bkp/_src/octk_0.1.1/R/programmazione.R
In andreoliant/octk: OpenCoesione Toolkit
# OC > Toolkit
# Programmazione
#' Carica un dataset dal database della programmazione
#'
#' Carica il datase richiesto dal dataset della programmazione.
#'
#' @param ciclo Ciclo di programmazione.
#' @param ambito Ambito di programmazione..
#' @param simplify_loc Logico. Vuoi semplificare le localizzazioni per compatibilità con lo standard dei Report CD?
#' @return Il dataset di programmazione per l'ambito richiesto.
load_db <- function(ciclo, ambito, simplify_loc=FALSE){
library("readxl")
library("tidyverse")
# DEBUG:
# ciclo <- "2014-2020"
# ambito <- "FSC" | "FESR" | "FSE" | "POC" / "PAC" per "0713"
if (ciclo == "2014-2020") {
temp <- case_when(ambito == "FESR" ~ "SIE",
ambito == "FSE" ~ "SIE",
TRUE ~ ambito)
filename <- paste0(temp, "_1420.xlsx")
} else {
temp <- case_when(ambito == "FESR" ~ "FS",
ambito == "FSE" ~ "FS",
ambito == "POC" ~ "PAC",
TRUE ~ ambito)
filename <- paste0(temp, "_0713.xlsx")
}
appo <- read_excel(file.path(DATA, "db", filename), guess_max = 5000)
if (ambito == "FESR" | ambito == "FSE") {
appo <- appo %>%
filter(OC_DESCR_FONTE == ambito)
}
appo <- appo %>%
select(OC_CODICE_PROGRAMMA, OC_DESCRIZIONE_PROGRAMMA, OC_TIPOLOGIA_PROGRAMMA,
OC_DESCR_FONTE,
FINANZ_TOTALE_PUBBLICO,
OC_MACROAREA, DEN_REGIONE) %>%
mutate(OC_MACROAREA = toupper(OC_MACROAREA),
DEN_REGIONE = toupper(DEN_REGIONE)) %>%
mutate(x_MACROAREA = case_when(OC_MACROAREA == "NC" ~ "Nazionale", # MEMO: nel modello è presenta anche "Trasversale"
is.na(OC_MACROAREA) ~ "Nazionale",
OC_MACROAREA == "MEZZOGIORNO" ~ "Sud",
OC_MACROAREA == "CENTRO NORD" ~ "Centro-Nord",
OC_MACROAREA == "CENTRO-NORD" ~ "Centro-Nord",
TRUE ~ OC_MACROAREA),
x_REGIONE = case_when(DEN_REGIONE == "NC" ~ "ALTRO TERRITORIO",
is.na(DEN_REGIONE) ~ "ALTRO TERRITORIO",
DEN_REGIONE == "P.A. TRENTO" ~ "PA TRENTO",
DEN_REGIONE == "P.A. BOLZANO" ~ "PA BOLZANO",
DEN_REGIONE == "TRENTO" ~ "PA TRENTO",
DEN_REGIONE == "BOLZANO" ~ "PA BOLZANO",
DEN_REGIONE == "EMILIA ROMAGNA" ~ "EMILIA-ROMAGNA",
DEN_REGIONE == "FRIULI VENEZIA GIULIA" ~ "FRIULI-VENEZIA GIULIA",
DEN_REGIONE == "VALLE D’AOSTA" ~ "VALLE D'AOSTA",
TRUE ~ DEN_REGIONE))
if (simplify_loc == TRUE) {
appo <- get_simply_non_loc(appo)
# MEMO: restituisce x_MACROAREA e x_REGIONE in cormato compatibile con report CD
}
return(appo)
}
#' Carica un dataset dal database della programmazione
#'
#' Carica il dataset richesto della programmazione, con pulizia della codifica di aree tematiche e temi prioritari FSC.
#'
#' @param ciclo Ciclo di programmazione.
#' @param ambito Ambito di programmazione..
