Aquisição de Dados

A principal motivação para se usar o R consiste em tratamento de dados. Devemos, portanto, ter formas eficientes para promover a leitura de dados para dentro de nosso ambiente. Já vimos que objetos como data frames podem ser editados por meio dos comandos edit(objeto) ou fix(objeto) que abrem uma janela para a alteração em forma de grade, permitindo inclusive a inserção de novos campos ou a alteração de nomes dos campos já existentes. Esta pode ser uma boa estratégia para se fazer pequenas alterações nas tabelas.

Outra função usada para leitura de dados do usuário ou à partir da leitura de um arquivo é scan().

scan(file = "", what = double(), n = -1, sep = "")
Valores listados para os parâmetros são default. Existem muitos outros parâmetros.
file = "" indica que a leitura será feita do teclado. Se file = "arquivo" este arquivo será lido.
what indica o tipo de dado a ser lido. what=character() significa que strings serão lidas.
n é o número de dados que serão inserido. n = -1 significa um número ilimitado. Neste caso a inserção (para n=-1) termina com dois <ENTER> seguidos.
sep = "" é o tipo de separador esperado. O default é um espaço em branco.
> x <- scan(n=3) # insere 3 valores do teclado
 1: 12 2: 23 3: 34
 Read 3 items
> x
[1] 12 23 34

Para a leitura de bases de dados mais extensas outras formas estão disponíveis. Uma delas consiste em realizar a leitura de um arquivo csv ( valores separados por vírgula, em inglês comma separated values). Este tipo de arquivo consiste em uma lista de linhas, cada uma delas contendo um número constante de valores, separados por vírgula (ou outro sinal). Estes arquivos podem ser lidos por gerenciadores de planilhas tais como o Excel ou o CALC, do Libre Office. Eles podem também ser gerados por estes aplicativos.

Vamos criar um arquivo para efeito de aprendizado dessa importação de dados. Em um editor de texto ASCII qualquer digitamos os valores seguintes:

id, Nome,  Sobrenome, Idade, Sexo
1,  Marta, Rocha,     24,    F
2,  Pedro, Souza,     12,    M
3,  José,  Marciano,  15,    M
4,  Joana, Santos,    21,    F
5,  Lucas, Pereira,   20,    M

O espaçamento entre os campos não é necessário. Digamos que gravamos este arquivo com o nome alunos.csv na pasta de trabalho em uso (ou em outra qualquer).

Estes dados podem ser lidos com o comando read.table:

read.table("nomeArquivo.csv", header=TRUE, sep=",", dec=".")Aqui o parâmetro header=TRUE indica que a primeira linha do arquivo contém títulos para as colunas, sep="," indica que as valores estão separados por vírgula (poderiam estar separados por outro caracter, como “;”) e dec="." indica que o ponto é o separador numérico de decimais. Se o arquivo não estiver na pasta de trabalho atual o nome completo ("caminho/nomearquivo.csv") deve ser fornecido.

Para a conveniência do usuário, diversas funções do R são acompanhadas de outras com nomes diversos que realizam as mesmas operações mas usam parâmetros default diferentes. É o caso de read.table() e read.csv(). Consulte a ajuda para ver quais são estes parâmetros.

Por default ítens numéricos são lidos como variáveis numéricas e texto como fatores, embora este comportamento possa ser alterado se necessário. A primeira linha (o cabeçalho) alimenta os valores de nomes de colunas.

> dir()
[1] "alunos.csv"
> alunos <- read.table("alunos.csv", header=TRUE, sep=",", dec=".")
> alunos
  id    Nome  Sobrenome Idade  Sexo
1  1   Marta      Rocha    24     F
2  2   Pedro      Souza    12     M
3  3    José   Marciano    15     M
4  4   Joana     Santos    21     F
5  5   Lucas    Pereira    20     M
> class(alunos)
[1] "data.frame"
> fix(alunos)     # permite a edição em uma tabela de alunos
> names(alunos)   # lista propriedades names
[1] "id"        "Nome"      "Sobrenome" "Idade"     "Sexo"     
> dim(alunos)     # dimensões da lista (5 linhas com 5 campos)
[1] 5 5
> alunos[1,]      # primeira linha da lista
  id    Nome Sobrenome Idade  Sexo
1  1   Marta     Rocha    24     F

> # O parâmetro row.names permite usar uma coluna para nomear as linhas:
> outroAlunos <- read.table("alunos.csv", header=TRUE,
                       row.names="id", sep=",")
> outroAlunos
N     Nome  Sobrenome Idade  Sexo
1   Marta      Rocha    24     F
2   Pedro      Souza    12     M
3    José   Marciano    15     M
4   Joana     Santos    21     F
5   Lucas    Pereira    20     M

