test/main_demo.R
In andreoliant/octk: OpenCoesione Toolkit
# workflow demo
rm(list=ls())
# setup
bimestre <- "20190228"
db_ver <- "20190620"
data_path <- "/Users/aa/dati/oc"
db_path <- file.path(data_path, bimestre, "db")
oc_init(bimestre, db_ver,
data_path = data_path,
db_path = db_path,
use_drive=FALSE, DEV_MODE=TRUE)
# setup
# MEMO: in DEV_MODE workarea e focus sono in test
# ROOT <- "/Volumes/GoogleDrive/Drive condivisi"
bimestre <- "20180228"
# data_path <- file.path(ROOT, "DATI", bimestre, "DASAS", "DATAMART")
# "/Volumes/GoogleDrive/Drive condivisi/DATI/20190228/DASAS/DATAMART"
db_ver <- "20190620"
# db_path <- file.path(ROOT, "DATI", bimestre, "PROGRAMMAZIONE", db_ver)
# "/Volumes/GoogleDrive/Drive condivisi/DATI/20190228/PROGRAMMAZIONE/20190620"
# QUI SERVE FLEX
elab <- "TESTA" # root per tipologia di eleaborazione (es. "perimetri")
focus <- "prova" # work per elaborazione specifica (es. "turismo" in "perimetri/turismo")
workarea <- file.path(ROOT, "ELAB", bimestre, elab, focus)
# "/Volumes/GoogleDrive/Drive condivisi/ELAB/20181231/TESTA"
# root
ROOT <- "/Volumes/GoogleDrive/Drive condivisi"
# library("devtools")
# devtools::load_all(path = "/Users/aa/coding/oc")
install.packages(pkgs = file.path(ROOT, "TOOLS", "PACKAGE", "octk_0.1.1.tar.gz"), repos = NULL, type="source")
library("octk")
# setup
bimestre <- "20190228"
# focus <- "test"
# data_path <- "/Users/aa/dati/oc"
data_path <- file.path(ROOT, "DATI")
# workarea <- NULL # MEMO: in DEV_MODE non c'è workarea
# setup
oc_init()
# pryr::mem_used()
# DATA <- file.path(DATA, "DASAS", "DATAMART")
# etc
# var_ls <- c("COD_LOCALE_PROGETTO", "CUP", "OC_TITOLO_PROGETTO",
# "x_AMBITO", "...",
# "CUP_COD_SETTORE", "CUP_DESCR_SETTORE", "CUP_COD_SOTTOSETTORE", "CUP_DESCR_SOTTOSETTORE", "CUP_COD_CATEGORIA", "CUP_DESCR_CATEGORIA",
# "OC_DESCRIZIONE_PROGRAMMA", "OC_CODICE_PROGRAMMA",
# "OC_COD_ARTICOLAZ_PROGRAMMA", "OC_DESCR_ARTICOLAZ_PROGRAMMA", "OC_COD_SUBARTICOLAZ_PROGRAMMA", "OC_DESCR_ARTICOLAZ_PROGRAMMA",
# "OC_FINANZ_TOT_PUB_NETTO", "IMPEGNI", "TOT_PAGAMENTI")
library(googledrive)
# http://googledrive.tidyverse.org
# MEMO: confermare auth manualmente
# download csv
drive_download_csv <- function(url, repo_path) {
library(googledrive)
url <- "https://drive.google.com/open?id=1aI1ivKe8UWmOmsJa9z5VVir03McZ2DW1&authuser=antonio.andreoli@opencoesione.team&usp=drive_fs"
drive_download(as_id(url), path = file.path(TEMP, "next.csv"), overwrite = TRUE)
}
# ------------------------------------- #
# load
system.time(
progetti <- load_progetti(bimestre = bimestre, visualizzati = TRUE, debug = TRUE, light=FALSE)
)
appo <- progetti[1,]
write_csv2(appo, file.path(DATA, "pippo.csv"))
# chk su totali
# MEMO: confronta con recap_preesteso.xlsx
sum(progetti$OC_FINANZ_TOT_PUB_NETTO, na.rm = TRUE)
sum(progetti$TOT_PAGAMENTI, na.rm = TRUE)
