class: center, middle, inverse, title-slide .title[ # R para Ciência de Dados I ] .subtitle[ ## Importação de dados ] .author[ ### <img src = 'https://d33wubrfki0l68.cloudfront.net/9b0699f18268059bdd2e5c21538a29eade7cbd2b/67e5c/img/logo/cursor1-5.png' width = '20%'> ] --- class: middle, center # <span style="color:#6495ed; font-weight: bold;">Importação</span> --- # O que é? Importar uma base de dados para o R significa levar a informação contida no disco rígido (HD) para a mé moria RAM. <img src="img/import.png" width="1284" /> --- # Caminhos Um passo importante na tarefa de importação de dados para o R é saber onde está o arquivo que queremos importar. Toda função de importação vai exigir um **caminho**, uma string que representa o endereço do arquivo no computador. Há duas formas de passarmos o caminho de arquivo: usar o **caminho absoluto** ou usar o **caminho relativo**. Antes de falarmos sobre a diferença dos dois, precisamos definir o que é o **diretório de trabalho**. --- ## Diretório de trabalho O diretório de trabalho (*working directory*) é a pasta em que o R vai procurar arquivos na hora de ler informações ou gravar arquivos na hora de salvar objetos. Se você está usando um projeto, o diretório de trabalho da sua sessão será, por padrão, a pasta raiz do seu projeto (é a pasta que contém o arquivo com extensão `.Rproj`). Se você não estiver usando um projeto ou não souber qual é o seu diretório de trabalho, você pode descobri-lo usando a seguinte função `getwd()`. Ela vai devolver uma string com o caminho do seu diretório de trabalho. A função `setwd()` pode ser utilizada para mudar o diretório de trabalho. Como argumento, ela recebe o caminho para o novo diretório. --- ## Caminhos absolutos Caminhos absolutos são aqueles que tem início na pasta raiz do seu computador/usuário. Por exemplo: `/Users/beatrizmilz/Documents/Curso-R/cursos/main/main-r4ds-1/slides` Esse é o caminho absoluto para a pasta onde esses slides foram produzidos. Na grande maioria dos casos, caminhos absolutos são uma **má prática**, pois deixam o código irreprodutível. Se você trocar de computador ou passar o script para outra pessoa rodar, o código não vai funcionar, pois o caminho absoluto para o arquivo muito provavelmente será diferente. --- ## Caminhos relativos Caminhos relativos são aqueles que tem início no diretório de trabalho da sua sessão. O diretório de trabalho da sessão utilizada para produzir esses slides é a pasta `intro-programacao-em-r-mestre`. Veja o caminho absoluto no slide anterior. Então, o caminho relativo para a pasta onde esses slides foram produzidos seria apenas `slides/`. **Trabalhar com projetos no RStudio ajuda bastante o uso de caminhos relativos**, pois nos incentiva a colocar todos os arquivos da análise dentro da pasta do projeto. Assim, se você usar apenas caminhos relativos e compartilhar a pasta do projeto com alguém, todos os caminhos existentes nos códigos continuarão a funcionar em qualquer computador! --- # Tibbles Tibbles são uma evolução da classe *data frame*, que herdou apenas os comportamentos desejáveis dessa classe. As funções do **tidyverse** para importação e manipulação de bases devolvem sempre tibbles em vez de *data frames*. Embora existam outras diferenças entre as classes, trataremos aqui apenas de uma: a forma como a tabela é mostrada no Console. Quanto a isso, as diferenças são: - tibbles mostram o número