[R-br] ordenar linhas, separar elementos e contar elementos
Manoel Nascimento
manoelnascimento em gmail.com
Segunda Fevereiro 25 11:25:02 BRT 2013
Infelizmente o comando dput() só está dando resultados referentes a
todas as 5.565 entradas, e não consegui fazer funcionar esta alternativa
no banco de dados que tenho. O separador "/t" é uma tabulação.
Como isto se refere a uma necessidade de trabalho com prazo para
quinta-feira e há outros elementos a tratar, terminei fazendo a contagem
manualmente via OpenOffice.
Em todo caso, agradeço pela ajuda!
[]'s
Manolo
Em 25-02-2013 08:44, Augusto Ribas escreveu:
> Eu acho que tem no guia de postagem para não postar anexos para a
> lista. Ainda sim é ruim, ja que eu tenho que baixar o arquivo, mudar
> diretorio etc. a solução com dput e copia e cola ainda é mais rapida,
> no fim do e-mail eu mostro como seria a saida com dput. Mas veja so:
>
> #primeiro eu li os dados, o separado parecia ser barra, e tens uns t
> no meio dos dados, eu não entendi o formato direito.
> #lendo os dados
> > dados<-read.table("exemplo.txt",sep = "/")
> #usando o comando str para ver como são os dados, olhe que tudo são
> fatores
> > str(dados)
> 'data.frame': 50 obs. of 11 variables:
> $ Municípios : Factor w/ 50 levels "tAraucária - PR",..:
> 45 35 6 15 4 26 32 20 18 36 ...
> $ tPopulação..2010. : Factor w/ 50 levels
> "t1.014.837","t1.080.113",..: 3 7 21 12 16 13 10 6 20 35 ...
> $ tRanking.populacional : Factor w/ 50 levels "t103º","t105º",..: 15
> 21 39 49 46 12 17 6 45 32 ...
> $ tPIB.2006..R..1.000. : Factor w/ 50 levels "t 10 161 750",..: 26
> 10 46 30 31 29 28 25 19 23 ...
> $ tPIB.2007..R..1.000. : Factor w/ 50 levels "t 10 402 706",..: 30
> 13 50 33 34 32 31 27 21 26 ...
> $ tPIB.2008..R..1.000. : Factor w/ 50 levels "t 10 169 929",..: 37
> 21 7 41 40 39 38 36 30 33 ...
> $ tPIB.2009..R..1.000. : Factor w/ 50 levels "t 10 257 022",..: 38
> 21 9 41 40 39 37 35 32 36 ...
> $ tPIB.2010..R..1.000. : Factor w/ 50 levels "t 10 340 756",..: 47
> 29 16 50 49 48 46 45 44 43 ...
> $ tRanking.PIB : Factor w/ 50 levels "t10º","t11º",..: 11
> 22 33 44 46 47 48 49 50 1 ...
> $ tPIB.per.capita..R.. : Factor w/ 50 levels "t 103 403,99",..:
> 36 24 45 26 16 19 28 25 10 8 ...
> $ tRanking.PIB.per.capita: Factor w/ 50 levels
> "t1.024º","t1.039º",..: 4 26 40 24 39 32 22 25 5 9 ...
>
> #para ficar mais facil, eu vou separar a coluna 11 em um vetor chamado pib
> > pib<-dados[,11]
> #pib é um fator
> > class(pib)
> [1] "factor"
> #eu sou ruim de expressão regular, mas primeiro vamos tirar os t, os
> ponto e outras coisas e transformar em numeros
> > pib<-gsub("t","",pib)
> > pib<-gsub("º","",pib)
> > pib<-gsub("\\.","",pib)
> > pib<-as.numeric(pib)
>
> #Agora temos numeros
> > pib
> [1] 141 288 69 282 646 386 277 284 1446 1749 203 75 104
> 811 47 14 59 264 74 45 892
> [22] 153 77 271 175 281 1969 1024 446 347 93 364 22
> 174 34 1039 87 73 260 21 1946 1488
> [43] 76 309 557 766 49 291 1963 2662
> > class(pib)
> [1] "numeric"
>
> #vamos usar agora o pib para criar um vetor chamado ordem, que é a
> ordem dos valores, usamos o argumento decreaseing para que seja do
> maior para o #menor
> > ordem<-order(pib,decreasing = T)
>
> #ai eu olho os dados, usando ordem para definir a ordem que as linhas
> são mostradas
> > dados[ordem,]
> Municípios tPopulação..2010. tRanking.populacional
> tPIB.2006..R..1.000.
