Importando dados em PDF no R

Neste post vou mostrar uma solução para importar dados em formato PDF de maneira fácil e prática usando R. Arquivos PDF não são um típico formato de armazenamento de dados, como csv, PDFs são relatórios que combinam texto, imagens, tabelas, etc. Ainda assim, não é incomum receber tabelas de dados salvas dentro de arquivos PDF.
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Author

Vinicius Oike

Published

April 7, 2024

Importando dados em PDF

Trabalhar com dados e visualizar dados, muitas vezes, são objetivos que não se conciliam facilmente. Uma tabela, otimizada para leitura humana, dificilmente será a mais apropriada para análise de dados. De maneira geral, a maior parte dos dados que se encontra são sujos, num sentido amplo. Isto não significa que estes dados estejam errados, ou com algum tipo de imprecisão; quer dizer que os dados não estão num formato tabular, apropriado para a análise de dados.

Talvez um dos formatos mais frustrantes para se consumir dados seja o PDF. Arquivos PDF não são um típico formato de armazenamento de dados, como CSV, XLSX, SAV, etc. PDFs são relatórios que combinam texto, imagens, tabelas, fórmulas, etc. Ainda assim, não é incomum receber tabelas de dados salvas dentro de arquivos PDF.

Neste post vou mostrar uma solução para importar dados em formato PDF de maneira fácil e prática usando R.

tabulizer

O pacote tabulizer oferece funções simples para importar tabelas de dados que estão salvas em formato PDF. Como o formato PDF é muito flexível e diverso, não é possível garantir que o tabulizer funcione sempre. Além disso, como veremos adiante, o processo de limpeza dos dados é bastante artesanal, variando caso a caso.

Composição religiosa por país

Como exemplo, vamos importar dados sobre a composição religiosa de cada país. A tabela provém do Pew Research Center e pode ser baixada no seguinte link. Mais recentemente, foi disponibilizada uma versão interativa destes dados, com uma opção mais simples de consumo. Mas, para seguir os objetivos deste post, vamos seguir com o arquivo PDF.

A imagem abaixo mostra o começo da tabela em PDF. A tabela é dividida em 6 páginas e tem dez colunas.

Importando

Abaixo listo os pacotes necessários para este tutorial.

library(tabulizer)
library(dplyr)
library(tidyr, include.only = "pivot_longer")
library(janitor)
library(stringr)
library(countries, include.only = "country_name")

O primeiro passo é baixar os dados e importar a tabela. Note que seria possível fazer isto de maneira mais automatizada usando download.file, criando um arquivo temporário, etc. Contudo, como trata-se de um dado estático, que será consumido uma única vez, acaba sendo mais simples baixá-lo manualmente. Para ler as tabelas do PDF usa-se a função extract_tables(). No código abaixo eu utilizo o pacote here, que não é essencial, mas é recomendável. Para mais sobre o pacote veja ‘Escrevendo paths relativos com here’.

# path fake, use o seu path
path = here::here("project/data/globalReligion-tables.pdf")
tables = extract_tables(path)

O resultado é uma lista de seis elementos (um para cada página). Pode-se ver também que houve algum problema na hora de importar os dados. Como comentei, o padrão PDF não é apropriado para compatilhamento de dados; inevitavelmente, o processo de importação e limpeza será caso a caso.

str(tables)

Limpeza dos dados

Olhando as primeiras linhas do primeiro elemento, vemos que o cabeçalho foi importado em duas linhas distintas.

tables[[1]][1:5, ]

Vamos primeiro separar estas linhas e montar o cabeçalho (nome das colunas) da nossa tabela. Queremos (1) juntar as informações; e (2) renomear as colunas. Assim, queremos juntar "PERCENT" com "CHRISTIAN" e depois tornar o nome limpo, i.e., "percent_christian".

# Seleciona apenas as duas primeiras linhas do primeiro elemento
header = tables[[1]][1:2, ]

# Junta as colunas e 'limpa' os nomes
col_names = apply(header, 2, \(x) make_clean_names(str_c(x, collapse = "_")))

col_names

Agora vamos empilhar os dados e usar o cabeçalho. Além disso, vamos inspecionar as primeiras linhas.

table_data = bind_rows(lapply(tables, as.data.frame))
table_data = table_data[3:nrow(table_data), ]
names(table_data) = col_names

head(table_data)

A primeira coluna de nossa tabela é de strings, enquanto as demais são todas numéricas. Para facilitar a leitura humana, os números foram formatados, com separador de milhar, sinal de porcentagem, etc. O próximo passo é formatar os números: o código abaixo remove este símbolos e converte para numérico.

table_data = table_data |> 
  as_tibble() |> 
  mutate(across(2:last_col(), ~as.numeric(str_remove_all(.x, "[%<>,]"))))

Por fim, se olharmos para as últimas linhas da tabela, veremos que as linhas representam regiões ao invés de países. Isto é muito frequente em tabelas: é costumeiro acrescentar “totais” ou “agregados” nas últimas linhas de uma tabela para facilitar a interpretação dos dados.

