Nesta parte do livro, aprenderás a importar uma gama mais vasta de dados para o R, bem como a colocá-los numa forma útil para análise. Por vezes, isto é apenas uma questão de chamar uma função do pacote de importação de dados apropriado. Mas, em casos mais complexos, pode ser necessário arrumar e transformar os dados para chegar ao retângulo Tidy com que preferes trabalhar.
Figura IV-1. A importação de dados é o início do processo de ciência de dados; sem dados não podes fazer ciência de dados!
Nesta parte do livro, aprenderás a aceder aos dados armazenados das seguintes formas:
No Capítulo 20, aprenderás a importar dados de folhas de cálculo do Excel e do Google Sheets.
No Capítulo 21, aprenderás a retirar dados de uma base de dados para o R (e também aprenderás um pouco sobre como retirar dados do R para uma base de dados).
No Capítulo 22, aprenderás sobre o Arrow, uma ferramenta poderosa para trabalhar com dados fora da memória, particularmente quando são armazenados no formato parquet.
No Capítulo 23, aprenderás a trabalhar com dados hierárquicos, incluindo as listas profundamente aninhadas produzidas por dados armazenados no formato JSON.
No Capítulo 24, aprenderás a fazer "scraping" na Web, a arte e a ciência de extrair dados de páginas Web.
Existem dois pacotes tidyverse importantes que não discutimos aqui: haven e xml2. Se estiveres a trabalhar com ...
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