## presetting and insert dataset
rm(list=ls())
library(dplyr)
library(plyr)
library(stats)

setwd("~/BAK_Projekt")

df_bak <- read.csv("~/BAK_Projekt/Liste_BAK.csv", sep = ";")

#############  create tables  #############

  #binary dataset with selected columns

table_allg <- select(df_bak, c("Name.des.Akteurs",
                              "Haupttypen.rechtlicher.Institutionalisierung..Finanzierung..Auftrag..Organisationsform.",
                              "Tätigkeitsebene..räumlich.",
                              "materielles...mobiles.Kulturerbe", 
                              "materielles...immobiles.Kulturerbe", 
                              "immaterielles.Kulturerbe")) %>% dplyr::rename("Institution"="Name.des.Akteurs",
                                                                      "Akteurshaupttypen" = "Haupttypen.rechtlicher.Institutionalisierung..Finanzierung..Auftrag..Organisationsform.",
                                                                      "Taetigkeitsebene" = "Tätigkeitsebene..räumlich." ) 


table_allg[table_allg == ""] <- 0
var.MM <-unique(table_allg$materielles...mobiles.Kulturerbe)
var.MM <- var.MM[var.MM!=0]
var.IM <-unique(table_allg$materielles...immobiles.Kulturerbe)
var.IM <- var.IM[var.IM!=0]
var.I <- unique(table_allg$immaterielles.Kulturerbe)
var.I <- var.I[var.I!=0]

    ##FIND SOLUTION!!!
table_allg_BIN <- table_allg %>% dplyr::mutate(materiell_mobil_BIN=case_when(
  materielles...mobiles.Kulturerbe== var.MM[1]~ 1, materielles...mobiles.Kulturerbe== var.MM[2]~ 1, materielles...mobiles.Kulturerbe== var.MM[3]~ 1,materielles...mobiles.Kulturerbe== var.MM[4]~ 1, 
  materielles...mobiles.Kulturerbe== var.MM[5]~ 1, materielles...mobiles.Kulturerbe== var.MM[6]~ 1, materielles...mobiles.Kulturerbe== var.MM[7]~ 1,materielles...mobiles.Kulturerbe== var.MM[8]~ 1, 
  materielles...mobiles.Kulturerbe== var.MM[9]~ 1, materielles...mobiles.Kulturerbe== var.MM[10]~ 1, materielles...mobiles.Kulturerbe== var.MM[11]~ 1,materielles...mobiles.Kulturerbe== var.MM[12]~ 1, 
  materielles...mobiles.Kulturerbe== var.MM[13]~ 1, materielles...mobiles.Kulturerbe== var.MM[14]~ 1, materielles...mobiles.Kulturerbe== var.MM[15]~ 1),
materiell_immobil_BIN=case_when(
      materielles...immobiles.Kulturerbe== var.IM[1]~ 1, materielles...immobiles.Kulturerbe== var.IM[2]~ 1, materielles...immobiles.Kulturerbe== var.IM[3]~ 1,materielles...immobiles.Kulturerbe== var.IM[4]~ 1, 
      materielles...immobiles.Kulturerbe== var.IM[5]~ 1, materielles...immobiles.Kulturerbe== var.IM[6]~ 1, materielles...immobiles.Kulturerbe== var.IM[7]~ 1,materielles...immobiles.Kulturerbe== var.IM[8]~ 1), 
  immateriell_BIN=case_when(
          immaterielles.Kulturerbe== var.I[1]~ 1, immaterielles.Kulturerbe== var.I[2]~ 1, immaterielles.Kulturerbe== var.I[3]~ 1,immaterielles.Kulturerbe== var.I[4]~ 1, 
          immaterielles.Kulturerbe== var.I[5]~ 1))
table_allg_BIN[is.na(table_allg_BIN)] <- 0


