TRUE, use_flt = TRUE, use_sog = TRUE, use_articolaz = TRUE) %>%
filter(TIPOLOGIA_PROGRAMMA == "PSC") %>%
rename(ID_PSC = OC_CODICE_PROGRAMMA, SEZIONE = DESCR_LIVELLO_1) %>%
filter(SEZIONE != "SEZ_SPEC_1_COVID", SEZIONE != "SEZ_SPEC_2_FS") %>%
# sposta CIS su sezione ordinaria
mutate(SEZIONE = case_when(SEZIONE == "SEZ_CIS_ABR" ~ "SEZ_ORD",
SEZIONE == "SEZ_CIS_BZP" ~ "SEZ_ORD",
SEZIONE == "SEZ_CIS_CS" ~ "SEZ_ORD",
SEZIONE == "SEZ_CIS_MECTPA" ~ "SEZ_ORD",
SEZIONE == "SEZ_CIS_NA" ~ "SEZ_ORD",
SEZIONE == "SEZ_CIS_NABA" ~ "SEZ_ORD",
SEZIONE == "SEZ_CIS_PA" ~ "SEZ_ORD",
SEZIONE == "SEZ_CIS_SARC" ~ "SEZ_ORD",
SEZIONE == "SEZ_CIS_SSOT" ~ "SEZ_ORD",
SEZIONE == "SEZ_CIS_TA" ~ "SEZ_ORD",
SEZIONE == "SEZ_CIS_VENTO" ~ "SEZ_ORD",
TRUE ~ SEZIONE)) %>%
# clean
select(-COD_RISULTATO_ATTESO, -DESCR_RISULTATO_ATTESO, -COD_LIVELLO_1)
}
# fix per ciclo
progetti_psc <- progetti_psc %>%
mutate(x_CICLO = "2014-2020")
# if (is.null(progetti)) {
# progetti <- load_progetti(bimetre, visualizzati = FALSE, light = TRUE)
# }
#
# # add totali
# progetti_psc <- progetti_psc %>%
# left_join(progetti %>%
# select(COD_LOCALE_PROGETTO, CP = OC_FINANZ_TOT_PUB_NETTO),
# by = "COD_LOCALE_PROGETTO")
# fix
# progetti_psc <- progetti_psc %>%
# mutate(CP = 0)
if (visualizzati == TRUE){
appo1 <- progetti_psc %>% filter(OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE == 0)
} else {
# appo1 <- progetti_psc
appo1 <- progetti_psc %>% filter(OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE != 4 &
OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE != 5)
# MEMO: così scarto solo casi anomali PSC, rilevante per debiti e opcm campania
}
# temp <- tibble(ID_PSC = c("PSC_BARI", "PSC_BOLOGNA", "PSC_CAGLIARI", "PSC_CATANIA",
# "PSC_FIRENZE", "PSC_GENOVA", "PSC_MESSINA", "PSC_MILANO",
# "PSC_NAPOLI", "PSC_PALERMO", "PSC_REGGIO_CALABRIA", "PSC_VENEZIA"))
# OLD:
# appo2 <- appo1 %>%
# # anti_join(temp) %>%
# group_by(ID_PSC, AREA_TEMATICA, x_CICLO) %>%
# summarise(COE = sum(COE, na.rm = TRUE),
# COE_IMP = sum(COE_IMP, na.rm = TRUE),
# COE_CR = sum(COE_CR, na.rm = TRUE),
# COE_PAG = sum(COE_PAG, na.rm = TRUE),
# N = n())
# DEV: qui perdo settore di intervento
# NEW:
# temp <- programmazione %>% as_tibble() %>% filter(TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE == "NAZIONALE") %>% distinct(ID_PSC) %>% mutate(TEMP = 1)
if (show_cp == TRUE) {
appo2 <- appo1 %>%
# left_join(temp, by = "ID_PSC") %>%
# # forza NA su settore di intervento per psc regionali e metropolitani
# mutate(SETTORE_INTERVENTO = case_when(TEMP == 1 ~ SETTORE_INTERVENTO,
# TRUE ~ "")) %>%
group_by(ID_PSC, AREA_TEMATICA, SETTORE_INTERVENTO, x_CICLO) %>%
summarise(COE = sum(COE, na.rm = TRUE),
COE_IMP = sum(COE_IMP, na.rm = TRUE),
COE_CR = sum(COE_CR, na.rm = TRUE),
COE_PAG = sum(COE_PAG, na.rm = TRUE),
N = n(),
CP = sum(CP, na.rm = TRUE)) %>%
# aggiunge valore di default (per ora non ci sono casi riferibili alle sezioni speciali)
mutate(SEZIONE = "SEZ_ORD")%>%
select(ID_PSC, x_CICLO, SEZIONE, AREA_TEMATICA, SETTORE_INTERVENTO,
COE, COE_IMP, COE_CR, COE_PAG, N, CP)
} else {
appo2 <- appo1 %>%
# left_join(temp, by = "ID_PSC") %>%
# # forza NA su settore di intervento per psc regionali e metropolitani
# mutate(SETTORE_INTERVENTO = case_when(TEMP == 1 ~ SETTORE_INTERVENTO,
# TRUE ~ "")) %>%
group_by(ID_PSC, AREA_TEMATICA, SETTORE_INTERVENTO, x_CICLO) %>%
summarise(COE = sum(COE, na.rm = TRUE),
COE_IMP = sum(COE_IMP, na.rm = TRUE),
COE_CR = sum(COE_CR, na.rm = TRUE),
COE_PAG = sum(COE_PAG, na.rm = TRUE),
N = n()) %>%
# aggiunge valore di default (per ora non ci sono casi riferibili alle sezioni speciali)
mutate(SEZIONE = "SEZ_ORD") %>%
select(ID_PSC, x_CICLO, SEZIONE, AREA_TEMATICA, SETTORE_INTERVENTO,
COE, COE_IMP, COE_CR, COE_PAG, N)
}
# OLD:
# # confronto programmazione e attuazione
# report <- programmazione %>%
# # filter(TIPOLOGIA_PROGRAMMA != "COVID", # considero solo sezione ordinaria
# # TIPOLOGIA_PROGRAMMA != "CSR") %>%
# select(ID_PSC, x_CICLO, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE, RISORSE = FINANZ_TOTALE,
# AREA_TEMATICA = DESCR_AREA_TEMATICA_PSC) %>%
# group_by(ID_PSC, x_CICLO, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE, AREA_TEMATICA) %>%
# summarise(RISORSE = sum(RISORSE, na.rm = TRUE)) %>%
# # MEMO: que serve full join perché ci possono essere progetti monitorati associati a temi assenti in programmazione
# full_join(appo2 %>%
# select(ID_PSC, x_CICLO, AREA_TEMATICA, COE, COE_IMP, COE_CR, COE_PAG, N),
# by = c("ID_PSC", "x_CICLO", "AREA_TEMATICA")) %>%
# mutate_if(is.numeric, list(~replace_na(., 0))) %>%
# # recupera variabili perse da full_join
# left_join(programmazione %>%
# distinct(ID_PSC, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE),
# by = "ID_PSC") %>%
# mutate(DESCRIZIONE_PROGRAMMA = if_else(is.na(DESCRIZIONE_PROGRAMMA.x), DESCRIZIONE_PROGRAMMA.y, DESCRIZIONE_PROGRAMMA.x),
# TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE= if_else(is.na(TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.x), TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.y, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.x)) %>%
# select(-DESCRIZIONE_PROGRAMMA.y, -DESCRIZIONE_PROGRAMMA.x, -TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.y, -TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.x) %>%
# select(ID_PSC, x_CICLO, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE, AREA_TEMATICA, RISORSE, COE, COE_IMP, COE_CR, COE_PAG, N)
# fix per nuove codifiche (riporto tutto a codifica fittizia)
programmazione <- programmazione %>%
left_join(matrix_po_psc %>%
filter(str_starts(OC_CODICE_PROGRAMMA, "PSC")) %>%
select(OC_CODICE_PROGRAMMA, TEMP = ID_PSC) %>%
rename(ID_PSC = OC_CODICE_PROGRAMMA),
by = "ID_PSC") %>%
mutate(ID_PSC = if_else(is.na(TEMP), ID_PSC, TEMP)) %>%
select(-TEMP)
# NEW:
# confronto programmazione e attuazione
report <- programmazione %>%
# filter(TIPOLOGIA_PROGRAMMA != "COVID", # considero solo sezione ordinaria
# TIPOLOGIA_PROGRAMMA != "CSR") %>%
select(ID_PSC, x_CICLO, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE, RISORSE = FINANZ_TOTALE,
SEZIONE,
AREA_TEMATICA = DESCR_AREA_TEMATICA_PSC,
SETTORE_INTERVENTO = DESCR_SETTORE_INTERVENTO_PSC) %>%
# toglie NA da settore di intervento
mutate(SETTORE_INTERVENTO = case_when(is.na(SETTORE_INTERVENTO) ~ "",
TRUE ~ SETTORE_INTERVENTO)) %>%
group_by(ID_PSC, x_CICLO, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE,
SEZIONE, AREA_TEMATICA, SETTORE_INTERVENTO) %>%
summarise(RISORSE = sum(RISORSE, na.rm = TRUE)) %>%
# MEMO: qui serve full join perché ci possono essere progetti monitorati associati a temi assenti in programmazione
full_join(appo2,
by = c("ID_PSC", "x_CICLO", "SEZIONE", "AREA_TEMATICA", "SETTORE_INTERVENTO")) %>%
mutate_if(is.numeric, list(~replace_na(., 0))) %>%
# recupera variabili perse da full_join
# QUI GENERA DUPLI
left_join(programmazione %>%
distinct(ID_PSC, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE),
by = "ID_PSC") %>%
mutate(DESCRIZIONE_PROGRAMMA = if_else(is.na(DESCRIZIONE_PROGRAMMA.x), DESCRIZIONE_PROGRAMMA.y, DESCRIZIONE_PROGRAMMA.x),
TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE= if_else(is.na(TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.x), TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.y, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.x)) %>%
select(-DESCRIZIONE_PROGRAMMA.y, -DESCRIZIONE_PROGRAMMA.x, -TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.y, -TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.x)
if (show_cp == TRUE) {
report <- report %>%
select(ID_PSC, x_CICLO, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE, SEZIONE, AREA_TEMATICA, SETTORE_INTERVENTO,
RISORSE, COE, COE_IMP, COE_CR, COE_PAG, N, CP)
} else {
report <- report%>%
select(ID_PSC, x_CICLO, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE, SEZIONE, AREA_TEMATICA, SETTORE_INTERVENTO,
RISORSE, COE, COE_IMP, COE_CR, COE_PAG, N)
}
# OLD:
# report %>% count(ID_PSC, x_CICLO, AREA_TEMATICA) %>% filter(n>1)
# appo2 %>% count(ID_PSC, x_CICLO, AREA_TEMATICA) %>% filter(n>1)
# chk1 <- report %>% anti_join(appo2, by = c("ID_PSC", "x_CICLO", "AREA_TEMATICA"))
# chk2 <- appo2 %>% anti_join(report, by = c("ID_PSC", "x_CICLO", "AREA_TEMATICA"))
report %>% count(ID_PSC, x_CICLO, SEZIONE, AREA_TEMATICA, SETTORE_INTERVENTO) %>% filter(n>1)
appo2 %>% count(ID_PSC, x_CICLO, SEZIONE, AREA_TEMATICA, SETTORE_INTERVENTO) %>% filter(n>1)
chk1 <- report %>% anti_join(appo2, by = c("ID_PSC", "x_CICLO", "SEZIONE", "AREA_TEMATICA", "SETTORE_INTERVENTO"))
chk2 <- appo2 %>% anti_join(report, by = c("ID_PSC", "x_CICLO", "SEZIONE", "AREA_TEMATICA", "SETTORE_INTERVENTO"))
# in chk1 tutte le assegnazioni nei psc non monitorate
# OLD:
# crea sezione
# report <- report %>%
# mutate(SEZIONE = case_when(AREA_TEMATICA == "Risorse da nuove assegnazioni FSC 2014-2020" ~ "Sez. speciale",
# AREA_TEMATICA == "Risorse da riprogrammazione ex art. 44" ~ "Sez. speciale",
# AREA_TEMATICA == "Risorse da compensazioni CSR" ~ "Sez. speciale",
# TRUE ~ "Sez. ordinaria"))
# NEW:
report <- report %>%
mutate(SEZIONE = case_when(SEZIONE == "SEZ_ORD" ~ "Sez. ordinaria",
SEZIONE == "SEZ_SPEC_1_COVID" ~ "Sez. speciale 1-Covid",
SEZIONE == "SEZ_SPEC_2_FS" ~ "Sez. speciale 2-FS",
SEZIONE == "CSR" ~ "Da programmare",
TRUE ~ "CHK"))
# fix
report <- report %>%
# fix SIN BRINDISI lato DBCOE
filter(!(ID_PSC == "PSC_MATTM" & is.na(AREA_TEMATICA) & RISORSE == 0))
if (usa_meuro == TRUE) {
if (show_cp == TRUE) {
report <- report %>%
mutate(RISORSE = RISORSE/1000000,
COE = COE/1000000,
COE_IMP = COE_IMP/1000000,
COE_CR = COE_CR/1000000,
COE_PAG = COE_PAG/1000000,
CP = CP/1000000)
} else {
report <- report %>%
mutate(RISORSE = RISORSE/1000000,
COE = COE/1000000,
COE_IMP = COE_IMP/1000000,
COE_CR = COE_CR/1000000,
COE_PAG = COE_PAG/1000000)
}
}
if (visualizzati == TRUE){
if (export == TRUE) {
write_csv2(report, file.path(TEMP, "report_temi_psc_nodupli.csv"))
}
if (export_xls == TRUE) {
write.xlsx(report, file.path(OUTPUT, "report_temi_psc_nodupli.xlsx"))
}
} else {
if (export == TRUE) {
write_csv2(report, file.path(TEMP, "report_temi_psc_dupli.csv"))
}
if (export_xls == TRUE) {
write.xlsx(report, file.path(OUTPUT, "report_temi_psc_dupli.xlsx"))
}
}
return(report)
}
#' Report PSC per temi con macroarea
#'
#' Crea report di confronto programmazione attuazione per temi con apertura per macroarea
#'
#' @param progetti_psc Dataset da load_progetti_psc()
#' @param operazioni Dataset da load_operazioni()
#' @param programmazione Dati di programmazione DBCOE di tipo "fsc_matrice_po_psc.xlsx"
#' @param visualizzati Logico. Vuoi solo i progetti visualizzati sul portale OC?
#' @param usa_meuro Logico. Vuoi dati in Meuro?
#' @param show_cp Logico. Vuoi calcolare anche il costo pubblico (CP)?
#' @param export Vuoi salvare il file csv in TEMP?
#' @param export_xls Vuoi salvare i file xlsx per ciclo e ambito in OUTPUT?
