R/tidy_data.R

In makinin/rdbhfinsys: Provide tables with indicators for budget frame from chapter 4. in “Blåtthefte”

globalVariables(c("."))
#' Finsieringsystemet data
#' @description Filtrerer finsystabeller
#' til hva som gir uttelling, og harmoniserer
#' variabelnavn og -verdier til sammenslåing
#' @param top valgte årstall 
#'
#' @return a tibble
#' @importFrom dplyr mutate
#' @importFrom dplyr case_when
#' @importFrom dplyr across
#' @importFrom dplyr filter
#' @importFrom stringr str_to_upper
#' @importFrom tidyr replace_na
#' @importFrom tidyr pivot_longer
#' @importFrom readr parse_integer
#' @importFrom dplyr rename
#' @importFrom dplyr select
#' @importFrom tidyr drop_na
#' @importFrom tidyr replace_na
#' @importFrom purrr map_dfr
#' @importFrom stringr str_replace_all
#' @importFrom stats setNames
#' @importFrom purrr map2_dbl
#' @importFrom rlang .data
#' @keywords internal
#' @export
#'
.finsys_dbh_data <- function(top) {
  finsys_dbh <- finsys_dbh_import(top  = top)
  finsys <- finsys_dbh
  # studiepoeng data
  finsys$studiepoeng <- finsys_dbh$studiepoeng %>%
    dplyr::rename(indikatorverdi =
                    .data$`ny produksjon egentfin`) %>%
    # Bruker finansieringskategorien basert på studentens
    #tilhørighet for BI og for emnet ellers
    dplyr::mutate(kategori =
                    dplyr::case_when(institusjonskode == "8241" ~
                                       `finmodkode student`, TRUE ~
                                       `finmodekode emne`)) %>%
    dplyr::mutate(dplyr::across(c("studentkategori", "kategori"),
                                stringr::str_to_upper)) %>%
    dplyr::filter(.data$kategori %in% LETTERS[1:6],
                  .data$studentkategori == "S")
  #kandidater data
  finsys$kandidater <- finsys_dbh$kandidater %>%
    dplyr::rename(faktor =
                    .data$`uttelling kode:1=enkel, 2=dobbel`,
                  etterrapportert = .data$etterrapp,
                  innpasset = .data$`dobbel til enkel`,
                  kategori = .data$`finansierings-kategori`) %>%
    dplyr::mutate(dplyr::across("kategori", stringr::str_to_upper)) %>%
    dplyr::filter(.data$kategori %in% c("A", "B", "C", "D", "E", "F")) %>%
    dplyr::mutate(dplyr::across("faktor",
                                readr::parse_integer)) %>%
    dplyr::mutate(dplyr::across(c("etterrapportert", "innpasset"),
                                tidyr::replace_na, 0))  %>%
    dplyr::mutate(ordinar =
                    .data$totalt - .data$etterrapportert - .data$innpasset) %>%
    dplyr::select(- .data$totalt) %>%
    tidyr::pivot_longer(c(.data$ordinar,
                          .data$etterrapportert, .data$innpasset),
                        names_to = "kandidatgruppe",
                        values_to = "indikatorverdi")
  #utveksling data
  finsys$utveksling <- finsys_dbh$utveksling %>%
    dplyr::rename(indikatorverdi = .data$`antall totalt`) %>%
    
    dplyr::mutate(dplyr::across(c("utvekslingsavtale", "type", "niv\u00e5kode"),
                                stringr::str_to_upper)) %>%
    dplyr::filter("niv\u00e5kode" != "FU") %>%
    dplyr::mutate(kategori =
                    dplyr::case_when(utvekslingsavtale == "ERASMUS+" & type == "NORSK"
                                     ~ "Erasmus+",
                                     utvekslingsavtale != "INDIVID"
                                     ~ "ordinar")) %>%
    tidyr::drop_na(.data$kategori)
  #doktorgrader data
  finsys$doktorgrader <-   list(ordinar = finsys_dbh$doktorgrader,
                                `samarbeids-ph.d.` = finsys_dbh$doktorgrader_samarbeid,
                                PKU = finsys_dbh$PKU) %>%
    purrr::map_dfr(~stats::setNames(., stringr::str_replace_all(names(.),
                                                                c("antall($| totalt)" = "indikatorverdi",
                                                                  "institusjonskode.*" = "institusjonskode"))),
                   .id = "kandidatgruppe") %>%
    dplyr::mutate(faktor = dplyr::case_when(kandidatgruppe ==
                                              "samarbeids-ph.d." ~ 0.2))
  
  finsys$publisering <- finsys_dbh$publisering %>%
    dplyr::rename(indikatorverdi = .data$publiseringspoeng)
  
