Federica Gazzelloni
17 February 2021
Load necessary libraries:
library(tidyverse)
library(tabulizer)
Locate areas of the document for extracting the tables:
# rm_tables<-
# locate_areas("http://www.tribunale.roma.it/allegatinews/A_24405.pdf",
# pages = c(9,11,12,13,16))
roma_table <-
extract_tables("http://www.tribunale.roma.it/allegatinews/A_24405.pdf",
output = "data.frame",
pages = c(9),
area = list(c(89, 57, 304, 480)),
guess = FALSE)
roma_table_clean <- reduce(roma_table, bind_rows)
table1<-roma_table_clean[3:12,1:3]
names(table1)<-c("Biological_damage",
"not_pecuniary_Damage",
"Moral_damage_Range")
rownames(table1) <- NULL
| Biological_damage | not_pecuniary_Damage | Moral_damage_Range |
|---|---|---|
| fino al 10% | 12,5% | dal 5% al 20% |
| dal 11% al 20% | 20% | dal 10% al 30% |
| dal 21% al 30% | 25% | dal 12,5% al 37,5% |
| dal 31% al 40% | 30% | dal 15% al 45% |
| dal 41% al 50% | 35% | dal 17,5% al 52,5% |
| dal 51% al 60% | 40% | dal 20% al 60% |
| dal 61% al 70% | 45% | dal 22,5% al 67,5% |
| dal 71% al 80% | 50% | dal 25% al 75% |
| dal 81% al 90% | 55% | dal 27,5% al 82,5% |
| dal 91% al 100% | 60% | dal 30% al 90% |