#' @param simplify_loc Logico. Vuoi semplificare le localizzazioni per compatibilità con lo standard dei Report CD?
#' @return Il dataset di programmazione per l'ambito richiesto.
load_db_temi <- function(ciclo, ambito, simplify_loc=FALSE){
library("readxl")
library("tidyverse")
# DEBUG:
# ciclo <- "2014-2020"
# ambito <- "FSC" | "FESR" | "FSE" | "POC" / "PAC" per "0713"
# switch
if (ciclo == "2014-2020") {
temp <- case_when(ambito == "FESR" ~ "SIE",
ambito == "FSE" ~ "SIE",
ambito == "YEI" ~ "SIE",
TRUE ~ ambito)
filename <- paste0(temp, "_1420.xlsx")
} else {
temp <- case_when(ambito == "FESR" ~ "FS",
ambito == "FSE" ~ "FS",
ambito == "POC" ~ "PAC",
TRUE ~ ambito)
filename <- paste0(temp, "_0713.xlsx")
}
# load
appo <- read_excel(file.path(DATA, "db", filename), guess_max = 5000)
# filter
if (ambito == "FESR" | ambito == "FSE" | ambito == "YEI") {
appo <- appo %>%
filter(OC_DESCR_FONTE == ambito) %>%
# MEMO: questo serve per integrare versione con Asse
filter(OC_FLAG_ULTIMA_DECISIONE == "X")
}
appo <- appo %>%
select(OC_CODICE_PROGRAMMA, OC_DESCRIZIONE_PROGRAMMA, OC_TIPOLOGIA_PROGRAMMA,
OC_DESCR_FONTE,
FINANZ_TOTALE_PUBBLICO,
OC_MACROAREA, DEN_REGIONE,
# MEMO: questa è per "_temi"
DESCR_SETTORE_STRATEGICO_FSC, DESCR_ASSE_TEMATICO_FSC, COD_RA, DESCR_RA,
# NEW: inserito per match con SUS
OC_COD_ARTICOLAZ_PROGRAMMA) %>%
mutate(OC_MACROAREA = toupper(OC_MACROAREA),
DEN_REGIONE = toupper(DEN_REGIONE)) %>%
mutate(x_MACROAREA = case_when(OC_MACROAREA == "NC" ~ "Nazionale", # MEMO: nel modello è presenta anche "Trasversale"
is.na(OC_MACROAREA) ~ "Nazionale",
OC_MACROAREA == "MEZZOGIORNO" ~ "Sud",
OC_MACROAREA == "CENTRO NORD" ~ "Centro-Nord",
OC_MACROAREA == "CENTRO-NORD" ~ "Centro-Nord",
TRUE ~ OC_MACROAREA),
x_REGIONE = case_when(DEN_REGIONE == "NC" ~ "ALTRO TERRITORIO",
is.na(DEN_REGIONE) ~ "ALTRO TERRITORIO",
DEN_REGIONE == "P.A. TRENTO" ~ "PA TRENTO",
DEN_REGIONE == "P.A. BOLZANO" ~ "PA BOLZANO",
DEN_REGIONE == "TRENTO" ~ "PA TRENTO",
DEN_REGIONE == "BOLZANO" ~ "PA BOLZANO",
DEN_REGIONE == "EMILIA ROMAGNA" ~ "EMILIA-ROMAGNA",
DEN_REGIONE == "FRIULI VENEZIA GIULIA" ~ "FRIULI-VENEZIA GIULIA",
DEN_REGIONE == "VALLE D’AOSTA" ~ "VALLE D'AOSTA",
TRUE ~ DEN_REGIONE)) %>%
# MEMO: questa è per "_temi"
mutate(temp = as.character(regmatches(DESCR_ASSE_TEMATICO_FSC,
gregexpr("^([1-9]\\.?[A-z]?)\\.([0-9]{1,2})", DESCR_ASSE_TEMATICO_FSC))),
COD_SETTORE_STRATEGICO_FSC = as.character(regmatches(temp, gregexpr("^([1-9])(\\.[A-z])?", temp))),
COD_ASSE_TEMATICO_FSC = as.character(regmatches(temp, gregexpr("([0-9]{1,2})$", temp))),
COD_RISULTATO_ATTESO = COD_RA) %>%
select(-temp)
if (simplify_loc == TRUE) {
appo <- get_simply_non_loc(appo)
# MEMO: restituisce x_MACROAREA e x_REGIONE in cormato compatibile con report CD
}
return(appo)
}
# MEMO: nasce da "load_db" in stato/draft_programmazione.R >>> DA SPOSTARE IN OC
#' Inizializza il databse della programmazione
#'
#' Carica il databse della programmazione, con pulizia della codifica di aree tematiche e temi prioritari FSC.