# chk su programmi per po_riclass.csv
# HAND: task manuali da setup_data.R
# chk su articolazioni per po_linee_azioni.csv
# HAND: task manuali da setup_data.R
# MEMO: per i nuovi delta dei perimetri va rifatto aggancio al vecchio input delle query
# chk vari
progetti %>%
filter(COD_REGIONE == "002" | COD_REGIONE == "004" | COD_REGIONE == "006" | COD_REGIONE == "008") %>%
count(COD_REGIONE, DEN_REGIONE)
# A tibble: 7 x 3
# COD_REGIONE DEN_REGIONE n
# <chr> <chr> <int>
# 1 002 VALLE D'AOSTA 8942
# 2 004 TRENTINO 65
# 3 004 TRENTINO-ALTO ADIGE 8886
# 4 006 FRIULI 36
# 5 006 FRIULI-VENEZIA GIULIA 67513
# 6 008 EMILIA 27
# 7 008 EMILIA-ROMAGNA 24810
# chk mismatch di x_vars
appo <- progetti %>%
select(COD_LOCALE_PROGETTO, OC_CODICE_PROGRAMMA, X_CICLO, X_AMBITO, X_PROGRAMMA)
appo <- get_x_vars(appo)
chk <- appo %>%
mutate(ciclo = X_CICLO == x_CICLO,
ambito = X_AMBITO == x_AMBITO,
programma = X_PROGRAMMA == x_PROGRAMMA) %>%
filter(ciclo == FALSE | ambito == FALSE | programma == FALSE)
chk %>%
filter(ambito == FALSE) %>%
count(X_AMBITO, x_AMBITO)
# X_AMBITO x_AMBITO n
# <chr> <fct> <int>
# 1 FESR FSE 189
# 2 FESR-FSE FESR 22186
# 3 FESR-FSE FSE 24667
# 4 PAC POC 23405
chk2 <- chk %>%
filter(X_AMBITO == "FESR", x_AMBITO == "FSE")
# SAS assegna FESR a interventi FSE (che vede anche PAC) di "POR CRO FSE PA BOLZANO" e "POR CONV FSE CAMPANIA"
# MEMO:
# per ambito:
# SAS usa "PAC" e "FESR-FSE"
# R usa "POC" (anche su 713) e split di "FESR"/"FSE"
# per programma:
# SAS vede PAC insieme a "POR CONV FESR SICILIA" (es. 1SI14187) ma le altre variabili sono corrette (si vede anche in altri programmi)
# ------------------------------------- #
# workflow
# loads
progetti <- load_progetti(bimestre = bimestre, visualizzati = TRUE, debug = TRUE)
progetti <- fix_progetti(progetti)
# gets
progetti <- progetti %>%
select(-X_CICLO, -X_FONDO, -X_AMBITO, -X_GRUPPO, -X_PROGRAMMA)
# MEMO: devo cancellare prima quelle presenti in progetti
progetti <- get_x_vars(progetti)
progetti <- get_macroarea(progetti)
# TO DO FROM HERE
# query template
write.csv2(categorie_cup, file.path(INPUT, "categorie_cup.csv"), row.names = FALSE)
write.csv2(categorie_ue, file.path(INPUT, "categorie_ue.csv"), row.names = FALSE)
write.csv2(po_linee_azioni, file.path(INPUT, "po_linee_azioni.csv"), row.names = FALSE)
write.csv2(ra, file.path(INPUT, "ra.csv"), row.names = FALSE)
write.csv2(aree_temi_fsc, file.path(INPUT, "aree_temi_fsc.csv"), row.names = FALSE)
# query
# peri_cup <- query_cup(progetti)
# peri_po <- query_po(progetti)
# peri_ue <- query_ue(progetti)
peri_ra <- query_ra(progetti)
peri_atp <- query_atp(progetti)
# chk <- progetti %>%
# filter(COD_SETTORE_STRATEGICO_FSC == 2, COD_ASSE_TEMATICO_FSC == 3)
# query con wrapper
pseudo <- make_pseudo_edit(progetti, query_ls=c("query_cup", "query_po", "query_atp", "query_ra"), export=TRUE)
chk_match(peri_cup, peri_po, id = "COD_LOCALE_PROGETTO")
# OR:
pseudo <- make_pseudo_std(progetti)
# integra (solo per turismo)
pseudo <- add_old_turismo(pseudo, export=TRUE)