> 50 tSão Gonçalo - RJ t999.728
> t16º t 6 885 641
> 27 tBelém - AL t4.551
> t4.442º t 12 520 258
> 49 tTeresina - PI t814.230
> t19º t 5 989 117
> 41 tMacedônia - SP t3.664
> t4.807º t 7 267 950
> 10 tSalto Veloso - SC t4.301
> t4.539º t 24 139 423
> 42 tNarandiba - SP t4.288
> t4.547º t 7 398 852
> 9 tFortaleza - CE t2.452.185
> t5º t 22 331 722
> 36 tCampo Grande - AL t9.032
> t3.160º t 7 817 007
> 28 tSão Luís - MA t1.014.837
> t15º t 11 204 463
> 21 tGoiânia - GO t1.302.001
> t12º t 15 898 437
> 14 tRebouças - PR t14.176
> t2.280º t 18 316 659
> 46 tCuiabá - MT t551.098
> t35º t 7 177 404
> 5 tBelo Horizonte - MG t2.375.151
> t6º t 32 473 102
> 45 tNísia Floresta - RN t23.784
> t1.386º t 7 466 738
> 29 tSanto André - PB t2.638
> t5.223º t 11 674 114
> 6 tManari - PE t18.083
> t1.831º t 31 801 795
> 32 tSorocaba - SP t586.625
> t32º t 10 161 750
> 30 tRibeirão Pires - SP t113.068
> t232º t 11 326 627
> 44 tDiadema - SP t386.089
> t55º t 7 747 560
> 48 tPiracema - MG t6.406
> t3.804º t 6 815 596
> 2 tRio de Contas - BA t13.007
> t2.462º t 128 026 084
> 8 tGuarulhos - SP t1.221.979
> t13º t 25 697 978
> 4 tCuritiba - PR t1.751.907
> t8º t 32 182 599
> 26 tUberlândia - MG t604.013
> t30º t 10 344 790
> 7 tPorto Acre - AC t14.880
> t2.184º t 30 130 789
> 24 tContagem - MG t603.442
> t31º t 11 314 821
> 18 tDuque de Caxias - RJ t855.048
> t18º t 22 435 604
> 39 tSerra - ES t409.267
> t51º t 9 130 483
> 11 tCampinas - SP t1.080.113
> t14º t 23 629 697
> 25 tJóia - RS t8.331
> t3.300º t 10 697 887
> 34 tCaxias do Sul - RS t435.564
> t45º t 8 607 676
> 22 tSão José dos Campos - SP t629.921
> t28º t 15 522 240
> 1 tSão Paulo - SP t11.253.503
> t1º t 282 892 455
> 13 tSão Bernardo do Campo - SP t765.463
> t23º t 20 566 795
> 31 tCanoas - RS t323.827
> t72º t 9 596 231
> 37 tSão José dos Pinhais - PR t264.210
> t90º t 7 029 321
> 23 tJundiá - RN t3.582
> t4.841º t 11 313 752
> 43 tLuzinópolis - TO t2.622
> t5.235º t 6 477 109
> 12 tOrtigueira - PR t23.380
> t1.396º t 17 798 886
> 19 tCampos dos Goytacazes - RJ t463.731
> t42º t 23 134 307
> 38 tCamaçari - BA t242.970
> t103º t 9 529 357
> 3 tBrasília - DF t2.570.160
> t4º t 89 628 553
> 17 tSantos - SP t419.400
> t48º t 16 141 388
> 47 tSão Caetano do Sul - SP t149.263
> t178º t 9 378 204
> 15 tBetim - MG t378.089
> t57º t 18 807 187
> 20 tVitória - ES t327.801
> t70º t 16 476 046
> 35 tItajaí - SC t183.373
> t149º t 6 297 432
> 33 tParaú - RN t3.859
> t4.726º t 2 997 778
> 40 tAraucária - PR t119.123
> t217º t 8 436 380
> 16 tBarueri - SP t240.749
> t105º t 25 570 470
> tPIB.2007..R..1.000. tPIB.2008..R..1.000. tPIB.2009..R..1.000.