Em muitos casos pode ser útil também fazer o processo inverso: a partir de uma tabela gravamos um arquivo csv para fins de exportação para outro aplicativo. Para isso usaremos, a seguir, a função write.csv()

> # Para recordar, criamos uma nova tabela, semelhante à alunos:
> alunos2 <- data.frame( id =1:5,
     Nome = c("Marta","Pedro","José","Joana","Lucas"),
     Sobrenome = c("Rocha","Souza","Marciano","Santos","Pereira"),
     Idade = c(24, 12, 15, 21, 20),
     Sexo = c("F", "M","M", "F", "M") )
> write.csv(alunos2)
# escrevendo no console
 "","id","Nome","Sobrenome","Idade","Sexo"
   "1",1,"Marta","Rocha",24,"F"
   "2",2,"Pedro","Souza",12,"M"
   "3",3,"José","Marciano",15,"M"
   "4",4,"Joana","Santos",21,"F"
   "5",5,"Lucas","Pereira",20,"M"
> # Para gravar esta tabela em disco, como um arquivo csv:
> write.csv(alunos2, file="alunos2.csv")

Para gravar o objeto alunos2 (uma lista) para uso futuro usamos save(). O objeto pode ser recuperado para o projeto através da função load().

> save(alunos2, file="alunos2.Rdata")
> dir()                   # Para verificar quais são os aqruivos na pasta
[1] "alunos.csv"       "alunos2.Rdata"
> rm(alunos2)             # alunos2 não existe mais na sessão
> load('alunos2.Rdata')   # recupera alunos2
> str(alunos2)
'data.frame':	5 obs. of  5 variables:
 $ id       : int  1 2 3 4 5
 $ Nome     : Factor w/ 5 levels "Joana","José",..: 4 5 2 1 3
 $ Sobrenome: Factor w/ 5 levels "Marciano","Pereira",..: 3 5 1 4 2
 $ Idade    : num  24 12 15 21 20
 $ Sexo     : Factor w/ 2 levels "F","M": 1 2 2 1 2

Alternativamente, podemos ler uma variável de texto para dentro de uma tabela.

> dados <- " idade sexo altura 13 F 1.25 15 F 1.60 10 M 1.40 "
> tabela <- read.table(header=TRUE, text=dados)
> str(tabela)
'data.frame':	3 obs. of  3 variables:
 $ idade : int  13 15 10
 $ sexo  : Factor w/ 2 levels "F","M": 1 1 2
 $ altura: num  1.25 1.6 1.4

Nos exemplos anteriores os tipos das colunas foram inferidos à partir dos dados lidos. Os campos de texto foram convertidos em fatores. O parâmetro colClasses permite que sejam informados previamente o tipo de cada coluna lida.

> alunosNotas <- "
     id| aluno |nota |bolsista
     1 | Marco | 5.2 |sim
     2 | Ana   | 7.5 |nao
     3 | Celia | 2.5 |sim"
> notas <- read.table(header=TRUE, text=alunosNotas,
         row.names="id", sep="|",
         colClasses=c("numeric", "character", "numeric", "character"))
> str(notas)
'data.frame':	3 obs. of  3 variables:
 $ aluno   : chr  " Marco " " Ana   " " Celia "
 $ nota    : num  5.2 7.5 2.5
 $ bolsista: chr  "sim" "nao" "sim"
> # A coluna bolsista foi importada como strings.
> # Para transformá-la em uma coluna de valores lógicos podemos fazer
> notas$bolsista <- notas$bolsista=="sim"
> str(notas)
'data.frame':	3 obs. of  3 variables:
 $ aluno   : chr  " Marco " " Ana   " " Celia "
 $ nota    : num  5.2 7.5 2.5
 $ bolsista: logi  TRUE FALSE TRUE

Importando planilhas

O pacote xlsx depende para seu funcionamento dos pacotes rJava e xlsxjars, bem como uma instalação funcional do Java em seu computador.