# CHK: perché sono diventati 319 gli "old"? prima erano "309"
# DEV: questo serve ancora? come funziona ora?
# QUI VA TOOL PER L'ANALISI DEI DATI!
write.csv2(stoplist, file.path(INPUT, "stoplist.csv"), row.names = FALSE)
write.csv2(safelist, file.path(INPUT, "safelist.csv"), row.names = FALSE)
pseudo <- read_csv2(file.path(TEMP, "pseudo.csv"))
pseudo <- make_perimetro_edit(pseudo, export=TRUE, debug=TRUE)
# DEV: debug=TRUE richiede var_ls e progetti
# HAND: blocco su analisi (serve tool...)
pseudo <- make_classi(pseudo,
classe_jolly="Turismo",
livelli_classe = c("Natura", "Cultura", "Turismo"),
export=TRUE, debug=FALSE)
# DEV: migliora codice e verifica se funziona anche con altre classi...
# DEV: qui c'è tutto il tema delle keywords
perimetro <- export_data(pseudo, focus, bimestre)
# DEV: inserire debug
# DEV: migliorare parametri anche per sottofunzioni nel gruppo gets
# DEV: inserire selezione di variabili addizionali con relativi parametri
# DEV: implementare template
# OLD: perimetro <- read_csv2(file.path(OUTPUT, paste0(paste(focus, bimestre, sep = "_"), ".csv")))
# RESTORE:
# perimetro <- reload_perimetro(focus, bimestre, livelli_classe)
export_report(perimetro, use_template=TRUE)
# DEV: deve scegliere quali report
# DEV: wizard implementa automaticamente la cartella report
# CHK: forse in dissesto aveveo una versione più completa con anche FSC
# CHK: There were 19 warnings (use warnings() to see them)
export_data_xls(perimetro, focus, bimestre, use_template=TRUE)
OLD <- "/Users/aa/coding/oc_explorer/turismo/dat/turismo_20180430.csv"
# DEV: da spostare in setup
delta <- make_delta(perimetro, path_to_old = OLD, debug=TRUE)
# chk_match(perimetro, delta, id="COD_LOCALE_PROGETTO")
# chk_match(perimetro, perim_old, id="COD_LOCALE_PROGETTO")
chk_delta(perimetro, path_to_old = OLD, debug=TRUE)
make_delta_scarti(pseudo, perimetro, path_to_old = OLD, debug=TRUE, var_ls, min_cp=2000000)
