Passo 1: Baixe o banco de dados em formato SQLite.

SQLite é uma tecnologia muito conveniente para aproveitar as qualidades de um sistema de gerenciamento de banco de dados sem precisar instalar muitos programas ou configurar passos muito complexos. Ao contrário de outras tecnologias, como MySQL por exemplo, SQLite permite que, sem muito trabalho, você consiga fazer queries em uma base grande como a da receita federal e recuperar a resposta para dentro do R. Por isso, nesse nosso tutorial enxuto vamos utilizar essa tecnologia.

Para simplificar a nossa vida, o querido George Santiago disponibiliza para a comunidade um pacote feito de R para processar todos os dados brutos da RFB e uma versão em SQLite dessa mesma base. Sendo assim, como a comunidade já fez uma grande parte do trabalho, o que resta para nós é baixar a base em SQLite por este link.

Passo 2: Acesse a base usando o combo de pacotes DBI+RSQLite+dplyr

O passo final é usar a infraestrutura do pacote DBI e dplyr para acessar a base SQLite que baixamos no passo anterior. Entretanto, antes de fazer isso, vamos fazer um pequeno tratamento nos nossos CNPJs para que eles saiam do formato padrão 13.347.016/0001-17 para o formato que de armazenamento na base da RFB “13347016000117”. Você pode consultar o código que faz esse procedimento nas linhas abaixo:

#install.packages("stringr")

lista_de_cnpjs <- c(
  '13.347.016/0001-17',
) %>% 
  stringr::str_remove_all("[:punct:]") %>% 
  # remove pontuações, tais como ",", "." e "-"
  stringr::str_pad(pad = "0", width = 14, side = "left")
  # caso o CNPJ tenha menos do que 14 digitos, preenche o CNPJ com 0s à esquerda

Depois dessa limpeza, temos só mais um passo a executar. Precisamos nos conectar com a base de dados em SQLite e utilizar esse vetor de CNPJs como filtro:

#install.packages("RSQLite")
#install.packages("dplyr")

con <- DBI::dbConnect(RSQLite::SQLite(), "bd_dados_qsa_cnpj.db")
# conecta o R ao banco de dados

dados_cadastrais <- dplyr::tbl(con, "cnpj_dados_cadastrais_pj") %>% 
  # carrega a tabela de dados cadastrais
  dplyr::filter(cnpj %in% local(lista_de_cnpjs)) %>% 
  # filtra as linhas da tabela "cnpj_dados_cadastrais_pj" que estejam no vetor "lista_de_cnpjs"
  dplyr::collect() %>% 
  # carrega o resultado da consulta para o R

ACABOU! Caso você queira consultar mais CNPJs, basta aumentar a lista de documentos lá no vetor lista_de_cnpjs. Bacana, né? Esperamos esses passos tenham tomado só um minuto mesmo. Deixe o seu comentário aí embaixo se demorou mais.

Código completo

Para que você consiga sair usando esse código por aí, vamos colocar aqui embaixo o código completo, com todos as partes juntas. Boa sorte!

#install.packages("DBI")
#install.packages("RSQLite")
#install.packages("dplyr")

con <- DBI::dbConnect(RSQLite::SQLite(), "bd_dados_qsa_cnpj.db")
# conecta o R com o SQLite que baixamos

lista_de_cnpjs <- c(
  '13.347.016/0001-17',
  # aqui você insere os CNPJs que quer consultar
) %>% 
  stringr::str_remove_all("[:punct:]") %>% 
  # remove pontuações
  stringr::str_pad(pad = "0", width = 14, side = "left")
  # deixa todos os documento com o mesmo comprimento

cnpj <- dplyr::tbl(con, "cnpj_dados_cadastrais_pj")
# acessa a tabela "cnpj_dados_cadastrais_pj"

dados_cadastrais <- dplyr::cnpj %>% 
  # carrega a tabela de dados cadastrais
  dplyr::filter(cnpj %in% local(lista_de_cnpjs)) %>% 
  # filtra as linhas da tabela "cnpj_dados_cadastrais_pj" que estejam no vetor "lista_de_cnpjs"
  dplyr::collect()
  # carrega o resultado da consulta para o R

Gostou? Quer saber mais?

Se você quiser aprender um pouco mais sobre manipulação de dados com R, dê uma olhada no nosso curso R para Ciência de Dados I e aproveite!

Caso você tenha dúvidas entre em contato com a gente pelos comentários aqui embaixo, pelo nosso Discourse ou pelo e-mail contato@curso-r.com.