linhas, colunas e a classe das variáveis; - tibbles só mostram as primeiras 10 linhas; - tibbles só mostram o número de colunas que couber na tela; - e tibbles não nomeiam linhas (`row.names`). --- <br><br> Veja a diferença com a base `mtcars`. Primeiro, como *data frame* (apenas as 20 primeiras linhas para caber no slide). .tiny[ ``` ## mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb ## Mazda RX4 21.0 6 160.0 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4 ## Mazda RX4 Wag 21.0 6 160.0 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4 ## Datsun 710 22.8 4 108.0 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1 ## Hornet 4 Drive 21.4 6 258.0 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1 ## Hornet Sportabout 18.7 8 360.0 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2 ## Valiant 18.1 6 225.0 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1 ## Duster 360 14.3 8 360.0 245 3.21 3.570 15.84 0 0 3 4 ## Merc 240D 24.4 4 146.7 62 3.69 3.190 20.00 1 0 4 2 ## Merc 230 22.8 4 140.8 95 3.92 3.150 22.90 1 0 4 2 ## Merc 280 19.2 6 167.6 123 3.92 3.440 18.30 1 0 4 4 ## Merc 280C 17.8 6 167.6 123 3.92 3.440 18.90 1 0 4 4 ## Merc 450SE 16.4 8 275.8 180 3.07 4.070 17.40 0 0 3 3 ## Merc 450SL 17.3 8 275.8 180 3.07 3.730 17.60 0 0 3 3 ## Merc 450SLC 15.2 8 275.8 180 3.07 3.780 18.00 0 0 3 3 ## Cadillac Fleetwood 10.4 8 472.0 205 2.93 5.250 17.98 0 0 3 4 ## Lincoln Continental 10.4 8 460.0 215 3.00 5.424 17.82 0 0 3 4 ## Chrysler Imperial 14.7 8 440.0 230 3.23 5.345 17.42 0 0 3 4 ## Fiat 128 32.4 4 78.7 66 4.08 2.200 19.47 1 1 4 1 ## Honda Civic 30.4 4 75.7 52 4.93 1.615 18.52 1 1 4 2 ## Toyota Corolla 33.9 4 71.1 65 4.22 1.835 19.90 1 1 4 1 ``` ] --- <br><br> Agora como tibble. .tiny[ ```r tibble::as_tibble(mtcars) ``` ``` ## # A tibble: 32 × 11 ## mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb ## <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> ## 1 21 6 160 110 3.9 2.62 16.5 0 1 4 4 ## 2 21 6 160 110 3.9 2.88 17.0 0 1 4 4 ## 3 22.8 4 108 93 3.85 2.32 18.6 1 1 4 1 ## 4 21.4 6 258 110 3.08 3.22 19.4 1 0 3 1 ## 5 18.7 8 360 175 3.15 3.44 17.0 0 0 3 2 ## 6 18.1 6 225 105 2.76 3.46 20.2 1 0 3 1 ## 7 14.3 8 360 245 3.21 3.57 15.8 0 0 3 4 ## 8 24.4 4 147. 62 3.69 3.19 20 1 0 4 2 ## 9 22.8 4 141. 95 3.92 3.15 22.9 1 0 4 2 ## 10 19.2 6 168. 123 3.92 3.44 18.3 1 0 4 4 ## # ℹ 22 more rows ``` ] --- # Lendo arquivos de texto Para ler arquivos de texto, como arquivos `.csv` ou `.txt`, utilizaremos funções do pacote `readr`. Como exemplo, vamos utilizar uma base de filmes do IMDB. Essa base contém informações de 3713 filmes lançados entre 1916 e 2016. Vamos então importar essa base para o R lendo o arquivo `imdb.csv` que está dentro da pasta "dados". Para isso, utilizamos a função `read_csv()`. Se o arquivo estiver bem formatado, a função só precisa do caminho até o arquivo para funcionar. ```r library(readr) imdb_csv <- read_csv("dados/imdb.csv") ``` --- <br><br> A mensagem devolvida pela função indica qual classe foi atribuída para cada coluna da base. .tiny[ ``` ## Rows: 28490 Columns: 20 ## ── Column specification ─────────────────────────────────────────────────── ## Delimiter: "," ## chr (11): id_filme, titulo, data_lancamento, generos, pais, idioma, dir... ## dbl (9): ano, duracao, orcamento, receita, receita_eua, nota_imdb, num... ## ## ℹ Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data. ## ℹ Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message. ``` ] --- <br><br> O