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Representação e Manipulação de datas

## transformando caracteres em datas
dt1 <- as.Date("4/02/2011 03:24:13", "%d/%m/%Y %H:%M:%S")
dt1
## exibindo a data de otras formas
format(dt1, "%j")    # dia do ano
format(dt1, "%A")    # dia da semana
format(dt1, "%c")    # referencia completa (de acordo com o locale do sistema)
format(dt1, "%m")    # número do mes
 
## opcoes disponíveis para exibição:
# a A b B c d H I j m M p S U w W x X y Y z Z
 
Sys.time()
format(as.Date(Sys.time(), "%d/%m/%Y %H:%M:%S"), "%j")
 
## as datas podem ser fornecidas de outras maneiras...
x <- c("25set1967", "28set1969", "30jan2003", "05jul2004")
z <- strptime(x, "%d%b%Y")
z
 
##
## Ver detalhes aqui!!! 
##
## e note a confusão com a omisão do século !!!
x <- c("1jan90", "2jan90", "31mar90", "30jul90")
z <- strptime(x, "%d%b%y")
z
x <- c("25set67", "28set69", "30jan03", "05jul04")
z <- strptime(x, "%d%b%y")
z
 
## concatenando datas e horarios para formar registros únicos
dates <- c("02/27/92", "02/27/92", "01/14/92", "02/28/92", "02/01/92")
times <- c("23:03:20", "22:29:56", "01:03:30", "18:21:03", "16:56:26")
x <- paste(dates, times)
strptime(x, "%m/%d/%y %H:%M:%S")
 
dt2 <- strptime(x, "%m/%d/%y %H:%M:%S")
format(dt2, "%c")
 
dt2 <- sort(dt2)
dt2
 
diff(dt2)
 
## frações de segundos
z <- strptime("20/2/06 11:16:16.683", "%d/%m/%y %H:%M:%OS")
z 
op <- options(digits.secs=3)
z

Lendo dados de teclado e da área de transferência

## digitar dados com <ENTER> após cada registro. Digitar um <ENTER> a mais para encerrar.
s1 <- scan()
 
## recortar (CTRL-C) os seguintes
12  13  14  
21  21  14  
12  31  25
15  32  29
 
## lendo como vetor...
s1 <- scan("clipboard")
## .. e transformando para matriz
## le por linhas, portanto para montar matriz de ser por linha 
matrix(s1, nc=3, byrow=T)
 
## agora lendo diretamente como data-frame
d1 <- read.table("clipboard")
d1
 
## mais opcoes
## recortar (CTRL-C) os seguintes
X;      Y;   Z;    S
12,3;  13;  14,2;  A
21,2;  21;  14,0;  A
12,1;  31;  25,1;  B
15,1;  32;  29,9;  B
 
d2 <- read.table("clipboard", sep=";", dec=",", header=T)
d2

Exemplo lendo tabelas da página do MCT/Indicadores

Acessar tabelas na web por www.mct.gov.br/indicadores

Tabela de Produçãoo científica, tabela 5.1 (pesquisadores)

## Marcar/CTRL-C a tabela de indicadores de pesquisadores
pcPesq <- read.table("clipboard", sep="\t", dec=",")
head(pcPesq)
 
## uma um pouco melhor usando mais argumentos
pcPesq <- read.table("clipboard", sep="\t", dec=",", strip.white=T, as.is=T)
head(pcPesq)
 
str(pcPesq)

Note que todas as colunas, exceto a primeira, foram lidas como caracteres!

