exemplos_de_aula/12-aula-final.R

In curso-r/202202-intro-programacao: What the Package Does (One Line, Title Case)

# base de voos!

# objetivos!
# ler dados e exportar
# conta de estatistica descritiva: media, ...
# gerar base!
# criar funcao
# if/else
# for!

# carregar pacotes ------
library(readr)
library(fs)
library(dplyr)

# criar objetos ------
# que depois eu quero transformar em um argumento
# arquivo <- "dados/voos_de_janeiro.csv"
# coluna <- "distancia"
# meta <- 1000
# pasta <- "exemplo_final"

gerar_tabela_descritiva <- function(arquivo,
                                    coluna,
                                    meta,
                                    pasta = "exemplo_final") {
  # leitura -----
  base_de_dados <- suppressMessages(read_csv2(arquivo))

  # filtro -----
  coluna_desejada <- base_de_dados[[coluna]]

  # calcular estatisticas desc.

  media <- round(mean(coluna_desejada, na.rm = TRUE), 2)

  desvio_padrao <-  round(sd(coluna_desejada, na.rm = TRUE), 2)

  minimo <- min(coluna_desejada, na.rm = TRUE)

  maximo <- max(coluna_desejada, na.rm = TRUE)

  nome_arquivo <- tools::file_path_sans_ext(basename(arquivo))

  if (media >= meta) {
    media_maior_que_valor_meta <- TRUE
  } else {
    media_maior_que_valor_meta <- FALSE
  }



  # cria tabela
  tab_descritiva <- tibble::tibble(
    nome_arquivo ,
    coluna,
    media,
    desvio_padrao,
    minimo,
    maximo,
    media_maior_que_valor_meta
  )


  # criar pasta
  fs::dir_create(pasta)

  # criar nome do arquivo para salvar
  nome_arquivo_salvar <- paste0(pasta,
                                "/tabela_descritiva_",
                                nome_arquivo,
                                "_coluna_",
                                coluna,
                                ".xlsx")

  # salvar a tabela no computador
  writexl::write_xlsx(tab_descritiva, nome_arquivo_salvar)


  tab_descritiva

}

# exemplo de como usar a funcao!
gerar_tabela_descritiva(
  arquivo = "dados/voos_de_janeiro.csv",
  coluna = "tempo_voo",
  meta = 160,
  pasta = "analises"
)

# vamos fazer para varios arquivos!

arquivos <-
  list.files(path = "dados",
             pattern = ".csv",
             full.names = TRUE)

base_completa <- NULL
for (arq in arquivos) {
  base_parcial_tempo_voo <- gerar_tabela_descritiva(
    arquivo = arq,
    coluna = "tempo_voo",
    meta = 160,
    pasta = "exemplo_final"
  )

  base_parcial_distancia <- gerar_tabela_descritiva(
    arquivo = arq,
    coluna = "distancia",
    meta = 1000,
    pasta = "exemplo_final"
  )


  base_completa <- bind_rows(base_completa,
                             base_parcial_tempo_voo ,
                             base_parcial_distancia)

  base_completa
}

write_csv2(base_completa, "base_completa.csv")

# ideia do ale - criar uma coluna que tem um valor
# calculaado baseado nas outras colunas

voos <- read_csv2("dados/voos_de_agosto.csv")

voos |>
  mutate(distancia_pelo_tempo = round(distancia / tempo_voo, 2)) |> View()

# quantos voos partiram de cada aeroporto no ano?

voos_completo <- dados::voos

# sao todos os voos do ano
voos_completo |>
  count()

voos_completo |>
  count(origem)

voos_completo |>
  count(mes, origem) |> View()

voos_completo |>
  count(mes, dia, origem) |>
  filter(origem == "JFK")