#' @return Report di confronto programmazione attuazione per PSC e PO in essi confluiti. I nuovi
#' @note ...
make_report_temi_macroaree_psc <- function(progetti_psc, operazioni=NULL, programmazione=NULL, visualizzati=TRUE, usa_meuro=FALSE, show_cp=FALSE, export=FALSE, export_xls=FALSE) {
# isola sezione ordinaria
progetti_psc <- progetti_psc %>%
filter(SEZIONE != "SS_1" & SEZIONE != "SS_2" | is.na(SEZIONE)) %>%
select(-SEZIONE) %>%
# forzo a 0 perché non ha senso rispetto a COE_IMP e COE_PAG, andrebbe riproporzionato per macroarea
mutate(COE_CR = 0)
if (is.null(operazioni)) {
operazioni <- load_operazioni(bimestre, visualizzati = FALSE)
}
progetti_psc_migrati <- setup_macroaree_psc(progetti_psc, operazioni)
appo <- progetti_psc %>%
anti_join(progetti_psc_migrati,
by = c("COD_LOCALE_PROGETTO", "OC_CODICE_PROGRAMMA", "x_CICLO")) %>%
bind_rows(progetti_psc_migrati)
progetti_psc <- appo
# OLD:
# if (is.null(programmazione)) {
# programmazione <- init_programmazione_dati(use_temi = TRUE, use_713 = TRUE, use_flt = TRUE, use_sog = TRUE) %>%
# filter(TIPOLOGIA_PROGRAMMA == "PSC") %>%
# rename(ID_PSC = OC_CODICE_PROGRAMMA)
# }
# DEV: qui ho già perso articolazione che contiene sezione
# NEW:
if (is.null(programmazione)) {
programmazione <- init_programmazione_dati(use_temi = TRUE, use_713 = TRUE, use_flt = TRUE, use_sog = TRUE,
use_articolaz = TRUE, use_location = TRUE) %>%
filter(TIPOLOGIA_PROGRAMMA == "PSC") %>%
rename(ID_PSC = OC_CODICE_PROGRAMMA, SEZIONE = DESCR_LIVELLO_1) %>%
filter(SEZIONE != "SEZ_SPEC_1_COVID", SEZIONE != "SEZ_SPEC_2_FS") %>%
# sposta CIS su sezione ordinaria
mutate(SEZIONE = case_when(SEZIONE == "SEZ_CIS_ABR" ~ "SEZ_ORD",
SEZIONE == "SEZ_CIS_BZP" ~ "SEZ_ORD",
SEZIONE == "SEZ_CIS_CS" ~ "SEZ_ORD",
SEZIONE == "SEZ_CIS_MECTPA" ~ "SEZ_ORD",
SEZIONE == "SEZ_CIS_NA" ~ "SEZ_ORD",
SEZIONE == "SEZ_CIS_NABA" ~ "SEZ_ORD",
SEZIONE == "SEZ_CIS_PA" ~ "SEZ_ORD",
SEZIONE == "SEZ_CIS_SARC" ~ "SEZ_ORD",
SEZIONE == "SEZ_CIS_SSOT" ~ "SEZ_ORD",
SEZIONE == "SEZ_CIS_TA" ~ "SEZ_ORD",
SEZIONE == "SEZ_CIS_VENTO" ~ "SEZ_ORD",
TRUE ~ SEZIONE)) %>%
# clean
select(-COD_RISULTATO_ATTESO, -DESCR_RISULTATO_ATTESO, -COD_LIVELLO_1, x_MACROAREA)
}
# fix per ciclo (lato programmazione è tutto 1420)
progetti_psc <- progetti_psc %>%
mutate(x_CICLO = "2014-2020")
if (visualizzati == TRUE){
appo1 <- progetti_psc %>% filter(OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE == 0)
} else {
# appo1 <- progetti_psc
appo1 <- progetti_psc %>% filter(OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE != 4 &
OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE != 5)
# MEMO: così scarto solo casi anomali PSC, rilevante per debiti e opcm campania
}
# temp <- tibble(ID_PSC = c("PSC_BARI", "PSC_BOLOGNA", "PSC_CAGLIARI", "PSC_CATANIA",
# "PSC_FIRENZE", "PSC_GENOVA", "PSC_MESSINA", "PSC_MILANO",
# "PSC_NAPOLI", "PSC_PALERMO", "PSC_REGGIO_CALABRIA", "PSC_VENEZIA"))
# OLD:
# appo2 <- appo1 %>%
# # anti_join(temp) %>%
# group_by(ID_PSC, AREA_TEMATICA, x_CICLO) %>%
# summarise(COE = sum(COE, na.rm = TRUE),
# COE_IMP = sum(COE_IMP, na.rm = TRUE),
# COE_CR = sum(COE_CR, na.rm = TRUE),
# COE_PAG = sum(COE_PAG, na.rm = TRUE),
# N = n())
# DEV: qui perdo settore di intervento
if (show_cp == TRUE) {
# NEW:
temp <- programmazione %>% as_tibble() %>% filter(TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE == "NAZIONALE") %>% distinct(ID_PSC) %>% mutate(TEMP = 1)
appo2 <- appo1 %>%
left_join(temp, by = "ID_PSC") %>%
# forza NA su settore di intervento per psc regionali e metropolitani
mutate(SETTORE_INTERVENTO = case_when(TEMP == 1 ~ SETTORE_INTERVENTO,
TRUE ~ "")) %>%
group_by(ID_PSC, AREA_TEMATICA, SETTORE_INTERVENTO, x_CICLO, x_MACROAREA) %>%
summarise(COE = sum(COE, na.rm = TRUE),
COE_IMP = sum(COE_IMP, na.rm = TRUE),
COE_CR = sum(COE_CR, na.rm = TRUE),
COE_PAG = sum(COE_PAG, na.rm = TRUE),
N = n(),
CP = sum(CP, na.rm = TRUE)) %>%
# aggiunge valore di default (per ora non ci sono casi riferibili alle sezioni speciali)
mutate(SEZIONE = "SEZ_ORD") %>%
select(ID_PSC, x_CICLO, SEZIONE, AREA_TEMATICA, SETTORE_INTERVENTO, x_MACROAREA, COE, COE_IMP, COE_CR, COE_PAG, N, CP)
} else {
# NEW:
temp <- programmazione %>% as_tibble() %>% filter(TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE == "NAZIONALE") %>% distinct(ID_PSC) %>% mutate(TEMP = 1)
appo2 <- appo1 %>%
left_join(temp, by = "ID_PSC") %>%
# forza NA su settore di intervento per psc regionali e metropolitani
mutate(SETTORE_INTERVENTO = case_when(TEMP == 1 ~ SETTORE_INTERVENTO,
TRUE ~ "")) %>%
group_by(ID_PSC, AREA_TEMATICA, SETTORE_INTERVENTO, x_CICLO, x_MACROAREA) %>%
summarise(COE = sum(COE, na.rm = TRUE),
COE_IMP = sum(COE_IMP, na.rm = TRUE),
COE_CR = sum(COE_CR, na.rm = TRUE),
COE_PAG = sum(COE_PAG, na.rm = TRUE),
N = n()) %>%
# aggiunge valore di default (per ora non ci sono casi riferibili alle sezioni speciali)
mutate(SEZIONE = "SEZ_ORD") %>%
select(ID_PSC, x_CICLO, SEZIONE, AREA_TEMATICA, SETTORE_INTERVENTO, x_MACROAREA, COE, COE_IMP, COE_CR, COE_PAG, N)
}
# OLD:
# # confronto programmazione e attuazione
# report <- programmazione %>%
# # filter(TIPOLOGIA_PROGRAMMA != "COVID", # considero solo sezione ordinaria
# # TIPOLOGIA_PROGRAMMA != "CSR") %>%
# select(ID_PSC, x_CICLO, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE, RISORSE = FINANZ_TOTALE,
# AREA_TEMATICA = DESCR_AREA_TEMATICA_PSC) %>%
# group_by(ID_PSC, x_CICLO, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE, AREA_TEMATICA) %>%
# summarise(RISORSE = sum(RISORSE, na.rm = TRUE)) %>%
# # MEMO: que serve full join perché ci possono essere progetti monitorati associati a temi assenti in programmazione
# full_join(appo2 %>%
# select(ID_PSC, x_CICLO, AREA_TEMATICA, COE, COE_IMP, COE_CR, COE_PAG, N),
# by = c("ID_PSC", "x_CICLO", "AREA_TEMATICA")) %>%
# mutate_if(is.numeric, list(~replace_na(., 0))) %>%
# # recupera variabili perse da full_join
# left_join(programmazione %>%
# distinct(ID_PSC, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE),
# by = "ID_PSC") %>%
# mutate(DESCRIZIONE_PROGRAMMA = if_else(is.na(DESCRIZIONE_PROGRAMMA.x), DESCRIZIONE_PROGRAMMA.y, DESCRIZIONE_PROGRAMMA.x),
# TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE= if_else(is.na(TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.x), TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.y, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.x)) %>%
# select(-DESCRIZIONE_PROGRAMMA.y, -DESCRIZIONE_PROGRAMMA.x, -TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.y, -TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.x) %>%
# select(ID_PSC, x_CICLO, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE, AREA_TEMATICA, RISORSE, COE, COE_IMP, COE_CR, COE_PAG, N)
# fix per nuove codifiche (riporto tutto a codifica fittizia)
programmazione <- programmazione %>%
left_join(matrix_po_psc %>%
filter(str_starts(OC_CODICE_PROGRAMMA, "PSC")) %>%
select(OC_CODICE_PROGRAMMA, TEMP = ID_PSC) %>%
rename(ID_PSC = OC_CODICE_PROGRAMMA),
by = "ID_PSC") %>%
mutate(ID_PSC = if_else(is.na(TEMP), ID_PSC, TEMP)) %>%
select(-TEMP)
# NEW:
# confronto programmazione e attuazione
report <- programmazione %>%
# filter(TIPOLOGIA_PROGRAMMA != "COVID", # considero solo sezione ordinaria
# TIPOLOGIA_PROGRAMMA != "CSR") %>%
select(ID_PSC, x_CICLO, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE, RISORSE = FINANZ_TOTALE,
SEZIONE,
AREA_TEMATICA = DESCR_AREA_TEMATICA_PSC,
SETTORE_INTERVENTO = DESCR_SETTORE_INTERVENTO_PSC,
x_MACROAREA) %>%
# toglie NA da settore di intervento
mutate(SETTORE_INTERVENTO = case_when(is.na(SETTORE_INTERVENTO) ~ "",
TRUE ~ SETTORE_INTERVENTO)) %>%
group_by(ID_PSC, x_CICLO, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE,
SEZIONE, AREA_TEMATICA, SETTORE_INTERVENTO, x_MACROAREA) %>%
summarise(RISORSE = sum(RISORSE, na.rm = TRUE)) %>%
# MEMO: qui serve full join perché ci possono essere progetti monitorati associati a temi assenti in programmazione
full_join(appo2,
by = c("ID_PSC", "x_CICLO", "SEZIONE", "AREA_TEMATICA", "SETTORE_INTERVENTO", "x_MACROAREA")) %>%
mutate_if(is.numeric, list(~replace_na(., 0))) %>%
# recupera variabili perse da full_join
left_join(programmazione %>%
distinct(ID_PSC, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE),
by = "ID_PSC") %>%
mutate(DESCRIZIONE_PROGRAMMA = if_else(is.na(DESCRIZIONE_PROGRAMMA.x), DESCRIZIONE_PROGRAMMA.y, DESCRIZIONE_PROGRAMMA.x),
TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE= if_else(is.na(TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.x), TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.y, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.x)) %>%
select(-DESCRIZIONE_PROGRAMMA.y, -DESCRIZIONE_PROGRAMMA.x, -TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.y, -TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.x)
if (show_cp == TRUE) {
report <- report %>%
select(ID_PSC, x_CICLO, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE, SEZIONE, AREA_TEMATICA, SETTORE_INTERVENTO, x_MACROAREA,
RISORSE, COE, COE_IMP, COE_CR, COE_PAG, N, CP)
} else {
report <- report %>%
select(ID_PSC, x_CICLO, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE, SEZIONE, AREA_TEMATICA, SETTORE_INTERVENTO, x_MACROAREA,
RISORSE, COE, COE_IMP, COE_CR, COE_PAG, N)
}
# OLD:
# report %>% count(ID_PSC, x_CICLO, AREA_TEMATICA) %>% filter(n>1)
# appo2 %>% count(ID_PSC, x_CICLO, AREA_TEMATICA) %>% filter(n>1)
# chk1 <- report %>% anti_join(appo2, by = c("ID_PSC", "x_CICLO", "AREA_TEMATICA"))
# chk2 <- appo2 %>% anti_join(report, by = c("ID_PSC", "x_CICLO", "AREA_TEMATICA"))
report %>% count(ID_PSC, x_CICLO, SEZIONE, AREA_TEMATICA, SETTORE_INTERVENTO) %>% filter(n>1)
appo2 %>% count(ID_PSC, x_CICLO, SEZIONE, AREA_TEMATICA, SETTORE_INTERVENTO) %>% filter(n>1)
chk1 <- report %>% anti_join(appo2, by = c("ID_PSC", "x_CICLO", "SEZIONE", "AREA_TEMATICA", "SETTORE_INTERVENTO"))
chk2 <- appo2 %>% anti_join(report, by = c("ID_PSC", "x_CICLO", "SEZIONE", "AREA_TEMATICA", "SETTORE_INTERVENTO"))
# in chk1 tutte le assegnazioni nei psc non monitorate
# OLD:
# crea sezione
# report <- report %>%
# mutate(SEZIONE = case_when(AREA_TEMATICA == "Risorse da nuove assegnazioni FSC 2014-2020" ~ "Sez. speciale",
# AREA_TEMATICA == "Risorse da riprogrammazione ex art. 44" ~ "Sez. speciale",
# AREA_TEMATICA == "Risorse da compensazioni CSR" ~ "Sez. speciale",
# TRUE ~ "Sez. ordinaria"))
# NEW:
report <- report %>%
mutate(SEZIONE = case_when(SEZIONE == "SEZ_ORD" ~ "Sez. ordinaria",
SEZIONE == "SEZ_SPEC_1_COVID" ~ "Sez. speciale 1-Covid",
SEZIONE == "SEZ_SPEC_2_FS" ~ "Sez. speciale 2-FS",
SEZIONE == "CSR" ~ "Da programmare",
TRUE ~ "CHK"))
# fix
report <- report %>%
# fix SIN BRINDISI lato DBCOE
filter(!(ID_PSC == "PSC_MATTM" & is.na(AREA_TEMATICA) & RISORSE == 0))
if (usa_meuro == TRUE) {
if (show_cp == TRUE) {
report <- report %>%
mutate(RISORSE = RISORSE/1000000,
COE = COE/1000000,
COE_IMP = COE_IMP/1000000,
COE_CR = COE_CR/1000000,
COE_PAG = COE_PAG/1000000,
CP = CP/1000000)
} else {
report <- report %>%
mutate(RISORSE = RISORSE/1000000,
COE = COE/1000000,
COE_IMP = COE_IMP/1000000,
COE_CR = COE_CR/1000000,
COE_PAG = COE_PAG/1000000)
}
}
if (visualizzati == TRUE){
if (export == TRUE) {
write_csv2(report, file.path(TEMP, "report_temi_macroaree_psc_nodupli.csv"))
}
if (export_xls == TRUE) {
# message("Da implementare")
write.xlsx(report, file.path(OUTPUT, "report_temi_macroaree_psc_nodupli.xlsx"))
}
} else {
if (export == TRUE) {
write_csv2(report, file.path(TEMP, "report_temi_macroaree_psc_dupli.csv"))
}
if (export_xls == TRUE) {
# message("Da implementare")
write.xlsx(report, file.path(OUTPUT, "report_temi_macroaree_psc_dupli.xlsx"))
}
}
return(report)
}
#' Report PSC per temi con stato procedurale
#'
#' Crea report di confronto programmazione attuazione per temi con apertura per stato procedurale
#'
#' @param progetti_psc Dataset da load_progetti_psc()
#' @param programmazione Dati di programmazione DBCOE di tipo "fsc_matrice_po_psc.xlsx"
#' @param visualizzati Logico. Vuoi solo i progetti visualizzati sul portale OC?