> tPIB.2010..R..1.000. tRanking.PIB
> 50 t 7 410 667 t 8 267 153 t 9 034
> 995 t 10 340 756 t50º
> 27 t 13 842 632 t 15 286 066 t 16 568
> 144 t 17 987 323 t27º
> 49 t 6 536 373 t 7 505 653 t 8 688
> 475 t 10 539 378 t49º
> 41 t 8 510 435 t 9 125 210 t 10 257
> 022 t 12 114 090 t41º
> 10 t 26 772 417 t 29 393 081 t 33 131
> 342 t 36 744 670 t10º
> 42 t 8 020 993 t 8 858 669 t 10 362
> 496 t 11 997 401 t42º
> 9 t 24 476 378 t 28 769 259 t 31 373
> 473 t 37 106 309 t9º
> 36 t 8 956 501 t 10 460 818 t 11 640
> 898 t 13 875 046 t36º
> 28 t 12 272 006 t 14 720 891 t 15 323
> 512 t 17 915 048 t28º
> 21 t 17 845 701 t 19 456 021 t 21 380
> 256 t 24 445 744 t21º
> 14 t 20 689 607 t 22 470 886 t 24 720
> 436 t 30 032 003 t14º
> 46 t 7 897 532 t 8 951 985 t 9 819
> 382 t 11 051 628 t46º
> 5 t 38 285 100 t 42 255 583 t 44 729
> 413 t 51 661 760 t5º
> 45 t 8 853 442 t 9 293 714 t 9 904
> 464 t 11 214 103 t45º
> 29 t 13 259 022 t 13 303 110 t 14 709
> 216 t 17 258 468 t29º
> 6 t 34 384 768 t 38 028 945 t 40 482
> 809 t 48 598 153 t6º
> 32 t 11 913 720 t 13 046 652 t 14 143
> 601 t 16 127 236 t32º
> 30 t 12 911 809 t 13 843 411 t 14 686
> 950 t 17 004 019 t30º
> 44 t 8 621 541 t 9 311 666 t 9 969
> 627 t 11 254 523 t44º
> 48 t 7 678 195 t 8 832 622 t 9 599
> 600 t 10 931 268 t48º
> 2 t 140 094 694 t 158 757 286 t 170 517
> 226 t 190 249 043 t2º
> 8 t 27 558 277 t 31 936 895 t 32 475
> 487 t 37 139 404 t8º
> 4 t 38 124 861 t 43 354 307 t 45 741
> 463 t 53 106 497 t4º
> 26 t 12 499 059 t 14 253 571 t 16 092
> 093 t 18 286 904 t26º
> 7 t 33 590 020 t 35 844 547 t 36 873
> 055 t 43 038 100 t7º
> 24 t 12 340 154 t 14 963 434 t 15 327
> 435 t 18 539 693 t24º
> 18 t 28 321 333 t 18 672 981 t 24 473
> 664 t 26 496 845 t18º
> 39 t 10 402 706 t 10 801 039 t 11 520
> 289 t 12 703 017 t39º
> 11 t 26 767 620 t 29 303 152 t 31 653
> 414 t 36 688 629 t11º
> 25 t 11 462 068 t 13 219 945 t 13 349
> 588 t 18 473 990 t25º
> 34 t 9 789 217 t 11 804 006 t 12 265
> 677 t 15 692 359 t34º
> 22 t 17 636 864 t 20 700 680 t 22 015
> 096 t 24 117 145 t22º
