Readr

class: center, middle, inverse, title-slide

# Readr
## Lendo os Dados
### Ícaro Vidal Freire
### Estat 2020.1
### 2021-04-07

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class: about-me, middle, center

[![](img/github_huge.png)](https://github.com/icaro-freire/estat_2020.1) </br>
[**Estat_2020.1**](https://github.com/icaro-freire/estat_2020.1)

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# Antes de começarmos

.panelset[
.panel[.panel-name[Organizando Dados]
- Organize seus dados antes de começar as análises
- Um exemplo:

```r
.
└── tidyverse_readr/     # diretório do projeto atual
    ├── .gitignore       # arquivo para ignorar versionamentos em alguns casos
    ├── dados/           # diretório dos datasets
    │   ├── brutos/      # dataset "bruto"
    │   └── tidy/        # dataset "arrumado"
    ├── R/               # diretório para salvar os `scripts` em R
    └── tidyverse.Rproj  # arquivo que abre o seu projeto no R Studio
```
- O pacote `usethis` facilita muito a organização!
]
.panel[.panel-name[usethis]
.pull-left[
- Principais comandos:

```r
usethis::create_projetc("caminho/nome-do-projeto")
usethis::use_readme_md()
usethis::use_directory("caminho/nome-da-pasta")
usethis::use_git()
usethis::use_github()
```
]
.pull-right[
<img src="img/logo.png" width="50%" style="display: block; margin: auto;" />
]
]
.panel[.panel-name[Prática]
<img src="img/fall.gif" width="50%" style="display: block; margin: auto;" />
]

]

---
## Tipos de Dados

.panelset[
.panel[.panel-name[O que usaremos?]
.pull-left[
- `.csv`: _comma separated values_ (valores separados por **vírgula**)
  + pode ser separado por **ponto e vírgula**;
  + pode ser separado por **barra vertical** ("|");
  + pode ser separado por **tabulação** ("Tab");
  + etc.
- `.xlsx`: arquivos advindos do execel
  + É necessário um pacote específico: `readxl`
- Mas, existem muitos outros: SSP, Stata, SAS, XML, HTML, etc. 
]
.pull-right[
- Um típico arquivo `.csv`

```r
nome, matricula, nota
Astrobaldo, 2020001, 9.7
Bulhoto, 2020002, 8.9
Cacati, 2020003, 7.5
Diarreja, 2020004, 9.8
Juremax, 2020005, 9.9
Teteia, 2020006, 4.0
Zuman, 2020007, 3.0
```
]
]
.panel[.panel-name[Funções]

.pull-left[
<img src="img/readr.png" width="20%" style="display: block; margin: auto;" />

- Usando o pacote `readr` (já carregado pelo `tidyverse`)
  + `read_csv("caminho/arquivo.csv")`
  + Note o caminho entre vírgulas!
  + use `glimpse()` para analise inicial.
]

.pull-right[
<img src="img/logo_excel.png" width="20%" style="display: block; margin: auto;" />

- Usando o pacote `readxl` (precisa carregar)
  + `library(readxl)`: sem aspas!
  + `read_excel("caminho/arquivo.xlsx")`
    * Note que as aspas
]

- Do próprio RStudio
<img src="img/logo_rstudio.png" width="20%" style="display: block; margin: auto;" />
]
.panel[.panel-name[Prática]
<img src="img/fall.gif" width="50%" style="display: block; margin: auto;" />

]

]

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## Escrevendo seu _dataset_

.panelset[
.panel[.panel-name[Função]

```r
write_csv(dados_tibble, "caminho/nome-do-arquivo.csv")
```
  + Essa é uma estrutura _básica_ da função;
  + `dados_tibble` é seu conjunto de dados que foi salvo no formato `tibble`;
  + Note que devemos colocar a extensão do arquivo explicitamente;
  + Você pode escolher o caminho relativo para salvar seu novo arquivo.
]
.panel[.panel-name[Prática]
<img src="img/fall.gif" width="50%" style="display: block; margin: auto;" />
]

]

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class: center, middle

# Fim!

##### Veja atualizações na página de nossa disciplina no GitHub:

[![](img/github_small.png)](https://github.com/icaro-freire/estat_2020.1) </br>
[**Estat_2020.1**](https://github.com/icaro-freire/estat_2020.1)