Note que a tabela usa o caracter "." para separar milhares.
Entretanto o R usa "." como caracter de separação decimal

Duas possíveis formas para contornar e ajustar os dados neste contexto:

1. Item de lista ordenada converter para números e multiplicar por mil

   pcPesq$V2
   as.numeric(pcPesq$V2)
   as.numeric(pcPesq$V2)*1000
    
   ## agora automatizando para fazer em todas as colunas necessárias
   Pesq <- as.data.frame(lapply(pcPesq, function(x){if(is.character(x)) x <- as.numeric(x)*1000; return(x)}))
   Pesq

2. Eliminando o caracter "." (por substituição de caracteres.

Pesq1 <- as.data.frame(lapply(pcPesq, function(x){ 
	                  if(!is.numeric(x) & !is.integer(x)) x <- as.numeric(gsub("\\.", "", x))
                          return(x)}))

Agora lendo os indicadores de estudantes e depois unir tudo em um único objeto

pcEst <- read.table("clipboard", sep="\t", dec=",", strip.white=T, as.is=T)
head(pcEst)
 
Est <- as.data.frame(lapply(pcEst, function(x){if(is.character(x)) x <- as.numeric(x)*1000; return(x)}))
Est
 
Pesq$Autor <- "Pesquisador"
Est$Autor <- "Estudante"
 
ProdC <- rbind(Pesq, Est)
ProdC
 
head(ProdC)
names(ProdC) <- c("Ano","Autores","Nacional","Internacional","Anais", "Livros", "Capítulos", "Outras", "Autor")
head(ProdC)
## sempre bom remover o que não é mais necessário...
rm(pcEst, pcPesq, Pesq1, Pesq, Est)

Alguns gráficos
Vamos ilustrar o uso de três (3) dispositivos gráficos do R:

1. Gráficos básicos do sistema (pacote graphics/default)
2. Gráficos da biblioteca lattice
3. Gráficos da biblioteca ggplot

I. gráficos com graphics (padrões do sistema)

## produção total, somando pesquisadores e estudantes
aggregate(Autores ~ Ano, data=ProdC, sum)
plot(aggregate(Autores ~ Ano, data=ProdC, sum))
plot(aggregate(Autores ~ Ano, data=ProdC, sum), type="b", main="Número total de autores")
 
## somando agora todas as produções de Perq e Estudantes por ano
Totais <- aggregate(. ~ Ano, data=ProdC[,-9], sum)
matplot(Totais[,1], Totais[,-1], type="l")
 
names(Totais)
 
matplot(Totais[,1], Totais[,-1], type="l", col=c(1, 2, 2, 3, 4, 4, 5), lty=c(1,1,2,1,1,2,5),
	xlab="Ano", ylab="Quantidade", main="Produção Científica")
legend("topleft", names(Totais)[-1], col=c(1, 2, 2, 3, 4, 4, 5), lty=c(1,1,2,1,1,2,5))
 
## agora separando entre Pesquisadores e Estudantes
## gráficos podem ser feitos de várias formas, aqui alguns exemplos
with(ProdC, plot(Autores ~ Ano, type="n"))
with(ProdC, text(Ano, Autores, substr(Autor, 1, 1))
 
with(ProdC, coplot(Autores ~ Ano|Autor, type="b"))
with(ProdC, coplot(Autores ~ Ano|Autor, type="b", show.given=F))
 
with(subset(ProdC, Autor=="Pesquisador"), plot(Autores ~ Ano, type="b"))
with(subset(ProdC, Autor=="Estudante"), lines(Autores ~ Ano, type="b", col=2))
 
AU <- reshape(ProdC[,c(1,2,9)], idvar="Ano", v.name="Autores", timevar="Autor", direction="wide")
matplot(AU[,1], AU[,-1], type="l", col=c(2,4), lty=1, main="Evolução do número de autores", 
        xlab="Ano", ylab="Número de Autores")
legend("topleft", c("Pesquisadores","Estudandes"), col=c(2,4), lty=1)

II. Gráficos da biblioteca lattice

require(lattice)

III. Gráficos da biblioteca ggplot

install.packages("ggplot2", dep=T) ## contributed package" - é necessário instalar!
require(ggplot2)

## Outro exemplo…. ## Dados socio economicos –> 9.1 ScEc ← read.table("clipboard", dec=",", sep="\t", na.strings="\\u2026 ") head(ScEc)

ScEc ← as.data.frame(lapply(pcPesq, ptMil))

</code>