README.md

In jtrecenti/valorCarf:

valorCarf

Julio Trecenti January 26, 2016

Setup

Arquivos HTML

Baixar arquivos html do zero

# Pasta onde arquivos serão salvos
valor_2015_path <- 'data-raw/valor_2015'
valor_2014_path <- 'data-raw/valor_2014'

# Baixando arquivos HTML
d_valor_2015 <- lista_processos(de = '01/2015', 
                                ate = '01/2016', 
                                path = valor_2015_path)
d_valor_2014 <- lista_processos(de = '12/2014', 
                                ate = '01/2015', 
                                path = valor_2014_path)

Baixar arquivos do dropbox (não é necessário)

• Baixar arquivos do dropbox e dar unzip
• https://www.dropbox.com/s/ytv0lrb2zzloo8c/data-raw.zip?dl=0

Processar arquivos para montar BD (não é necessário)

library(dplyr)
library(stringr)
library(purrr)

d_valor <- dir(valor_2015_path, full.names = TRUE) %>% 
  c(dir(valor_2014_path, full.names = TRUE)) %>% 
  keep(~str_detect(.x, '_p_')) %>%
  parser_jurisprudencia()

Resultados

Instalar pacote valorCarf

if(!require(devtools)) install.packages('devtools')
devtools::install_github('jtrecenti/valorCarf')

Rodar tabelas

library(dplyr)
library(stringr)
library(tidyr)
library(valorCarf)
data(d_valor, package = 'valorCarf')

d_valor_final <- d_valor %>% 
  filter(!str_detect(arq, 'xxx')) %>%
  filter(!str_detect(tipo_recurso, 'EMBARGO|EXTRAORD')) %>% 
  mutate(data_sessao = as.Date(lubridate::dmy(data_sessao))) %>%
  filter(!is.na(data_sessao)) %>% 
  filter(data_sessao >= as.Date('2014-12-01') & data_sessao <= as.Date('2015-01-26') |
           data_sessao >= as.Date('2015-12-01') & data_sessao <= as.Date('2016-01-26')) %>% 
  mutate(antes = ifelse(data_sessao >= as.Date('2015-12-01'), 
                        'Depois', 'Antes')) %>% 
  distinct(n_processo, n_acordao) %>% 
  consolidar_resultados()

## resultados...

d_valor_final %>% 
  count(tipo_recurso, sort = T) %>% 
  mutate(`%` = scales::percent(n / sum(n))) %>% 
  knitr::kable()

tipo_recurso n %

RECURSO VOLUNTARIO 1997 87.9% RECURSO ESPECIAL DO PROCURADOR 137 6.0% RECURSO DE OFÍCIO 92 4.1% RECURSO ESPECIAL DO CONTRIBUINTE 45 2.0%

d_valor_final %>% 
  count(antes, resultado) %>% 
  mutate(`%` = scales::percent(n / sum(n))) %>% 
  mutate(res = sprintf('%d (%s)', n, `%`)) %>% 
  select(-n, -`%`) %>% 
  spread(antes, res) %>% 
  slice(c(3, 4, 2, 1, 5)) %>% 
  knitr::kable()

resultado Antes Depois

FAVORAVEL 312 (19.8%) 195 (28.0%) PARCIALMENTE FAVORAVEL 451 (28.6%) 164 (23.6%) DESFAVORAVEL 517 (32.8%) 194 (27.9%) ANULADO, NAO CONHECIDO OU DILIGENCIA 284 (18.0%) 140 (20.1%) VAZIO 11 (0.7%) 3 (0.4%)

d_valor_final %>% 
  filter(str_detect(tipo_recurso, 'ESPECIAL')) %>% 
  count(antes, resultado) %>% 
  mutate(`%` = scales::percent(n / sum(n))) %>% 
  mutate(res = sprintf('%d (%s)', n, `%`)) %>% 
  select(-n, -`%`) %>% 
  spread(antes, res) %>% 
  slice(c(3, 4, 2, 1)) %>% 
  knitr::kable()

resultado Antes Depois

FAVORAVEL 37 (34.9%) 30 (39.5%) PARCIALMENTE FAVORAVEL 12 (11.3%) 20 (26.3%) DESFAVORAVEL 33 (31.1%) 18 (23.7%) ANULADO, NAO CONHECIDO OU DILIGENCIA 23 (21.7%) 8 (10.5%)

jtrecenti/valorCarf documentation built on May 20, 2019, 3:18 a.m.