#' @param usa_meuro Logico. Vuoi dati in Meuro?
#' @param export Vuoi salvare il file csv in TEMP?
#' @param export_xls Vuoi salvare i file xlsx per ciclo e ambito in OUTPUT?
#' @return Report di confronto programmazione attuazione per PSC e PO in essi confluiti. I nuovi
#' @note ...
make_report_temi_stato_psc <- function(progetti_psc, programmazione=NULL, visualizzati=TRUE, usa_meuro=FALSE, export=FALSE, export_xls=FALSE) {
# isola sezione ordinaria
progetti_psc <- progetti_psc %>%
filter(SEZIONE != "SS_1" & SEZIONE != "SS_2" | is.na(SEZIONE)) %>%
select(-SEZIONE)
# OLD:
# if (is.null(programmazione)) {
# programmazione <- init_programmazione_dati(use_temi = TRUE, use_713 = TRUE, use_flt = TRUE, use_sog = TRUE) %>%
# filter(TIPOLOGIA_PROGRAMMA == "PSC") %>%
# rename(ID_PSC = OC_CODICE_PROGRAMMA)
# }
# DEV: qui ho già perso articolazione che contiene sezione
# NEW:
if (is.null(programmazione)) {
programmazione <- init_programmazione_dati(use_temi = TRUE, use_713 = TRUE, use_flt = TRUE, use_sog = TRUE, use_articolaz = TRUE) %>%
filter(TIPOLOGIA_PROGRAMMA == "PSC") %>%
rename(ID_PSC = OC_CODICE_PROGRAMMA, SEZIONE = DESCR_LIVELLO_1) %>%
filter(SEZIONE != "SEZ_SPEC_1_COVID", SEZIONE != "SEZ_SPEC_2_FS") %>%
# sposta CIS su sezione ordinaria
mutate(SEZIONE = case_when(SEZIONE == "SEZ_CIS_ABR" ~ "SEZ_ORD",
SEZIONE == "SEZ_CIS_BZP" ~ "SEZ_ORD",
SEZIONE == "SEZ_CIS_CS" ~ "SEZ_ORD",
SEZIONE == "SEZ_CIS_MECTPA" ~ "SEZ_ORD",
SEZIONE == "SEZ_CIS_NA" ~ "SEZ_ORD",
SEZIONE == "SEZ_CIS_NABA" ~ "SEZ_ORD",
SEZIONE == "SEZ_CIS_PA" ~ "SEZ_ORD",
SEZIONE == "SEZ_CIS_SARC" ~ "SEZ_ORD",
SEZIONE == "SEZ_CIS_SSOT" ~ "SEZ_ORD",
SEZIONE == "SEZ_CIS_TA" ~ "SEZ_ORD",
SEZIONE == "SEZ_CIS_VENTO" ~ "SEZ_ORD",
TRUE ~ SEZIONE)) %>%
# clean
select(-COD_RISULTATO_ATTESO, -DESCR_RISULTATO_ATTESO, -COD_LIVELLO_1)
}
# fix per ciclo
progetti_psc <- progetti_psc %>%
mutate(x_CICLO = "2014-2020")
if (visualizzati == TRUE){
appo1 <- progetti_psc %>% filter(OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE == 0)
} else {
# appo1 <- progetti_psc
appo1 <- progetti_psc %>% filter(OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE != 4 &
OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE != 5)
# MEMO: così scarto solo casi anomali PSC, rilevante per debiti e opcm campania
}
# temp <- tibble(ID_PSC = c("PSC_BARI", "PSC_BOLOGNA", "PSC_CAGLIARI", "PSC_CATANIA",
# "PSC_FIRENZE", "PSC_GENOVA", "PSC_MESSINA", "PSC_MILANO",
# "PSC_NAPOLI", "PSC_PALERMO", "PSC_REGGIO_CALABRIA", "PSC_VENEZIA"))
# OLD:
# appo2 <- appo1 %>%
# # anti_join(temp) %>%
# group_by(ID_PSC, AREA_TEMATICA, x_CICLO) %>%
# summarise(COE = sum(COE, na.rm = TRUE),
# COE_IMP = sum(COE_IMP, na.rm = TRUE),
# COE_CR = sum(COE_CR, na.rm = TRUE),
# COE_PAG = sum(COE_PAG, na.rm = TRUE),
# N = n())
# DEV: qui perdo settore di intervento
# NEW:
# psc_naz <- programmazione %>% as_tibble() %>% filter(TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE == "NAZIONALE") %>% distinct(ID_PSC) %>% mutate(TEMP = 1)
appo2 <- appo1 %>%
# left_join(psc_naz, by = "ID_PSC") %>%
# # forza NA su settore di intervento per psc regionali e metropolitani
# mutate(SETTORE_INTERVENTO = case_when(TEMP == 1 ~ SETTORE_INTERVENTO,
# TRUE ~ "")) %>%
mutate(OC_STATO_PROCEDURALE = case_when(OC_STATO_PROCEDURALE == "Non avviato" ~ "Non_avviato",
OC_STATO_PROCEDURALE == "In avvio di progettazione" ~ "Progettazione",
OC_STATO_PROCEDURALE == "In corso di progettazione" ~ "Progettazione",
OC_STATO_PROCEDURALE == "In affidamento" ~ "Affidamento",
OC_STATO_PROCEDURALE == "In esecuzione" ~ "Esecuzione",
OC_STATO_PROCEDURALE == "Eseguito" ~ "Eseguito")) %>%
group_by(ID_PSC, AREA_TEMATICA, SETTORE_INTERVENTO, x_CICLO, OC_STATO_PROCEDURALE) %>%
summarise(COE = sum(COE, na.rm = TRUE)) %>%
mutate(SEZIONE = "SEZ_ORD") # aggiunge valore di default (per ora non ci sono casi riferibili alle sezioni speciali)
appo3 <- appo2 %>%
pivot_wider(names_from = OC_STATO_PROCEDURALE, values_from = COE, values_fill = 0)
# OLD:
# # confronto programmazione e attuazione
# report <- programmazione %>%
# # filter(TIPOLOGIA_PROGRAMMA != "COVID", # considero solo sezione ordinaria
# # TIPOLOGIA_PROGRAMMA != "CSR") %>%
# select(ID_PSC, x_CICLO, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE, RISORSE = FINANZ_TOTALE,
# AREA_TEMATICA = DESCR_AREA_TEMATICA_PSC) %>%
# group_by(ID_PSC, x_CICLO, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE, AREA_TEMATICA) %>%
# summarise(RISORSE = sum(RISORSE, na.rm = TRUE)) %>%
# # MEMO: que serve full join perché ci possono essere progetti monitorati associati a temi assenti in programmazione
# full_join(appo2 %>%
# select(ID_PSC, x_CICLO, AREA_TEMATICA, COE, COE_IMP, COE_CR, COE_PAG, N),
# by = c("ID_PSC", "x_CICLO", "AREA_TEMATICA")) %>%
# mutate_if(is.numeric, list(~replace_na(., 0))) %>%
# # recupera variabili perse da full_join
# left_join(programmazione %>%
# distinct(ID_PSC, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE),
# by = "ID_PSC") %>%
# mutate(DESCRIZIONE_PROGRAMMA = if_else(is.na(DESCRIZIONE_PROGRAMMA.x), DESCRIZIONE_PROGRAMMA.y, DESCRIZIONE_PROGRAMMA.x),
# TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE= if_else(is.na(TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.x), TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.y, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.x)) %>%
# select(-DESCRIZIONE_PROGRAMMA.y, -DESCRIZIONE_PROGRAMMA.x, -TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.y, -TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.x) %>%
# select(ID_PSC, x_CICLO, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE, AREA_TEMATICA, RISORSE, COE, COE_IMP, COE_CR, COE_PAG, N)
# fix per nuove codifiche (riporto tutto a codifica fittizia)
programmazione <- programmazione %>%
left_join(matrix_po_psc %>%
filter(str_starts(OC_CODICE_PROGRAMMA, "PSC")) %>%
select(OC_CODICE_PROGRAMMA, TEMP = ID_PSC) %>%
rename(ID_PSC = OC_CODICE_PROGRAMMA),
by = "ID_PSC") %>%
mutate(ID_PSC = if_else(is.na(TEMP), ID_PSC, TEMP)) %>%
select(-TEMP)
# NEW:
# confronto programmazione e attuazione
report <- programmazione %>%
# filter(TIPOLOGIA_PROGRAMMA != "COVID", # considero solo sezione ordinaria
# TIPOLOGIA_PROGRAMMA != "CSR") %>%
select(ID_PSC, x_CICLO, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE, RISORSE = FINANZ_TOTALE,
SEZIONE,
AREA_TEMATICA = DESCR_AREA_TEMATICA_PSC,
SETTORE_INTERVENTO = DESCR_SETTORE_INTERVENTO_PSC) %>%
# toglie NA da settore di intervento
mutate(SETTORE_INTERVENTO = case_when(is.na(SETTORE_INTERVENTO) ~ "",
TRUE ~ SETTORE_INTERVENTO)) %>%
group_by(ID_PSC, x_CICLO, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE,
SEZIONE, AREA_TEMATICA, SETTORE_INTERVENTO) %>%
summarise(RISORSE = sum(RISORSE, na.rm = TRUE)) %>%
# OLD:
# MEMO: qui serve full join perché ci possono essere progetti monitorati associati a temi assenti in programmazione
# full_join(appo2,
# by = c("ID_PSC", "x_CICLO", "SEZIONE", "AREA_TEMATICA", "SETTORE_INTERVENTO")) %>%
# mutate_if(is.numeric, list(~replace_na(., 0))) %>%
# mutate(temp = RISORSE - Eseguito - Affidamento - Esecuzione - Progettazione - Non_avviato, # non monitorato
# Non_avviato = Non_avviato + temp) %>%
# fix temporaneo
# mutate(Non_avviato = if_else(Non_avviato < 0, 0, Non_avviato)) %>%
full_join(appo2 %>%
group_by(ID_PSC, x_CICLO, SEZIONE, AREA_TEMATICA, SETTORE_INTERVENTO) %>%
summarise(COE = sum(COE, na.rm = TRUE)),
by = c("ID_PSC", "x_CICLO", "SEZIONE", "AREA_TEMATICA", "SETTORE_INTERVENTO")) %>%
full_join(appo3,
by = c("ID_PSC", "x_CICLO", "SEZIONE", "AREA_TEMATICA", "SETTORE_INTERVENTO")) %>%
mutate_if(is.numeric, list(~replace_na(., 0))) %>%
mutate(RISK_NO_MONIT = RISORSE - COE,
CANTIERABILI = Affidamento + Esecuzione + Eseguito,
RISK_RITARDO = Progettazione + Non_avviato,
# RISK_NET = if_else(RISK_NO_MONIT + RISK_RITARDO < 0, 0, RISK_NO_MONIT + RISK_RITARDO)) %>%
RISK_NET = RISK_NO_MONIT + RISK_RITARDO) %>%
# recupera variabili perse da full_join
left_join(programmazione %>%
distinct(ID_PSC, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE),
by = "ID_PSC") %>%
mutate(DESCRIZIONE_PROGRAMMA = if_else(is.na(DESCRIZIONE_PROGRAMMA.x), DESCRIZIONE_PROGRAMMA.y, DESCRIZIONE_PROGRAMMA.x),
TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE= if_else(is.na(TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.x), TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.y, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.x)) %>%
select(-DESCRIZIONE_PROGRAMMA.y, -DESCRIZIONE_PROGRAMMA.x, -TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.y, -TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.x) %>%
select(ID_PSC, x_CICLO, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE, SEZIONE, AREA_TEMATICA, SETTORE_INTERVENTO,
RISORSE, COE, RISK_NO_MONIT, Non_avviato, Progettazione, Affidamento, Esecuzione, Eseguito,
CANTIERABILI, RISK_RITARDO, RISK_NET)
# NEW: integra valore duplicati
report <- report %>%
left_join(progetti_psc %>%
filter(OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE == 1) %>%
# left_join(psc_naz, by = "ID_PSC") %>%
# # forza NA su settore di intervento per psc regionali e metropolitani
# mutate(SETTORE_INTERVENTO = case_when(TEMP == 1 ~ SETTORE_INTERVENTO,
# TRUE ~ "")) %>%
mutate(SEZIONE = "SEZ_ORD") %>%
group_by(ID_PSC, x_CICLO, SEZIONE, AREA_TEMATICA, SETTORE_INTERVENTO) %>%
summarise(COE_DUPLI = sum(COE, na.rm = TRUE)),
by = c("ID_PSC", "x_CICLO", "SEZIONE", "AREA_TEMATICA", "SETTORE_INTERVENTO")) %>%
mutate_if(is.numeric, list(~replace_na(., 0)))
# OLD:
# report %>% count(ID_PSC, x_CICLO, AREA_TEMATICA) %>% filter(n>1)
# appo2 %>% count(ID_PSC, x_CICLO, AREA_TEMATICA) %>% filter(n>1)
# chk1 <- report %>% anti_join(appo2, by = c("ID_PSC", "x_CICLO", "AREA_TEMATICA"))
# chk2 <- appo2 %>% anti_join(report, by = c("ID_PSC", "x_CICLO", "AREA_TEMATICA"))
report %>% count(ID_PSC, x_CICLO, SEZIONE, AREA_TEMATICA, SETTORE_INTERVENTO) %>% filter(n>1)
appo2 %>% count(ID_PSC, x_CICLO, SEZIONE, AREA_TEMATICA, SETTORE_INTERVENTO) %>% filter(n>1)
chk1 <- report %>% anti_join(appo2, by = c("ID_PSC", "x_CICLO", "SEZIONE", "AREA_TEMATICA", "SETTORE_INTERVENTO"))
chk2 <- appo2 %>% anti_join(report, by = c("ID_PSC", "x_CICLO", "SEZIONE", "AREA_TEMATICA", "SETTORE_INTERVENTO"))
# in chk1 tutte le assegnazioni nei psc non monitorate
# OLD:
# crea sezione
# report <- report %>%
# mutate(SEZIONE = case_when(AREA_TEMATICA == "Risorse da nuove assegnazioni FSC 2014-2020" ~ "Sez. speciale",
# AREA_TEMATICA == "Risorse da riprogrammazione ex art. 44" ~ "Sez. speciale",
# AREA_TEMATICA == "Risorse da compensazioni CSR" ~ "Sez. speciale",
# TRUE ~ "Sez. ordinaria"))
# NEW:
report <- report %>%
mutate(SEZIONE = case_when(SEZIONE == "SEZ_ORD" ~ "Sez. ordinaria",
SEZIONE == "SEZ_SPEC_1_COVID" ~ "Sez. speciale 1-Covid",
SEZIONE == "SEZ_SPEC_2_FS" ~ "Sez. speciale 2-FS",
SEZIONE == "CSR" ~ "Da programmare",
TRUE ~ "CHK"))
# fix
report <- report %>%
# fix SIN BRINDISI lato DBCOE
filter(!(ID_PSC == "PSC_MATTM" & is.na(AREA_TEMATICA) & RISORSE == 0))
if (usa_meuro == TRUE) {
report <- report %>%
mutate(RISORSE = RISORSE/1000000,
COE = COE/1000000,
RISK_NO_MONIT = RISK_NO_MONIT/1000000,
Non_avviato = Non_avviato/1000000,
Progettazione = Progettazione/1000000,
Affidamento = Affidamento/1000000,
Esecuzione = Esecuzione/1000000,
Eseguito = Eseguito/1000000,
CANTIERABILI = CANTIERABILI/1000000,
RISK_RITARDO = RISK_RITARDO/1000000,
RISK_NET = RISK_NET/1000000,
COE_DUPLI = COE_DUPLI/1000000)
}
if (visualizzati == TRUE){
if (export == TRUE) {
write_csv2(report, file.path(TEMP, "report_temi_stato_psc_nodupli.csv"))
}
if (export_xls == TRUE) {
# message("Da implementare")
write.xlsx(report, file.path(OUTPUT, "report_temi_stato_psc_nodupli.xlsx"))
}
} else {
if (export == TRUE) {
write_csv2(report, file.path(TEMP, "report_temi_stato_psc_dupli.csv"))
}
if (export_xls == TRUE) {
# message("Da implementare")
write.xlsx(report, file.path(OUTPUT, "report_temi_stato_psc_dupli.xlsx"))
}
}
return(report)
}
#' #' Calcola costo realizzato
#' #'
#' #' Calcola costo realizzato con riproporzionamento su risorse coesione
#' #'
#' #' @param bimestre Bimestre di riferimento
#' #' @param filename Nome file xlsx in DATI > SGP
#' #' @param chk_today Parametro da passare a get_stato_attuazione(), con formato "2021-02-28"
#' #' @param matrix_po_psc Matrice di riconciliazione PO - PSC
#' #' @return File "dati_sgp_BIMESTRE.csv" in TEMP
#' #' @note ...