#'
#' @param ... ...
#' @return L'intero datbase dei programmazione.
init_programmazione <- function(usa_temi=FALSE, export=FALSE)
{
library("tidyverse")
# loads
if (usa_temi == TRUE) {
if (export == TRUE) {
po_fsc <<- load_db_temi("2014-2020", "FSC", simplify_loc = TRUE)
po_fesr <<- load_db_temi("2014-2020", "FESR", simplify_loc = TRUE)
po_fse <<- load_db_temi("2014-2020", "FSE", simplify_loc = TRUE)
po_poc <<- load_db_temi("2014-2020", "POC", simplify_loc = TRUE)
message("Il db di programmazione è pronto in 'po_fesr', 'po_fse', 'po_fsc' e 'po_poc'")
} else {
# po_fsc <- load_db_temi("2014-2020", "FSC", simplify_loc = TRUE)
# po_fesr <- load_db_temi("2014-2020", "FESR", simplify_loc = TRUE)
# po_fse <- load_db_temi("2014-2020", "FSE", simplify_loc = TRUE)
# po_poc <- load_db_temi("2014-2020", "POC", simplify_loc = TRUE)
message("Da implementare")
}
} else {
if (export == TRUE) {
po_fsc <<- load_db("2014-2020", "FSC", simplify_loc = TRUE)
po_fesr <<- load_db("2014-2020", "FESR", simplify_loc = TRUE)
po_fse <<- load_db("2014-2020", "FSE", simplify_loc = TRUE)
po_poc <<- load_db("2014-2020", "POC", simplify_loc = TRUE)
message("Il db di programmazione è pronto in 'po_fesr', 'po_fse', 'po_fsc' e 'po_poc'")
} else {
# po_fsc <- load_db("2014-2020", "FSC", simplify_loc = TRUE)
# po_fesr <- load_db("2014-2020", "FESR", simplify_loc = TRUE)
# po_fse <- load_db("2014-2020", "FSE", simplify_loc = TRUE)
# po_poc <- load_db("2014-2020", "POC", simplify_loc = TRUE)
message("Da implementare")
}
}
}
#' Quadro risorse programmate
#'
#' Crea una tabella di sintesi con le risorse programmate.
#'
#' @param usa_713 Vuoi anche le risorse 2007-2013?
#' @return Tabella di sintesi per ciclo, ambito e macroarea. Per il 2007-2013, le risorse vengono inserite in forma semplificata.