# DEV: qui va introdotto un puntamento a pseudo_old (ora sovrascritto...)
# DEV: introdurre logica di versioning (con salvataggio di pseudo e folder "input")
# A tibble: 3 x 8
# COD_LOCALE_PROGETTO QUERY_CUP QUERY_PO QUERY_UE TIPO_QUERY CHK PERI CLASSE
# <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <chr> <dbl> <dbl> <fct>
# 1 2AGCOABBT-PSRA-84-02 0 1 0 po 1 1 NA
# 2 4BA23/2017/0167 0 1 0 po 1 1 NA
# 3 7PUA0608.49 0 1 0 po 1 1 NA
# chk <- progetti %>%
# semi_join(pseudo %>%
# filter(PERI == 1, is.na(CLASSE))) %>%
# select(var_ls)
# cancellati <- perim_old %>%
# anti_join(perimetro, by = "COD_LOCALE_PROGETTO")
# cancellati %>%
# write.csv2(file.path(TEMP, "delta_cancellati.csv"), na = "", row.names = FALSE)
# DEV: DA INSERIRE IN delta.R
# DEV CHK:
# verifica se ho preso da dissesto ultima versione di get_stato_proc
# NEW CHK:
# escono 3 NA su classe >>> "Altro"?
# CHK:
# modificare X per MISTO
# NA su CUP
# valore CP negativo su progettu con stato "non determinabile"
# TODO:
# INPUT/OUTPUT sono in tests ma andranno fuori...SERVE WIZARD PER GENERARE MAIN FOLDER!
# WIzARD DEVE ANCHE CREARE I TEMPLATE PER "QUERY" E "CLASSE"
# DATA è fisso ma deve diventare parametro in input durante la prima installazione...
# TEMP forse non serve perché R ha tempdir()
# inserire riepilogo post importazione in load_progetti (ora non funziona)
# creare strumento per analisi "delta"
# scrivere funzione di chk
# file.path(DATA, "clp_tema_campointervento.csv")
appo <- load_progetti(bimestre = "20180430", visualizzati=TRUE)
# DEV: errore da setup con bimestre dentro
chk_match(progetti, appo, id="COD_LOCALE_PROGETTO")
pseudo %>%
count(COD_LOCALE_PROGETTO) %>%
filter(n > 1)
perimetro %>%
count(COD_LOCALE_PROGETTO) %>%
filter(n > 1)
chk <- progetti %>%
semi_join(perimetro %>%
count(COD_LOCALE_PROGETTO) %>%
filter(n > 1)) %>%
select(var_ls)
# peri_cup %>%
# left_join(progetti %>%
# select(var_ls),
# by = "COD_LOCALE_PROGETTO") %>%
# group_by(CUP_COD_CATEGORIA, CUP_DESCR_CATEGORIA) %>%
# summarise(N = n(),
# FTP = sum(OC_FINANZ_TOT_PUB_NETTO, na.rm = TRUE),
# PAG = sum(TOT_PAGAMENTI, na.rm = TRUE)) %>%
# arrange(desc(FTP))
# # explore
# peri_ue %>%
# left_join(progetti %>%
# select(var_ls),
# by = "COD_LOCALE_PROGETTO") %>%
# group_by(OC_COD_CICLO, OC_COD_FONTE, OC_DESCRIZIONE_PROGRAMMA) %>%
# # MEMO: le variabili per ategoria UE vanno aggiunte
# summarise(N = n(),
# FTP = sum(OC_FINANZ_TOT_PUB_NETTO, na.rm = TRUE),
# PAG = sum(TOT_PAGAMENTI, na.rm = TRUE)) %>%
# arrange(desc(FTP))
andreoliant/octk documentation built on Dec. 15, 2024, 2:39 a.m.
R Package Documentation
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# workflow demo
rm(list=ls())
# setup
bimestre <- "20190228"
db_ver <- "20190620"
data_path <- "/Users/aa/dati/oc"
db_path <- file.path(data_path, bimestre, "db")
oc_init(bimestre, db_ver,
data_path = data_path,
db_path = db_path,
use_drive=FALSE, DEV_MODE=TRUE)
# setup
# MEMO: in DEV_MODE workarea e focus sono in test
# ROOT <- "/Volumes/GoogleDrive/Drive condivisi"
bimestre <- "20180228"
# data_path <- file.path(ROOT, "DATI", bimestre, "DASAS", "DATAMART")
# "/Volumes/GoogleDrive/Drive condivisi/DATI/20190228/DASAS/DATAMART"
db_ver <- "20190620"
# db_path <- file.path(ROOT, "DATI", bimestre, "PROGRAMMAZIONE", db_ver)
# "/Volumes/GoogleDrive/Drive condivisi/DATI/20190228/PROGRAMMAZIONE/20190620"
# QUI SERVE FLEX
elab <- "TESTA" # root per tipologia di eleaborazione (es. "perimetri")
