preparacao_encontro_1_ufpe_pos.R

# Introducao Linguagem R - UFPE - 2019
# Davi Moreira
# Encontro 1

1 + 1  # soma dois valores

# pacotes
# install.packages("tidyverse")

# Estruturas de dados no R 

## Estruturas de dados

### Variáveis e Vetores
x <- 1 
x

x <- 2 
x


x <- c(1, 2) 
x 

x[3]

x <- c(x, 15)

is.vector(x) 

length(x)

x <- c(1:10)
x

x <- seq(1, 50, 5)
x

class(x)

is.numeric(x)

x <- c("TCE", "PE", "Recife") 
x

is.numeric(x)
class(x)
is.character(x)

x[2]
x[3]

x[length(x)]

x <- c(1, 2, "Recife") 

class(x)

x[1] + x [2]

### Matrizes

m1 <- matrix( c(1, 11, 2, 22, 3, 33), nrow = 3,
              ncol = 2,
              byrow = TRUE)
m1 

class(m1) 

dim(m1) 

m1[1, 2]

m1[dim(m1)[1], dim(m1)[2]]

m1[dim(m1)[1], dim(m1)[2]]

v1 <- c(1,2,3)
v2 <- c(4,5,9)

m2 <- rbind(v1, v2) 
m2

class(m2)

dim(m2)

m3 <- matrix( c("a", "b", "c", "d", "e", "f"), nrow = 3,
              ncol = 2,
              byrow = T)

m4 <- matrix( c(1, 2, 3, "d", "e", "f"), nrow = 3,
              ncol = 2,
              byrow = T)

m4

### Listas

a <- c(1, 2, 3)

b <- c("a", "b", "c", "d")

c <- c(TRUE, FALSE, TRUE, TRUE, FALSE, TRUE) 

lista1 <- list(a, b, c)

lista1

lista1[1]

class(lista1[1])

lista1[[1]] 

class(lista1[[1]])

lista1[[2]][1]

lista1[[2]][1] <- "j"

lista1[[2]]

### Data Frames

bd <- data.frame(id = c(1:5), nivel = c("baixo","medio","alto","medio","alto"), 
                 n.alunos = c(500, 200, 100, 200, 100))

bd 

dim(bd) 

str(bd)

summary(bd) 

bd

names(bd)

bd$nivel 

class(bd$nivel) 

table(bd$nivel)



bd$n.alunos[which.max(bd$n.alunos)]
  
bd$nivel[which(bd$n.alunos == max(bd$n.alunos))]

View(bd)


### Atividade prática em aula:

# O R possui algumas bases de dados para teste. Uma delas é "mtcars". 
head(mtcars)

# Com a base de dados mtcars, obtenha:
# Uma descrição dos tipos de variáveis da base
# Um resumo descritivo da base
# O número de dimensões da base
# Imprima a terceira coluna
# Imprima a segunda linha
# O quarto elemento presente na variável "cyl"

## Exemplo de uso dos operadores

# Soma valores
1+1

# Soma variáveis
x <- 1
y <- 2
x + y
x * y

# Soma vetores
x <- c(1:3)
y <- c(1:3) 
z <- x + y

sum(x)
sum(x) == sum(y) 
sum(x + y)
x+1

# Comparação
1 == 1 
x == y 
x != y

# Comparação
x <- c(1:10) # Atribuindo valores de 1 a 10 a x

x # verificando x

x[(x>8) | (x<5)] # Verificando em x quais elementos são maiores que 8 ou menores que 5 # Comparação

y <- c(6, 4, 10) # Atribuindo valores de 1 a 3 a y

x == y

x %in% y # Verificando quais elementos de x também pertencem a y

# Importação e exportação de dados

# Para fazer a verificação de qual diretório está sendo utilizado, basta usar a 
# função `getwd()`.

getwd()

setwd("./dados/dados_encontro_1_ufpe/")

getwd()

### Abertura de bases pequenas (ESCOLAS e TURMAS):

turmas <- read.csv2("TURMAS.csv", sep = "|")  # Carregando base de dados

# Verificando aspectos estruturais da base de dados:
  
dim(turmas)  # verificando dimensões da base de dados

names(turmas)[1:10]  # verificando nomes das colunas na base de dados

head(turmas[1:5, 1:5])  # verificando as primeiras 6 linhas da base de dados

str(turmas)

### Abertura de bases maiores (MATRÍCULAS e DOCENTES):

# install.packages("ffbase", dependencies = TRUE)  # instalando o pacote

require(ffbase)  # carregando o pacote

# definindo diretório
setwd("./dados/")

getwd()

# carregando base de dados
docentes_ne <- read.csv2.ffdf(file = "DOCENTES_NORDESTE.csv", 
                              sep = "|", first.rows=100000)

# verificando estrutura da base de dados
dim(docentes_ne)
docentes_ne[1:5, 1:5]
names(docentes_ne)
str(docentes_ne)

table.ff(docentes_ne$CO_UF_END)

## Exportação de dados

### Arquivos em formato `ffdf`

# definindo diretório
setwd("./dados/")

getwd()

save.ffdf(docentes_ne, dir = "./docentes_ne", overwrite = TRUE)

rm(list = ls())  # limpando ambiente de trabalho

# definindo diretório
setwd("./dados/")

getwd()

load.ffdf(dir="./docentes_ne")

### Arquivos em formato `.RData`

setwd("./dados/")

getwd()

turmas <- read.csv2("TURMAS.csv", sep = "|")  # Carregando base de dados

dim(turmas)

table(turmas$CO_UF)

# selecionando linhas da base nas quais CO_UF == 26

turmas_pe <- subset(turmas, turmas$CO_UF == "26")

# comparando as bases
dim(turmas)
dim(turmas_pe)

# definindo diretório
setwd("./dados/")

getwd()

# salvando nova base
save(turmas_pe, file = "turmas_pe.RData")

rm(list = ls())  # limpando ambiente de trabalho

# Para carregar o arquivo salvo, basta:

# definindo diretório
setwd("./dados/")

load("turmas_pe.RData")  # Carregando base de dados

dim(turmas_pe)  # verificando dimensões da base de dados
names(turmas_pe)  # nomes das colunas da base de dados
head(turmas_pe)  # início da base de dados

?read.csv.ffdf