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path_pdf_tabulizer <- "https://www.gov.br/economia/pt-br/assuntos/planejamento-e-orcamento/orcamento/orcamentos-anuais/2023/pldo/4.6.Anexo_IV.6___Projecoes_Atuariais_do_RPPS.pdf"
browseURL(path_pdf_tabulizer)
tabela_pagina1 <- tabulizer::extract_tables(
path_pdf_tabulizer,
pages = 17,
method = "stream", # existem 2, tente os dois para ver qual funciona melhor
output = "data.frame"
)
names <-c("Grupo" ,"Descrição", 'Masculino', "Feminino" ,'Geral')
exe_22 <- tabela_pagina1[[1]] |>
tibble::as_tibble() |> janitor::row_to_names(1) |>
mutate(Poder = "Executivo")
les_22 <- tabela_pagina1[[2]] |>
tibble::as_tibble() |> janitor::row_to_names(1) |>
mutate(Poder = "Legislativo")
jud_22 <- tabela_pagina1[[3]] |>
tibble::as_tibble() |> janitor::row_to_names(1) |>
mutate(Poder = "Judiciário")
# primeira pagina pldo 2023
pldo_23_01 <- dplyr::bind_rows(exe_22, les_22, jud_22)
readr::write_csv2(pldo_23_01, "../PLDO/Anexo 4.6/pldo_23_01.csv") # salvando
tabela_pagina2 <- tabulizer::extract_tables(
path_pdf_tabulizer,
pages = 18,
method = "stream", # existem 2, tente os dois para ver qual funciona melhor
output = "data.frame"
)
jud_22 <- tabela_pagina2[[2]] |>
tibble::as_tibble() |> janitor::row_to_names(1) |>
mutate(Poder = "Ministério Público")
readr::write_csv2(jud_22, "../PLDO/Anexo 4.6/pldo_23_02.csv") # salvando
# 2022 --------------------------------------------------------------------
path_pdf_tabulizer <- "https://www.gov.br/economia/pt-br/assuntos/planejamento-e-orcamento/orcamento/orcamentos-anuais/2022/copy_of_pldo/Anexo_IV.6___Projecoes_Atuariais_do_RPPS.pdf"
browseURL(path_pdf_tabulizer)
tabela_pagina1 <- tabulizer::extract_tables(
path_pdf_tabulizer,
pages = 18,
method = "stream", # existem 2, tente os dois para ver qual funciona melhor
output = "data.frame"
)
exe_22 <- tabela_pagina1[[1]] |>
tibble::as_tibble() |> janitor::row_to_names(1) |>
mutate(Poder = "Executivo")
les_22 <- tabela_pagina1[[1]] |>
tibble::as_tibble() |> janitor::row_to_names(1) |>
mutate(Poder = "Legislativo")
jud_22 <- tabela_pagina1[[2]] |>
tibble::as_tibble() |> janitor::row_to_names(1) |>
mutate(Poder = "Judiciário")
mp_22 <- tabela_pagina1[[3]] |>
tibble::as_tibble() |> janitor::row_to_names(1) |>
mutate(Poder = "Ministério Público")
pldo_22_01 <- dplyr::bind_rows(exe_22, les_22, jud_22, mp_22)
readr::write_csv2(pldo_22_01, "../PLDO/Anexo 4.6/pldo_22_01.csv") # salvando
pldo_22_01 |> mutate(
Masculino = readr::parse_number(`Descrição Masculino`)
)
# 2021 --------------------------------------------------------------------
path_pdf_tabulizer <- "https://www.gov.br/economia/pt-br/assuntos/planejamento-e-orcamento/orcamento/orcamentos-anuais/2021/pldo/anexo-iv-6-avaliacao-atuarial-do-regime-proprio-de-previdencia-social-dos-servidores-civis-2.pdf"
browseURL(path_pdf_tabulizer)
tabela_pagina1 <- tabulizer::extract_tables(
path_pdf_tabulizer,
pages = 6,
method = "stream", # existem 2, tente os dois para ver qual funciona melhor
output = "data.frame"
)
exe_22 <- tabela_pagina1[[1]] |>
tibble::as_tibble() |> janitor::row_to_names(1) |>
mutate(Poder = "Executivo")
readr::write_csv2(exe_22, "../PLDO/Anexo 4.6/pldo_21_02.csv") # salvando
exe_22 <- tabela_pagina1[[1]] |>
tibble::as_tibble()
les_22 <- tabela_pagina1[[2]] |>
tibble::as_tibble() |> janitor::row_to_names(1) |>
mutate(Poder = "Legislativo")
jud_22 <- tabela_pagina1[[3]] |>
tibble::as_tibble() |> janitor::row_to_names(1) |>