#' get_costo_realizzato_713_1420 <- function(progetti_psc, progetti, progetti_sgp, matrix_po_psc) {
#'
#' # clean sgp
#' progetti_sgp <- progetti_sgp %>%
#' select(COD_LOCALE_PROGETTO, TITOLO,
#' DENOMINAZIONE_INTESA, CODICE_STRUMENTO,
#' FINANZIAMENTO_FSC_NETTO, FINANZIAMENTO_TOTALE_PUBBLICO_NETTO,
#' TOTALE_FINANZIAMENTI_PVT, TOTALE_ECONOMIE_PVT,
#' TOTALE_FINANZIAMENTI, TOTALE_ECONOMIE,
#' IMPORTO_NAZIONALE, IMPORTO_REGIONALE, IMPORTO_NON_DEFINITO,
#' COSTO_REALIZZATO, COSTO_REALIZZATO_1,
#' IMPEGNI,
#' PAGAMENTI_TOTALI, PAGAMENTI_FSC) %>%
#' mutate(OC_CODICE_PROGRAMMA = case_when(DENOMINAZIONE_INTESA == "ABRUZZO" ~ "33",
#' DENOMINAZIONE_INTESA == "BASILICATA" ~ "37",
#' DENOMINAZIONE_INTESA == "CALABRIA" ~ "38",
#' DENOMINAZIONE_INTESA == "CAMPANIA" ~ "35",
#' DENOMINAZIONE_INTESA == "EMILIA-ROMAGNA" ~ "28",
#' DENOMINAZIONE_INTESA == "FRIULI-VENEZIA GIULIA" ~ "26",
#' DENOMINAZIONE_INTESA == "LAZIO" ~ "32",
#' DENOMINAZIONE_INTESA == "LIGURIA" ~ "27",
#' DENOMINAZIONE_INTESA == "LOMBARDIA" ~ "01",
#' DENOMINAZIONE_INTESA == "MARCHE" ~ "04",
#' DENOMINAZIONE_INTESA == "MOLISE" ~ "34",
#' DENOMINAZIONE_INTESA == "P.A. BOLZANO" ~ "41",
#' DENOMINAZIONE_INTESA == "P.A. TRENTO" ~ "40",
#' DENOMINAZIONE_INTESA == "PIEMONTE" ~ "21",
#' DENOMINAZIONE_INTESA == "PUGLIA" ~ "36",
#' DENOMINAZIONE_INTESA == "SARDEGNA" ~ "05",
#' DENOMINAZIONE_INTESA == "SICILIA" ~ "39",
#' DENOMINAZIONE_INTESA == "TOSCANA" ~ "02",
#' DENOMINAZIONE_INTESA == "UMBRIA" ~ "03",
#' DENOMINAZIONE_INTESA == "VALLE D'AOSTA" ~ "22",
#' DENOMINAZIONE_INTESA == "VENETO" ~ "25"))
#'
#'
#' # calcola quota 713-1420
#' message("calcola cr per 713 e 1420")
#' appo <- progetti_psc %>%
#' # filter(OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE == 0) %>%
#' left_join(progetti %>%
#' select(COD_LOCALE_PROGETTO, COSTO_REALIZZATO, OC_FINANZ_STATO_FSC_NETTO, OC_FINANZ_TOT_PUB_NETTO, OC_FINANZ_PRIVATO_NETTO),
#' by = "COD_LOCALE_PROGETTO") %>%
#' mutate_if(is.numeric, replace_na, replace = 0) %>%
#' mutate(FINANZ_TOT = OC_FINANZ_TOT_PUB_NETTO + OC_FINANZ_PRIVATO_NETTO,
#' # x = OC_FINANZ_STATO_FSC_NETTO/FINANZ_TOT,
#' x = COE/FINANZ_TOT,
#' COSTO_REALIZZATO_2 = COSTO_REALIZZATO * x)
#'
#' dim(appo)[1] == dim(progetti_psc)[1]
#'
#'
#' appo %>%
#' summarise(COE = sum(COE, na.rm = TRUE),
#' COE_PAG = sum(COE_PAG, na.rm = TRUE),
#' COSTO_REALIZZATO = sum(COSTO_REALIZZATO, na.rm = TRUE),
#' OC_FINANZ_STATO_FSC_NETTO = sum(OC_FINANZ_STATO_FSC_NETTO, na.rm = TRUE),
#' OC_FINANZ_TOT_PUB_NETTO = sum(OC_FINANZ_TOT_PUB_NETTO, na.rm = TRUE),
#' COSTO_REALIZZATO_2 = sum(COSTO_REALIZZATO_2, na.rm = TRUE))
#' # A tibble: 1 x 6
#' # COE COE_PAG COSTO_REALIZZATO OC_FINANZ_STATO_FSC_NETTO OC_FINANZ_TOT_PUB_NETTO COSTO_REALIZZATO_2
#' # <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#' # 49290164401. 10040154286. 21986749485. 50629969321. 68164313459. 15828065459.
#'
#' # report per programma
#' # appo1 <- appo %>%
#' # group_by(ID_PSC, PSC, OC_CODICE_PROGRAMMA, x_PROGRAMMA, x_CICLO) %>%
#' # summarise(COE = sum(COE, na.rm = TRUE),
#' # COE_IMP = sum(COE_IMP, na.rm = TRUE),
#' # COE_PAG = sum(COE_PAG, na.rm = TRUE),
#' # COSTO_REALIZZATO = sum(COSTO_REALIZZATO_2, na.rm = TRUE))
#'
#' # integra 06
#' message("calcola cr per 06")
#' temp <- progetti_sgp %>%
#' mutate(x_CICLO = "2000-2006",
#' x_PROGRAMMA = paste0("INTESA ", DENOMINAZIONE_INTESA)) %>%
#' left_join(matrix_po_psc %>%
#' select(OC_CODICE_PROGRAMMA, ID_PSC, PSC),
#' by = "OC_CODICE_PROGRAMMA") %>%
#' mutate_if(is.numeric, replace_na, replace = 0) %>%
#' mutate(FIN_TOT = TOTALE_FINANZIAMENTI - TOTALE_ECONOMIE,
#' x = FINANZIAMENTO_FSC_NETTO / FIN_TOT,
#' k = IMPORTO_REGIONALE / (IMPORTO_NAZIONALE + IMPORTO_REGIONALE + IMPORTO_NON_DEFINITO),
#' COSTO_REALIZZATO_2 = COSTO_REALIZZATO * x * k,
#' COE = FINANZIAMENTO_FSC_NETTO * k,
#' COE_IMP = IMPEGNI * x * k,
#' COE_PAG = PAGAMENTI_TOTALI * x * k)
#'
#' dim(temp)[1] == dim(progetti_sgp)[1]
#'
#' # temp %>%
#' # summarise(COE = sum(COE, na.rm = TRUE),
#' # PAGAMENTI_TOTALI = sum(PAGAMENTI_TOTALI, na.rm = TRUE),
#' # PAGAMENTI_FSC = sum(PAGAMENTI_FSC, na.rm = TRUE),
#' # COSTO_REALIZZATO = sum(COSTO_REALIZZATO, na.rm = TRUE),
#' # FINANZIAMENTO_FSC_NETTO = sum(FINANZIAMENTO_FSC_NETTO, na.rm = TRUE),
#' # FINANZIAMENTO_TOTALE_PUBBLICO_NETTO = sum(FINANZIAMENTO_TOTALE_PUBBLICO_NETTO, na.rm = TRUE),
#' # IMPORTO_REGIONALE = sum(IMPORTO_REGIONALE, na.rm = TRUE),
#' # IMPORTO_NAZIONALE = sum(IMPORTO_NAZIONALE, na.rm = TRUE),
#' # IMPORTO_NON_DEFINITO = sum(IMPORTO_NON_DEFINITO, na.rm = TRUE),
#' # COSTO_REALIZZATO_2 = sum(COSTO_REALIZZATO_2, na.rm = TRUE))
#' # temp %>%
#' # summarise(COE = sum(COE, na.rm = TRUE),
#' # COE_IMP = sum(COE_IMP, na.rm = TRUE),
#' # COE_PAG = sum(COE_PAG, na.rm = TRUE),
#' # COSTO_REALIZZATO_2 = sum(COSTO_REALIZZATO_2, na.rm = TRUE))
#' #
#' # temp1 <- temp %>%
#' # group_by(ID_PSC, PSC, OC_CODICE_PROGRAMMA, x_PROGRAMMA, x_CICLO) %>%
#' # summarise(COE = sum(COE, na.rm = TRUE),
#' # COE_IMP = sum(COE_IMP, na.rm = TRUE),
#' # COE_PAG = sum(COE_PAG, na.rm = TRUE),
#' # COSTO_REALIZZATO = sum(COSTO_REALIZZATO_2, na.rm = TRUE))
#'
#' # bind
#' # appo2 <- appo1 %>%
#' # bind_rows(temp1)
#' message("bind di 713-1420 e 06")
#'
#' appo2 <- appo %>%
#' filter(x_CICLO != "2000-2006") %>%
#' bind_rows(temp) %>%
#' select(COD_LOCALE_PROGETTO, COSTO_REALIZZATO_2) %>%
#' rename(COSTO_REALIZZATO = COSTO_REALIZZATO_2)
#'
#' chk <- appo %>%
#' bind_rows(temp) %>%
#' mutate(CHK = COSTO_REALIZZATO_2 - COE) %>%
#' filter(CHK > 1)
#'
#' chk %>% count(x_CICLO)
#' # CHK: queste sono le uniche anomalie?
#'
#' # export
#' message("export")
#' dim(progetti_psc)[1] == dim(appo2)[1]
#'
#' progetti_psc <- progetti_psc %>%
#' left_join(appo2, by = "COD_LOCALE_PROGETTO")
#'
#' return(progetti_psc)
#'
#' }
#'
#' Correzioni dati SGP
#'
#' Correzioni dati SGP per bimestre
#'
#' @param progetti_sgp Dataset progetti PSC da dentro prep_dati_sgp_bimestre()
#' @param bimestre Bimestre di riferimento
#' @return dataframe
#' @note Da usare dentro prep_dati_sgp_bimestre()
fix_progetti_sgp <- function(progetti_sgp, bimestre) {
if (bimestre == "20210630"){
progetti_sgp <- progetti_sgp %>%
mutate(ID_PSC = case_when(COD_LOCALE_PROGETTO == "EMIRIMO25" ~ "PSC_EMILIA-ROMA",
COD_LOCALE_PROGETTO == "EMIVUFE04/V" ~ "PSC_EMILIA-ROMA",
COD_LOCALE_PROGETTO == "UMBDTFR_09" ~ "PSC_UMBRIA",
COD_LOCALE_PROGETTO == "UMBDTFR_10" ~ "PSC_UMBRIA",
COD_LOCALE_PROGETTO == "UMBDTFR_15" ~ "PSC_UMBRIA",
TRUE ~ ID_PSC))
}
return(progetti_sgp)
}
#' Correzione progetti CIS Taranto in PRA Puglia
#'
#' Correzione progetti CIS Taranto in PRA Puglia, che vengono spostati su ciclo 2014-2020 ma restano nel PRA Puglia
#'
#' @param progetti_psc Dataset progetti PSC da dentro prep_dati_psc_bimestre()
#' @return dataframe
#' @note Da usare dentro prep_dati_psc_bimestre()
fix_ciclo_cis_taranto_pra_puglia <- function(progetti_psc) {
progetti_psc <- progetti_psc %>%
mutate(x_CICLO = as.character(x_CICLO)) %>%
mutate(x_CICLO = case_when(COD_LOCALE_PROGETTO == "1PUFC3.100006" ~ "2014-2020",
COD_LOCALE_PROGETTO == "1PUFC5.100029" ~ "2014-2020",
COD_LOCALE_PROGETTO == "1PUFC2.600004" ~ "2014-2020",
COD_LOCALE_PROGETTO == "1PUFC2.600003" ~ "2014-2020", # CHK: perché manca in interventi CIS?
COD_LOCALE_PROGETTO == "1PUFC2.600002" ~ "2014-2020",
COD_LOCALE_PROGETTO == "1PUFC2.600001" ~ "2014-2020",
TRUE ~ x_CICLO)) %>%
refactor_ciclo(.)
return(progetti_psc)
}
#' Correzione progetti con OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE = 4 in PRA Campania
#'
#' Correzione progetti con OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE = 4 in PRA Campania, che sono tutti ripresi perché presenti nel PSC se relativi a compensazioni ambientali e rifiuti (ex OPCM), tranne quello relativo ai debiti di EAV (1MISETPL.EAV01)
#'
#' @param progetti_psc Dataset progetti PSC da dentro prep_dati_psc_bimestre()
#' @return dataframe
#' @note Da usare dentro prep_dati_psc_bimestre()
fix_visualizzati_pra_campania <- function(progetti_psc) {
progetti_psc <- progetti_psc %>%
mutate(OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE = case_when(OC_CODICE_PROGRAMMA == "2007CA001FA009" &
OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE == 4 & COD_LOCALE_PROGETTO != "1MISETPL.EAV01" ~ 0,
TRUE ~ OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE))
return(progetti_psc)
}
#' Correzione progetti con OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE = 5 in APQ MARI Marche
#'
#' Correzione progetti con OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE = 5 in APQ MARI Marche
#'
#' @param progetti_psc Dataset progetti PSC da dentro prep_dati_psc_bimestre()
#' @return dataframe
#' @note Da usare dentro prep_dati_psc_bimestre()
fix_visualizzati_apq_mari_marche <- function(progetti_psc) {
progetti_psc <- progetti_psc %>%
mutate(OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE = case_when(OC_CODICE_PROGRAMMA == "2007PI004MA007" &
OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE == 5 & COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISEMARI04" ~ 0,
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2007PI004MA007" &
OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE == 5 & COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISEMARI10" ~ 0,
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2007PI004MA007" &
OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE == 5 & COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISEMARI11NORD" ~ 0,
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2007PI004MA007" &
OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE == 5 & COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISEMARI11SUD" ~ 0,
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2007PI004MA007" &
OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE == 5 & COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISEMARI12" ~ 0,
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2007PI004MA007" &
OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE == 5 & COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISEMARI13" ~ 0,
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2007PI004MA007" &
OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE == 5 & COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISEMARI14" ~ 0,
TRUE ~ OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE))
return(progetti_psc)
}
#' Cambia programma per progetti in assegnazioni di legge PRA Campania
#'
#' Cambia programma per progetti in assegnazioni di legge PRA Campania, che sono ricompresi nelle articolazioni 21 (rifiuti) e 22 (compensazioni ambientali).
