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visualizando-datos-del-poder-judicial.RmdEstos datos tienen varios anios con informacion y estan detallados, por lo que conviene usar graficos de lineas.
Carga de paquetes:
Puedo saber de inmediato el presupuesto agregado del Poder Judicial:
pjud_agregado <- partidas %>% filter(nombre_partida == "PODER JUDICIAL") %>% select(anio, nombre_partida, valor_asignado_partida) pjud_agregado #> # A tibble: 9 x 3 #> anio nombre_partida valor_asignado_partida #> <int> <fct> <dbl> #> 1 2012 PODER JUDICIAL 356360551 #> 2 2013 PODER JUDICIAL 369242752 #> 3 2014 PODER JUDICIAL 385518838 #> 4 2015 PODER JUDICIAL 427797555 #> 5 2016 PODER JUDICIAL 495645101 #> 6 2017 PODER JUDICIAL 541625610 #> 7 2018 PODER JUDICIAL 568711602 #> 8 2019 PODER JUDICIAL 592648481 #> 9 2020 PODER JUDICIAL 582142185 hchart(pjud_agregado, "line", hcaes(x = anio, y = valor_asignado_partida)) %>% hc_title(text = "Evolucion del presupuesto del Poder Judicial")
Ahora veamos que capitulos contiene la partida del Poder Judicial, pero antes debo obtener los id de las partidas para cada año ya que van cambiando.
pjud_id <- partidas %>% filter(nombre_partida == "PODER JUDICIAL") %>% select(anio, id_partida) pjud_capitulos <- capitulos %>% inner_join(pjud_id) %>% select(anio, nombre_capitulo, valor_asignado_capitulo) pjud_capitulos #> # A tibble: 27 x 3 #> anio nombre_capitulo valor_asignado_capitulo #> <int> <fct> <dbl> #> 1 2012 Poder Judicial 243727524 #> 2 2012 Corporación Administrativa del Poder Judicial 109603121 #> 3 2012 Academia Judicial 3029906 #> 4 2013 Poder Judicial 262892731 #> 5 2013 Corporación Administrativa del Poder Judicial 103349297 #> 6 2013 Academia Judicial 3000724 #> 7 2014 Poder Judicial 281332164 #> 8 2014 Corporación Administrativa del Poder Judicial 101104698 #> 9 2014 Academia Judicial 3081976 #> 10 2015 Poder Judicial 310734583 #> # … with 17 more rows hchart(pjud_capitulos, "line", hcaes(x = anio, y = valor_asignado_capitulo, group = nombre_capitulo)) %>% hc_title(text = "Evolucion del presupuesto del Poder Judicial por Capitulo")
Ahora veamos que capitulos contiene la partida del Poder Judicial, pero antes debo obtener los id de los capítulo para cada año ya que van cambiando.
pjud_id_2 <- capitulos %>% inner_join(pjud_id) %>% select(anio, id_capitulo) pjud_programas <- programas %>% inner_join(pjud_id_2) %>% select(anio, nombre_programa, valor_asignado_programa) pjud_programas #> # A tibble: 38 x 3 #> anio nombre_programa valor_asignado_programa #> <int> <fct> <dbl> #> 1 2012 PODER JUDICIAL 243727524 #> 2 2012 CORPORACIÓN ADMINISTRATIVA DEL PODER JUDICIAL 107830031 #> 3 2012 PROYECTO FORTALECIMIENTO INSTITUCIONAL 1773090 #> 4 2012 ACADEMIA JUDICIAL 3029906 #> 5 2013 PODER JUDICIAL 262892731 #> 6 2013 CORPORACIÓN ADMINISTRATIVA DEL PODER JUDICIAL 101052180 #> 7 2013 PROYECTO FORTALECIMIENTO INSTITUCIONAL 2297117 #> 8 2013 ACADEMIA JUDICIAL 3000724 #> 9 2014 PODER JUDICIAL 272516620 #> 10 2014 UNIDADES DE APOYO A TRIBUNALES 8815544 #> # … with 28 more rows hchart(pjud_programas, "line", hcaes(x = anio, y = valor_asignado_programa, group = nombre_programa)) %>% hc_title(text = "Evolucion del presupuesto del Poder Judicial por Programa")
Finalmente se puede ver el detalle (e.g gasto en personal) que se asigna a cada programa. Se procede de un modo muy similar a lo anterior.
pjud_subtitulos <- subtitulos %>% inner_join(pjud_id_2) %>% inner_join(programas %>% select(nombre_programa, id_programa, id_capitulo)) %>% inner_join(capitulos %>% select(nombre_capitulo, id_capitulo)) %>% select(anio, nombre_capitulo, nombre_subtitulo, valor_asignado_subtitulo) %>% group_by(anio, nombre_subtitulo) %>% summarise(valor_asignado_subtitulo = sum(valor_asignado_subtitulo)) pjud_subtitulos #> # A tibble: 156 x 3 #> # Groups: anio [9] #> anio nombre_subtitulo valor_asignado_subtitulo #> <int> <fct> <dbl> #> 1 2012 TRANSFERENCIAS CORRIENTES 6486279 #> 2 2012 OTROS INGRESOS CORRIENTES 3006406 #> 3 2012 APORTE FISCAL 351378448 #> 4 2012 SALDO INICIAL DE CAJA 3000 #> 5 2012 GASTOS EN PERSONAL 252504117 #> 6 2012 BIENES Y SERVICIOS DE CONSUMO 63238178 #> 7 2012 PRESTACIONES DE SEGURIDAD SOCIAL 247864 #> 8 2012 ADQUISICIÓN DE ACTIVOS NO FINANCIEROS 16883371 #> 9 2012 SERVICIO DE LA DEUDA 300710 #> 10 2012 SALDO FINAL DE CAJA 0 #> # … with 146 more rows hchart(pjud_subtitulos, "line", hcaes(x = anio, y = valor_asignado_subtitulo, group = nombre_subtitulo)) %>% hc_title(text = "Evolucion del presupuesto del Poder Judicial por Subtítulo")