##Abbildung 7: Akteurshaupttypen
    ##sum columns by group
df_haupttypen <- table_allg_BIN[!(table_allg_BIN$Akteurshaupttypen=="0"),]
Akteurshaupttypen <- aggregate(cbind(materiell_mobil_BIN, materiell_immobil_BIN, immateriell_BIN) ~ Akteurshaupttypen, 
                               data=df_haupttypen,
                               FUN=sum)
Akteurshaupttypen


##Abbildung 8: Akteurshauptttypen nach Taetigkeitsebene
  #Output stimmt noch nicht mit Tabellen im Text überein
df_taet <- table_allg_BIN[!(table_allg_BIN$Akteurshaupttypen =="0"),]
df_taet <- df_taet[!(df_taet$Taetigkeitsebene=="0"),]

Akteur_Taet <- aggregate(cbind(materiell_mobil_BIN, materiell_immobil_BIN, immateriell_BIN) ~ Akteurshaupttypen + Taetigkeitsebene, 
                  data=df_taet,
                  FUN=sum)
Akteur_Taet


########OPEN -> ABB9 & 10 ##########
##Abbildung 9
#binary dataset with selected columns

df_abb9 <- select(df_bak, c("Name.des.Akteurs",
                               "Haupttypen.rechtlicher.Institutionalisierung..Finanzierung..Auftrag..Organisationsform.",
                               "X.1..Erwerben", "X.2..Inventarisieren", "X.3..Erforschen", 
                               "X.4..Schützen...Erhalten", "X.5..Zugänglich.machen", "X.6..Reaktualisieren")) %>% 
                      dplyr::rename("Institution"="Name.des.Akteurs",
                                    "Akteurshaupttypen" = "Haupttypen.rechtlicher.Institutionalisierung..Finanzierung..Auftrag..Organisationsform.",
                                    "erwerben"="X.1..Erwerben",  "inventarisieren"="X.2..Inventarisieren",
                                    "erforschen" = "X.3..Erforschen", "erhalten"="X.4..Schützen...Erhalten", 
                                    "zugang"="X.5..Zugänglich.machen", "reaktualisieren" = "X.6..Reaktualisieren") 


df_abb9[df_abb9 == ""] <- 0
var.erw <- unique(df_abb9$erwerben)
var.erw <- var.erw[var.erw!=0]
var.invent <- unique(df_abb9$inventarisieren)
var.invent <- var.invent[var.invent!=0]
var.erf <- unique(df_abb9$erforschen)
var.erf <- var.erf[var.erf!=0]
var.erh <- unique(df_abb9$erhalten)
var.erh <- var.erh[var.erh!=0]
var.zug <- unique(df_abb9$zugang)
var.zug <- var.zug[var.zug!=0]
var.reak <- unique(df_abb9$reaktualisieren)
var.reak <- var.reak[var.reak!=0]

        ##FIND SOLUTION!!!
table9_BIN <- df_abb9 %>% dplyr::mutate(Erwerben_Bin=case_when(
  erwerben == var.erw[1]~ 1, erwerben == var.erw[2]~ 1), 
  Inventarisieren_Bin=case_when(
    inventarisieren == var.invent[1]~ 1, inventarisieren == var.invent[2]~ 1, inventarisieren == var.invent[3]~ 1), 
    Erforschen_Bin=case_when( 
      erforschen == var.erf[1]~1, erforschen == var.erf[2]~1), 
      Erhalten_Bin=case_when(
        erhalten == var.erh[1]~1, erhalten == var.erh[2]~1),
        Zugaenglich_Bin=case_when(
          zugang == var.zug[1]~1, zugang == var.zug[2]~1), 
          Reaktualisieren_Bin=case_when(
            reaktualisieren == var.reak[1]~1,  reaktualisieren == var.reak[2]~1
          )
  )
  
table9_BIN[is.na(table9_BIN)] <- 0

df_nrAkt <- merge(df_haupttypen, table9_BIN, by=c("Institution", "Akteurshaupttypen"))


    #create table
df_t9 <- df_nrAkt[!(df_nrAkt$Institution=="0"),]
################
#ABB11 Dataframe