make_risorse <- function(usa_713=FALSE)
{
init_programmazione(usa_temi=FALSE, export=TRUE)
# bind risorse
risorse <- po_fsc %>%
mutate(x_CICLO = "2014-2020",
x_AMBITO = "FSC") %>%
bind_rows(po_poc %>%
mutate(x_CICLO = "2014-2020",
x_AMBITO = "POC")) %>%
bind_rows(po_fesr %>%
mutate(x_CICLO = "2014-2020",
x_AMBITO = "FESR")) %>%
bind_rows(po_fse %>%
mutate(x_CICLO = "2014-2020",
x_AMBITO = "FSE")) %>%
as.data.frame(.) %>%
mutate(x_AMBITO = factor(x_AMBITO, levels = c("FESR", "FSE", "POC", "FSC", "FEASR", "SNAI")),
x_MACROAREA = factor(x_MACROAREA, levels = c("Centro-Nord", "Sud", "Ambito nazionale"))) %>%
group_by(x_CICLO, x_AMBITO, x_MACROAREA) %>%
summarise(RIS = sum(FINANZ_TOTALE_PUBBLICO, na.rm = TRUE))
if (usa_713 == TRUE) {
risorse_713 <- data_frame(x_CICLO = c("2007-2013", "2007-2013", "2007-2013",
"2007-2013", "2007-2013",
"2007-2013", "2007-2013",
"2007-2013", "2007-2013"),
x_AMBITO = c("FSC", "FSC", "FSC",
"POC", "POC",
"FESR", "FESR",
"FSE", "FSE"),
x_MACROAREA = c("Sud", "Centro-Nord", "Ambito nazionale",
"Sud", "Centro-Nord",
"Sud", "Centro-Nord",
"Sud", "Centro-Nord"),
RIS = c(23179200000, 4843300000, 11624100000,
8875600000, 118400000,
24979900000, 7038500000,
7419400000, 6343600000)
# versione semplificata in Meuro
# RIS = c(23179.2, 4843.3, 11624.1,
# 8875.6, 118.4,
# 24979.9, 7038.5,
# 7419.4, 6343.6)
) %>%
mutate(x_AMBITO = factor(x_AMBITO, levels = c("FESR", "FSE", "POC", "FSC", "FEASR", "SNAI")),
x_MACROAREA = factor(x_MACROAREA, levels = c("Centro-Nord", "Sud", "Ambito nazionale")))
risorse <- risorse %>%
bind_rows(risorse_713)
}
return(risorse)
}
andreoliant/octk documentation built on Dec. 15, 2024, 2:39 a.m.
R Package Documentation
Browse R Packages
We want your feedback!
Note that we can't provide technical support on individual packages. You should contact the package authors for that.
# OC > Toolkit
# Programmazione
#' Carica un dataset dal database della programmazione
#'
#' Carica il datase richiesto dal dataset della programmazione.
#'
#' @param ciclo Ciclo di programmazione.
#' @param ambito Ambito di programmazione..
#' @param simplify_loc Logico. Vuoi semplificare le localizzazioni per compatibilità con lo standard dei Report CD?
#' @return Il dataset di programmazione per l'ambito richiesto.
load_db <- function(ciclo, ambito, simplify_loc=FALSE){
library("readxl")
library("tidyverse")
# DEBUG:
# ciclo <- "2014-2020"
# ambito <- "FSC" | "FESR" | "FSE" | "POC" / "PAC" per "0713"
if (ciclo == "2014-2020") {
temp <- case_when(ambito == "FESR" ~ "SIE",
ambito == "FSE" ~ "SIE",
TRUE ~ ambito)
filename <- paste0(temp, "_1420.xlsx")
} else {
temp <- case_when(ambito == "FESR" ~ "FS",
ambito == "FSE" ~ "FS",
ambito == "POC" ~ "PAC",
TRUE ~ ambito)
filename <- paste0(temp, "_0713.xlsx")
}
appo <- read_excel(file.path(DATA, "db", filename), guess_max = 5000)
if (ambito == "FESR" | ambito == "FSE") {
appo <- appo %>%
filter(OC_DESCR_FONTE == ambito)
}
appo <- appo %>%
select(OC_CODICE_PROGRAMMA, OC_DESCRIZIONE_PROGRAMMA, OC_TIPOLOGIA_PROGRAMMA,