mutate(Poder = "Judiciário")
mp_22 <- tabela_pagina1[[4]] |>
tibble::as_tibble() |> janitor::row_to_names(1) |>
mutate(Poder = "Ministério Público")
pldo_21_03 <- dplyr::bind_rows(les_22, jud_22, mp_22)
readr::write_csv2(pldo_21_03, "../PLDO/Anexo 4.6/pldo_21_03.csv") # salvando
pldo_22_01 |> mutate(
Masculino = readr::parse_number(`Descrição Masculino`)
)
# 2020 --------------------------------------------------------------------
path_pdf_tabulizer <- "https://www.gov.br/economia/pt-br/assuntos/planejamento-e-orcamento/orcamento/orcamentos-anuais/2020/arquivos/anexo-iv-6-avaliacao-atuarial-do-rpps.pdf"
browseURL(path_pdf_tabulizer)
tabela_pagina1 <- tabulizer::extract_tables(
path_pdf_tabulizer,
pages = 14,
method = "lattice", # existem 2, tente os dois para ver qual funciona melhor
output = "data.frame"
)
exe_22 <- tabela_pagina1[[1]] |>
tibble::as_tibble() |> janitor::row_to_names(1) |>
mutate(Poder = "Executivo")
#readr::write_csv2(exe_22, "../PLDO/Anexo 4.6/pldo_21_02.csv") # salvando
#exe_22 <- tabela_pagina1[[1]] |>
tibble::as_tibble()
les_22 <- tabela_pagina1[[2]] |>
tibble::as_tibble() |> janitor::row_to_names(1) |>
mutate(Poder = "Legislativo")
jud_22 <- tabela_pagina1[[1]] |>
tibble::as_tibble() |> janitor::row_to_names(1) |>
mutate(Poder = "Judiciário")
mp_22 <- tabela_pagina1[[2]] |>
tibble::as_tibble() |> janitor::row_to_names(1) |>
mutate(Poder = "Ministério Público")
pldo_20_01 <- dplyr::bind_rows(exe_22,les_22, jud_22, mp_22)
readr::write_csv2(pldo_20_01, "../PLDO/Anexo 4.6/pldo_20_01.csv") # salvando
pldo_22_01 |> mutate(
Masculino = readr::parse_number(`Descrição Masculino`)
)
# 2019 --------------------------------------------------------------------
# WORD
path_pdf_tabulizer <- ""
browseURL(path_pdf_tabulizer)
tabela_pagina1 <- tabulizer::extract_tables(
path_pdf_tabulizer,
pages = 14,
method = "stream", # existem 2, tente os dois para ver qual funciona melhor
output = "data.frame"
)
exe_22 <- tabela_pagina1[[1]] |>
tibble::as_tibble() |> janitor::row_to_names(1) |>
mutate(Poder = "Executivo")
#readr::write_csv2(exe_22, "../PLDO/Anexo 4.6/pldo_21_02.csv") # salvando
#exe_22 <- tabela_pagina1[[1]] |>
tibble::as_tibble()
les_22 <- tabela_pagina1[[2]] |>
tibble::as_tibble() |> janitor::row_to_names(1) |>
mutate(Poder = "Legislativo")
jud_22 <- tabela_pagina1[[1]] |>
tibble::as_tibble() |> janitor::row_to_names(1) |>
mutate(Poder = "Judiciário")
mp_22 <- tabela_pagina1[[2]] |>
tibble::as_tibble() |> janitor::row_to_names(1) |>
mutate(Poder = "Ministério Público")
pldo_20_01 <- dplyr::bind_rows(exe_22,les_22, jud_22, mp_22)
readr::write_csv2(pldo_20_01, "../PLDO/Anexo 4.6/pldo_20_01.csv") # salvando
pldo_22_01 |> mutate(
Masculino = readr::parse_number(`Descrição Masculino`)
)
# 2018 --------------------------------------------------------------------
path_pdf_tabulizer <- "https://www.gov.br/economia/pt-br/assuntos/planejamento/orcamento/orcamentos-anuais/2018/pldo-2018/anexo-iv-7-avaliacao-atuarial-do-regime-proprio-de-previdencia-social-dos-servidores-civis.pdf"
browseURL(path_pdf_tabulizer)
tabela_pagina1 <- tabulizer::extract_tables(
path_pdf_tabulizer,
pages = 14,
method = "stream", # existem 2, tente os dois para ver qual funciona melhor
output = "data.frame"
)
exe_22 <- tabela_pagina1[[1]] |>
tibble::as_tibble() |> janitor::row_to_names(2) |>
mutate(Poder = "Executivo")
#readr::write_csv2(exe_22, "../PLDO/Anexo 4.6/pldo_21_02.csv") # salvando
