O objetivo do pacote rdb é dispor uma série de funções especiais para obter dados, mipular e limpar. São utulizados métodos de pacotes como data.table, vroom, algumas dependências do tidyverse. Para exportar dados via ODBC, trabalhamos com apoio da biblioteca DBI. O pacote é experimental e ainda está em desenvolvimento, então não está livre de bugs.
O rdb não está no cran, mas pode ser instalado direto do github.
devtools::install_github("evandeilton/rdb")
Se não econtrar a biblioteca validaRA, ela poderá ser instaladas antes da mesma forma.
devtools::install_github("evandeilton/validaRA")
Exemplo da lida de dados de um site web com apoio da função rdb_read
,
teste lógico com is_num
e coarse clase com as_num
.
library(rdb)
library(tidyverse)
## Lendo dados da página Web do covid-19
da <- rdb_read(file = "https://brasil.io/dataset/covid19/caso_full/?format=csv", type = "rio")
da %>%
dplyr::select(state, dplyr::contains("last_available_")) %>%
dplyr::group_by(state) %>%
dplyr::summarise_if(.predicate = "is_num",
.funs = function(i){
mean(as_num(i), na.rm = TRUE)
}
) %>%
knitr::kable(digits = 4, col.names = gsub("last_available_", "", names(.)))
| state | confirmed | confirmed_per_100k_inhabitants | deaths | death_rate | | :---- | --------: | --------------------------------: | ------: | ----------: | | AC | 249.4474 | 195.1299 | 6.5630 | 0.0136 | | AL | 124.6396 | 107.1824 | 5.8449 | 0.1087 | | AM | 642.7486 | 487.2342 | 38.0019 | 0.0528 | | AP | 497.6652 | 547.8953 | 12.5000 | 0.0251 | | BA | 81.7376 | 33.0292 | 2.7723 | 0.0574 | | CE | 272.7256 | 133.7924 | 17.7841 | 0.0809 | | DF | 2002.3808 | 88.4900 | 32.3846 | 0.0115 | | ES | 172.8632 | 104.7464 | 7.1697 | 0.0345 | | GO | 36.4144 | 28.3616 | 1.3397 | 0.0604 | | MA | 196.8105 | 199.4844 | 6.6601 | 0.0312 | | MG | 32.5507 | 33.0460 | 0.9845 | 0.0623 | | MS | 37.3003 | 62.1289 | 0.6770 | 0.0258 | | MT | 35.8015 | 38.7885 | 0.9904 | 0.0536 | | PA | 259.0146 | 156.5613 | 20.4240 | 0.0702 | | PB | 92.6787 | 137.4448 | 3.1469 | 0.0547 | | PE | 217.3123 | 84.4551 | 17.7846 | 0.1404 | | PI | 46.5801 | 63.0785 | 1.5848 | 0.0953 | | PR | 27.4540 | 40.5724 | 1.2937 | 0.0665 | | RJ | 490.0938 | 80.0658 | 49.8245 | 0.0715 | | RN | 64.6588 | 67.1758 | 2.7531 | 0.0817 | | RO | 125.9306 | 67.6180 | 4.1533 | 0.0583 | | RR | 216.9326 | 198.5702 | 5.9623 | 0.0383 | | RS | 38.2836 | 74.0989 | 1.1019 | 0.0340 | | SC | 50.0533 | 82.9830 | 0.8962 | 0.0348 | | SE | 113.1286 | 73.8721 | 2.4007 | 0.0540 | | SP | 262.7960 | 50.3733 | 19.2857 | 0.0814 | | TO | 48.2126 | 152.7174 | 0.9351 | 0.0316 |
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