OC_DESCR_FONTE,
FINANZ_TOTALE_PUBBLICO,
OC_MACROAREA, DEN_REGIONE) %>%
mutate(OC_MACROAREA = toupper(OC_MACROAREA),
DEN_REGIONE = toupper(DEN_REGIONE)) %>%
mutate(x_MACROAREA = case_when(OC_MACROAREA == "NC" ~ "Nazionale", # MEMO: nel modello è presenta anche "Trasversale"
is.na(OC_MACROAREA) ~ "Nazionale",
OC_MACROAREA == "MEZZOGIORNO" ~ "Sud",
OC_MACROAREA == "CENTRO NORD" ~ "Centro-Nord",
OC_MACROAREA == "CENTRO-NORD" ~ "Centro-Nord",
TRUE ~ OC_MACROAREA),
x_REGIONE = case_when(DEN_REGIONE == "NC" ~ "ALTRO TERRITORIO",
is.na(DEN_REGIONE) ~ "ALTRO TERRITORIO",
DEN_REGIONE == "P.A. TRENTO" ~ "PA TRENTO",
DEN_REGIONE == "P.A. BOLZANO" ~ "PA BOLZANO",
DEN_REGIONE == "TRENTO" ~ "PA TRENTO",
DEN_REGIONE == "BOLZANO" ~ "PA BOLZANO",
DEN_REGIONE == "EMILIA ROMAGNA" ~ "EMILIA-ROMAGNA",
DEN_REGIONE == "FRIULI VENEZIA GIULIA" ~ "FRIULI-VENEZIA GIULIA",
DEN_REGIONE == "VALLE D’AOSTA" ~ "VALLE D'AOSTA",
TRUE ~ DEN_REGIONE))
if (simplify_loc == TRUE) {
appo <- get_simply_non_loc(appo)
# MEMO: restituisce x_MACROAREA e x_REGIONE in cormato compatibile con report CD
}
return(appo)
}
#' Carica un dataset dal database della programmazione
#'
#' Carica il dataset richesto della programmazione, con pulizia della codifica di aree tematiche e temi prioritari FSC.
#'
#' @param ciclo Ciclo di programmazione.
#' @param ambito Ambito di programmazione..
#' @param simplify_loc Logico. Vuoi semplificare le localizzazioni per compatibilità con lo standard dei Report CD?
#' @return Il dataset di programmazione per l'ambito richiesto.
load_db_temi <- function(ciclo, ambito, simplify_loc=FALSE){
library("readxl")
library("tidyverse")
# DEBUG:
# ciclo <- "2014-2020"
# ambito <- "FSC" | "FESR" | "FSE" | "POC" / "PAC" per "0713"
# switch
if (ciclo == "2014-2020") {
temp <- case_when(ambito == "FESR" ~ "SIE",
ambito == "FSE" ~ "SIE",
ambito == "YEI" ~ "SIE",
TRUE ~ ambito)
filename <- paste0(temp, "_1420.xlsx")
} else {
temp <- case_when(ambito == "FESR" ~ "FS",
ambito == "FSE" ~ "FS",
ambito == "POC" ~ "PAC",
TRUE ~ ambito)
filename <- paste0(temp, "_0713.xlsx")
}
# load
appo <- read_excel(file.path(DATA, "db", filename), guess_max = 5000)
# filter
if (ambito == "FESR" | ambito == "FSE" | ambito == "YEI") {
appo <- appo %>%
filter(OC_DESCR_FONTE == ambito) %>%
# MEMO: questo serve per integrare versione con Asse
filter(OC_FLAG_ULTIMA_DECISIONE == "X")
}
appo <- appo %>%
select(OC_CODICE_PROGRAMMA, OC_DESCRIZIONE_PROGRAMMA, OC_TIPOLOGIA_PROGRAMMA,
OC_DESCR_FONTE,
FINANZ_TOTALE_PUBBLICO,
OC_MACROAREA, DEN_REGIONE,
# MEMO: questa è per "_temi"
DESCR_SETTORE_STRATEGICO_FSC, DESCR_ASSE_TEMATICO_FSC, COD_RA, DESCR_RA,
# NEW: inserito per match con SUS
OC_COD_ARTICOLAZ_PROGRAMMA) %>%
mutate(OC_MACROAREA = toupper(OC_MACROAREA),
DEN_REGIONE = toupper(DEN_REGIONE)) %>%
mutate(x_MACROAREA = case_when(OC_MACROAREA == "NC" ~ "Nazionale", # MEMO: nel modello è presenta anche "Trasversale"
is.na(OC_MACROAREA) ~ "Nazionale",
OC_MACROAREA == "MEZZOGIORNO" ~ "Sud",
