R/montar_tabela_rendimento_uc.R

In pedrorubin/pof2017package: Dados da POF 2017-2018 (IBGE) organizados

montar_tabela_rendimento_uc_one <- function(df_pof_rendimento_base,
                                            tipo_rendimento = 0,
                                            df_pof_morador_base){

  indicador_rend <- ifelse(tipo_rendimento %in% c(0,1,11,12,13,14), 1, 0)
  indicador_naomonet <- ifelse(tipo_rendimento %in% c(0,1,15), 1, 0)
  indicador_patrimonial <- ifelse(tipo_rendimento %in% c(0,2), 1, 0)

  #rendimento
  if(indicador_rend == 1){

    pof_rendimentox <- get(df_pof_rendimento_base) %>%
      mutate(V9002 = as.numeric(V9002))

    if(tipo_rendimento %in% c(11,12,13,14)){
      pof_rendimento_grupo <- pof_rendimentox %>%
        left_join(tradutor_rendimento, by = "Codigo") %>%
        filter(Nivel_2 %in% tipo_rendimento) %>%
        group_by(ID_uc, Descricao_2) %>%
        summarise(valor = sum(valor_mensal, na.rm = T),
                  PESO_FINAL = unique(PESO_FINAL)) %>%
        ungroup()
    }
    else{
      pof_rendimento_grupo <- pof_rendimentox %>%
        left_join(tradutor_rendimento, by = "Codigo") %>%
        filter(Nivel_2 %in% c(11,12,13,14)) %>%
        group_by(ID_uc) %>%
        summarise(rendimento_monet = sum(valor_mensal, na.rm = T),
                  PESO_FINAL = unique(PESO_FINAL)) %>%
        ungroup()
    }

  }
  #rendimento nao monetario
  if(indicador_naomonet == 1){

    parte1 <- get(df_pof_rendimento_base) %>%
      # mutate(V9002 = as.numeric())
      filter(pof %in% c("DESPESA_COLETIVA",
                        "DESPESA_INDIVIDUAL",
                        "CADERNETA_COLETIVA"),
             as.numeric(V9002) >= 7) %>%
      group_by(ID_uc) %>%
      summarise(dif1 = sum(valor_mensal,na.rm=T),
                PESO_FINAL = unique(PESO_FINAL)) %>%
      ungroup()


    aluguel <- get(df_pof_rendimento_base) %>%
      filter(pof == "ALUGUEL_ESTIMADO")

    parte2a <- aluguel %>%
      group_by(ID_uc) %>%
      summarise(dif2a = sum(valor_mensal),
                PESO_FINAL = unique(PESO_FINAL))

    codigos_rend_naomonet <- c(8001:8024, 8026:8068, 8999,
                               10006, 10011,
                               12005:12008, 12010:12015, 12017:12020,
                               12023:12025, 12027:12036,12999)


    despesa_coletiva <- get(df_pof_rendimento_base) %>%
      filter(pof == "DESPESA_COLETIVA")

    parte2b <- despesa_coletiva %>%
      # mutate(V9002 = as.numeric(V9002)) %>%
      filter(as.numeric(V9002) <= 6,
             Codigo %in% codigos_rend_naomonet) %>%
      group_by(ID_uc) %>%
      summarise(dif2b = sum(valor_mensal),
                PESO_FINAL = unique(PESO_FINAL))

    parte2 <- parte2a %>% left_join(parte2b, by = c("ID_uc", "PESO_FINAL")) %>%
      replace(is.na(.),0) %>%
      mutate(dif2 = dif2a - dif2b) %>%
      filter(dif2 > 0) %>%
      ungroup()#%>%
    # summarise(dif22 = sum(dif2))

    pof_rendimento_naomonet <- parte1 %>%
      full_join(parte2, by = c("ID_uc", "PESO_FINAL")) %>%
      ungroup() %>%
      replace(is.na(.), 0) %>%
      rowwise() %>%
      mutate(rendimento_naomonet = sum(dif1, dif2, na.rm = T)) %>%
      ungroup() %>%
      select(-starts_with("dif"))
  }
  # variacao patrimonial
  if(indicador_patrimonial == 1){