objeto resultante é uma tibble: .tiny[ ```r imdb_csv ``` ``` ## # A tibble: 28,490 × 20 ## id_filme titulo ano data_lancamento generos duracao pais idioma ## <chr> <chr> <dbl> <chr> <chr> <dbl> <chr> <chr> ## 1 tt0023352 Prestige 1931 1932-01-22 Advent… 71 USA Engli… ## 2 tt0037946 Nob Hill 1945 1945-11-15 Drama,… 95 USA Engli… ## 3 tt0216204 The Shade 1999 2000-03-01 Drama 83 USA Engli… ## 4 tt0171889 Viewer Dis… 1998 2012-05-01 Comedy… 105 USA Engli… ## 5 tt0092699 Broadcast … 1987 1988-04-01 Comedy… 133 USA Engli… ## 6 tt0037931 Murder, He… 1945 1945-06-23 Comedy… 91 USA Engli… ## 7 tt0041659 Mother Is … 1949 1949-06-10 Comedy 81 USA Engli… ## 8 tt0049571 On the Thr… 1956 1956-04-30 Drama 98 USA Engli… ## 9 tt3772198 Her Name W… 2014 2014-04-29 Horror 50 USA <NA> ## 10 tt6212020 It Lives i… 2016 2016-11-12 Thrill… 85 USA Engli… ## # ℹ 28,480 more rows ## # ℹ 12 more variables: orcamento <dbl>, receita <dbl>, receita_eua <dbl>, ## # nota_imdb <dbl>, num_avaliacoes <dbl>, direcao <chr>, roteiro <chr>, ## # producao <chr>, elenco <chr>, descricao <chr>, ## # num_criticas_publico <dbl>, num_criticas_critica <dbl> ``` ] --- <br><br> Em alguns países, como o Brasil, as vírgulas são utilizadas para separar as casas decimais dos números, inviabilizando os arquivos `.csv`. Nesses casos, os arquivos `.csv` são na verdade separados por ponto-e-vírgula. Para ler bases separadas por ponto-e-vírgula no R, basta usar a função `read_csv2()`. ```r imdb_csv2 <- read_csv2("dados/imdb.csv") ``` Arquivos `.txt` podem ser lidos com a função `read_delim()`. Além do caminho até o arquivo, você também precisa indicar qual é o caractere utilizado para separar as colunas da base. Um arquivo separado por tabulação, por exemplo, pode ser lido utilizando a o código abaixo. O código `\t` é uma forma textual de representar a tecla TAB. ```r imdb_txt <- read_delim("dados/imdb.txt", delim = "\t") ``` --- # Arquivos Excel Para ler planilhas do Excel (arquivos `.xlsx` ou `.xls`), basta utilizarmos a função `read_excel()` do pacote `readxl`. Instale o pacote antes caso você ainda não o tenha instalado. ```r install.packages("readxl") library(readxl) imdb_xlsx <- read_excel("dados/imdb.xlsx") ``` --- # Argumentos úteis Como planilhas do Excel são facilmente editáveis, é muito comum recebermos bases de dados desconfiguradas, isto é, em um formato que o R não consegue importar. Para não precisarmos arrumar o arquivo na mão, correndo o risco de cometermos algum erro e alterarmos algum dado, a função `read_excel()` tem alguns argumentos muito úteis para lidarmos com essa situação. Listamos abaixo os principais argumentos: - `sheet=` para definir em qual aba estão os dados - `col_names` indica se a primeira linha representa o nome das colunas - `col_types=` para definir a classe das colunas - `skip=` para pular linhas - `na=` indica quais strings devem ser interpretadas como NA --- # Gravando arquivos Exportar objetos do R significa pegar uma informação que está na memória RAM e gravá-la em um arquivo no disco rígido (HD). Em geral, para casa função `read_()` existe uma função `write_()`. As funções de escrita são bem simples: tudo o que você precisa passar para elas é o objeto que quer escrever e o caminho/nome do arquivo que será criado (ou sobrescrito). **O nome do arquivo deve conter a extensão**. .tiny[ ```r # CSV (vírgula) e CSV2 (ponto-e-vírgula) readr::write_csv(mtcars, "mtcars.csv") readr::write_csv2(mtcars, "mtcars.csv") # TXT por tabulação, escrevendo dentro da pasta dados readr::write_delim(mtcars, "dados/mtcars.txt", delim = "\t") # Excel writexl::write_xlsx(mtcars, "mtcars.xlsx") ``` ] Nos códigos acima, os pacotes estão explícitos apenas para ficar claro a qual pacote cada função pertence. Na prática, você pode usar `library(nome_do_pacote)` e retirar o `nome_do_pacote::` do começo de cada função. --- # A extensão .rds A extensão `.rds` representa uma estrutura binária de arquivos nativa do R. Ela pode ser utilizada para salvarmos no disco rígido **qualquer objeto do R**, não só bases de dados (*data frames*) como nos exemplos anteriores. Quando usamos para gravar base de dados, por ser binária, essa estrutura pode ser compactada para gerar arquivos muito menores. Para criar e ler arquivos `.rds`, utilizamos as funções `write_rds()` e `read_rds()` do pacote `readr`. ```r # Escrevendo sem compactação write_rds(mtcars, path = "mtcars.rds") # Escrevendo com compactação write_rds(mtcars, path = "mtcars.rds", compress = "gz") # Lendo read_rds("mtcars.rds") ``` --- # Conexão com bancos de dados Em seguida, mostramos um exemplo de como conectar o R com um banco de dados. Por pragmatismo, utilizamos um banco SQLite, que funciona a partir de um arquivo `.sqlite`. no HD. O primeiro passo é conectar o R com o banco de dados. ```r conexao <- RSQLite::dbConnect( RSQLite::SQLite(), dbname = "dados/imdb.sqlite" ) ``` O primeiro argumento indica qual é o driver SQL a ser utilizado. O segundo indica o caminho até o arquivo `.sqlite` que contém a base. --- <br><br> Como estamos usando um banco SQLite, utilizaremos funções do pacote `RSQLite`. Cada sabor de SQL terá um pacote exclusivo dentro do R. Se você estiver utilizando MySQL, por exemplo, utilize o pacote `RMariaDB`. Neste caso, também precisará passar os argumentos `username`, `password` e `host`. ```r # Apenas exemplo de código, não rode conexao <- RMariaDB::( RMariaDB::MariaDB(), dbname = "db_imdb", username = "seu_usuario", password = "sua_senha", host = "IP_ou_localhost" ) ``` Para mais informações sobre outros tipos de SQL e seus pacotes no R, acesse: [db.rstudio.com](db.rstudio.com). --- ## Acessando uma tabela Você pode ver as tabelas dentro de um banco utilizando a função `dbListTables()`. ```r RSQLite::dbListTables(conexao) ``` Feita a conexão com o banco de dados, podemos acessar tabelas dentro desse banco utilizando a função `tbl()` do pacote `dplyr`. ```r imdb_sqlite <- dplyr::tbl(conexao, "imdb") ``` Essa operação **não traz** a tabela para a memória RAM. O objeto `imdb_sqlite` funciona como uma tabela temporária. Também podemos passar instruções SQL ao criar esses objetos temporários ```r instrucao <- dplyr::sql("SELECT titulo, ano, direcao FROM imdb") imdb_select <- dplyr::tbl(conexao, instrucao) ``` --- ## Trazendo para a memória RAM Para trazer uma tabela para a memória RAM, utilizamos a função `collect()` do pacote `dplyr`. ```r imdb_db <- dplyr::collect(imdb_sqlite) imdb_db_select <- dplyr::collect(imdb_select) ``` Agora, esses objetos são como qualquer outro objeto do R. --- ## Escrevendo tabelas no banco Para escrever tabelas no banco de dados utilizamos a função `dbWriteTable()`. ```r RSQLite::dbWriteTable(conexao, "mtcars", mtcars) RSQLite::dbListTables(conexao) ```