OC_MACROAREA == "CENTRO NORD" ~ "Centro-Nord",
OC_MACROAREA == "CENTRO-NORD" ~ "Centro-Nord",
TRUE ~ OC_MACROAREA),
x_REGIONE = case_when(DEN_REGIONE == "NC" ~ "ALTRO TERRITORIO",
is.na(DEN_REGIONE) ~ "ALTRO TERRITORIO",
DEN_REGIONE == "P.A. TRENTO" ~ "PA TRENTO",
DEN_REGIONE == "P.A. BOLZANO" ~ "PA BOLZANO",
DEN_REGIONE == "TRENTO" ~ "PA TRENTO",
DEN_REGIONE == "BOLZANO" ~ "PA BOLZANO",
DEN_REGIONE == "EMILIA ROMAGNA" ~ "EMILIA-ROMAGNA",
DEN_REGIONE == "FRIULI VENEZIA GIULIA" ~ "FRIULI-VENEZIA GIULIA",
DEN_REGIONE == "VALLE D’AOSTA" ~ "VALLE D'AOSTA",
TRUE ~ DEN_REGIONE)) %>%
# MEMO: questa è per "_temi"
mutate(temp = as.character(regmatches(DESCR_ASSE_TEMATICO_FSC,
gregexpr("^([1-9]\\.?[A-z]?)\\.([0-9]{1,2})", DESCR_ASSE_TEMATICO_FSC))),
COD_SETTORE_STRATEGICO_FSC = as.character(regmatches(temp, gregexpr("^([1-9])(\\.[A-z])?", temp))),
COD_ASSE_TEMATICO_FSC = as.character(regmatches(temp, gregexpr("([0-9]{1,2})$", temp))),
COD_RISULTATO_ATTESO = COD_RA) %>%
select(-temp)
if (simplify_loc == TRUE) {
appo <- get_simply_non_loc(appo)
# MEMO: restituisce x_MACROAREA e x_REGIONE in cormato compatibile con report CD
}
return(appo)
}
# MEMO: nasce da "load_db" in stato/draft_programmazione.R >>> DA SPOSTARE IN OC
#' Inizializza il databse della programmazione
#'
#' Carica il databse della programmazione, con pulizia della codifica di aree tematiche e temi prioritari FSC.
#'
#' @param ... ...
#' @return L'intero datbase dei programmazione.
init_programmazione <- function(usa_temi=FALSE, export=FALSE)
{
library("tidyverse")
# loads
if (usa_temi == TRUE) {
if (export == TRUE) {
po_fsc <<- load_db_temi("2014-2020", "FSC", simplify_loc = TRUE)
po_fesr <<- load_db_temi("2014-2020", "FESR", simplify_loc = TRUE)
po_fse <<- load_db_temi("2014-2020", "FSE", simplify_loc = TRUE)
po_poc <<- load_db_temi("2014-2020", "POC", simplify_loc = TRUE)
message("Il db di programmazione è pronto in 'po_fesr', 'po_fse', 'po_fsc' e 'po_poc'")
} else {
# po_fsc <- load_db_temi("2014-2020", "FSC", simplify_loc = TRUE)
# po_fesr <- load_db_temi("2014-2020", "FESR", simplify_loc = TRUE)
# po_fse <- load_db_temi("2014-2020", "FSE", simplify_loc = TRUE)
# po_poc <- load_db_temi("2014-2020", "POC", simplify_loc = TRUE)
message("Da implementare")
}
} else {
if (export == TRUE) {
po_fsc <<- load_db("2014-2020", "FSC", simplify_loc = TRUE)
po_fesr <<- load_db("2014-2020", "FESR", simplify_loc = TRUE)
po_fse <<- load_db("2014-2020", "FSE", simplify_loc = TRUE)
po_poc <<- load_db("2014-2020", "POC", simplify_loc = TRUE)
message("Il db di programmazione è pronto in 'po_fesr', 'po_fse', 'po_fsc' e 'po_poc'")
} else {
# po_fsc <- load_db("2014-2020", "FSC", simplify_loc = TRUE)
# po_fesr <- load_db("2014-2020", "FESR", simplify_loc = TRUE)
# po_fse <- load_db("2014-2020", "FSE", simplify_loc = TRUE)
# po_poc <- load_db("2014-2020", "POC", simplify_loc = TRUE)
message("Da implementare")
}
}
}
#' Quadro risorse programmate
#'
#' Crea una tabella di sintesi con le risorse programmate.