Para importar uma planilha do Excel ou Libre Office Spreadsheet podemos exportar estes dados para um arquivo *.csv e importá-lo usando as técnicas já descritas. Alternativamente é possível importar diretamente estas planilhas usando o pacote xlsx, que deve ser instalado antes do uso. Planilhas podem ser importadascom as funções read.xlsx e read.xlsx2 que têm a seguinte sintaxe:

read.xlsx(file, sheetIndex, sheetName=NULL, rowIndex=NULL,
    startRow=NULL, endRow=NULL, colIndex=NULL,
    as.data.frame=TRUE, header=TRUE, colClasses=NA,
    keepFormulas=FALSE, encoding=”unknown”, password=NULL, …)

read.xlsx2(file, sheetIndex, sheetName=NULL, startRow=1,
    colIndex=NULL, endRow=NULL, as.data.frame=TRUE, header=TRUE,
    colClasses=”character”, password=NULL, …)

Argumento Descrição
file arquivo (com caminho) a ser lido.
sheetIndex número da planilha dentro da pasta de trabalho.
sheetName nome da planilha.
rowIndex vetor numérico indicando linhas a serem extrarídas. Se NULL todas as linhas, exceto se startRow, endRow são especificados.
colIndex vetor numérico indicando colunas a serem extrarídas. Se NULL todas as colunas.
as.data.frame valor lógico. Se TRUE os dados serão montados em um data.frame. Se FALSE, uma lista, com um elemento por coluna.
header valor lógico indicando que a primeira linha contém os nomes das colunas.
colClasses (read.xlsx) vetor de strings com a classe de cada coluna.
keepFormulas valor lógico. Se TRUE as fórmulas do excel são mostradas como texto e não avaliadas.
encoding codificação para strings na planilha.
startRow numérico, especificando índice da 1ª linha. (Ativo se rowIndex=NULL).
endRow numérico, especificando índice da última linha. Se NULL, todas as linhas. (Ativo se rowIndex=NULL).
password senha para a pasta de trabalho.
outros argumentos para a data.frame. Ex. stringsAsFactors

A função read.xlsx procura adequar o tipo lido com o da planilha de acordo com cada coluna, preservando o tipo de dado lido.
read.xlsx2 é mais rápida, adequada para ser usada em planilhas muito grandes, acima de 100 mil células. Ambas podem ser usadas para ler arquivos *.xlsx ou *.xls.

> library(xlsx)
> xlFrame <- read.xlsx("planilha.xlsx",1, header=TRUE); xlFrame
     Data Local        Crédito   Débito
  1 43223 Casa Coral   1002.56   65.45
  2 43224 Fornecedor 1   23.34   NA
  3 43225 Cliente 2      24.34   33.00
  4 43226 Fornecedor 2   15.23   54.00
> # Valor não existente na planilha foi lido como 'NA'
> # A data foi lida como um campo numérico.

Gravando dados em uma planilha Excel

As funções write.xlsx e write.xlsx2 podem ser usadas para gravar dados de uma tabela em uma pasta de trabalho Excel. A segunda delas atinge uma performance melhor para planilhas longas, acima de 100 mil células.

Elas têm a sintaxe:

write.xlsx(x, file, sheetName=”Sheet1″,
    col.names=TRUE, row.names=TRUE,
    append=FALSE, showNA=TRUE, password=NULL)

write.xlsx2(x, file, sheetName=”Sheet1″,
    col.names=TRUE, row.names=TRUE,
    append=FALSE, password=NULL, …)

São seus argumentos:

Argumento Descrição
x data.frame a ser escrito como pasta de trabalho.
file arquivo (com caminho) a ser escrito.
sheetName nome da planilha.
col.names valor lógico. Se TRUE os nomes das colunas de x são escritos no arquivo.
row.names valor lógico. Se TRUE os nomes das linhas de x são escritos no arquivo.
append valor lógico. Se TRUE o arquivo é lido no disco e incrementado.
showNA valor lógico. Se FALSE valores NA são gravados em branco.
password senha para a pasta de trabalho.
outros argumentos passados para addDataFrame (no caso de read.xlsx2).

Para exibir o comportamento destas funções usamos o data.frame USArrests (que vem instalado no pacote básico de R).
Primeiro criamos uma planilha com nome USA-ARRESTS. Depois gravamos em outra planilha na mesma pasta o dataframe alunos que temos carregado em nossa sessão.

> write.xlsx(USArrests, file="pastaTrabalho.xlsx",
             sheetName="USA-ARRESTS", append=FALSE)
> write.xlsx(alunos, file="pastaTrabalho.xlsx",
             sheetName="alunos", append=TRUE)

O resultado é a gravação, em disco, de uma pasta de trabalho com duas planilhas com nomes USA-ARRESTS e alunos.

Existem outros pacotes destinados à manipulação de arquivos de planilhas. Entre eles citamos os pacotes XLConnect e openxlsx. Este último não depende de Java.


Operadores e Funções Internas

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