#'
#' @param progetti_psc Dataset progetti PSC da dentro prep_dati_psc_bimestre()
#' @param progetti Dataset progetti da load_progetti(bimestre, visualizzati = FALSE, light = FALSE), come usato in dentro prep_dati_psc_bimestre()
#' @return dataframe
#' @note Da usare dentro prep_dati_psc_bimestre(). Deve seguire fix_visualizzati_pra_campania() altrimenti il fix visualizzati non funziona perché qui cambia il codice programma
fix_assegnazioni_legge_pra_campania <- function(progetti_psc, progetti) {
fix_list <- progetti %>%
filter(OC_CODICE_PROGRAMMA == "2007CA001FA009") %>%
filter(OC_COD_ARTICOLAZ_PROGRAMMA == "21" | OC_COD_ARTICOLAZ_PROGRAMMA == "22") %>%
mutate(OC_CODICE_PROGRAMMA_NEW = case_when(OC_COD_ARTICOLAZ_PROGRAMMA == "21" ~ "OPCM_CAM_A", # rifiuti
OC_COD_ARTICOLAZ_PROGRAMMA == "22" ~ "OPCM_CAM_B", # compensazioni ambientali
TRUE ~ "CHK"),
x_PROGRAMMA_NEW = case_when(OC_COD_ARTICOLAZ_PROGRAMMA == "21" ~ "CICLO INTEGRATO DEI RIFIUTI", # rifiuti
OC_COD_ARTICOLAZ_PROGRAMMA == "22" ~ "COMPENSAZIONI AMBIENTALI", # compensazioni ambientali
TRUE ~ "CHK")) %>%
select(COD_LOCALE_PROGETTO, OC_CODICE_PROGRAMMA_NEW, x_PROGRAMMA_NEW)
# OPCM_CAM_A CICLO INTEGRATO DEI RIFIUTI
# OPCM_CAM_B COMPENSAZIONI AMBIENTALI
progetti_psc <- progetti_psc %>%
left_join(fix_list, by = "COD_LOCALE_PROGETTO") %>%
mutate(OC_CODICE_PROGRAMMA = if_else(is.na(OC_CODICE_PROGRAMMA_NEW), OC_CODICE_PROGRAMMA, OC_CODICE_PROGRAMMA_NEW),
x_PROGRAMMA = if_else(is.na(x_PROGRAMMA_NEW), x_PROGRAMMA, x_PROGRAMMA_NEW)) %>%
select(-OC_CODICE_PROGRAMMA_NEW, -x_PROGRAMMA_NEW)
return(progetti_psc)
}
#' Associa progetti a PSC Turismo
#'
#' Associa progetti a PSC Turismo
#'
#' @param progetti_psc Dataset progetti PSC da dentro prep_dati_psc_bimestre()
#' @param progetti Dataset progetti da load_progetti(bimestre, visualizzati = FALSE, light = FALSE), come usato in dentro prep_dati_psc_bimestre()
#' @return dataframe
#' @note Da usare dentro prep_dati_psc_bimestre()
fix_sposta_psc_turismo <- function(progetti_psc, progetti) {
fix_list <- progetti %>%
filter(OC_CODICE_PROGRAMMA == "2016MBCSGFSC006") %>%
mutate(ID_PSC = case_when(COD_STRUMENTO == "FSC_WIFI_I" ~ "PSC_MTUR", # Wi-Fi Italia
COD_STRUMENTO == "FSC_IDMS" ~ "PSC_MTUR", # Italia Destination Management System
COD_STRUMENTO == "FSC_GDTS" ~ "PSC_MTUR", # Grandi destinazioni per un turismo sostenibile
COD_STRUMENTO == "FSC_DT" ~ "PSC_MTUR", # Dashboard turismo
# ... "Montagna Italia"
# ... AT
# TRUE ~ "PSC_MIBACT"),
TRUE ~ "PSC_MIC"),
PSC = case_when(COD_STRUMENTO == "FSC_WIFI_I" ~ "PSC MINISTERO DEL TURISMO", # Wi-Fi Italia
COD_STRUMENTO == "FSC_IDMS" ~ "PSC MINISTERO DEL TURISMO", # Italia Destination Management System
COD_STRUMENTO == "FSC_GDTS" ~ "PSC MINISTERO DEL TURISMO", # Grandi destinazioni per un turismo sostenibile
COD_STRUMENTO == "FSC_DT" ~ "PSC MINISTERO DEL TURISMO", # Dashboard turismo
# ... "Montagna Italia"
# ... AT
TRUE ~ "PSC MINISTERO CULTURA"),
OC_CODICE_PROGRAMMA = case_when(COD_STRUMENTO == "FSC_WIFI_I" ~ "SCORPORO_TURISMO", # Wi-Fi Italia
COD_STRUMENTO == "FSC_IDMS" ~ "SCORPORO_TURISMO", # Italia Destination Management System
COD_STRUMENTO == "FSC_GDTS" ~ "SCORPORO_TURISMO", # Grandi destinazioni per un turismo sostenibile
COD_STRUMENTO == "FSC_DT" ~ "SCORPORO_TURISMO", # Dashboard turismo
# ... "Montagna Italia"
# ... AT
TRUE ~ OC_CODICE_PROGRAMMA),
x_PROGRAMMA = case_when(COD_STRUMENTO == "FSC_WIFI_I" ~ "SCORPORO PSC TURISMO DA MIBACT", # Wi-Fi Italia
COD_STRUMENTO == "FSC_IDMS" ~ "SCORPORO PSC TURISMO DA MIBACT", # Italia Destination Management System
COD_STRUMENTO == "FSC_GDTS" ~ "SCORPORO PSC TURISMO DA MIBACT", # Grandi destinazioni per un turismo sostenibile
COD_STRUMENTO == "FSC_DT" ~ "SCORPORO PSC TURISMO DA MIBACT", # Dashboard turismo
# ... "Montagna Italia"
# ... AT
TRUE ~ "PIANO OPERATIVO CULTURA E TURISMO")) %>%
select(COD_LOCALE_PROGETTO, ID_PSC_NEW = ID_PSC, PSC_NEW = PSC, OC_CODICE_PROGRAMMA_NEW = OC_CODICE_PROGRAMMA, x_PROGRAMMA_NEW = x_PROGRAMMA)
progetti_psc <- progetti_psc %>%
left_join(fix_list, by = "COD_LOCALE_PROGETTO") %>%
mutate(ID_PSC = if_else(is.na(ID_PSC_NEW), ID_PSC, ID_PSC_NEW),
PSC = if_else(is.na(PSC_NEW), PSC, PSC_NEW),
OC_CODICE_PROGRAMMA = if_else(is.na(OC_CODICE_PROGRAMMA_NEW), OC_CODICE_PROGRAMMA, OC_CODICE_PROGRAMMA_NEW),
x_PROGRAMMA = if_else(is.na(x_PROGRAMMA_NEW), x_PROGRAMMA, x_PROGRAMMA_NEW)) %>%
select(-ID_PSC_NEW, -PSC_NEW, -OC_CODICE_PROGRAMMA_NEW, -x_PROGRAMMA_NEW)
return(progetti_psc)
}
#' Cambia classificazioni tematiche per amministrazioni centrali
#'
#' Cambia classificazioni tematiche per amministrazioni centrali
#'
#' @param progetti_psc Dataset progetti PSC da dentro prep_dati_psc_bimestre()
#' @param progetti Dataset progetti da load_progetti(bimestre, visualizzati = FALSE, light = FALSE), come usato in dentro prep_dati_psc_bimestre()
#' @param interventi_cds Settori di intervento definiti in CdS
#' @return dataframe
#' @note Da usare dentro prep_dati_psc_bimestre().
fix_aree_settori_amm_centrali <- function(progetti_psc, progetti, interventi_cds) {
message("Avvio fix temi per Amminsitrazioni centrali...")
# progetti_psc <- appo6
# PSC_PCM-SPORT
# 11.01-STRUTTURE EDUCATIVE E FORMATIVE -> 08.01-EDILIZIA PUBBLICA
fix_list_sport <- progetti_psc %>%
filter(OC_CODICE_PROGRAMMA == "POSPORTFSC") %>%
mutate(SETTORE_INTERVENTO_NEW = case_when(SETTORE_INTERVENTO == "08.01-EDILIZIA E SPAZI PUBBLICI" ~ "08.01-EDILIZIA E SPAZI PUBBLICI",
SETTORE_INTERVENTO == "11.01-STRUTTURE EDUCATIVE E FORMATIVE" ~ "08.01-EDILIZIA E SPAZI PUBBLICI",
TRUE ~ "CHK"),
AREA_TEMATICA_NEW = case_when(SETTORE_INTERVENTO == "08.01-EDILIZIA E SPAZI PUBBLICI" ~ "08-RIQUALIFICAZIONE URBANA",
SETTORE_INTERVENTO == "11.01-STRUTTURE EDUCATIVE E FORMATIVE" ~ "08-RIQUALIFICAZIONE URBANA",
TRUE ~ "CHK")) %>%
select(COD_LOCALE_PROGETTO, SETTORE_INTERVENTO_NEW, AREA_TEMATICA_NEW)
# PSC_MUR
# 01.02-STRUTTURE DI RICERCA resta vuoto ma forse è PRATT8293 Avviso PIR -Potenziamento Infrastrutture Ricerca
fix_list_mur <- progetti_psc %>%
filter(OC_CODICE_PROGRAMMA == "2017FSCRICERCA") %>%
mutate(SETTORE_INTERVENTO_NEW = case_when(COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISEATARS" ~ "12.02-ASSISTENZA TECNICA",
COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISEFSCSISTEMA2" ~ "12.02-ASSISTENZA TECNICA",
# COD_PROCED_ATTIVAZIONE == "PRATT8293" ~ "01.02-STRUTTURE DI RICERCA",
# COD_PROCED_ATTIVAZIONE == "PRATT8293:::PRATT8293" ~ "01.02-STRUTTURE DI RICERCA",
COD_PROCED_ATTIVAZIONE == "PRATT23582" ~ "01.02-STRUTTURE DI RICERCA",
TRUE ~ SETTORE_INTERVENTO),
AREA_TEMATICA_NEW = case_when(COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISEATARS" ~ "12-CAPACITÀ AMMINISTRATIVA",
COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISEFSCSISTEMA2" ~ "12-CAPACITÀ AMMINISTRATIVA",
# COD_PROCED_ATTIVAZIONE == "PRATT8293" ~ "01-RICERCA E INNOVAZIONE",
# COD_PROCED_ATTIVAZIONE == "PRATT8293:::PRATT8293" ~ "01-RICERCA E INNOVAZIONE",
COD_PROCED_ATTIVAZIONE == "PRATT23582" ~ "01-RICERCA E INNOVAZIONE",
TRUE ~ AREA_TEMATICA)) %>%
select(COD_LOCALE_PROGETTO, SETTORE_INTERVENTO_NEW, AREA_TEMATICA_NEW)
# PSC_MTUR
fix_list_mtur <- progetti_psc %>%
filter(ID_PSC == "PSC_MTUR") %>%
# semi_join(progetti_psc %>%
# filter(ID_PSC == "PSC_MTUR"),
# by = "COD_LOCALE_PROGETTO") %>%
mutate(SETTORE_INTERVENTO_NEW = case_when(SETTORE_INTERVENTO == "03.02-TURISMO E OSPITALITÀ" ~ "03.02-TURISMO E OSPITALITÀ",
SETTORE_INTERVENTO == "06.01-PATRIMONIO E PAESAGGIO" ~ "03.02-TURISMO E OSPITALITÀ",
SETTORE_INTERVENTO == "06.02-ATTIVITÀ CULTURALI" ~ "03.02-TURISMO E OSPITALITÀ",
SETTORE_INTERVENTO == "05.05-NATURA E BIODIVERSITÀ" ~ "03.02-TURISMO E OSPITALITÀ",
TRUE ~ SETTORE_INTERVENTO), # OLD: "CHK"
AREA_TEMATICA_NEW = case_when(SETTORE_INTERVENTO == "03.02-TURISMO E OSPITALITÀ" ~ "03-COMPETITIVITÀ IMPRESE",
SETTORE_INTERVENTO == "06.01-PATRIMONIO E PAESAGGIO" ~ "03-COMPETITIVITÀ IMPRESE",
SETTORE_INTERVENTO == "06.02-ATTIVITÀ CULTURALI" ~ "03-COMPETITIVITÀ IMPRESE",
SETTORE_INTERVENTO == "05.05-NATURA E BIODIVERSITÀ" ~ "03-COMPETITIVITÀ IMPRESE",
TRUE ~ AREA_TEMATICA)) %>% # OLD: "CHK"
select(COD_LOCALE_PROGETTO, SETTORE_INTERVENTO_NEW, AREA_TEMATICA_NEW)
# PSC_MIT
# MEMO: va in funzione a parte perché deve lavorare solo su delta che non è in interventi_cds
# usare soggetto programmatore, poi resta vuoto "dissesto" (tutto in "strade")
fix_list_mit <- progetti_psc %>%
filter(OC_CODICE_PROGRAMMA == "2017POINFRASFSC") %>%
left_join(progetti %>%
distinct(COD_LOCALE_PROGETTO, OC_DENOM_PROGRAMMATORE),
by = "COD_LOCALE_PROGETTO") %>%
mutate(SETTORE_INTERVENTO_NEW = case_when(COD_LOCALE_PROGETTO == "5MTRA1E7003" ~ "12.02-ASSISTENZA TECNICA",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT" ~ "12.02-ASSISTENZA TECNICA",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT - DG DIGHE" ~ "05.02-RISORSE IDRICHE",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT SVILTER DIV V" ~ "08.01-EDILIZIA E SPAZI PUBBLICI",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT SVILTER STRUTT" ~ "08.01-EDILIZIA E SPAZI PUBBLICI",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT-DG AEREO" ~ "07.04-TRASPORTO AEREO",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT-DG PORTI" ~ "07.03-TRASPORTO MARITTIMO",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT-DG TPL3" & grepl("ciclovi", OC_TITOLO_PROGETTO) ~ "05.05-NATURA E BIODIVERSITÀ",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT-DG TPL3" & grepl("ciclab", OC_TITOLO_PROGETTO) ~ "05.05-NATURA E BIODIVERSITÀ",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT-DG TPL3" ~ "07.05-MOBILITÀ URBANA",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT-DG TPL4" ~ "07.05-MOBILITÀ URBANA",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT-DG TPL5" ~ "07.05-MOBILITÀ URBANA",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT-DGDIGHE" ~ "05.02-RISORSE IDRICHE",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT-DGFERRO" ~ "07.02-TRASPORTO FERROVIARIO",
# OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT-DGSTRADE" ~ SETTORE_INTERVENTO,
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT-DGSTRADE" & grepl("frana", OC_TITOLO_PROGETTO) ~ "05.01-RISCHI E ADATTAMENTO CLIMATICO",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT-DGSTRADE" & grepl("frane", OC_TITOLO_PROGETTO) ~ "05.01-RISCHI E ADATTAMENTO CLIMATICO",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT-DGSTRADE" & grepl("dissest", OC_TITOLO_PROGETTO) ~ "05.01-RISCHI E ADATTAMENTO CLIMATICO",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT-DGSTRADE" & grepl("versant", OC_TITOLO_PROGETTO) ~ "05.01-RISCHI E ADATTAMENTO CLIMATICO",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT-DGSTRADE" ~ "07.01-TRASPORTO STRADALE",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT-DGTPL4" ~ "07.05-MOBILITÀ URBANA",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT-DIGES" ~ "08.01-EDILIZIA E SPAZI PUBBLICI",
TRUE ~ "CHK"),
AREA_TEMATICA_NEW = case_when(COD_LOCALE_PROGETTO == "5MTRA1E7003" ~ "12-CAPACITÀ AMMINISTRATIVA",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT" ~ "12-CAPACITÀ AMMINISTRATIVA",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT - DG DIGHE" ~ "05-AMBIENTE E RISORSE NATURALI",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT SVILTER DIV V" ~ "08-RIQUALIFICAZIONE URBANA",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT SVILTER STRUTT" ~ "08-RIQUALIFICAZIONE URBANA",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT-DG AEREO" ~ "07-TRASPORTI E MOBILITÀ",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT-DG PORTI" ~ "07-TRASPORTI E MOBILITÀ",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT-DG TPL3" & grepl("ciclovi", OC_TITOLO_PROGETTO) ~ "05-AMBIENTE E RISORSE NATURALI",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT-DG TPL3" & grepl("ciclab", OC_TITOLO_PROGETTO) ~ "05-AMBIENTE E RISORSE NATURALI",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT-DG TPL3" ~ "07-TRASPORTI E MOBILITÀ",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT-DG TPL4" ~ "07-TRASPORTI E MOBILITÀ",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT-DG TPL5" ~ "07-TRASPORTI E MOBILITÀ",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT-DGDIGHE" ~ "05-AMBIENTE E RISORSE NATURALI",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT-DGFERRO" ~ "07-TRASPORTI E MOBILITÀ",
# OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT-DGSTRADE" ~ AREA_TEMATICA,
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT-DGSTRADE" & grepl("frana", OC_TITOLO_PROGETTO) ~ "05-AMBIENTE E RISORSE NATURALI",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT-DGSTRADE" & grepl("frane", OC_TITOLO_PROGETTO) ~ "05-AMBIENTE E RISORSE NATURALI",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT-DGSTRADE" & grepl("dissest", OC_TITOLO_PROGETTO) ~ "05-AMBIENTE E RISORSE NATURALI",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT-DGSTRADE" & grepl("versant", OC_TITOLO_PROGETTO) ~ "05-AMBIENTE E RISORSE NATURALI",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT-DGSTRADE" ~ "07-TRASPORTI E MOBILITÀ",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT-DGTPL4" ~ "07-TRASPORTI E MOBILITÀ",
OC_DENOM_PROGRAMMATORE == "MIT-DIGES" ~ "08-RIQUALIFICAZIONE URBANA",
TRUE ~ "CHK")) %>%
anti_join(interventi_cds, by = c("COD_LOCALE_PROGETTO", "OC_CODICE_PROGRAMMA")) %>%
select(COD_LOCALE_PROGETTO, SETTORE_INTERVENTO_NEW, AREA_TEMATICA_NEW)
# PSC_MISE
fix_list_mise <- progetti_psc %>%
filter(OC_CODICE_PROGRAMMA == "2017POIMPCOMFSC" | OC_CODICE_PROGRAMMA == "2018FSCVOUCHER" |
OC_CODICE_PROGRAMMA == "FONDOGARANFSC" | OC_CODICE_PROGRAMMA == "2015MSIAIFSC011" |
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2016MISEBULFSC1") %>%
mutate(SETTORE_INTERVENTO_NEW = case_when(# 2017POIMPCOMFSC (piano imprese)
COD_PROCED_ATTIVAZIONE == "PRATT12954" ~ "01.01-RICERCA E SVILUPPO", # Piano Space Economy
COD_PROCED_ATTIVAZIONE == "PRATT19931" ~ "02.02-CONNETTIVITÀ DIGITALE", # BUL Bolzano
COD_PROCED_ATTIVAZIONE == "PRATT20376" ~ "12.02-ASSISTENZA TECNICA", # Progetto Blockchain
COD_PROCED_ATTIVAZIONE == "PRATT20379" ~ "12.02-ASSISTENZA TECNICA", # AT - Capacità strumentale
COD_PROCED_ATTIVAZIONE == "PRATT20378" ~ "12.02-ASSISTENZA TECNICA", # AT CDS FSC
COD_PROCED_ATTIVAZIONE == "PRATT7716" ~ "12.02-ASSISTENZA TECNICA", # Convenzione MISE-Invitalia FSC
COD_PROCED_ATTIVAZIONE == "PRATT20377" ~ "12.02-ASSISTENZA TECNICA", # AT - Space Economy
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2017POIMPCOMFSC" ~ "03.01-INDUSTRIA E SERVIZI",
# 2016MISEBULFSC1 (piano BUL)
COD_PROCED_ATTIVAZIONE == "PRATT28156" ~ "02.01-TECNOLOGIE E SERVIZI DIGITALI", # Voucher fase 1
COD_PROCED_ATTIVAZIONE == "PRATT20393" ~ "02.01-TECNOLOGIE E SERVIZI DIGITALI", # Radio Monitoring
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2016MISEBULFSC1" ~ "02.02-CONNETTIVITÀ DIGITALE",
# altri programmi
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2018FSCVOUCHER" ~ "02.01-TECNOLOGIE E SERVIZI DIGITALI",
OC_CODICE_PROGRAMMA == "FONDOGARANFSC" ~ "03.01-INDUSTRIA E SERVIZI",
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2015MSIAIFSC011" ~ "03.01-INDUSTRIA E SERVIZI",
TRUE ~ "CHK"),
AREA_TEMATICA_NEW = case_when(# 2017POIMPCOMFSC (piano imprese)
COD_PROCED_ATTIVAZIONE == "PRATT12954" ~ "01-RICERCA E INNOVAZIONE",
COD_PROCED_ATTIVAZIONE == "PRATT19931" ~ "02-DIGITALIZZAZIONE",
COD_PROCED_ATTIVAZIONE == "PRATT20376" ~ "12-CAPACITÀ AMMINISTRATIVA",
COD_PROCED_ATTIVAZIONE == "PRATT20379" ~ "12-CAPACITÀ AMMINISTRATIVA",
COD_PROCED_ATTIVAZIONE == "PRATT20378" ~ "12-CAPACITÀ AMMINISTRATIVA",
COD_PROCED_ATTIVAZIONE == "PRATT7716" ~ "12-CAPACITÀ AMMINISTRATIVA",
COD_PROCED_ATTIVAZIONE == "PRATT20377" ~ "12-CAPACITÀ AMMINISTRATIVA",
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2017POIMPCOMFSC" ~ "03-COMPETITIVITÀ IMPRESE",
# 2016MISEBULFSC1 (piano BUL)
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2016MISEBULFSC1" ~ "02-DIGITALIZZAZIONE",
# altri programmi
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2018FSCVOUCHER" ~ "02-DIGITALIZZAZIONE",
OC_CODICE_PROGRAMMA == "FONDOGARANFSC" ~ "03-COMPETITIVITÀ IMPRESE",
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2015MSIAIFSC011" ~ "03-COMPETITIVITÀ IMPRESE",
TRUE ~ "CHK")) %>%
select(COD_LOCALE_PROGETTO, SETTORE_INTERVENTO_NEW, AREA_TEMATICA_NEW)
# PSC_MISALUTE
fix_list_salute <- progetti_psc %>%
filter(OC_CODICE_PROGRAMMA == "2018POSALUTEFSC") %>%
mutate(SETTORE_INTERVENTO_NEW = case_when(COD_LOCALE_PROGETTO == "2MSALDG02_12818_AT_FSC_POSALUTE" ~ "12.02-ASSISTENZA TECNICA",
TRUE ~ "01.01-RICERCA E SVILUPPO"),
AREA_TEMATICA_NEW = case_when(COD_LOCALE_PROGETTO == "2MSALDG02_12818_AT_FSC_POSALUTE" ~ "12-CAPACITÀ AMMINISTRATIVA",
TRUE ~ "01-RICERCA E INNOVAZIONE")) %>%
select(COD_LOCALE_PROGETTO, SETTORE_INTERVENTO_NEW, AREA_TEMATICA_NEW)
# PSC_MIPAAF
# 05.02-RISORSE IDRICHE -> 03.03-AGRICOLTURA
# 05.04-BONIFICHE -> 03.03-AGRICOLTURA
# OLD:
# fix_list_mipaaf <- progetti_psc %>%
# filter(OC_CODICE_PROGRAMMA == "2017POAGRICOFSC") %>%
# mutate(SETTORE_INTERVENTO_NEW = case_when(SETTORE_INTERVENTO == "03.03-AGRICOLTURA" ~ "03.03-AGRICOLTURA",
# SETTORE_INTERVENTO == "05.02-RISORSE IDRICHE" ~ "03.03-AGRICOLTURA",
# SETTORE_INTERVENTO == "05.04-BONIFICHE" ~ "03.03-AGRICOLTURA",
# SETTORE_INTERVENTO == "03.01-INDUSTRIA E SERVIZI" ~ "03.01-INDUSTRIA E SERVIZI",
# TRUE ~ "CHK"),
# AREA_TEMATICA_NEW = case_when(SETTORE_INTERVENTO == "03.03-AGRICOLTURA" ~ "03-COMPETITIVITA' IMPRESE",
# SETTORE_INTERVENTO == "05.02-RISORSE IDRICHE" ~ "03-COMPETITIVITA' IMPRESE",
# SETTORE_INTERVENTO == "05.04-BONIFICHE" ~ "03-COMPETITIVITA' IMPRESE",
# SETTORE_INTERVENTO == "03.01-INDUSTRIA E SERVIZI" ~ "03-COMPETITIVITA' IMPRESE",
# TRUE ~ "CHK")) %>%
# select(COD_LOCALE_PROGETTO, SETTORE_INTERVENTO_NEW, AREA_TEMATICA_NEW)
# NEW:
fix_list_mipaaf <- progetti_psc %>%
filter(OC_CODICE_PROGRAMMA == "2017POAGRICOFSC") %>%
mutate(SETTORE_INTERVENTO_NEW = case_when(COD_PROCED_ATTIVAZIONE == "PRATT18580" ~ "03.03-AGRICOLTURA", # Interventi in infrastrutture irrigue
COD_PROCED_ATTIVAZIONE == "PRATT20984" ~ "03.03-AGRICOLTURA", # Interventi in infrastrutture irrigue
COD_PROCED_ATTIVAZIONE == "PRATT6940" ~ "03.03-AGRICOLTURA", # Agricoltura 2.0
COD_PROCED_ATTIVAZIONE == "PRATT17968" ~ "03.01-INDUSTRIA E SERVIZI", # IV Bando nazionale - DM 1192 contratti di filiera e distretto
TRUE ~ "CHK"),
AREA_TEMATICA_NEW = case_when(OC_CODICE_PROGRAMMA == "2017POAGRICOFSC" ~ "03-COMPETITIVITÀ IMPRESE",
TRUE ~ "CHK")) %>%
select(COD_LOCALE_PROGETTO, SETTORE_INTERVENTO_NEW, AREA_TEMATICA_NEW)
# PSC_MIBACT
# 05.05-NATURA E BIODIVERSITA' -> 06.01-PATRIMONIO E PAESAGGIO (ma controllare progetti)
# 06.02-ATTIVITA’ CULTURALI -> 06.01-PATRIMONIO E PAESAGGIO (ma controllare progetti)
# 03.02-TURISMO E OSPITALITA’ in overbooking anche senza PSC_MTUR
fix_list_mibact <- progetti_psc %>%
semi_join(progetti_psc %>%
# filter(ID_PSC == "PSC_MIBACT"),
filter(ID_PSC == "PSC_MIC"),
by = "COD_LOCALE_PROGETTO") %>%
mutate(SETTORE_INTERVENTO_NEW = case_when(SETTORE_INTERVENTO == "03.02-TURISMO E OSPITALITÀ" ~ "03.02-TURISMO E OSPITALITÀ",
SETTORE_INTERVENTO == "06.01-PATRIMONIO E PAESAGGIO" ~ "06.01-PATRIMONIO E PAESAGGIO",
SETTORE_INTERVENTO == "06.02-ATTIVITÀ CULTURALI" ~ "06.01-PATRIMONIO E PAESAGGIO",
