Ler e Visualizar
Antes de analisar os dados, é necessário trazê-los para o seu ambiente R. Na maioria dos cenários do mundo real, os dados estão armazenados em arquivos externos ou bancos de dados. O primeiro passo em qualquer fluxo de trabalho de análise de dados é importar esses dados para que você possa começar a explorá-los e manipulá-los.
Fontes de Dados Comuns
Dados do mundo real geralmente vêm de diversas fontes, como:
- Arquivos CSV (valores separados por vírgula);
- Planilhas do Excel;
- Arquivos de texto simples (TXT);
- Bancos de dados (por exemplo, SQL, SQLite, PostgreSQL);
- APIs web ou outras fontes online.
O R oferece uma variedade de funções e pacotes para facilitar a leitura de dados de cada uma dessas fontes.
Leitura de um Arquivo CSV
CSV é um dos formatos mais utilizados para armazenar dados tabulares. Para importar um arquivo CSV no R, normalmente utilizamos uma função que lê o arquivo e armazena os dados em um data frame — uma estrutura que organiza os dados em linhas e colunas.
df <- read_csv("car_details.csv")
Visualizando seus dados
Depois que os dados são carregados, é útil dar uma olhada rápida neles. Uma maneira simples de fazer isso no RStudio é com a função View():
View(df)
Obrigado pelo seu feedback!
Pergunte à IA
Pergunte à IA
Pergunte o que quiser ou experimente uma das perguntas sugeridas para iniciar nosso bate-papo
What other functions can I use to explore my data after importing it?
Can you explain the difference between head() and tail() in R?
How do I handle missing values in my imported dataset?
Awesome!
Completion rate improved to 4Ler e Visualizar
Deslize para mostrar o menu
Antes de analisar os dados, é necessário trazê-los para o seu ambiente R. Na maioria dos cenários do mundo real, os dados estão armazenados em arquivos externos ou bancos de dados. O primeiro passo em qualquer fluxo de trabalho de análise de dados é importar esses dados para que você possa começar a explorá-los e manipulá-los.
Fontes de Dados Comuns
Dados do mundo real geralmente vêm de diversas fontes, como:
- Arquivos CSV (valores separados por vírgula);
- Planilhas do Excel;
- Arquivos de texto simples (TXT);
- Bancos de dados (por exemplo, SQL, SQLite, PostgreSQL);
- APIs web ou outras fontes online.
O R oferece uma variedade de funções e pacotes para facilitar a leitura de dados de cada uma dessas fontes.
Leitura de um Arquivo CSV
CSV é um dos formatos mais utilizados para armazenar dados tabulares. Para importar um arquivo CSV no R, normalmente utilizamos uma função que lê o arquivo e armazena os dados em um data frame — uma estrutura que organiza os dados em linhas e colunas.
df <- read_csv("car_details.csv")
Visualizando seus dados
Depois que os dados são carregados, é útil dar uma olhada rápida neles. Uma maneira simples de fazer isso no RStudio é com a função View():
View(df)
Obrigado pelo seu feedback!
