Aula 4 - Importação e Exportação de dados.Rmd

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title: "Aula 4 - Importação e Exportação de Dados"
output: html_notebook
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### Conteúdo

1. Importação de dados
2. Exportação de dados


## 1. Importação de dados

Vamos aprender a importar dados nos seguintes formatos:
 
- `.txt`
- `.csv`
- `.xls` ou `.xlsx`

Você pode importar dados dentro ou fora do diretório de trabalho. Eu recomendo que você sempre verifique o diretório de trabalho com o comando `getwd()`. 

Se o arquivo estiver no diretório de trabalho, você pode atribuir o nome do arquivo diretamente à variável, por exemplo: 

`meu_arquivo <- "base_dados.csv"`

No caso do arquivo não estar contido na pasta de trabalho, é possível escrever o caminho do diretório ao arquivo:

`meu_arquivo <- "/Users/filipeduarte/base_dados.csv"`

No caso acima, digamos que eu esteja localizado em um diretório que não seja 'filipeduarte', mas estou interessado em importar 'base_dados.csv' localizada lá. 

O R vai importar os dados no formato de `data frame`, ou seja, no formato de uma tabela de dados. 

A função para importar arquivos em `.txt` ou `.csv` é `read.csv()` quando o separador decimal for "."; ou `read.csv2()` quando o separador decimal for ",". 

Normalmente, quando o arquivo é salvo com o separador decimal ",", o separador dos valores acaba sendo ";". Sendo assim, se você usar a função `read.csv()`, o R não vai conseguir entender o formato adequado. Veja a seguir, 

Vamos iniciar a importação de dados com um arquivo .txt:

```{r}
meus_dados_1 <- 'dados_1.txt' 
dados_1 <- read.csv(meus_dados_1, stringsAsFactors = FALSE)
str(dados_1)

dados_1
```

A forma correta seria:

```{r}
# importação de arquivo em formato .txt
dados_1 <- read.csv2(meus_dados_1, stringsAsFactors = FALSE)

# visualizar a estrutura dos dados
str(dados_1)

dados_1
```

Agora vamos importar a base de dados com "." como separador decimal. A base utilizada será "dados_2.txt"

```{r}
meus_dados_2 <- 'dados_2.txt'

dados_2 <- read.csv(meus_dados_2, stringsAsFactors = FALSE)

str(dados_2)

dados_2
```

O mesmo pode ser utilizado para importar aquivos que tenham sido criados com a extensão `.csv`.

Podemos colocar o nome do arquivo diretamente na função:

```{r}
# antes de importar, vamos apagar os dados previamente importados
rm(list=ls())

# agora podemos importar novamente
dados_1 <- read.csv2('dados_1.csv', stringsAsFactors = FALSE)

str(dados_1)

dados_1
```

```{r}
# agora vamos importar dados_2
dados_2 <- read.csv('dados_2.csv', stringsAsFactors = FALSE)
dados_2
```

Se o arquivo estiver no formato de excel `.xls` ou `.xlsx`, você precisará instalar o pacote `readxl`. 

```{r}
#instalar pacote
install.packages("readxl")

# após instalar, é possível carregar
library(readxl)
```

A função para importar aquivos em `.xls` é `read_xls()`, ao passo que para importar arquivos em `.xlsx` é necessário utilizar `read_xlsx()`.

Vamos importar a planilha "dados.xlsx":

```{r}
dados <- read_xlsx("dados.xlsx")

str(dados)

dados
```

A função importa os dados no formato `tibble` que é semelhante ao `data frame`. 

Para importar outra aba da planilha, você pode identificá-la com o parâmetro `sheet`. Veja a seguir:

```{r}
dados_nome <- read_xlsx('dados.xlsx', sheet = "Planilha2")

str(dados_nome)

dados_nome
```

## 2. Exportação de dados

O processo de exportação de dados inicia com a definição dos dados, o diretório e o nome a ser definido para o arquivo. 

Para exportar arquivo em `.txt`, utilize a função `write.table()`

Tome cuidado com o separador decimal, faça destaque para o formato ','. 

```{r}
# vamos criar uma tabela para ser exportada
set.seed(1)

tabela_1 <- data.frame(id = 1:5, rentabilidade = rnorm(5), idade = round(runif(5, 20, 50), 0))

str(tabela_1)

tabela_1
```

```{r}
# para exportar em .txt 
write.table(tabela_1, 'tabela_1.txt', dec = ',')
```

Para exportar em csv, utilize: `write.csv()` para exportar com '.' como separador decimal;  `write.csv2()` para exportar com ',' como separador decimal. 

```{r}
# exportar em .csv
write.csv(tabela_1, 'tabela_1.csv')

# exportar em .csv2 - atribuiremos o nome 'tabela_1_2.csv' para não sobrepor o arquivo anterior
write.csv2(tabela_1, 'tabela_1_2.csv')
```

A função `write.csv()` cria uma coluna adicional para as linhas. Se você quiser removê-la, basta adicionar `row.names = FALSE` dentro da função, vejamos:

```{r}
write.csv(tabela_1, 'tabela_1.csv', row.names = FALSE)

write.csv2(tabela_1, 'tabela_1_2.csv', row.names = FALSE)
```

Para exportar aquivos no formato de excel, `.xlsx`, é preciso instalar o pacote `writexl`

```{r}
# instalar
install.packages("writexl")

# carregar
library(writexl)
```

Vamos exportar a tabela no formato de excel:

```{r}
write_xlsx(tabela_1, 'tabela_1_excel.xlsx')
```

Isto posto, agora você poderá importar e exportar dados em diversos formatos. 

Lembre-se de praticar importando e exportando dados diferentes dos utilizados nesta aula. 

Bons estudos!!!