SETTORE_INTERVENTO == "05.05-NATURA E BIODIVERSITÀ" ~ "03.02-TURISMO E OSPITALITÀ",
SETTORE_INTERVENTO == "12.02-ASSISTENZA TECNICA" ~ "12.02-ASSISTENZA TECNICA",
TRUE ~ "CHK"),
AREA_TEMATICA_NEW = case_when(SETTORE_INTERVENTO == "03.02-TURISMO E OSPITALITÀ" ~ "03-COMPETITIVITÀ IMPRESE",
SETTORE_INTERVENTO == "06.01-PATRIMONIO E PAESAGGIO" ~ "06-CULTURA",
SETTORE_INTERVENTO == "06.02-ATTIVITÀ CULTURALI" ~ "06-CULTURA",
SETTORE_INTERVENTO == "05.05-NATURA E BIODIVERSITÀ" ~ "03-COMPETITIVITÀ IMPRESE",
SETTORE_INTERVENTO == "12.02-ASSISTENZA TECNICA" ~ "12-CAPACITÀ AMMINISTRATIVA",
TRUE ~ "CHK")) %>%
select(COD_LOCALE_PROGETTO, SETTORE_INTERVENTO_NEW, AREA_TEMATICA_NEW)
# PSC_MI
# ok
# PSC_MATTM
# mapping su strumento attuativo
fix_list_mattm <- progetti %>%
filter(OC_CODICE_PROGRAMMA == "2017POAMBIENFSC") %>%
mutate(SETTORE_INTERVENTO_NEW = case_when(COD_LOCALE_PROGETTO == "1MATTMDGCLE_24_0067" ~ "12.02-ASSISTENZA TECNICA",
COD_LOCALE_PROGETTO == "1MATTMDGRIN_21_0027" ~ "12.02-ASSISTENZA TECNICA",
COD_LOCALE_PROGETTO == "1MATTMDGSTA_22_0269" ~ "12.02-ASSISTENZA TECNICA",
COD_LOCALE_PROGETTO == "1MATTMDGSTA_22_0270" ~ "12.02-ASSISTENZA TECNICA",
COD_LOCALE_PROGETTO == "1MATTMDGSTA_22_23_25_0001" ~ "12.02-ASSISTENZA TECNICA",
COD_STRUMENTO == "POFSCMAC25" ~ "05.01-RISCHI E ADATTAMENTO CLIMATICO",
COD_STRUMENTO == "POFSCPNM25" ~ "05.01-RISCHI E ADATTAMENTO CLIMATICO",
COD_STRUMENTO == "POFSCSTA25" ~ "05.01-RISCHI E ADATTAMENTO CLIMATICO",
COD_STRUMENTO == "POFSCRIN21" ~ "05.03-RIFIUTI",
COD_STRUMENTO == "POFSCSTA23" ~ "05.04-BONIFICHE",
COD_STRUMENTO == "POFSCCLE24" ~ "04.01-EFFICIENZA ENERGETICA",
COD_STRUMENTO == "POFSCSTA22" ~ "05.02-RISORSE IDRICHE",
TRUE ~ "CHK"),
AREA_TEMATICA_NEW = case_when(COD_LOCALE_PROGETTO == "1MATTMDGCLE_24_0067" ~ "12-CAPACITÀ AMMINISTRATIVA",
COD_LOCALE_PROGETTO == "1MATTMDGRIN_21_0027" ~ "12-CAPACITÀ AMMINISTRATIVA",
COD_LOCALE_PROGETTO == "1MATTMDGSTA_22_0269" ~ "12-CAPACITÀ AMMINISTRATIVA",
COD_LOCALE_PROGETTO == "1MATTMDGSTA_22_0270" ~ "12-CAPACITÀ AMMINISTRATIVA",
COD_LOCALE_PROGETTO == "1MATTMDGSTA_22_23_25_0001" ~ "12-CAPACITÀ AMMINISTRATIVA",
COD_STRUMENTO == "POFSCMAC25" ~ "05-AMBIENTE E RISORSE NATURALI",
COD_STRUMENTO == "POFSCPNM25" ~ "05-AMBIENTE E RISORSE NATURALI",
COD_STRUMENTO == "POFSCSTA25" ~ "05-AMBIENTE E RISORSE NATURALI",
COD_STRUMENTO == "POFSCRIN21" ~ "05-AMBIENTE E RISORSE NATURALI",
COD_STRUMENTO == "POFSCSTA23" ~ "05-AMBIENTE E RISORSE NATURALI",
COD_STRUMENTO == "POFSCCLE24" ~ "04-ENERGIA",
COD_STRUMENTO == "POFSCSTA22" ~ "05-AMBIENTE E RISORSE NATURALI",
TRUE ~ "CHK")) %>%
distinct(COD_LOCALE_PROGETTO, SETTORE_INTERVENTO_NEW, AREA_TEMATICA_NEW)
# fix per piano stralcio dissesto con progetti su bonifiche
fix_list_mattm_713 <- progetti %>%
filter(OC_CODICE_PROGRAMMA == "2016XXAMPSAP00") %>%
mutate(SETTORE_INTERVENTO_NEW = case_when(COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISE09IR010/G4_2" ~ "05.01-RISCHI E ADATTAMENTO CLIMATICO",
COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISEABRPSRA-01" ~ "05.01-RISCHI E ADATTAMENTO CLIMATICO",
COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISEPSRA03IR001/G4" ~ "05.01-RISCHI E ADATTAMENTO CLIMATICO",
COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISEPSRA03IR002/G4" ~ "05.01-RISCHI E ADATTAMENTO CLIMATICO",
COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISEPSRA03IR004/G4" ~ "05.01-RISCHI E ADATTAMENTO CLIMATICO",
COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISEPSRA03IR006/G4" ~ "05.01-RISCHI E ADATTAMENTO CLIMATICO",
TRUE ~ "05.01-RISCHI E ADATTAMENTO CLIMATICO"),
AREA_TEMATICA_NEW = case_when(COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISE09IR010/G4_2" ~ "05-AMBIENTE E RISORSE NATURALI",
COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISEABRPSRA-01" ~ "05-AMBIENTE E RISORSE NATURALI",
COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISEPSRA03IR001/G4" ~ "05-AMBIENTE E RISORSE NATURALI",
COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISEPSRA03IR002/G4" ~ "05-AMBIENTE E RISORSE NATURALI",
COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISEPSRA03IR004/G4" ~ "05-AMBIENTE E RISORSE NATURALI",
COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISEPSRA03IR006/G4" ~ "05-AMBIENTE E RISORSE NATURALI",
TRUE ~ "05-AMBIENTE E RISORSE NATURALI")) %>%
distinct(COD_LOCALE_PROGETTO, SETTORE_INTERVENTO_NEW, AREA_TEMATICA_NEW)
# unione fix
fix_list <- fix_list_mattm %>%
bind_rows(fix_list_mattm_713) %>%
bind_rows(fix_list_mtur) %>%
bind_rows(fix_list_mibact) %>%
bind_rows(fix_list_sport) %>%
bind_rows(fix_list_mipaaf) %>%
bind_rows(fix_list_mur) %>%
bind_rows(fix_list_mit) %>%
bind_rows(fix_list_salute) %>%
bind_rows(fix_list_mise)
# chk duplicati
temp <- fix_list %>% count(COD_LOCALE_PROGETTO) %>% filter(n > 1)
message("Controlla se ci sono duplicati in fix_list:")
print(temp)
# chk NA
temp <- fix_list %>% filter(AREA_TEMATICA_NEW == "CHK") %>%
left_join(progetti_psc %>%
distinct(COD_LOCALE_PROGETTO, ID_PSC)) %>%
count(ID_PSC)
message("Controlla se ci sono errori segnati con CHK in fix_list:")
print(temp)
progetti_psc <- progetti_psc %>%
left_join(fix_list, by = "COD_LOCALE_PROGETTO") %>%
mutate(SETTORE_INTERVENTO = if_else(is.na(SETTORE_INTERVENTO_NEW), SETTORE_INTERVENTO, SETTORE_INTERVENTO_NEW),
AREA_TEMATICA = if_else(is.na(AREA_TEMATICA_NEW), AREA_TEMATICA, AREA_TEMATICA_NEW)) %>%
select(-SETTORE_INTERVENTO_NEW, -AREA_TEMATICA_NEW)
return(progetti_psc)
}
#' Correzione macroarea per progetti anomali
#'
#' Correzione macroarea per progetti anomali
#'
#' @param progetti_psc Dataset progetti PSC da dentro prep_dati_psc_bimestre()
#' @return dataframe
#' @note Da usare dentro prep_dati_psc_bimestre()
fix_macroarea_progetti_psc <- function(progetti_psc) {
progetti_psc <- progetti_psc %>%
mutate(x_MACROAREA = as.character(x_MACROAREA)) %>%
mutate(x_MACROAREA = case_when(COD_LOCALE_PROGETTO == "4MISEF/130052/01/X38" ~ "Mezzogiorno",
COD_LOCALE_PROGETTO == "1MISE761" ~ "Mezzogiorno",
# progetti patto campania gestiti da MISE (su ambito nazionale)
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2016PATTICAMP" & COD_LOCALE_PROGETTO == "4MISECDS000605_RS1_1_2_3" ~ "Mezzogiorno",
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2016PATTICAMP" & COD_LOCALE_PROGETTO == "4MISECDS000609_0_RS1_1_R1_2" ~ "Mezzogiorno",
OC_CODICE_PROGRAMMA == "2016PATTICAMP" & COD_LOCALE_PROGETTO == "4MISEFONDO_CDS_FSC" ~ "Mezzogiorno",
TRUE ~ x_MACROAREA)) %>%
refactor_macroarea(.)
return(progetti_psc)
}
#' Controlla report PSC
#'
#' Controlla allineamento tra report PSC
#'
#' @param progetti_psc Lista progetti PSC da load_progetti_psc()
#' @return Lista con esito controlli
#' @note Il label nella lsita indica la variabile controllata (RISORSE o COE) e i report esaminati nell'ordine della sottrazione.
chk_report_psc <- function(progetti_psc) {
# report po-psc
report1 <- make_report_po_psc(progetti_psc, programmazione=NULL, visualizzati=TRUE, usa_meuro=TRUE,
export=FALSE, export_xls=FALSE)
# report temi-psc
report2 <- make_report_temi_psc(progetti_psc, programmazione=NULL, visualizzati=TRUE, usa_meuro=TRUE,
show_cp = TRUE, export=FALSE, export_xls=FALSE)
# report temi-psc-macorarea
report3 <- make_report_temi_macroaree_psc(progetti_psc, programmazione=NULL, visualizzati=TRUE, usa_meuro=TRUE, export=FALSE, export_xls=FALSE)
# report temi-psc-stato
report4 <- make_report_temi_stato_psc(progetti_psc, programmazione=NULL, visualizzati=TRUE, usa_meuro=TRUE, export=FALSE, export_xls=FALSE)
# --------------------------------------------------------------------------------------------------- #
# controlli
memo <- list()
chk <- report1 %>%
group_by(ID_PSC) %>%
summarise(RISORSE = sum(RISORSE, na.rm = TRUE)) %>%
full_join(report2 %>%
group_by(ID_PSC) %>%
summarise(RISORSE = sum(RISORSE, na.rm = TRUE)),
by = "ID_PSC") %>%
mutate(CHK = RISORSE.x - RISORSE.y)
memo[["risorse_popsc_vs_temi"]] <- sum(chk$CHK, na.rm = TRUE)
# -0.03167309 fisiologico per arrotondamenti lato temi
chk <- report1 %>%
group_by(ID_PSC) %>%
summarise(COE = sum(COE, na.rm = TRUE)) %>%
full_join(report2 %>%
group_by(ID_PSC) %>%
summarise(COE = sum(COE, na.rm = TRUE)),
by = "ID_PSC") %>%
mutate(CHK = COE.x - COE.y)
memo[["coe_popsc_vs_temi"]] <- sum(chk$CHK, na.rm = TRUE)
# delta trascurabile
chk <- report3 %>%
group_by(ID_PSC) %>%
summarise(COE = sum(COE, na.rm = TRUE)) %>%
full_join(report2 %>%
group_by(ID_PSC) %>%
summarise(COE = sum(COE, na.rm = TRUE)),
by = "ID_PSC") %>%
mutate(CHK = COE.x - COE.y)
memo[["coe_macroaree_vs_temi"]] <- sum(chk$CHK, na.rm = TRUE)
# delta trascurabile
chk <- report4 %>%
group_by(ID_PSC) %>%
summarise(RISORSE = sum(RISORSE, na.rm = TRUE)) %>%
full_join(report2 %>%
group_by(ID_PSC) %>%
summarise(RISORSE = sum(RISORSE, na.rm = TRUE)),
by = "ID_PSC") %>%
mutate(CHK = RISORSE.x - RISORSE.y)
memo[["risorse_stato_vs_temi"]] <- sum(chk$CHK, na.rm = TRUE)
# 0
return(memo)
}
#' Report PSC per temi con sezioni speciali
#'
#' Crea report di confronto programmazione attuazione per PSC e tema su sezione speciale 1
#'
#' @param progetti_psc Dataset da load_progetti_psc()
#' @param programmazione Dati di programmazione DBCOE di tipo "fsc_matrice_po_psc.xlsx"
#' @param visualizzati Logico. Vuoi solo i progetti visualizzati sul portale OC?
#' @param usa_meuro Logico. Vuoi dati in Meuro?
#' @param show_cp Logico. Vuoi calcolare anche il costo pubblico (CP)?
#' @param export Vuoi salvare il file csv in TEMP?
#' @param export_xls Vuoi salvare i file xlsx per ciclo e ambito in OUTPUT?
#' @return Report di confronto programmazione attuazione per PSC e PO in essi confluiti. I nuovi
#' @note ...
