# ------------------------------------------------------------------------
# Importando base de dados
# ------------------------------------------------------------------------
getwd() # Para saber em qual diretório o R está direcionado
# Direcionando o R para o diretório onde está as bases de dados
#setwd('c:\\Users\\ivan\\Desktop\\CursoR\\Dados') - windows
# Selecionando de qualquer arquivo. No caso de planilha eletrônica.
dad1 = read.table(file = 'clipboard',
sep = '\t',
header = TRUE)
summary(dad1) #Percebam que a variavel med foi lida de modo errado!
dad1 = read.table(file = 'clipboard',
sep = '\t',
dec = ',',
header = TRUE)
summary(dad1) #Percebam que a variavel med foi lida de modo errado!
# Em formato .txt (Eu acho o melhor formato, pois é simples e sem complicações)
dad3 = read.table('pop1.txt',
dec=',',
header = T)
dad3
summary(dad3)
# Em formato .csv
dad4_possi1 = read.table('dpalito.csv',
sep=',',
dec = ',',
header = TRUE)
dad4_possi1
dad4_possi2 = read.table('dpalito2.csv',
sep=';',
dec = ',',
header = TRUE)
dad4_possi2
# Importanto uma base de dados colocando o endereço do diretório diretamente.
dad4 = read.table('C:\\Users\\ivana\\Desktop\\pop1.txt',
dec=',',
h = T)
dad4
# Escolhendo a base de dados de maneira interativa. Obs: Apenas em formato '.txt'
dad5 = read.table(file.choose(),
header = T)
# Em formato .xls ou .xlsx do Excel.
library(openxlsx)
dad6 = read.xlsx("C:\\Users\\ivana\\Desktop\\dpalito.xlsx",
sheet=1)
summary(dad6)
# Lendo arquivos disponíveis da internet.
dad7 = read.table('http://nbcgib.uesc.br/lec/download/R/dados/matarazzo.txt',
header = T)
dad7
# Ordenando a base de dados
iris
with(iris,
iris[order(Species), ])
with(iris,
iris[rev(order(Species)), ])
with(iris,
iris[rev(order(Species, Sepal.Length, Sepal.Width)), ])
# Utilizando a função subset
modatual = subset(iris,
Species == 'setosa')
modatual
summary(modatual)
modmean = subset(iris,
Sepal.Length > mean(Sepal.Length))
modmean
summary(modmean)
# -----------------------------------------------------------------------------
# Salvando os objetos que foram executados
# para não precisar rodar o script novamente!
# -----------------------------------------------------------------------------
save.image('CursoR.RData')
load('\\Users\\ivana\\Desktop\\CursoR.RData') # Para carregar o que foi feito e executado.
# -----------------------------------------------------------------------------
# Salvando os resultados
# -----------------------------------------------------------------------------
sink('analysis.doc',
type = 'output')
summary(iris)
media = mean(iris$Sepal.Length)
media
sink()
# -----------------------------------------------------------------------------
# Salvando matrizes e data.frames em excel
# -----------------------------------------------------------------------------
tabsimp = rep(c('Mulheres',
'Homens'),
c(20, 12))
tabsimp1 = table(tabsimp)
write.table(tabsimp1, # O objeto a ser salvo
'tabsimp.xlsx', # O nome do arquivo
row.names = FALSE, # Com nome das linhas???
quote = FALSE) # Com aspas??
write.table(modmean,
'modmean.xls',
row.names = FALSE,
quote = FALSE,
sep = '\t') # Separar as colunas
write.table(iris,
'iris.xlsx',
row.names=FALSE,
quote=FALSE)