Table Heatmap no R - Temperatura do IPCA

Temperatura do IPCA.

Esse post foi motivado por um tweet da economista chefe do Banco Inter (Rafaela Vitoria). A Rafaela postou table heatmap do IPCA. Observa-se a aceleração do IPCA nos últimos meses. Como esse table é interessante para reports e dashboards, fizemos o código para captar os dados do IPCA pelo package BETS, tratar os dados e construir o table heatmap. Carregar os pacotes.

library(BETS)
library(gt)
library(scales)
library(tidyverse)
library(lubridate)

Esse passo é importante para identificarmos qual code do IPCA, caso o leitor esteja curioso com outros tipos de series que o BETS fornece.

# Identificar qual é o código que queremos
list = BETSsearch()
# Pegar o IPCA
IPCA = BETSget(10764, from = "2010-01-01", data.frame = TRUE, frequency = NULL)

Uma informação interessante, colocamos o parâmetro data.frame = TRUE para tratamos o dado do dpylr. Tratando os dados.

IPCA = IPCA %>% 
  mutate(date, year(date))

IPCA = IPCA %>% 
  mutate(date, format(date, '%b'))

IPCA = IPCA[-1]

names(IPCA) = c('value','Ano','m')

    IPCA$m = str_to_title(IPCA$m)

Pivotando o data.frame. Lembrando que o Gerson fez um post disso no Open Code.

IPCA = IPCA %>%
  pivot_wider(names_from = m, values_from = value)

Contruindo o table heatmap.

IPCA %>%
  gt(rowname_col = "Ano") %>%
  tab_header(
    title = "IPCA Mensal",
    subtitle = "2010 - Presente"
  ) %>%
  tab_source_note(
    source_note = md("<div align = 'right'>Fonte: BETS, FGV.</div>")
  ) %>%
  tab_source_note(
    source_note = md("<div align = 'right'>Elaboração: Gerson Junior e Felipe Queiroz.</div>")
  ) %>%
  fmt(
    columns = 2:13,
    fns = function(x) paste0(x, "%")
    ) %>%
  fmt_missing(
    columns = 2:13, 
    missing_text = "" 
  ) %>%
  tab_options(
    data_row.padding = 15
  ) %>%  
  data_color(columns = 2:13,
             colors = col_numeric(palette = c('green', 'grey90', 'red'),
                                  domain = c(1.5, -1),
                                  na.color = 'white'))