#exe_22 <- tabela_pagina1[[1]] |>
tibble::as_tibble()
les_22 <- tabela_pagina1[[1]] |>
tibble::as_tibble() |> janitor::row_to_names(2) |>
mutate(Poder = "Legislativo")
jud_22 <- tabela_pagina1[[1]] |>
tibble::as_tibble() |> janitor::row_to_names(2) |>
mutate(Poder = "Judiciário")
mp_22 <- tabela_pagina1[[1]] |>
tibble::as_tibble() |> janitor::row_to_names(2) |>
mutate(Poder = "Ministério Público")
pldo_18_01 <- dplyr::bind_rows(exe_22,les_22, jud_22, mp_22)
readr::write_csv2(pldo_18_01, "../PLDO/Anexo 4.6/pldo_18_01.csv") # salvando
pldo_22_01 |> mutate(
Masculino = readr::parse_number(`Descrição Masculino`)
)
# 2017 --------------------------------------------------------------------
path_pdf_tabulizer <- "https://www.gov.br/economia/pt-br/assuntos/planejamento/orcamento/orcamentos-anuais/2017/pldo/anexo-iv-7-avaliacao-atuarial-do-rpps.pdf"
browseURL(path_pdf_tabulizer)
tabela_pagina1 <- tabulizer::extract_tables(
path_pdf_tabulizer,
pages = 7,
method = "lattice", # existem 2, tente os dois para ver qual funciona melhor
output = "data.frame"
)
exe_22 <- tabela_pagina1[[1]] |>
tibble::as_tibble() |> janitor::row_to_names(2) |>
mutate(Poder = "Executivo")
#readr::write_csv2(exe_22, "../PLDO/Anexo 4.6/pldo_21_02.csv") # salvando
#exe_22 <- tabela_pagina1[[1]] |>
tibble::as_tibble()
les_22 <- tabela_pagina1[[1]] |>
tibble::as_tibble() |> janitor::row_to_names(2) |>
mutate(Poder = "Legislativo")
jud_22 <- tabela_pagina1[[1]] |>
tibble::as_tibble() |> janitor::row_to_names(2) |>
mutate(Poder = "Judiciário")
mp_22 <- tabela_pagina1[[1]] |>
tibble::as_tibble() |> janitor::row_to_names(2) |>
mutate(Poder = "Ministério Público")
pldo_17_01 <- dplyr::bind_rows(exe_22,les_22, jud_22, mp_22)
readr::write_csv2(pldo_17_01, "../PLDO/Anexo 4.6/pldo_17_01.csv") # salvando
pldo_22_01 |> mutate(
Masculino = readr::parse_number(`Descrição Masculino`)
)
# 2016 --------------------------------------------------------------------
path_pdf_tabulizer <- "https://www.gov.br/economia/pt-br/assuntos/planejamento/orcamento/orcamentos-anuais/2016/pldo/anexoiv7.pdf"
browseURL(path_pdf_tabulizer)
texto_ocr <-pdftools::pdf_ocr_text(path_pdf_tabulizer)
cat(texto_ocr)
tabela_pagina1 <- tabulizer::extract_tables(
path_pdf_tabulizer,
pages = 7,
method = "decide", # existem 2, tente os dois para ver qual funciona melhor
output = "data.frame"
)
exe_22 <- tabela_pagina1[[1]] |>
tibble::as_tibble() |> janitor::row_to_names(2) |>
mutate(Poder = "Executivo")
#readr::write_csv2(exe_22, "../PLDO/Anexo 4.6/pldo_21_02.csv") # salvando
#exe_22 <- tabela_pagina1[[1]] |>
tibble::as_tibble()
les_22 <- tabela_pagina1[[1]] |>
tibble::as_tibble() |> janitor::row_to_names(2) |>
mutate(Poder = "Legislativo")
jud_22 <- tabela_pagina1[[1]] |>
tibble::as_tibble() |> janitor::row_to_names(2) |>
mutate(Poder = "Judiciário")
mp_22 <- tabela_pagina1[[1]] |>
tibble::as_tibble() |> janitor::row_to_names(2) |>
mutate(Poder = "Ministério Público")
pldo_17_01 <- dplyr::bind_rows(exe_22,les_22, jud_22, mp_22)
readr::write_csv2(pldo_17_01, "../PLDO/Anexo 4.6/pldo_17_01.csv") # salvando
pldo_22_01 |> mutate(
Masculino = readr::parse_number(`Descrição Masculino`)
)
# 2015 --------------------------------------------------------------------
path_pdf_tabulizer <- "https://www.gov.br/economia/pt-br/assuntos/planejamento/orcamento/orcamentos-anuais/2015/pldo/anexoiv-6.pdf"
browseURL(path_pdf_tabulizer)
texto_ocr <-pdftools::pdf_ocr_text(path_pdf_tabulizer)
cat(texto_ocr)