focus <- "prova" # work per elaborazione specifica (es. "turismo" in "perimetri/turismo")
workarea <- file.path(ROOT, "ELAB", bimestre, elab, focus)
# "/Volumes/GoogleDrive/Drive condivisi/ELAB/20181231/TESTA"
# root
ROOT <- "/Volumes/GoogleDrive/Drive condivisi"
# library("devtools")
# devtools::load_all(path = "/Users/aa/coding/oc")
install.packages(pkgs = file.path(ROOT, "TOOLS", "PACKAGE", "octk_0.1.1.tar.gz"), repos = NULL, type="source")
library("octk")
# setup
bimestre <- "20190228"
# focus <- "test"
# data_path <- "/Users/aa/dati/oc"
data_path <- file.path(ROOT, "DATI")
# workarea <- NULL # MEMO: in DEV_MODE non c'è workarea
# setup
oc_init()
# pryr::mem_used()
# DATA <- file.path(DATA, "DASAS", "DATAMART")
# etc
# var_ls <- c("COD_LOCALE_PROGETTO", "CUP", "OC_TITOLO_PROGETTO",
# "x_AMBITO", "...",
# "CUP_COD_SETTORE", "CUP_DESCR_SETTORE", "CUP_COD_SOTTOSETTORE", "CUP_DESCR_SOTTOSETTORE", "CUP_COD_CATEGORIA", "CUP_DESCR_CATEGORIA",
# "OC_DESCRIZIONE_PROGRAMMA", "OC_CODICE_PROGRAMMA",
# "OC_COD_ARTICOLAZ_PROGRAMMA", "OC_DESCR_ARTICOLAZ_PROGRAMMA", "OC_COD_SUBARTICOLAZ_PROGRAMMA", "OC_DESCR_ARTICOLAZ_PROGRAMMA",
# "OC_FINANZ_TOT_PUB_NETTO", "IMPEGNI", "TOT_PAGAMENTI")
library(googledrive)
# http://googledrive.tidyverse.org
# MEMO: confermare auth manualmente
# download csv
drive_download_csv <- function(url, repo_path) {
library(googledrive)
url <- "https://drive.google.com/open?id=1aI1ivKe8UWmOmsJa9z5VVir03McZ2DW1&authuser=antonio.andreoli@opencoesione.team&usp=drive_fs"
drive_download(as_id(url), path = file.path(TEMP, "next.csv"), overwrite = TRUE)
}
# ------------------------------------- #
# load
system.time(
progetti <- load_progetti(bimestre = bimestre, visualizzati = TRUE, debug = TRUE, light=FALSE)
)
appo <- progetti[1,]
write_csv2(appo, file.path(DATA, "pippo.csv"))
# chk su totali
# MEMO: confronta con recap_preesteso.xlsx
sum(progetti$OC_FINANZ_TOT_PUB_NETTO, na.rm = TRUE)
sum(progetti$TOT_PAGAMENTI, na.rm = TRUE)
# chk su programmi per po_riclass.csv
# HAND: task manuali da setup_data.R
# chk su articolazioni per po_linee_azioni.csv
# HAND: task manuali da setup_data.R
# MEMO: per i nuovi delta dei perimetri va rifatto aggancio al vecchio input delle query
# chk vari
progetti %>%
filter(COD_REGIONE == "002" | COD_REGIONE == "004" | COD_REGIONE == "006" | COD_REGIONE == "008") %>%
count(COD_REGIONE, DEN_REGIONE)
# A tibble: 7 x 3
# COD_REGIONE DEN_REGIONE n
# <chr> <chr> <int>
# 1 002 VALLE D'AOSTA 8942
# 2 004 TRENTINO 65
# 3 004 TRENTINO-ALTO ADIGE 8886
# 4 006 FRIULI 36
# 5 006 FRIULI-VENEZIA GIULIA 67513
# 6 008 EMILIA 27
# 7 008 EMILIA-ROMAGNA 24810
# chk mismatch di x_vars
appo <- progetti %>%
select(COD_LOCALE_PROGETTO, OC_CODICE_PROGRAMMA, X_CICLO, X_AMBITO, X_PROGRAMMA)
appo <- get_x_vars(appo)
chk <- appo %>%
mutate(ciclo = X_CICLO == x_CICLO,
ambito = X_AMBITO == x_AMBITO,
programma = X_PROGRAMMA == x_PROGRAMMA) %>%
filter(ciclo == FALSE | ambito == FALSE | programma == FALSE)
chk %>%
filter(ambito == FALSE) %>%
count(X_AMBITO, x_AMBITO)
# X_AMBITO x_AMBITO n
# <chr> <fct> <int>
# 1 FESR FSE 189
# 2 FESR-FSE FESR 22186
# 3 FESR-FSE FSE 24667
# 4 PAC POC 23405
chk2 <- chk %>%
filter(X_AMBITO == "FESR", x_AMBITO == "FSE")