make_report_sezioni_psc <- function(progetti_psc, programmazione=NULL, visualizzati=TRUE, usa_meuro=FALSE, show_cp=FALSE, export=FALSE, export_xls=FALSE) {
# isola sezione ordinaria
progetti_psc <- progetti_psc %>%
filter(SEZIONE == "SS_1" | SEZIONE == "SS_2") %>%
mutate(SEZIONE = case_when(SEZIONE == "SS_1" ~ "SEZ_SPEC_1_COVID",
SEZIONE == "SS_2" ~ "SEZ_SPEC_2_FS"))
# OLD:
# if (is.null(programmazione)) {
# programmazione <- init_programmazione_dati(use_temi = TRUE, use_713 = TRUE, use_flt = TRUE, use_sog = TRUE) %>%
# filter(TIPOLOGIA_PROGRAMMA == "PSC") %>%
# rename(ID_PSC = OC_CODICE_PROGRAMMA)
# }
# DEV: qui ho già perso articolazione che contiene sezione
# NEW:
if (is.null(programmazione)) {
programmazione <- init_programmazione_dati(use_temi = TRUE, use_713 = TRUE, use_flt = TRUE, use_sog = TRUE, use_articolaz = TRUE) %>%
filter(TIPOLOGIA_PROGRAMMA == "PSC") %>%
rename(ID_PSC = OC_CODICE_PROGRAMMA, SEZIONE = DESCR_LIVELLO_1) %>%
filter(SEZIONE == "SEZ_SPEC_1_COVID" | SEZIONE == "SEZ_SPEC_2_FS") %>%
# clean
select(-COD_RISULTATO_ATTESO, -DESCR_RISULTATO_ATTESO, -COD_LIVELLO_1)
}
# fix per ciclo
progetti_psc <- progetti_psc %>%
mutate(x_CICLO = "2014-2020")
# if (is.null(progetti)) {
# progetti <- load_progetti(bimetre, visualizzati = FALSE, light = TRUE)
# }
#
# # add totali
# progetti_psc <- progetti_psc %>%
# left_join(progetti %>%
# select(COD_LOCALE_PROGETTO, CP = OC_FINANZ_TOT_PUB_NETTO),
# by = "COD_LOCALE_PROGETTO")
# fix
# progetti_psc <- progetti_psc %>%
# mutate(CP = 0)
if (visualizzati == TRUE){
appo1 <- progetti_psc %>% filter(OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE == 0)
} else {
# appo1 <- progetti_psc
appo1 <- progetti_psc %>% filter(OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE != 4 &
OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE != 5)
# MEMO: così scarto solo casi anomali PSC, rilevante per debiti e opcm campania
}
# temp <- tibble(ID_PSC = c("PSC_BARI", "PSC_BOLOGNA", "PSC_CAGLIARI", "PSC_CATANIA",
# "PSC_FIRENZE", "PSC_GENOVA", "PSC_MESSINA", "PSC_MILANO",
# "PSC_NAPOLI", "PSC_PALERMO", "PSC_REGGIO_CALABRIA", "PSC_VENEZIA"))
# OLD:
# appo2 <- appo1 %>%
# # anti_join(temp) %>%
# group_by(ID_PSC, AREA_TEMATICA, x_CICLO) %>%
# summarise(COE = sum(COE, na.rm = TRUE),
# COE_IMP = sum(COE_IMP, na.rm = TRUE),
# COE_CR = sum(COE_CR, na.rm = TRUE),
# COE_PAG = sum(COE_PAG, na.rm = TRUE),
# N = n())
# DEV: qui perdo settore di intervento
# NEW:
# temp <- programmazione %>% as_tibble() %>% filter(TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE == "NAZIONALE") %>% distinct(ID_PSC) %>% mutate(TEMP = 1)
if (show_cp == TRUE) {
appo2 <- appo1 %>%
group_by(ID_PSC, AREA_TEMATICA, SETTORE_INTERVENTO, SEZIONE, x_CICLO) %>%
summarise(COE = sum(COE, na.rm = TRUE),
COE_IMP = sum(COE_IMP, na.rm = TRUE),
COE_CR = sum(COE_CR, na.rm = TRUE),
COE_PAG = sum(COE_PAG, na.rm = TRUE),
N = n(),
CP = sum(CP, na.rm = TRUE)) %>%
select(ID_PSC, x_CICLO, SEZIONE, AREA_TEMATICA, SETTORE_INTERVENTO,
COE, COE_IMP, COE_CR, COE_PAG, N, CP)
} else {
appo2 <- appo1 %>%
group_by(ID_PSC, AREA_TEMATICA, SETTORE_INTERVENTO, SEZIONE, x_CICLO) %>%
summarise(COE = sum(COE, na.rm = TRUE),
COE_IMP = sum(COE_IMP, na.rm = TRUE),
COE_CR = sum(COE_CR, na.rm = TRUE),
COE_PAG = sum(COE_PAG, na.rm = TRUE),
N = n()) %>%
select(ID_PSC, x_CICLO, SEZIONE, AREA_TEMATICA, SETTORE_INTERVENTO,
COE, COE_IMP, COE_CR, COE_PAG, N)
}
# OLD:
# # confronto programmazione e attuazione
# report <- programmazione %>%
# # filter(TIPOLOGIA_PROGRAMMA != "COVID", # considero solo sezione ordinaria
# # TIPOLOGIA_PROGRAMMA != "CSR") %>%
# select(ID_PSC, x_CICLO, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE, RISORSE = FINANZ_TOTALE,
# AREA_TEMATICA = DESCR_AREA_TEMATICA_PSC) %>%
# group_by(ID_PSC, x_CICLO, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE, AREA_TEMATICA) %>%
# summarise(RISORSE = sum(RISORSE, na.rm = TRUE)) %>%
# # MEMO: que serve full join perché ci possono essere progetti monitorati associati a temi assenti in programmazione
# full_join(appo2 %>%
# select(ID_PSC, x_CICLO, AREA_TEMATICA, COE, COE_IMP, COE_CR, COE_PAG, N),
# by = c("ID_PSC", "x_CICLO", "AREA_TEMATICA")) %>%
# mutate_if(is.numeric, list(~replace_na(., 0))) %>%
# # recupera variabili perse da full_join
# left_join(programmazione %>%
# distinct(ID_PSC, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE),
# by = "ID_PSC") %>%
# mutate(DESCRIZIONE_PROGRAMMA = if_else(is.na(DESCRIZIONE_PROGRAMMA.x), DESCRIZIONE_PROGRAMMA.y, DESCRIZIONE_PROGRAMMA.x),
# TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE= if_else(is.na(TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.x), TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.y, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.x)) %>%
# select(-DESCRIZIONE_PROGRAMMA.y, -DESCRIZIONE_PROGRAMMA.x, -TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.y, -TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.x) %>%
# select(ID_PSC, x_CICLO, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE, AREA_TEMATICA, RISORSE, COE, COE_IMP, COE_CR, COE_PAG, N)
# fix per nuove codifiche (riporto tutto a codifica fittizia)
programmazione <- programmazione %>%
left_join(matrix_po_psc %>%
filter(str_starts(OC_CODICE_PROGRAMMA, "PSC")) %>%
select(OC_CODICE_PROGRAMMA, TEMP = ID_PSC) %>%
rename(ID_PSC = OC_CODICE_PROGRAMMA),
by = "ID_PSC") %>%
mutate(ID_PSC = if_else(is.na(TEMP), ID_PSC, TEMP)) %>%
select(-TEMP)
# NEW:
# confronto programmazione e attuazione
report <- programmazione %>%
# filter(TIPOLOGIA_PROGRAMMA != "COVID", # considero solo sezione ordinaria
# TIPOLOGIA_PROGRAMMA != "CSR") %>%
select(ID_PSC, x_CICLO, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE, RISORSE = FINANZ_TOTALE,
SEZIONE,
AREA_TEMATICA = DESCR_AREA_TEMATICA_PSC,
SETTORE_INTERVENTO = DESCR_SETTORE_INTERVENTO_PSC) %>%
# toglie NA da settore di intervento
mutate(SETTORE_INTERVENTO = case_when(is.na(SETTORE_INTERVENTO) ~ "",
TRUE ~ SETTORE_INTERVENTO)) %>%
group_by(ID_PSC, x_CICLO, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE,
SEZIONE, AREA_TEMATICA, SETTORE_INTERVENTO) %>%
summarise(RISORSE = sum(RISORSE, na.rm = TRUE)) %>%
# MEMO: qui serve full join perché ci possono essere progetti monitorati associati a temi assenti in programmazione
full_join(appo2,
by = c("ID_PSC", "x_CICLO", "SEZIONE", "AREA_TEMATICA", "SETTORE_INTERVENTO")) %>%
mutate_if(is.numeric, list(~replace_na(., 0))) %>%
# recupera variabili perse da full_join
# QUI GENERA DUPLI
left_join(programmazione %>%
distinct(ID_PSC, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE),
by = "ID_PSC") %>%
mutate(DESCRIZIONE_PROGRAMMA = if_else(is.na(DESCRIZIONE_PROGRAMMA.x), DESCRIZIONE_PROGRAMMA.y, DESCRIZIONE_PROGRAMMA.x),
TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE= if_else(is.na(TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.x), TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.y, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.x)) %>%
select(-DESCRIZIONE_PROGRAMMA.y, -DESCRIZIONE_PROGRAMMA.x, -TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.y, -TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE.x)
if (show_cp == TRUE) {
report <- report %>%
select(ID_PSC, x_CICLO, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE, SEZIONE, AREA_TEMATICA, SETTORE_INTERVENTO,
RISORSE, COE, COE_IMP, COE_CR, COE_PAG, N, CP)
} else {
report <- report%>%
select(ID_PSC, x_CICLO, DESCRIZIONE_PROGRAMMA, TIPOLOGIA_AMMINISTRAZIONE, SEZIONE, AREA_TEMATICA, SETTORE_INTERVENTO,
RISORSE, COE, COE_IMP, COE_CR, COE_PAG, N)
}
# OLD:
# report %>% count(ID_PSC, x_CICLO, AREA_TEMATICA) %>% filter(n>1)
# appo2 %>% count(ID_PSC, x_CICLO, AREA_TEMATICA) %>% filter(n>1)
# chk1 <- report %>% anti_join(appo2, by = c("ID_PSC", "x_CICLO", "AREA_TEMATICA"))
# chk2 <- appo2 %>% anti_join(report, by = c("ID_PSC", "x_CICLO", "AREA_TEMATICA"))
report %>% count(ID_PSC, x_CICLO, SEZIONE, AREA_TEMATICA, SETTORE_INTERVENTO) %>% filter(n>1)
appo2 %>% count(ID_PSC, x_CICLO, SEZIONE, AREA_TEMATICA, SETTORE_INTERVENTO) %>% filter(n>1)
chk1 <- report %>% anti_join(appo2, by = c("ID_PSC", "x_CICLO", "SEZIONE", "AREA_TEMATICA", "SETTORE_INTERVENTO"))
chk2 <- appo2 %>% anti_join(report, by = c("ID_PSC", "x_CICLO", "SEZIONE", "AREA_TEMATICA", "SETTORE_INTERVENTO"))
# in chk1 tutte le assegnazioni nei psc non monitorate
# OLD:
# crea sezione
# report <- report %>%
# mutate(SEZIONE = case_when(AREA_TEMATICA == "Risorse da nuove assegnazioni FSC 2014-2020" ~ "Sez. speciale",
# AREA_TEMATICA == "Risorse da riprogrammazione ex art. 44" ~ "Sez. speciale",
# AREA_TEMATICA == "Risorse da compensazioni CSR" ~ "Sez. speciale",
# TRUE ~ "Sez. ordinaria"))
# NEW:
report <- report %>%
mutate(SEZIONE = case_when(SEZIONE == "SEZ_ORD" ~ "Sez. ordinaria",
SEZIONE == "SEZ_SPEC_1_COVID" ~ "Sez. speciale 1-Covid",
SEZIONE == "SEZ_SPEC_2_FS" ~ "Sez. speciale 2-FS",
SEZIONE == "CSR" ~ "Da programmare",
TRUE ~ "CHK"))
# fix
report <- report %>%
# fix SIN BRINDISI lato DBCOE
filter(!(ID_PSC == "PSC_MATTM" & is.na(AREA_TEMATICA) & RISORSE == 0))
if (usa_meuro == TRUE) {
if (show_cp == TRUE) {
report <- report %>%
mutate(RISORSE = RISORSE/1000000,
COE = COE/1000000,
COE_IMP = COE_IMP/1000000,
COE_CR = COE_CR/1000000,
COE_PAG = COE_PAG/1000000,
CP = CP/1000000)
} else {
report <- report %>%
mutate(RISORSE = RISORSE/1000000,
COE = COE/1000000,
COE_IMP = COE_IMP/1000000,
COE_CR = COE_CR/1000000,
COE_PAG = COE_PAG/1000000)
}
}
if (visualizzati == TRUE){
if (export == TRUE) {
write_csv2(report, file.path(TEMP, "report_sezioni_speciali_psc_nodupli.csv"))
}
if (export_xls == TRUE) {
write.xlsx(report, file.path(OUTPUT, "report_sezioni_speciali_psc_nodupli.xlsx"))
}
} else {
if (export == TRUE) {
write_csv2(report, file.path(TEMP, "report_sezioni_speciali_psc_dupli.csv"))
}
if (export_xls == TRUE) {
write.xlsx(report, file.path(OUTPUT, "report_sezioni_speciali_psc_dupli.xlsx"))
}
}
return(report)
}
#' Crea file di base per macroaree
#'
#' Crea file di base per macroaree, da operazioni, per psc migrati.
#'
#' @param progetti_psc Dataset da load_progetti_psc()
#' @param operazioni Dataset da load_operazioni(), con visualizzati=FALSE
#' @param export vuoi salvare il file?
#' @return Dataset macroaree per il report make_report_temi_macroaree_psc
setup_macroaree_psc <- function(progetti_psc, operazioni, export=FALSE) {
# MEMO:
# progetti_psc non contiene x_GRUPPO e variabili COE_SUD, COE_IMP_SUD, ecc., che devo riprendere da operazioni
# vengono trattati solo i progetti monitorati nei PSC migrati
# WARNING: c'è un progetto 4VAPSC0010209XX00001INV in PSCVALLEAOSTA con OC_FLAG_VISUALIZZAZIONE == 1
progetti_psc <- progetti_psc %>%
filter(str_starts(OC_CODICE_PROGRAMMA, "PSC"))
if (is.null(operazioni)) {
operazioni_1420_raw <- load_operazioni(bimestre, visualizzati=FALSE) %>%
# filter(x_GRUPPO == "PSC") %>%
filter(str_starts(OC_CODICE_PROGRAMMA, "PSC")) %>%
# elimina sezione speciale se assente in progetti (serve per controlli dopo)
semi_join(progetti_psc,
by = c("COD_LOCALE_PROGETTO", "OC_CODICE_PROGRAMMA", "x_CICLO"))
} else {
operazioni_1420_raw <- operazioni %>%
# filter(x_GRUPPO == "PSC") %>%
filter(str_starts(OC_CODICE_PROGRAMMA, "PSC")) %>%
# elimina sezione speciale se assente in progetti (serve per controlli dopo)
semi_join(progetti_psc,
by = c("COD_LOCALE_PROGETTO", "OC_CODICE_PROGRAMMA", "x_CICLO"))
}
#
# %>%
# filter(SEZIONE != "SS_1" & SEZIONE != "SS_2" | is.na(SEZIONE)) %>%
# select(-SEZIONE)
nrow(operazioni_1420_raw) - nrow(progetti_psc)
# CHK:
# -1
# chk
# progetti_psc %>%
# count(COD_LOCALE_PROGETTO, OC_CODICE_PROGRAMMA, x_CICLO) %>%
# filter(n>1)
#
# chk <- progetti_psc %>%
# anti_join(operazioni_1420_raw,
# by = c("COD_LOCALE_PROGETTO", "OC_CODICE_PROGRAMMA", "x_CICLO"))
# fix temporaneo su imp e pag
appo <- operazioni_1420_raw %>%
mutate(QUOTA_SUD = COE_SUD/COE) %>%
mutate(COE_IMP_SUD = QUOTA_SUD * COE_IMP,
COE_IMP_CN = COE_IMP - COE_IMP_SUD,
COE_PAG_SUD = QUOTA_SUD * COE_PAG,
COE_PAG_CN = COE_PAG - COE_PAG_SUD)
# chk fix
appo %>%
summarise(COE_IMP = sum(COE_IMP, na.rm = TRUE),
COE_PAG = sum(COE_PAG, na.rm = TRUE),
COE_IMP_SUD = sum(COE_IMP_SUD, na.rm = TRUE),
COE_IMP_CN = sum(COE_IMP_CN, na.rm = TRUE),
COE_PAG_SUD = sum(COE_PAG_SUD, na.rm = TRUE),
COE_PAG_CN = sum(COE_PAG_CN, na.rm = TRUE)) %>%
mutate(CHK_IMP = COE_IMP - COE_IMP_SUD - COE_IMP_CN,
CHK_PAG = COE_PAG - COE_PAG_SUD - COE_PAG_CN)
# COE_IMP COE_PAG COE_IMP_SUD COE_IMP_CN COE_PAG_SUD COE_PAG_CN CHK_IMP CHK_PAG
# <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
# 13720805269. 4075468994. 9318101036. 4402704233. 2421109661. 1654359333. 0.000000954 -0.000000238
# chk quota fix
appo %>% filter(QUOTA_SUD > 1)
# 0
# integra variabili finanziarie per macroaree
operazioni_1420 <- progetti_psc %>%
mutate(x_AMBITO = "FSC") %>%
left_join(appo %>%
select(COD_LOCALE_PROGETTO, OC_CODICE_PROGRAMMA, x_CICLO,
COE_SUD, COE_CN, COE_IMP_SUD, COE_IMP_CN, COE_PAG_SUD, COE_PAG_CN),
by = c("COD_LOCALE_PROGETTO", "OC_CODICE_PROGRAMMA", "x_CICLO"))
pivo <- workflow_pivot_macroaree(operazioni_1420)
out <- pivo %>%
# select(-QUOTA_SUD) %>%
left_join(operazioni_1420 %>%
select(-COE, -COE_IMP, -COE_PAG, -x_MACROAREA),
by = c("COD_LOCALE_PROGETTO", "OC_CODICE_PROGRAMMA", "x_AMBITO"))
nrow(pivo) - nrow(out)
sum(pivo$COE, na.rm = TRUE) - sum(out$COE, na.rm = TRUE)
sum(operazioni_1420$COE, na.rm = TRUE) - sum(out$COE, na.rm = TRUE)
sum(operazioni_1420_raw$COE, na.rm = TRUE) - sum(out$COE, na.rm = TRUE)
# CHK:
# 0
# pulisce dupli per macroaree vuote
out <- out %>%
filter(COE != 0)
# MEMO: vanno escluse per non duplicare le altre variabili
if (export == TRUE) {
write_csv2(out, file.path(TEMP, "progetti_psc_macroaree.csv"))
}
return(out)
}
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