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# 
# banco$bd -> bd
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# 
# banco$ind_top <- read_xlsx('bd/ind_top.xlsx')
# 
# bd %>%
#   select(nome, MUNICÍPIO, safra) %>%
#   distinct() %>%
#   group_by(nome, MUNICÍPIO) %>%
#   summarise(n = n()) %>%
#   ungroup %>%
#   mutate(faz_id = 1:nrow(.)) -> faz_id_data
# 
# bd %>%
#   left_join(
#     faz_id_data %>% select(nome, MUNICÍPIO, faz_id), by =c('nome', 'MUNICÍPIO')
#   ) -> bd
# 
# faz_id_data %>% arrange(-n)
# 
# 
# faz_teste <- 393
# 
# 
# 
# 
#   choices_vd <- regua %>% select(INDICADOR) %>% distinct %>% pull %>% sort
# 
# ind_label <- 'DESEMBOLSO CAB/MÊS'
# 
# bd_fazenda %>%
#   select(safra, INDICADOR, FRENTE, Fazenda = VALOR) %>%
#   filter(INDICADOR == ind_label) %>%
#   left_join(
#     regua %>%
#       select(-ini_simbol, -fim_simbol, -data, -q25, -q75) %>%
#       rename(Mediana = q50, Potencial = hpd, "Top-rentáveis" = ref), by = c('safra', 'INDICADOR', 'FRENTE')
#   ) -> comp_df
# 
# comp_df %>%
#   gather(key='key', value = 'value', -safra, -INDICADOR, -FRENTE, -unidade, -TOP) %>%
#   ggplot(aes(x=safra, y=value, group=key, col=key, fill = key))+
#   geom_line(lwd=1.2)+
#   geom_point(shape=16,size=3)+
#   ylab(ind_label)+xlab("")+
#   labs(col='', fill='')
# 
# comp_df %>%
#   arrange(safra) %>%
#   mutate(
#     "Própria fazenda" = (Fazenda/mean(Fazenda) - 1) *100,
#     Mediana = (Fazenda/Mediana - 1)*100,
#     "Top rentáveis" = (Fazenda/`Top-rentáveis` - 1)*100,
#     "Potencial" = (Fazenda/Potencial - 1)*100
#     ) %>%
#   select(safra, TOP,  "Própria fazenda", "Top rentáveis", "Potencial", Mediana) %>%
#   gather(key='key', value = 'value', -safra, -TOP) %>%
#   ggplot(aes(x=safra, y=value, fill=value))+
#   geom_col()+
#   geom_hline(yintercept = 0, lwd=1.2)+
#   facet_wrap(~key, ncol =4, scale = 'free_x')+
#   coord_flip()+
#   scale_fill_gradient2(low='red', mid = 'orange', high = 'green',midpoint = 0)+
#   # theme_classic()+
#   xlab("")+ylab("% em relação a referência")+
#   labs(fill = '%')
# 
