El objetivo de perutranspaeconomica es contar con una manera de obtener datos del Portal de Transparencia Económica Perú con una interfaz de programación consistente y escalable.
Code of Conduct
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Instalación
Existen varias maneras de descargar el paquete. En primer lugar, puedes descargar la versión estable desde CRAN:
install.packages('perutranspaeconomica')Otra opción es instalar la versión en desarrollo desde mi R-universe:
# Habilita el repositorio calderonsamuel
options(repos = c(
calderonsamuel = 'https://calderonsamuel.r-universe.dev',
CRAN = 'https://cloud.r-project.org'))
# Descargar e instalar perutranspaeconomica en R
install.packages('perutranspaeconomica')La versión en desarrollo también puede descargarse desde GitHub con:
# install.packages("remotes")
remotes::install_github("calderonsamuel/perutranspaeconomica")Ejemplo
Con este paquete puedes realizar consultas del Portal de Transparencia Económica del MEF-Perú, específicamente de los módulos de Consulta de gasto presupuestal y de Consulta de Ingreso Presupuestal.
El paquete propone un flujo de trabajo de 1) iniciar consulta, 2) elegir parámetros, y 3) ejecutar consulta. Para ello, se ha creado la clase <transpaeco> para consolidar una infraestructura interna consistente. El usuario común no va a necesitar interactuar con esa infraestructura directamente ya que se han agregado funciones de soporte que habilitan una interfaz de programación más amigable.
Empezamos por cargar el paquete:
Iniciar consulta
Para iniciar una consulta tan solo hace falta usar la función iniciar_transparencia_economica(). Esto crea un objeto vacío y muestra los parámetros de consulta agregados. Al inicio no tenemos parámetros ni data.
iniciar_transparencia_economica()
#>
#> ── Seguimiento al gasto presupuestal (actualizacion diaria) ────────────────────
#>
#> ── Parametros de consulta ──
#>
#> ── Data ──
#>
#> ℹ No se ha ejecutado ninguna consultaElegir parámetros de consulta
La elección de parámetros de consulta se hace con las funciones que empiezan con elegir_*().
Para consultas en el módulo de gasto presupuestal, se pueden utilizar las siguientes:
elegir_periodo_anual()elegir_quien_gasta()elegir_en_que_se_gasta()elegir_con_que_se_financia()elegir_como_se_estructura_gasto()elegir_cuando_se_hizo_gasto()elegir_donde_se_gasta()
Para consultas en el módulo de ingreso presupuestal, se pueden utilizar las siguientes:
elegir_periodo_anual()elegir_quien_recauda()elegir_fuentes_de_recaudacion()elegir_como_se_estructura_recaudacion()elegir_cuando_se_hizo_recaudacion()
En ambos módulos, la mínima requerida es elegir_periodo_anual().
Una vez que se le agrega parámetros a la consulta, la interfaz lo refleja.
iniciar_transparencia_economica() %>%
elegir_periodo_anual(periodo = 2023)
#>
#> ── Seguimiento al gasto presupuestal (actualizacion diaria) ────────────────────
#>
#> ── Parametros de consulta ──
#>
#> • Periodo anual: 2023
#>
#> ── Data ──
#>
#> ℹ No se ha ejecutado ninguna consultaCada argumento de las funciones elegir_*() puede aceptar vectores con más de un elemento para una consulta más potente.
iniciar_transparencia_economica() %>%
elegir_periodo_anual(periodo = 2020:2023)
#>
#> ── Seguimiento al gasto presupuestal (actualizacion diaria) ────────────────────
#>
#> ── Parametros de consulta ──
#>
#> • Periodo anual: 2020, 2021, 2022 y 2023
#>
#> ── Data ──
#>
#> ℹ No se ha ejecutado ninguna consultaCon excepción de elegir_periodo_anual(), es necesario que las funciones elegir_*() tengan, en su conjunto, al menos un argumento definido como "todos". Más adelante se verá que en caso contrario la consulta no prosperará.
iniciar_transparencia_economica() %>%
elegir_periodo_anual(periodo = 2023) %>%
elegir_quien_gasta(nivel = "E") %>%
elegir_donde_se_gasta(departamento_meta = "todos") # <- aquí se usó "todos"
#>
#> ── Seguimiento al gasto presupuestal (actualizacion diaria) ────────────────────
#>
#> ── Parametros de consulta ──
#>
#> • Periodo anual: 2023
#> • Nivel de gobierno: E
#> • Departamento (meta): *todos*
#>
#> ── Data ──
#>
#> ℹ No se ha ejecutado ninguna consultaTodos los métodos elegir_*() cuentan con documentación referente a cómo deben ser usados. Para mayor detalle consultar el método específico. Por ejemplo, help("elegir_quien_gasta") o ?elegir_quien_gasta.