Em termos de análise, contudo, é importante que cada linha representa a mesma unidade. Isto é, cada linha na tabela principal deve representar um país.

slice_tail(table_data, n = 7)

Vamos guardar esta informação num objeto secundário chamado table_regions.

table_regions <- slice_tail(table_data, n = 7)
table_data <- slice(table_data, 1:(nrow(table_data) - 7))

Por fim, temos um problema específico. O nome de muitos países saiu cortado, faltando a primeira letra. Para resolver isto vamos usar o pacote countries que oferece um fuzzy matching para o nome de países.

Para melhor compreender o uso do pacote vamos analisar um exemplo. Olhando a linha 51, vemos que o país importado foi “yprus”. O correto seria “Cyprus”.

test_name = table_data[51, ]$country
test_name

A função country_name consegue identificar o nome corretamente.

country_name(test_name, fuzzy_match = TRUE, to = "name_en")

Pode-se aplicar esta função em todos os nomes dos países. Além disso, é importante verificar se houve erros. O código busca qualquer entrada com NA em name ou iso3c.

test = table_data |> 
  mutate(
    name = country_name(country, to = "name_en", fuzzy_match = TRUE),
    iso3c = country_name(country, to = "ISO3", fuzzy_match = TRUE)
  )

errors = test |> 
  filter(if_any(name:iso3c, ~is.na(.))) |> 
  pull(country)

errors

Como se vê, o algoritmo falha em identificar alguns países, que serão corrigidos manualmente. O foco do post não é de como usar o algortimo de fuzzy matching então não vou entrar em muitos detalhes. Vale notar que é possível acrescentar o argumento verbose = TRUE na função country_name para receber um retorno mais informativo.

Além dos valores ausentes, vou verificar também os matchings duplicados. O código abaixo faz uma correção manual destes casos. Vale notar que há um caso “impossível”: Gambia e Zambia, pois ambos os países estão com o nome “ambia” na tabela importada. Neste caso, uso a informação da população para discriminar os casos.

errors = test |>
  get_dupes(name) |> 
  select(name, country)
  
correction = c(
  "c", "k", "n", "n", "p", "u", "m", "m", "p", "", "m", "", "l", "e", "p", "f",
  "i", "n", "z", "g", "u", "i", "o", "r", "r", "p", "s", "g", "u", "f", "u"
  )

fix_table = errors |> 
  mutate(country_fixed = str_c(str_to_upper(correction), country)) |> 
  select(country, country_fixed)

table_data = table_data |> 
  left_join(fix_table, by = 'country', relationship = "many-to-many") |> 
  mutate(
    temp_name = case_when(
      country == "ambia" & country_population == 1730000 ~ "Gambia",
      country == "ambia" & country_population > 1730000 ~ "Zambia",
      is.na(country_fixed) ~ country,
      TRUE ~ country_fixed
    ),
    # faz o matching do nomes dos países
    name = country_name(temp_name, to = "name_en", fuzzy_match = TRUE),
    # resolve alguns casos extremos "Channel Islands"
    name = if_else(is.na(name), temp_name, name),
    # encontra o ISO3 code de cada país
    iso3c = country_name(name, to = "ISO3", fuzzy_match = FALSE)
  )

Os erros finais acontecem porque alguns dos países listados não possuem ISO3, como "Netherlands Antilles"

Tabela Final

A tabela final é apresentada abaixo. Vale notar que alguns dos valores estão truncados, o que gera uma pequena imprecisão, como é o caso das entradas que eram listadas como “< 0.1”.

table_data = table_data %>%
  select(name, iso3c, country_population:percent_jewish)
DT::datatable(table_data)

Tidy data

Por fim, vale notar que podemos melhorar ainda mais os dados acima. Na tabela acima, muitas das colunas são valores da variável “religião”; então podemos, transformar os dados em “tidy” convertendo-os em longitudinais da seguinte forma.

tab_religion = table_data |> 
  pivot_longer(
    cols = percent_christian:percent_jewish,
    names_to = "religion",
    values_to = "share"
    ) |> 
  mutate(religion = str_remove(religion, "(percent_)|(_religion)"))

tab_religion

Agora temos uma coluna religion que identifica cada uma das religiões consideradas na pesquisa e uma coluna share que mostra a representatividade de cada religão em cada país. Como comentado anteriormente, existem algumas impreciões pois substituímos os valores “< 0.1” simplesmente por “0.1”, então alguns shares vão somar valores um pouco maiores do que 100.

