R para jornalistas: instalação, leitura e verificação de arquivogabriela caesarBlockedUnblockFollowFollowingMay 2Este tutorial mostra as funções básicas da linguagem de programação R que podem ser úteis para jornalistas.
Caso prefira, veja o mesmo conteúdo deste post no caderno "R Markdown".
Anteriormente, eu fiz tutoriais com o básico do Google Spreadsheet para jornalista.
Caso você não tenha o RStudio na sua máquina, por favor siga o passo a passo deste tutorial (em inglês) para Mac e Windows.
Também recomendo que você baixe um editor de texto, como o Sublime.
Cada bloco de código, também chamado de “chunk”, tem uma função diferente.
Para criar um arquivo "R Markdown", abra o RStudio e clique em "File" > "New File" > "R Markdown".
Ou, se não for escrever muito, crie um "R Script".
Caso prefira usar o "R Script", você deve incluir apenas o conteúdo que está dentro de cada chunk.
Para rodar o código, selecione o trecho e clique em command + enter no Mac (ou CTRL + enter no Windows).
No "R Markdown", também é possível clicar na seta verde à direita.
São, no total, três tutoriais de R para jornalistas:Instalação, leitura e verificação (este post);Limpeza, renomeações e modificações (em breve);Análise de dados e criação de gráficos (em breve).
### Instalar bibliotecas“`{r}install.
packages(“data.
table”)install.
packages(“tidyverse”)install.
packages(“ggplot2”)“`## Carregar bibliotecas“`{r}library(data.
table)library(tidyverse)library(ggplot2)“`## Importar o arquivoNo caso, nós escolhemos o nome “cota_senado” para o arquivo que hospedamos no site GitHub Gist.
Assim, não precisamos trabalhar com um arquivo local, que só estaria disponível para a nossa máquina.
Caso nós fôssemos usar um arquivo que está no nosso computador, nós teríamos que ver onde ele está e informar esse caminho (path) para o RStudio.
Ou teríamos de clicar em "File" > “Import Dataset” e achar o arquivo.
“`{r}cota_senado <- fread(“https://gist.
githubusercontent.
com/gcaesar27/5faede8c1c6ffc82c7145dc3ececcbfe/raw/f3192ff17214c3c5d8eca4ebad42ba6f70d409aa/cota-senado-30-abril-2019")“`Esta não é a única forma de importar o arquivo.
Há várias formas.
Abaixo, por exemplo, nós já informamos os nomes das colunas ("col.
names"), bem como o separador de colunas ("sep"), o cabeçalho ("header") e a codificação ("encoding").
Observação: nós usamos outro nome (cota_senado2) para não sobrescrever o arquivo anterior.
“`{r}cota_senado2 <- fread(“https://gist.
githubusercontent.
com/gcaesar27/5faede8c1c6ffc82c7145dc3ececcbfe/raw/f3192ff17214c3c5d8eca4ebad42ba6f70d409aa/cota-senado-30-abril-2019", sep = “;”, header = TRUE, encoding = “UTF-8”, col.
names = c(“ano”, “mes”, “senador”, “categoria”, “cnpj_cpj”, “empresa”, “n_documento”, “data”, “detalhamento”, “valor_reembolso”))“`E ainda com outra biblioteca ("read.
table").
Perceba que nós estamos importando um arquivo CSV, mas há outras bibliotecas que importam arquivos Excel, por exemplo, ou outros formatos.
“`{r}cota_senado3 <- read.
csv(“https://gist.
githubusercontent.
com/gcaesar27/5faede8c1c6ffc82c7145dc3ececcbfe/raw/f3192ff17214c3c5d8eca4ebad42ba6f70d409aa/cota-senado-30-abril-2019")“`## Ver a estrutura do arquivoAbaixo, nós vemos a classe e o nome de cada coluna e também temos noções de como é o nosso arquivo.
Ele tem 10 colunas e 4.
477 linhas.
int significa “inteiro” (ou seja, número)chr significa “character” (ou seja, texto)Outras classes básicas possíveis são: numeric, logical e complex.
Leia mais na página do Curso-R.
“`{r}str(cota_senado)“`## Verificar o arquivoA função "summary()" é bastante interessante para usar com arquivos que tenham números.
Ela reúne informações básicas sobre a coluna, como valor mínimo, valor máximo, média, mediana, primeiro quartil e terceiro quartil.
Ao mesmo tempo, em colunas de texto, ela mostra o tamanho da coluna, que abaixo tem 4.
477 linhas.
“`{r}summary(cota_senado)“`## Verificar a classe de uma colunaAbaixo, usamos "typeof()" para saber qual é a classe da coluna indicada.
A coluna “VALOR_REEMBOLSO” do arquivo “cota_senado” foi considerada uma coluna de texto.
Isso é algo em que futuramente precisaremos mexer.
“`{r}typeof(cota_senado$VALOR_REEMBOLSADO)“`## Ver os nomes das colunas do arquivoA função "colnames()" nos informa quais são os nomes das colunas do nosso arquivo.
Também podemos usar essa função para renomear as colunas ou apenas determinada coluna.
No caso, por exemplo, faríamos assim: "colnames(cota_senado)[1] <- 'year'"“`{r}colnames(cota_senado)“`## Ver as primeiras linhas do arquivoPor padrão, a função "head()" mostra as seis primeiras linhas.
Se quiser ver mais linhas ou menos linhas, faça assim: "head(cota_senado, 15)" ou "head(cota_senado, 3)".
“`{r}head(cota_senado)“`## Ver as últimas linhas do arquivoA função "tail()" funciona da mesma forma.
Ela mostra as seis últimas linhas do arquivo.
Também podemos indicar o número de linhas que queremos ver.
“`{r}tail(cota_senado)“““{r}tail(cota_senado, 15)“`.