data-raw/terms_mix_monsanto_brasil.R

In brunocarlin/nflistBayer: Nflist organization for bayer

## code to prepare `terms_mix_monsanto_brasil` dataset goes here

X405_TM_MON <- readxl::read_excel("T:/Financeiro/Private/C&C/digital_analytics/terms_mix/brazil_nflist/405_TM_MON.xlsx")

X405_TM_MON <- X405_TM_MON %>%
  janitor::clean_names()

terms_mix_monsanto_brasil <- X405_TM_MON %>%
  transmute(
    cliente = matriz,
    nome_grupo_agregado_monsanto_bayer = nome_da_matriz,
    setor_atividade = setor_atividade,
    negocio = negocio,

    marca = marca,
    safra = safra,
    uneg = u_neg,
    reg = reg,
    consultor = especialista,
    anomes = ano_mes_real,
    data_de_vencimento = data_vencto_ajustada,
    aging = aging,
    cond_pgto = cond_pagto,
    terms_mix = cond_pagto_descricao,
    modalidade = modalidade,
    valor_brl = preco_aproxim_venda,
    legacy = "Monsanto"
  ) %>%
  mutate(terms_mix = case_when(
    terms_mix == "Available Grain" ~ "Cash",
    terms_mix == "Barter" ~ "Barter",
    terms_mix == "Cash" ~ "Cash",
    terms_mix == "CRA" ~ "CRA",
    terms_mix == "Less than 30" ~ "Short-Term",
    terms_mix == "Risk Sharing" ~ "Risk Sharing",
    terms_mix == "Rural Credit" ~ "Rural Credit",
    terms_mix == "Terms" ~ "Traditional",
    terms_mix == "Vendor" ~ "Traditional"
  )) %>%
  mutate_at(vars(cliente, anomes), as.character) %>%
  filter(str_extract(anomes, pattern = "[:digit:]{4}") >= 2019) # year >= 2019


terms_mix_monsanto_brasil %>%
  bind_rows(terms_mix_bayer_brasil) %>%
  View()

usethis::use_data(terms_mix_monsanto_brasil, overwrite = TRUE, compress = "xz")