#'
#' @param usa_713 Vuoi anche le risorse 2007-2013?
#' @return Tabella di sintesi per ciclo, ambito e macroarea. Per il 2007-2013, le risorse vengono inserite in forma semplificata.
make_risorse <- function(usa_713=FALSE)
{
init_programmazione(usa_temi=FALSE, export=TRUE)
# bind risorse
risorse <- po_fsc %>%
mutate(x_CICLO = "2014-2020",
x_AMBITO = "FSC") %>%
bind_rows(po_poc %>%
mutate(x_CICLO = "2014-2020",
x_AMBITO = "POC")) %>%
bind_rows(po_fesr %>%
mutate(x_CICLO = "2014-2020",
x_AMBITO = "FESR")) %>%
bind_rows(po_fse %>%
mutate(x_CICLO = "2014-2020",
x_AMBITO = "FSE")) %>%
as.data.frame(.) %>%
mutate(x_AMBITO = factor(x_AMBITO, levels = c("FESR", "FSE", "POC", "FSC", "FEASR", "SNAI")),
x_MACROAREA = factor(x_MACROAREA, levels = c("Centro-Nord", "Sud", "Ambito nazionale"))) %>%
group_by(x_CICLO, x_AMBITO, x_MACROAREA) %>%
summarise(RIS = sum(FINANZ_TOTALE_PUBBLICO, na.rm = TRUE))
if (usa_713 == TRUE) {
risorse_713 <- data_frame(x_CICLO = c("2007-2013", "2007-2013", "2007-2013",
"2007-2013", "2007-2013",
"2007-2013", "2007-2013",
"2007-2013", "2007-2013"),
x_AMBITO = c("FSC", "FSC", "FSC",
"POC", "POC",
"FESR", "FESR",
"FSE", "FSE"),
x_MACROAREA = c("Sud", "Centro-Nord", "Ambito nazionale",
"Sud", "Centro-Nord",
"Sud", "Centro-Nord",
"Sud", "Centro-Nord"),
RIS = c(23179200000, 4843300000, 11624100000,
8875600000, 118400000,
24979900000, 7038500000,
7419400000, 6343600000)
# versione semplificata in Meuro
# RIS = c(23179.2, 4843.3, 11624.1,
# 8875.6, 118.4,
# 24979.9, 7038.5,
# 7419.4, 6343.6)
) %>%
mutate(x_AMBITO = factor(x_AMBITO, levels = c("FESR", "FSE", "POC", "FSC", "FEASR", "SNAI")),
x_MACROAREA = factor(x_MACROAREA, levels = c("Centro-Nord", "Sud", "Ambito nazionale")))
risorse <- risorse %>%
bind_rows(risorse_713)
}
return(risorse)
}
R Package Documentation
Browse R Packages
We want your feedback!
Note that we can't provide technical support on individual packages. You should contact the package authors for that.
Embedding an R snippet on your website
Add the following code to your website.
For more information on customizing the embed code, read Embedding Snippets.