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library(readxl)
Stardew_Valley <- read_excel("C:/Users/KGBLAND/endereco_do_arquivo/Stardew_Valley.xlsx")
head(Stardew_Valley)
names(Stardew_Valley)

# Essa variável é quantitativa
table(Stardew_Valley$Custo_na_Cidade)

# Transformando em variavel quantitativa
Stardew_Valley$Custo_na_Cidade<-as.numeric(Stardew_Valley$Custo_na_Cidade)

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#--------------------------------------------------------------------
# codigo para baixar dados do site
#--------------------------------------------------------------------

url_do_rds <- "https://github.com/DATAUNIRIO/Base_de_dados/raw/master/basometro.RDS"
url_do_rds <- "https://github.com/DATAUNIRIO/Base_de_dados/raw/master/CARROS.RData"
url_do_rds <- "https://github.com/DATAUNIRIO/Base_de_dados/raw/master/BasesEstados.xlsx"

#download.file(url,"basometro.RDS",method="curl") # linux
download.file(url_do_rds,"basometro.RDS",mode="wb") # windows

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#------------------------------------------------------------------------------
# CARREGAR A BIBLIOTECA R
#------------------------------------------------------------------------------
library(dplyr)
#------------------------------------------------------------------------------
# CARREGAR A BASE DE DADOS
#------------------------------------------------------------------------------
#load("/home/steven/Área de Trabalho/atendimento/ana_paula_lima/banco/Latinobarometro2016Esp_v20170205.rdata")
#load("/home/steven/Área de Trabalho/atendimento/ana_paula_lima/banco/Latinobarometro_2020_Esp_Rdata_v1_0.rdata")

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 #https://dplyr.tidyverse.org/reference/select.html
library(dplyr)
data("mtcars")
dim(mtcars)
names(mtcars)
banco_inclusao_variaveis <- mtcars %>% select(mpg,disp,hp)
banco_exclusao_variaveis <- mtcars %>% select(-c(vs,am,gear))

dim(mtcars)
dim(banco_inclusao_variaveis)

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import os
os.getcwd()
os.chdir('/home/steven/Documentos/diretorio_py')

#--------------------------------------------------------------------------

from GoogleNews import GoogleNews
import pandas as pd
from time import strftime

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library(readr)
QE <- read_csv('https://raw.githubusercontent.com/DATAUNIRIO/Base_de_dados/master/QE.csv')
names(QE)

plot(QE$Horas_estudo,QE$Estresse)
abline(lsfit(QE$Horas_estudo,QE$Estresse),col="red")

modelo <- lm(Estresse~Horas_estudo,data=QE)
summary(modelo)
residuos <- residuals(modelo)

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# Aula de integração do R com o Python
# Objetivo: Raspar dados de uma tabela com o python e fazer um histograma com o R
# Parte 2: script do python

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import os
import csv
import pandas as pd

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# Aula de integração do R com o Python
# Objetivo: Raspar dados de uma tabela com o python e fazer um histograma com o R
# Parte 1 e 3: scripts do R
# https://rpubs.com/gomes555/reticulate
# https://beatrizmilz.github.io/python-brasil-2021-reticulate/
# https://beatrizmilz.com/blog/2021-python-serie/semana-1-parte-1/

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# Parte 0
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# Como fazer uma tabela da coluna B com a categoria A selecionada da coluna C

# passo 1 - carregar a base de dados
load("C:/Users/Hp/Desktop/Base_de_dados-master/Titanic.RData")

# passo 2 - grafico de pizza - programação classica
pie(table(Titanic$Sobreviveu),col=c("red","blue"))

# passo 3 - grafico de  pizza com o pipe

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title: "Desvio-Padrão e duas variáveis qualitativas"
subtitle: "proporção e tabelas"
author: "Prof. Steven Dutt Ross"
date: "25/04/2022"
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    toc: true