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#View que gera o cálculo do total de despesas pagas para todas as funçoes de governo de todos os municípios
CREATE OR REPLACE VIEW `nice-diorama-306223.objetos_apoio.vw_total_municipios_despesas` AS
SELECT id_municipio,
       sum(valor) total_despesa
FROM `basedosdados.br_me_siconfi.municipio_despesas_funcao` despesa 
where ano = 2023 and 
     estagio_bd = "Despesas Pagas" and
     (id_conta_bd is null or id_conta_bd = "3.00.000") #Despesa intraorçamentárias ou despesas exceto intraorçamentárias
group by id_municipio;     

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# Os dados estão presentes no repositório big query da base dos dados

SELECT id_municipio,
       count(*) as quantidade_nivel_superior,
       ( select count(*)
           from `basedosdados.br_me_rais.microdados_vinculos` vinc_sub
          where vinc_sub.id_municipio = vinc.id_municipio and
                ano = 2023 and
                vinculo_ativo_3112 ="1" and
                natureza_juridica = "1244") as total_servidores_municipio, #1244= município 

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#Lê o arquivo baixado do portal do MCidades
arquivo<- read_file("view_dados_abertos_fgts_agrupado_202411051721.csv")

#Remove as aspas duplas
arquivo_trabalho <- str_remove_all(arquivo,'"')

#Gera um novo arquivo csv
write_lines(arquivo_trabalho, "moradias_convertido.csv")

#GEra o dataframe

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library(tidyverse)

##Gráficos
library(sf)
library(spData)
library(colorspace)



de_para_nome_codigo_pais <- read_csv("de_para_nome_codigo_pais.csv")

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####Aqui a função
processa_ws_sp_chamada<- function(ano, 
                          codOrgao = "Detalhado", #Consolidado/Detalhado/<Código>	
                          CodFonte = "Detalhado", #Consolidado/Detalhado/<Código>	
                          CodFuncao="Detalhado", #Consolidado/Detalhado/<Código>
                          CodGrupo="Todos", #Todos/<Código>
                          CodModalidade = "Todos")#Todos/<Código>  
  {
  # Carregar o pacote necessário

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resultado_eleicao_2024 <- read_delim("20241007_151828_eleicao24_prefeitos_vereadores_finalizados.csv", 
                                                                          delim = ";", escape_double = FALSE, trim_ws = TRUE)

candidatos_prefeitos_resultado<-
  resultado_eleicao_2024 %>%
  filter(cargo == "Prefeito") %>%
  select(sg_partido, situacao_candidato_turno)

teste_chisq<-
chisq.test(candidatos_prefeitos_resultado$sg_partido, candidatos_prefeitos_resultado$situacao_candidato_turno,simulate.p.value = TRUE )

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library(readr)
library(tidyverse)
library(geobr)
library(sf)
library(colorspace)

estados_sf<- geobr::read_state()

resultado_eleicao_2024 <- read_delim("20241007_151828_eleicao24_prefeitos_vereadores_finalizados.csv", 
                                                                          delim = ";", escape_double = FALSE, trim_ws = TRUE)

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#Simulação Toledo
gasto_primeira_mediana<- 2.5e6 * 100
gasto_segunda_mediana_ate_2499000 <- 2499000 *681

gasto_valores_pico<- 3e9 - (gasto_primeira_mediana + gasto_segunda_mediana_ate_2499000 )

aposta_unitaria<- gasto_valores_pico / 1000 


media_simulacao<- (gasto_primeira_mediana +  gasto_segunda_mediana_ate_2499000 + gasto_valores_pico)/5e6

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library(ipeadatar)
library(tidyverse)
library(readxl)

series_disponiveis<-
  ipeadatar::available_series()


codigos<-
  ((series_disponiveis %>%

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domicilio_municipios_tipo_abastecimento_agua<-
  get_sidra(x = 6804,
            variable = c(1000381),
            #period = c("last" = 12),
            geo =  "City",
            #geo.filter = "RS",
            classific = "c301",
            category =  list(c(31471)), 
            header = FALSE,
            format = 3)