La elección de parámetros no prosperará si se intenta definir más de un parámetro como "todos".
iniciar_transparencia_economica() %>%
elegir_periodo_anual(2022) %>%
elegir_quien_gasta(nivel = "todos") %>%
elegir_donde_se_gasta(departamento_meta = "todos")
#> Error: <transpaeco> object is invalid:
#> - Debe haber solo una propiedad con valor "todos"Todas las funciones de elegir_*() tratan de validar que los inputs provistos tengan una forma adecuada. Por ejemplo, generica debe seguir la forma "0-0-0", donde cada 0 representa un dígito. Al proveer un input mal formado, la validación provocará un error e indicará una expresión regular o listado de valores apropiados para el parámetro.
iniciar_transparencia_economica() %>%
elegir_periodo_anual(2022) %>%
elegir_como_se_estructura_gasto(generica = "5-20")
#> Error: <transpaeco> object is invalid:
#> - En modulo gasto, `generica` debe hacer match con expresion regular '^[5-7]-2-[0-9]$'Consultar
Una vez definidos los parámetros de la consulta, solo hace falta ejecutarla. Para ello, usamos la función consultar(). Esto nos devolverá la data requerida.
# ¿Cuál fue la ejecución presupuestal por departamento en el gobierno nacional?
# Para el año 2022
iniciar_transparencia_economica() %>%
elegir_periodo_anual(2022) %>%
elegir_quien_gasta(nivel = "E") %>%
elegir_donde_se_gasta(departamento_meta = "todos") %>%
consultar()
#> ℹ Iniciando consulta
#> ℹ Unificando consultas...
#> ✔ Consultas realizadas y unificadas
#> # A tibble: 26 × 13
#> periodo cod_departamento_meta desc_departamento_meta pia pim
#> <dbl> <chr> <chr> <dbl> <dbl>
#> 1 2022 01 AMAZONAS 1.03e9 1.04e9
#> 2 2022 02 ANCASH 3.37e9 3.09e9
#> 3 2022 03 APURIMAC 9.13e8 1.06e9
#> 4 2022 04 AREQUIPA 2.19e9 2.18e9
#> 5 2022 05 AYACUCHO 1.14e9 1.31e9
#> 6 2022 06 CAJAMARCA 2.03e9 2.24e9
#> 7 2022 07 PROVINCIA CONSTITUCIONAL DEL CAL… 2.72e9 3.14e9
#> 8 2022 08 CUSCO 3.20e9 3.46e9
#> 9 2022 09 HUANCAVELICA 1.06e9 8.98e8
#> 10 2022 10 HUANUCO 1.64e9 1.51e9
#> # ℹ 16 more rows
#> # ℹ 8 more variables: certificacion <dbl>, compromiso_anual <dbl>,
#> # atencion_de_compromiso_mensual <dbl>, devengado <dbl>, girado <dbl>,
#> # avance_percent <dbl>, nivel <chr>, departamento_meta <chr>La consulta no prosperará si alguna función de elegir_*() (con excepción de elegir_periodo_anual()) no cuenta con ningún parámetro como definido como "todos".
iniciar_transparencia_economica() %>%
elegir_periodo_anual(2022) %>%
elegir_quien_gasta(nivel = "E") %>%
elegir_donde_se_gasta(departamento_meta = "01") %>%
consultar()
#> Error in `check_pre_consulta()`:
#> ! Se debe elegir un parametro de desagregacion con "todos"Se recomienda asignarle nombre a una consulta ejecutada para evitar posibles tediosas re-descargas, especialmente cuando la consulta usa parámetros con vectores más grandes.