Com os dados neste formato fica fácil responder perguntas como: qual a religão dominante em cada país? Olhando os dados vemos que há 149 países em que a religião “dominante”, definida simplesmente como a religão que tem o maior share de convertidos, é o cristianismo. Há um gap considerável entre a religão muçulmana, com 47 países.

tab_religion |> 
  filter(share == max(share), .by = c("name", "iso3c")) |> 
  count(religion, sort = TRUE)

E qual o resultado quando se olha para o total da população religiosa? A religião cristã continua em primeiro lugar, com quase 1.6 bilhão de convertidos. Já a religião hindu, apesar de ser dominante em apenas 3 países, aparece com quase 1 bilhão de seguidores. Isto acontece porque esta é a religão dominante da Índia, que à época da pesquisa tinha 1.22 bilhão de habitantes.

tab_religion |> 
  filter(share == max(share), .by = c("name", "iso3c")) |> 
  mutate(total = country_population * share / 100) |> 
  summarise(total_relig = sum(total), .by = "religion") |> 
  arrange(desc(total_relig))
tab_religion |> 
  filter(share == max(share), .by = c("name", "iso3c")) |> 
  filter(religion == "hindu")

Resumo

O código abaixo resume os passos da importação e limpeza dos dados.

library(tabulizer)
library(dplyr)
library(janitor)
library(stringr)
library(tidyr, include.only = "pivot_longer")
library(countries, include.only = "country_name")


# (opcional: baixa os dados)
url = "https://pewresearch ..."
download.file(url, destfile = tempfile(fileext = "pdf"))

# Importa a tabela
path = here::here("project/data/globalReligion-tables.pdf")
tables = extract_tables(path)

# Limpeza -------------------------------------------------------

# Nome das colunas

header = tables[[1]][1:2, ]
# Junta as colunas e 'limpa' os nomes
col_names = apply(header, 2, \(x) make_clean_names(str_c(x, collapse = "_")))
# Empilha os dados e define nome das colunas
table_data = bind_rows(lapply(tables, as.data.frame))
table_data = table_data[3:nrow(table_data), ]
names(table_data) = col_names

# Converte colunas para numérico
table_data = table_data |> 
  as_tibble() |> 
  mutate(across(2:last_col(), ~as.numeric(str_remove_all(.x, "[%<>,]"))))

# Remove as últimas sete linhas
table_regions <- slice_tail(table_data, n = 7)
table_data <- slice(table_data, 1:(nrow(table_data) - 7))

# Nome dos países

# Correção manual
test = table_data |> 
  mutate(
    name = country_name(country, to = "name_en", fuzzy_match = TRUE),
    iso3c = country_name(country, to = "ISO3", fuzzy_match = TRUE)
  )

errors = test |>
  get_dupes(name) |> 
  select(name, country)
  
correction = c(
  "c", "k", "n", "n", "p", "u", "m", "m", "p", "", "m", "", "l", "e", "p", "f",
  "i", "n", "z", "g", "u", "i", "o", "r", "r", "p", "s", "g", "u", "f", "u"
  )

fix_table = errors |> 
  mutate(country_fixed = str_c(str_to_upper(correction), country)) |> 
  select(country, country_fixed)

# Matching dos nomes
table_data = table_data |> 
  left_join(fix_table, by = 'country', relationship = "many-to-many") |> 
  mutate(
    temp_name = case_when(
      country == "ambia" & country_population == 1730000 ~ "Gambia",
      country == "ambia" & country_population > 1730000 ~ "Zambia",
      is.na(country_fixed) ~ country,
      TRUE ~ country_fixed
    ),
    # faz o matching do nomes dos países
    name = country_name(temp_name, to = "name_en", fuzzy_match = TRUE),
    # resolve alguns casos extremos "Channel Islands"
    name = if_else(is.na(name), temp_name, name),
    # encontra o ISO3 code de cada país
    iso3c = country_name(name, to = "ISO3", fuzzy_match = FALSE)
  ) |> 
  select(name, iso3c, country_population:percent_jewish)

# Tidy

# Converte os dados para long
tab_religion = table_data |> 
  pivot_longer(
    cols = percent_christian:percent_jewish,
    names_to = "religion",
    values_to = "share"
    ) |> 
  mutate(religion = str_remove(religion, "(percent_)|(_religion)"))