# SAS assegna FESR a interventi FSE (che vede anche PAC) di "POR CRO FSE PA BOLZANO" e "POR CONV FSE CAMPANIA"
# MEMO:
# per ambito:
# SAS usa "PAC" e "FESR-FSE"
# R usa "POC" (anche su 713) e split di "FESR"/"FSE"
# per programma:
# SAS vede PAC insieme a "POR CONV FESR SICILIA" (es. 1SI14187) ma le altre variabili sono corrette (si vede anche in altri programmi)
# ------------------------------------- #
# workflow
# loads
progetti <- load_progetti(bimestre = bimestre, visualizzati = TRUE, debug = TRUE)
progetti <- fix_progetti(progetti)
# gets
progetti <- progetti %>%
select(-X_CICLO, -X_FONDO, -X_AMBITO, -X_GRUPPO, -X_PROGRAMMA)
# MEMO: devo cancellare prima quelle presenti in progetti
progetti <- get_x_vars(progetti)
progetti <- get_macroarea(progetti)
# TO DO FROM HERE
# query template
write.csv2(categorie_cup, file.path(INPUT, "categorie_cup.csv"), row.names = FALSE)
write.csv2(categorie_ue, file.path(INPUT, "categorie_ue.csv"), row.names = FALSE)
write.csv2(po_linee_azioni, file.path(INPUT, "po_linee_azioni.csv"), row.names = FALSE)
write.csv2(ra, file.path(INPUT, "ra.csv"), row.names = FALSE)
write.csv2(aree_temi_fsc, file.path(INPUT, "aree_temi_fsc.csv"), row.names = FALSE)
# query
# peri_cup <- query_cup(progetti)
# peri_po <- query_po(progetti)
# peri_ue <- query_ue(progetti)
peri_ra <- query_ra(progetti)
peri_atp <- query_atp(progetti)
# chk <- progetti %>%
# filter(COD_SETTORE_STRATEGICO_FSC == 2, COD_ASSE_TEMATICO_FSC == 3)
# query con wrapper
pseudo <- make_pseudo_edit(progetti, query_ls=c("query_cup", "query_po", "query_atp", "query_ra"), export=TRUE)
chk_match(peri_cup, peri_po, id = "COD_LOCALE_PROGETTO")
# OR:
pseudo <- make_pseudo_std(progetti)
# integra (solo per turismo)
pseudo <- add_old_turismo(pseudo, export=TRUE)
# CHK: perché sono diventati 319 gli "old"? prima erano "309"
# DEV: questo serve ancora? come funziona ora?
# QUI VA TOOL PER L'ANALISI DEI DATI!
write.csv2(stoplist, file.path(INPUT, "stoplist.csv"), row.names = FALSE)
write.csv2(safelist, file.path(INPUT, "safelist.csv"), row.names = FALSE)
pseudo <- read_csv2(file.path(TEMP, "pseudo.csv"))
pseudo <- make_perimetro_edit(pseudo, export=TRUE, debug=TRUE)
# DEV: debug=TRUE richiede var_ls e progetti
# HAND: blocco su analisi (serve tool...)
pseudo <- make_classi(pseudo,
classe_jolly="Turismo",
livelli_classe = c("Natura", "Cultura", "Turismo"),
export=TRUE, debug=FALSE)
# DEV: migliora codice e verifica se funziona anche con altre classi...
# DEV: qui c'è tutto il tema delle keywords
perimetro <- export_data(pseudo, focus, bimestre)
# DEV: inserire debug
# DEV: migliorare parametri anche per sottofunzioni nel gruppo gets
# DEV: inserire selezione di variabili addizionali con relativi parametri
# DEV: implementare template
# OLD: perimetro <- read_csv2(file.path(OUTPUT, paste0(paste(focus, bimestre, sep = "_"), ".csv")))
# RESTORE:
# perimetro <- reload_perimetro(focus, bimestre, livelli_classe)
export_report(perimetro, use_template=TRUE)
# DEV: deve scegliere quali report
# DEV: wizard implementa automaticamente la cartella report
# CHK: forse in dissesto aveveo una versione più completa con anche FSC
# CHK: There were 19 warnings (use warnings() to see them)
export_data_xls(perimetro, focus, bimestre, use_template=TRUE)
OLD <- "/Users/aa/coding/oc_explorer/turismo/dat/turismo_20180430.csv"
# DEV: da spostare in setup
delta <- make_delta(perimetro, path_to_old = OLD, debug=TRUE)
# chk_match(perimetro, delta, id="COD_LOCALE_PROGETTO")
# chk_match(perimetro, perim_old, id="COD_LOCALE_PROGETTO")
chk_delta(perimetro, path_to_old = OLD, debug=TRUE)
make_delta_scarti(pseudo, perimetro, path_to_old = OLD, debug=TRUE, var_ls, min_cp=2000000)