# ¿Cómo se ejecutó el gasto por genérica para el PP 0031 entre el 2015 y 2021?
mi_consulta <- iniciar_transparencia_economica() %>%
elegir_periodo_anual(2015:2021) %>%
elegir_en_que_se_gasta(categoria_presupuestal = "0031") %>%
elegir_como_se_estructura_gasto(generica = "todos") %>%
consultar()
#> ℹ Iniciando consulta
#> ⠙ 1/7 ETA: 6s | Ejecutando consulta ⠹ 2/7 ETA: 6s | Ejecutando consulta ⠸ 3/7 ETA: 5s | Ejecutando consulta ⠼ 4/7 ETA: 3s | Ejecutando consulta ⠴ 5/7 ETA: 2s | Ejecutando consulta ⠦ 6/7 ETA: 1s | Ejecutando consulta ℹ Unificando consultas...
#> ✔ Consultas realizadas y unificadas
mi_consulta
#> # A tibble: 28 × 13
#> periodo cod_generica desc_generica pia pim
#> <int> <chr> <chr> <dbl> <dbl>
#> 1 2015 5-21 PERSONAL Y OBLIGACIONES SOCIALES 161861223 1.62e8
#> 2 2015 5-23 BIENES Y SERVICIOS 104378682 8.25e7
#> 3 2015 5-25 OTROS GASTOS 7000000 7.93e6
#> 4 2015 6-26 ADQUISICION DE ACTIVOS NO FINANCIEROS 26120000 2.51e7
#> 5 2016 5-21 PERSONAL Y OBLIGACIONES SOCIALES 208112423 2.08e8
#> 6 2016 5-23 BIENES Y SERVICIOS 79975551 8.47e7
#> 7 2016 5-25 OTROS GASTOS 7000000 7.45e6
#> 8 2016 6-26 ADQUISICION DE ACTIVOS NO FINANCIEROS 0 2.15e6
#> 9 2017 5-21 PERSONAL Y OBLIGACIONES SOCIALES 209308943 2.09e8
#> 10 2017 5-23 BIENES Y SERVICIOS 84184599 9.08e7
#> # ℹ 18 more rows
#> # ℹ 8 more variables: certificacion <dbl>, compromiso_anual <dbl>,
#> # atencion_de_compromiso_mensual <dbl>, devengado <dbl>, girado <dbl>,
#> # avance_percent <dbl>, categoria_presupuestal <chr>, generica <chr>Una vez obtenida la consulta requerida, es posible tratar los datos obtenidos como cualquier otro dataframe en R. Por ejemplo, para calcular el porcentaje de presupuesto destinado a personal y obligaciones sociales por periodo anual.
library(dplyr)
mi_consulta %>%
group_by(periodo) %>%
mutate(porc_presupuesto = (pim/sum(pim)*100) %>% round(1)) %>%
ungroup() %>%
filter(desc_generica == "PERSONAL Y OBLIGACIONES SOCIALES")
#> # A tibble: 7 × 14
#> periodo cod_generica desc_generica pia pim
#> <int> <chr> <chr> <dbl> <dbl>
#> 1 2015 5-21 PERSONAL Y OBLIGACIONES SOCIALES 161861223 161903973
#> 2 2016 5-21 PERSONAL Y OBLIGACIONES SOCIALES 208112423 208113793
#> 3 2017 5-21 PERSONAL Y OBLIGACIONES SOCIALES 209308943 209308943
#> 4 2018 5-21 PERSONAL Y OBLIGACIONES SOCIALES 180890881 180890881
#> 5 2019 5-21 PERSONAL Y OBLIGACIONES SOCIALES 200538695 195441649
#> 6 2020 5-21 PERSONAL Y OBLIGACIONES SOCIALES 183923246 183923246
#> 7 2021 5-21 PERSONAL Y OBLIGACIONES SOCIALES 187837669 187842487
#> # ℹ 9 more variables: certificacion <dbl>, compromiso_anual <dbl>,
#> # atencion_de_compromiso_mensual <dbl>, devengado <dbl>, girado <dbl>,
#> # avance_percent <dbl>, categoria_presupuestal <chr>, generica <chr>,
#> # porc_presupuesto <dbl>También es posible usar los datos obtenidos directamente para un gráfico con ggplot2.
library(ggplot2)
mi_consulta %>%
ggplot(aes(periodo, pim, color = cod_generica)) +
geom_line() +
scale_y_continuous(labels = scales::label_dollar(prefix = "S/."))