    # path_outros <-

    outros_rendimentos <- get(df_pof_rendimento_base) %>%
      filter(pof == "OUTROS_RENDIMENTOS") %>%
      # mutate(across(.cols = c(V9001, V8500_DEFLA,
      #                         V9011, FATOR_ANUALIZACAO, PESO_FINAL, ID_uc),
      #               .fns = as.numeric)) %>%
      mutate(
        # valor_mensal = ifelse( QUADRO==54,
        #                               (V8500_DEFLA*V9011*FATOR_ANUALIZACAO)/12,
        #                               (V8500_DEFLA*FATOR_ANUALIZACAO)/12 ),
        #        Codigo = trunc(as.numeric(V9001)/100),
        pof = "OUTROS_RENDIMENTOS",
        V9002 = NA) %>%
      select(ID_uc, ID_pes, PESO_FINAL, Codigo, V9002, valor_mensal, pof)



    codigos_parte1 <-  c(55008, 55010, 55016, 55020, 55021,
                         55022, 55023, 55024, 55025, 55026,
                         55035, 55037, 55044, 55053, 55061)

    parte1 <- outros_rendimentos %>%
      filter(Codigo %in% codigos_parte1) %>%
      group_by(ID_uc) %>%
      summarise(dif1 = sum(valor_mensal),
                PESO_FINAL = unique(PESO_FINAL)) %>%
      ungroup()

    parte2a <- outros_rendimentos %>%
      filter(Codigo == 57001) %>%
      group_by(ID_pes) %>%
      summarise(dif2a = sum(valor_mensal),
                ID_uc = unique(ID_uc),
                PESO_FINAL = unique(PESO_FINAL))

    parte2b <- outros_rendimentos %>%
      filter(Codigo == 56001) %>%
      group_by(ID_pes) %>%
      summarise(dif2b = sum(valor_mensal))

    parte2 <- parte2a %>%
      left_join(parte2b, by = "ID_pes") %>%
      replace(is.na(.),0) %>%
      mutate(dif2 = dif2a - dif2b) %>%
      filter(dif2 > 0) %>%
      group_by(ID_uc) %>%
      summarise(dif2 = sum(dif2),
                PESO_FINAL = unique(PESO_FINAL)) %>%
      ungroup()

    parte3a <- outros_rendimentos %>%
      filter(Codigo == 57002) %>%
      group_by(ID_pes) %>%
      summarise(dif3a = sum(valor_mensal),
                ID_uc = unique(ID_uc),
                PESO_FINAL = unique(PESO_FINAL))

    parte3b <- outros_rendimentos %>%
      filter(Codigo == 56002) %>%
      group_by(ID_pes) %>%
      summarise(dif3b = sum(valor_mensal))

    parte3 <- parte3a %>%
      left_join(parte3b, by = "ID_pes") %>%
      replace(is.na(.),0) %>%
      mutate(dif3 = dif3a - dif3b) %>%
      filter(dif3 > 0) %>%
      group_by(ID_uc) %>%
      summarise(dif3 = sum(dif3),
                PESO_FINAL = unique(PESO_FINAL)) %>%
      ungroup()


    parte4a <- outros_rendimentos %>%
      filter(Codigo == 57003) %>%
      group_by(ID_pes) %>%
      summarise(dif4a = sum(valor_mensal),
                ID_uc = unique(ID_uc),
                PESO_FINAL = unique(PESO_FINAL))

    parte4b <- outros_rendimentos %>%
      filter(Codigo == 56003) %>%
      group_by(ID_pes) %>%
      summarise(dif4b = sum(valor_mensal))

    parte4 <- parte4a %>%
      left_join(parte4b, by = "ID_pes") %>%
      replace(is.na(.),0) %>%
      mutate(dif4 = dif4a - dif4b) %>%
      filter(dif4 > 0) %>%
      group_by(ID_uc) %>%
      summarise(dif4 = sum(dif4),
                PESO_FINAL = unique(PESO_FINAL)) %>%
      ungroup()


    parte5a <- outros_rendimentos %>%
      filter(Codigo == 57004) %>%
      group_by(ID_pes) %>%
      summarise(dif5a = sum(valor_mensal),
                ID_uc = unique(ID_uc),
                PESO_FINAL = unique(PESO_FINAL))

    parte5b <- outros_rendimentos %>%
      filter(Codigo == 56004) %>%
      group_by(ID_pes) %>%
      summarise(dif5b = sum(valor_mensal))

    parte5 <- parte5a %>%
      left_join(parte5b, by = "ID_pes") %>%
      replace(is.na(.),0) %>%
      mutate(dif5 = dif5a - dif5b) %>%
      filter(dif5 > 0) %>%
      group_by(ID_uc) %>%
      summarise(dif5 = sum(dif5),
                PESO_FINAL = unique(PESO_FINAL)) %>%
      ungroup()

    pof_variacao_patrimonial <- parte1 %>%
      full_join(parte2, by = c("ID_uc", "PESO_FINAL")) %>%
      full_join(parte3, by = c("ID_uc", "PESO_FINAL")) %>%
      full_join(parte4, by = c("ID_uc", "PESO_FINAL")) %>%
      full_join(parte5, by = c("ID_uc", "PESO_FINAL")) %>%
      replace(is.na(.),0) %>%
      rowwise() %>%
      mutate(variacao_patrimonial = sum(dif1,dif2,dif3,dif4,dif5)) %>%
      ungroup() %>%
      select(-starts_with("dif"))

