5  Importação e exportação de dados

Uma das habilidades básicas necessárias para se fazer análises com o R é importar arquivos e fazer conexões com, por exemplo, bancos de dados, e exportar os resultados obtidos em formatos que possam ser lidos pela maioria dos softwares atuais.

5.1 Importando arquivos

Vamos aqui listar algumas funções úteis para a importação de arquivos no R.

  • source()

A função source() carrega arquivos de scripts em R e executa os comandos ali contidos.

# Caminho onde o script está salvo
source("/home/usuario/Área de Trabalho/script.R")
  • load()

A função load() permite o carregamento de arquivos binários reconhecíveis pelo R. A extensão .RData é reconhecida pelo RStudio.

# Caminho onde o .RData está salvo
load("/home/usuario/Área de Trabalho/arquivo.RData")

5.2 Importando dados tabulares

A principal função para importar dados tabulares (tabelas, planilhas, etc.) para o R é a read.table(). Esta função possui vários argumentos que podem ser modificados.
Antes de carregar dados tabulares no R, é importante saber como o dado está organizado (se a separação entre as colunas é feita por tabulação ou por vírgula, por exemplo.)

Alguns argumentos cuja modificação pode ser útil para a importação da tabela:

  • file: caminho do diretório onde o arquivo está.
  • header: se FALSE, não considera o cabeçalho (se houver) da tabela
  • sep: como o dado está separado. Se por tabulação, sep = "\t", se por vírgula, sep = ","
  • dec: como os números decimais são definidos, se com “.” ou “,”.
  • col.names e row.names: recebem um vetor contendo os nomes das colunas e das linhas, respectivamente.
  • quote: atribui um caracter para as aspas. Por padrão, atribui ““.
  • comment.char: atribui um caracter para ser usado como comentário.
  • skip: valor numérico. Pula a importação da quantidade definida de linhas.
  • stringsAsFactors: se uma das colunas da tabela for um vetor de caracteres, a opção TRUE a considera como um vetor de fatores.

Outras duas funções bastante utilizadas são derivadas da função read.table(). Estas possuem os mesmos argumentos da função read.table().

  • read.delim(): por default, considera o argumento sep = "\t". Útil para a importação de arquivos cujos elementos são separados por tabulações.
  • read.csv(): por default, considera o argumento sep = ",". Útil para leitura de arquivos .csv.

5.3 Importando arquivos de estrutura desconhecida

Quando lidamos com arquivos dos quais desconhecemos a sua estrutura, podemos dispor de algumas estratégias para facilitar a importação deles para o R.

Podemos usar a função readLines(). Esta função pode abrir uma conexão (ver adiante) com um arquivo e ler o conteúdo de suas linhas. A saída da função é um vetor de caracteres, onde o conteúdo de cada linha do arquivo original compreenderá uma posição do vetor de saída. Este procedimento pode revelar como o dado está organizado: se é um dado tabulado, como os elementos de cada coluna estão separados, etc.

# Irá ler as 10 primeiras linhas do arquivo
readLines("COG.mappings.v9.0.txt", 10)

Uma outra forma de desvendar a estrutura de um arquivo é usando a função scan(). A saída da função scan() é um vetor de caracteres onde cada string do arquivo original compreenderá uma posição do vetor de saída.

scan(file = 'COG.mappings.v9.0.txt', nlines = 10, what = character())

5.4 Conexões

As funções citadas anteriormente tem em comum a capacidade de abrirem conexões com arquivos e extraírem as informações neles contidas. Além destas, o R possui muitas outras funções para lidar com outros tipos de arquivos e dados externos ao R.

Pode-se também estabelecer conexões com sites da web:

# url() abre uma conexão com arquivo web
con <- url("http://www.tribunadonorte.com.br/", "r", 10)
x <- readLines(con)
x[1:10]
close(con)

5.5 Salvando arquivos

Os objetos do R podem ser salvos em arquivos .RData por meio da função save(). Uma quantidade indeterminada de objetos podem ser salvos no mesmo arquivo .RData.

save(unido, biometria, esportes, file = "arquivo.RData")

Outra funcionalidade útil é a exportação de objetos tabulares do R para arquivos de texto. Para isso, usamos a função write.table(). Esta função possui argumentos semelhantes aos da função read.table().

Ao usar a função write.table(), é importante definir o diretório no qual o arquivo será salvo e o tipo de separador usado para separar os elementos (argumento sep). Segue a seguinte estrutura:

write.table(<objeto>, file = <diretório de destino>, sep = <separador>)

Exemplo:

write.table(table1, file = "arquivo.txt", sep = "\t", row.names = FALSE, quote = FALSE)

Além disso, também como a função read.table(), write.table() possui outras funções genéricas como write.csv(), por exemplo, a qual possui o argumento sep = "," por default.

5.6 Desafio

Pratique sem IA!

Os desafios a seguir foram criados para ajudá-lo a desenvolver suas habilidades de forma independente.
Evite o uso de Inteligência Artificial e tente resolver os problemas por conta própria.
Aprender com a prática fortalecerá seu raciocínio e aprofundará seu conhecimento! 🚀

Este exercício será feito usando o arquivo ‘happiness.csv’ em content/data/hapiness.csv

  1. Neste exercício, vamos importar uma tabela (em arquivo de texto) como um dataframe, fazer algumas operações e em seguida vamos salvar o resultado em um outro arquivo de texto. Antes de importar o arquivo, verifique sua estrutura (como as colunas estão separadas, se tem cabeçalho, etc.)

  1. Importe o arquivo corretamente e o armazene em uma variável. Obs.: A tabela possui alguns campos numéricos onde o separador decimal é uma vírgula. Importe a tabela de modo que as vírgulas sejam transformadas em pontos (procure ajuda na documentação das funções de importação vistas na aula).

  2. Verifique se a classe das colunas do dataframe condizem com o tipo de dado armazenado. Por exemplo, a coluna dos países é um vetor de caracter?

  3. Crie um subset do dataframe contendo apenas as informações dos países da América Latina e Caribe.

  4. De acordo com o rank de felicidade, qual país da América Latina é o mais feliz?

  5. Crie um outro subset contendo apenas os países europeus. Calcule a média de felicidade (baseando-se no score de felicidade) dos países europeus e dos países da América Latina. Em qual região as pessoas são mais felizes?

  6. Salve o dataframe com as informações da América Latina em um arquivo de texto. Ele deve utilizar como separador o ‘;’.