7 Escrevendo dados

Já na fase final da sua análise, pode ser que apareça a necessidade de gerar-se arquivos: gráficos, relatórios, planilhas, pdf, arquivos de dados etc.

Da mesma forma que você consome dados e relatórios, talvez você precise produzir e divulgar dados e relatórios para outras pessoas analisarem, ou mesmo para publicação.

7.1 Escrevendo csv

O formato mais básico e mais utilizado, mundialmente, para envio e recebimento de dados entre instituições é o csv. Escrever um arquivo de dados em csv é muito simples. Utilizaremos uma função do R base para isso: write.table().

7.2 Rdata

Caso seja necessário salvar um ou vários objetos para passar a alguém, ou até mesmo para continuar seu trabalho a partir de certo ponto, pode-se utilizar o formato de dados próprios do R: Rdata.

Veja o seguinte exemplo:

participantes <- data.frame(
  Nome = c('Carlos', 'Maurício', 'Ana Maria', 'Rebeca', 'Patrícia'),
  Estado = c('Brasília', 'Minas Gerais', 'Goiás', 'São Paulo', 'Ceará'),
  Idade = c(23, 24, 22, 29, 28)
)

save(participantes, file = 'participantes.Rdata')

rm(participantes) # removendo o objeto

Pronto, você salvou o objeto participantes no arquivo participantes.Rdata. Este arquivo é específico para ser lido pelo R e interpretado como objeto. Como excluímos o arquivo, tente exibí-lo para ver o que acontece: erro. Agora vejamos como carregá-lo novamente no R, utilizando o arquivo.

load('participantes.Rdata')

str(participantes)
## 'data.frame':    5 obs. of  3 variables:
##  $ Nome  : Factor w/ 5 levels "Ana Maria","Carlos",..: 2 3 1 5 4
##  $ Estado: Factor w/ 5 levels "Brasília","Ceará",..: 1 4 3 5 2
##  $ Idade : num  23 24 22 29 28

7.3 Escrevendo outros tipos de arquivos

Outra forma bastante importante de escrever dados é em planilhas: o famoso Excel. Recomendamos o conhecimento do pacote openxlsx. É um pacote que lê e escreve arquivos Excel sem nenhuma dependência de Java, que pode acabar dando muita dor de cabeça para manter e normalmente consome bastante memória. Para Windows, o openxlsx precisa do Rtools: https://cran.r-project.org/bin/windows/Rtools/. Recomendamos a experiência com este pacote, pois com ele é possível a criação de planilhas bem acabadas, com cores e formatações complexas.

Outra forma de escrita de dados é utilizando o RMarkdown, mas este formato merece um capítulo específico para detalhar seu uso.

7.4 Exercícios

.1 Escolha qualquer dataframe já trabalhado até agora e escreva-o em csv.

.2 Experimente algo semelhante ao exemplo a seguir: escolha qualquer dataframe, save-o como Rdata, remova-o com o rm() e, em seguida, carregue-o novamente com o load().