  #økonomi data
  finsys$ekonomi <- finsys_dbh$ekonomi %>%
    dplyr::rename(EU = .data$eu) %>%
    dplyr::mutate(NFR =
                    purrr::map2_dbl(.data$nfr, .data$rff, sum, na.rm = TRUE),
                  BOA = purrr::map2_dbl(.data$bidragsinntekter,
                                        .data$oppdragsinntekter, sum, na.rm = TRUE))
  
  finsys$institusjoner <- finsys_dbh$institusjoner %>%
    
    dplyr::rename(institusjonskode_nyeste =
                    enc2utf8("institusjonskode (sammensl\u00e5tt)"),
                  institusjonsnavn_nyeste = enc2utf8("sammensl\u00e5tt navn"))
  
  finsys <-
    c("EU", "NFR", "BOA") %>%
    stats::setNames(., .) %>%
    purrr::map(~dplyr::select(finsys$ekonomi,
                              c("institusjonskode", "\u00e5rstall",
                                "indikatorverdi" = all_of(.)))) %>%
    
    c(finsys)
  
}


#' Finsieringsystemet indikator verdier
#' @description lager indikator verdier
#' @param top valgte årstall 
#'
#' @return a tibble
#'
#' @importFrom dplyr bind_rows
#' @importFrom dplyr group_by
#' @importFrom dplyr summarise
#' @importFrom tidyr complete
#' @importFrom tidyr full_seq
#' @importFrom tidyr nesting
#' @importFrom dplyr arrange
#' @importFrom dplyr lag
#' @importFrom dplyr semi_join
#' @importFrom dplyr left_join
#' @importFrom dplyr ungroup
#' @keywords internal
#' @export
#'

.finsys_dbh_merge <- function(top){
  
  finsys <- .finsys_dbh_data(top = top)
  finsys_data <- finsys
  finsys_data$merge <- finsys[c("studiepoeng",
                                "kandidater", "utveksling", "doktorgrader",
                                "publisering", "EU", "NFR", "BOA")] %>%
    
    dplyr::bind_rows(.id = "indikator") %>%
    dplyr::rename(arstall = "\u00e5rstall") %>%
    
    
    dplyr::group_by(.data$arstall,
                    .data$institusjonskode,
                    .data$indikator,
                    .data$kategori,
                    .data$kandidatgruppe,
                    .data$faktor) %>%
    
    dplyr::summarise(dplyr::across("indikatorverdi", sum, na.rm = TRUE),
                     .groups = "drop")
  
  # Legger til endringstall fra året før
  finsys_data$institusjoner <- finsys$institusjoner %>%
    
    dplyr::semi_join(finsys_data$merge, by = "institusjonskode") %>%
    dplyr::left_join(dplyr::select(finsys$institusjoner,
                                   .data$institusjonskode, kortnavn_nyeste = .data$kortnavn),
                     by = c("institusjonskode_nyeste" = "institusjonskode"))
  c(finsys_data)
}

#' Legger til endringstall fra året før
#' @description lager indikatorendring verdier
#' @param top valgte årstall
#' @return a tibble
#' @importFrom tidyr complete
#' @importFrom tidyr full_seq
#' @importFrom tidyr nesting
#' @importFrom dplyr arrange
#' @importFrom dplyr lag
#' @importFrom dplyr semi_join
#' @importFrom dplyr left_join
#' @export
finsys_dbh_tidy <- function(top){
  top <- top
  finsys <- .finsys_dbh_merge(top = top)
  finsys_data <- finsys$merge %>%
    tidyr::complete(arstall = tidyr::full_seq(.data$arstall, 1),
                    .data$institusjonskode,
                    tidyr::nesting(indikator,
                                   kategori,
                                   kandidatgruppe,
                                   faktor),
                    fill = list(indikatorverdi = 0)) %>%
    
    # Legger til endringstall fra året før
    dplyr::group_by(
      .data$institusjonskode,
      .data$indikator,
      .data$kategori,
      .data$kandidatgruppe,
      .data$faktor) %>%
    dplyr::arrange(.data$arstall) %>%
    dplyr::mutate(indikatorendring = indikatorverdi -
                    dplyr::lag(indikatorverdi))
  finsys_data <- finsys_data %>%
    dplyr::left_join(dplyr::select(finsys$institusjoner,
                                   .data$institusjonskode,
                                   .data$institusjonskode_nyeste,
                                   .data$institusjonsnavn_nyeste,
                                   .data$kortnavn_nyeste),
                     by = "institusjonskode") 
  finsys_data
  
}