Capítulo 5 Transformação e visualização de dados

Até agora, estudamos as principais ferramentas de transformação de dados do tidyverse. Hoje vamos aumentar um pouco mais nosso toolkit e vamos utilizá-lo na prática no exemplo das câmaras.

Ler as bases

path <- "data-raw/camaras"
d_cjsg <- readr::read_rds(paste0(path, "/d_cjsg.rds")) %>% 
  distinct(id_processo, .keep_all = TRUE)

d_cposg <- readr::read_rds(paste0(path, "/d_cposg.rds")) %>% 
  filter(!str_detect(file, "recurso|reex")) %>% 
  distinct(id_lawsuit, .keep_all = TRUE)

List columns: nest e unnest

nest e unnest são operações inversas e servem para tratar dados complecos, como o que temos em d_cposg

d_partes <- d_cposg %>% 
  dplyr::select(id_lawsuit, parts) %>% 
  tidyr::unnest_legacy(parts)

d_decisoes <- d_cposg %>% 
  dplyr::select(id_lawsuit, decisions) %>% 
  tidyr::unnest_legacy(decisions)

A função unnest() foi modificada na última atualização do tidyr. Estamos usando a versão legado unnest_legacy() e estamos adaptando o esaj ao novo formato.

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