# DEV: qui va introdotto un puntamento a pseudo_old (ora sovrascritto...)
# DEV: introdurre logica di versioning (con salvataggio di pseudo e folder "input")
# A tibble: 3 x 8
# COD_LOCALE_PROGETTO QUERY_CUP QUERY_PO QUERY_UE TIPO_QUERY CHK PERI CLASSE
# <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <chr> <dbl> <dbl> <fct>
# 1 2AGCOABBT-PSRA-84-02 0 1 0 po 1 1 NA
# 2 4BA23/2017/0167 0 1 0 po 1 1 NA
# 3 7PUA0608.49 0 1 0 po 1 1 NA
# chk <- progetti %>%
# semi_join(pseudo %>%
# filter(PERI == 1, is.na(CLASSE))) %>%
# select(var_ls)
# cancellati <- perim_old %>%
# anti_join(perimetro, by = "COD_LOCALE_PROGETTO")
# cancellati %>%
# write.csv2(file.path(TEMP, "delta_cancellati.csv"), na = "", row.names = FALSE)
# DEV: DA INSERIRE IN delta.R
# DEV CHK:
# verifica se ho preso da dissesto ultima versione di get_stato_proc
# NEW CHK:
# escono 3 NA su classe >>> "Altro"?
# CHK:
# modificare X per MISTO
# NA su CUP
# valore CP negativo su progettu con stato "non determinabile"
# TODO:
# INPUT/OUTPUT sono in tests ma andranno fuori...SERVE WIZARD PER GENERARE MAIN FOLDER!
# WIzARD DEVE ANCHE CREARE I TEMPLATE PER "QUERY" E "CLASSE"
# DATA è fisso ma deve diventare parametro in input durante la prima installazione...
# TEMP forse non serve perché R ha tempdir()
# inserire riepilogo post importazione in load_progetti (ora non funziona)
# creare strumento per analisi "delta"
# scrivere funzione di chk
# file.path(DATA, "clp_tema_campointervento.csv")
appo <- load_progetti(bimestre = "20180430", visualizzati=TRUE)
# DEV: errore da setup con bimestre dentro
chk_match(progetti, appo, id="COD_LOCALE_PROGETTO")
pseudo %>%
count(COD_LOCALE_PROGETTO) %>%
filter(n > 1)
perimetro %>%
count(COD_LOCALE_PROGETTO) %>%
filter(n > 1)
chk <- progetti %>%
semi_join(perimetro %>%
count(COD_LOCALE_PROGETTO) %>%
filter(n > 1)) %>%
select(var_ls)
# peri_cup %>%
# left_join(progetti %>%
# select(var_ls),
# by = "COD_LOCALE_PROGETTO") %>%
# group_by(CUP_COD_CATEGORIA, CUP_DESCR_CATEGORIA) %>%
# summarise(N = n(),
# FTP = sum(OC_FINANZ_TOT_PUB_NETTO, na.rm = TRUE),
# PAG = sum(TOT_PAGAMENTI, na.rm = TRUE)) %>%
# arrange(desc(FTP))
# # explore
# peri_ue %>%
# left_join(progetti %>%
# select(var_ls),
# by = "COD_LOCALE_PROGETTO") %>%
# group_by(OC_COD_CICLO, OC_COD_FONTE, OC_DESCRIZIONE_PROGRAMMA) %>%
# # MEMO: le variabili per ategoria UE vanno aggiunte
# summarise(N = n(),
# FTP = sum(OC_FINANZ_TOT_PUB_NETTO, na.rm = TRUE),
# PAG = sum(TOT_PAGAMENTI, na.rm = TRUE)) %>%
# arrange(desc(FTP))
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