  }


  if(tipo_rendimento %in% c(11,12,13,14)){
    pof_final <- pof_rendimento_grupo %>%
      pivot_wider(names_from = Descricao_2, values_from = valor)
  }
  else if(tipo_rendimento == 15){
    pof_final <- pof_rendimento_naomonet
  }
  else if(tipo_rendimento == 2){
    pof_final <- pof_variacao_patrimonial
  }
  else if(tipo_rendimento == 1){
    pof_final <- pof_rendimento_grupo %>%
      full_join(pof_rendimento_naomonet, by = c("ID_uc", "PESO_FINAL")) %>%
      rowwise() %>%
      mutate(rendimento_total = sum(rendimento_monet, rendimento_naomonet, na.rm = T)) %>%
      ungroup() %>%
      # mutate(tipo = "rendimento_total") %>%
      select(-c(rendimento_monet, rendimento_naomonet))
  }
  else if(tipo_rendimento == 0){
    pof_final <- pof_rendimento_grupo %>%
      full_join(pof_rendimento_naomonet, by = c("ID_uc", "PESO_FINAL")) %>%
      full_join(pof_variacao_patrimonial, by = c("ID_uc", "PESO_FINAL")) %>%
      rowwise() %>%
      mutate(rendimento_total_variacao_patrimonial =
               sum(rendimento_monet, rendimento_naomonet, variacao_patrimonial,
                   na.rm = T)) %>%
      ungroup() %>%
      # mutate(tipo = "rendimento_total_variacao_patrimonial") %>%
      select(-c(rendimento_monet, rendimento_naomonet, variacao_patrimonial))
  }
  else{
    cat("Favor escolher um valor valido: \n
        0 - rendimento total + variacao patrimonial \n
        1 - rendimento total \n
        2 - variacao patrimonial \n
        11 - rendimento do trabalho \n
        12 - transferencias \n
        13 - renda de aluguel \n
        14 - outras rendas \n
        15 - rendimento nao monetario")
    stop()
  }



  pof_final

}

#' Montar tabela com rendimento mensal de cada UC (por tipo de rendimento)
#'
#' Montar tabela com rendimento mensal de cada UC (por tipo de rendimento)
#' @param df_pof_rendimento_base O nome (string) do dataframe com os dados de rendimento. Ver ler_pof_rendimento
#' @param tipo_rendimento=0 Tipo (ou tipos) de rendimento. Ver indice_rendimento
#' @param df_pof_morador_base O nome (string) do dataframe com o registro MORADOR. Ver ler_pof_geral
#' @return Um dataframe com todas as UC (registro MORADOR) com os valores de cada tipo de rendimento como colunas
#' @seealso ler_pof_rendimento, ler_pof_rendimento_todas, calcular_rendimento_media
#' @examples
#' montar_tabela_rendimento_uc(df_pof_rendimento_base = "pof_rendimento",
#' tipo_rendimento = c(0,1,2),
#' df_pof_morador_base = "pof_morador");
#' @export


montar_tabela_rendimento_uc <- function(df_pof_rendimento_base,
                                        tipo_rendimento = 0,
                                        df_pof_morador_base){

  lista_pof <- list(df_pof_rendimento_base = df_pof_rendimento_base,
                    tipo_rendimento = tipo_rendimento,
                    df_pof_morador_base = df_pof_morador_base)

  lista_rendimento_uc <- pmap(lista_pof,
                              montar_tabela_rendimento_uc_one)

  df_rendimento_uc <- lista_rendimento_uc %>%
    reduce(full_join, by = c("ID_uc", "PESO_FINAL"))


  # path_morador <- str_c(path_microdata,"/MORADOR.txt")

  pof_calculo <- get(df_pof_morador_base) %>%
    mutate(NUM_DOM = str_pad(NUM_DOM, 2, "left", "0"),
           NUM_UC = str_pad(NUM_UC, 2, "left", "0"),
           ID_uc = str_c(COD_UPA, NUM_DOM, NUM_UC)) %>%
    filter(V0306 == "1") %>%
    # select(ID_uc, PESO_FINAL) %>%
    mutate(across(.cols = -c("ID_uc"),
                  .fns = as.numeric),
           numero_familias = sum(PESO_FINAL)) %>%
    left_join(df_rendimento_uc, by = c("ID_uc", "PESO_FINAL"))
}