> 1 t 323 154 666 t 356 980 045 t 389 284
> 929 t 443 600 102 t1º
> 13 t 25 164 098 t 29 981 271 t 28 935
> 628 t 35 578 586 t13º
> 31 t 10 763 588 t 14 783 276 t 16 237
> 175 t 16 547 966 t31º
> 37 t 8 524 230 t 10 397 115 t 11 508
> 519 t 13 690 888 t37º
> 23 t 13 992 935 t 15 168 172 t 16 584
> 964 t 20 124 600 t23º
> 43 t 6 396 606 t 12 969 186 t 9 442
> 184 t 11 267 976 t43º
> 12 t 24 619 373 t 30 067 523 t 31 617
> 716 t 36 389 080 t12º
> 19 t 20 811 798 t 29 206 675 t 20 157
> 567 t 25 313 179 t19º
> 38 t 10 405 593 t 11 844 962 t 13 615
> 507 t 13 379 554 t38º
> 3 t 99 945 620 t 117 571 878 t 131 487
> 268 t 149 906 319 t3º
> 17 t 19 506 667 t 24 557 091 t 22 546
> 298 t 27 616 035 t17º
> 47 t 8 900 640 t 10 187 641 t 8 918
> 069 t 11 009 306 t47º
> 15 t 21 522 757 t 25 281 114 t 24 974
> 495 t 28 297 360 t15º
> 20 t 19 152 858 t 23 117 059 t 19 747
> 492 t 24 969 295 t20º
> 35 t 7 982 909 t 10 169 929 t 10 889
> 035 t 15 235 108 t35º
> 33 t 3 074 977 t 6 568 760 t 5 634
> 291 t 15 918 216 t33º
> 40 t 9 547 958 t 11 019 940 t 11 969
> 256 t 12 371 028 t40º
> 16 t 26 076 920 t 27 143 412 t 26 909
> 802 t 27 752 428 t16º
> tPIB.per.capita..R.. tRanking.PIB.per.capita
> 50 t 10 341,78 t2.662º
> 27 t 12 921,64 t1.969º
> 49 t 12 940,66 t1.963º
> 41 t 12 989,48 t1.946º
> 10 t 13 728,08 t1.749º
> 42 t 14 925,65 t1.488º
> 9 t 15 161,47 t1.446º
> 36 t 17 625,73 t1.039º
> 28 t 17 703,61 t1.024º
> 21 t 18 777,09 t892º
> 14 t 19 540,20 t811º
> 46 t 20 044,67 t766º
> 5 t 21 748,25 t646º
> 45 t 23 011,46 t557º
> 29 t 25 609,30 t446º
> 6 t 26 961,15 t386º
> 32 t 27 506,28 t364º
> 30 t 28 100,52 t347º
> 44 t 29 153,85 t309º
> 48 t 29 959,19 t291º
> 2 t 30 088,24 t288º
> 8 t 30 383,43 t284º
> 4 t 30 400,49 t282º
> 26 t 30 463,70 t281º
> 7 t 30 524,80 t277º
> 24 t 30 743,31 t271º
> 18 t 30 988,80 t264º
> 39 t 31 034,14 t260º
> 11 t 33 939,56 t203º
> 25 t 35 854,42 t175º
> 34 t 36 034,46 t174º
> 22 t 38 431,00 t153º
> 1 t 39 450,87 t141º
> 13 t 46 495,62 t104º
> 31 t 51 070,03 t93º
> 37 t 51 960,20 t87º
> 23 t 54 353,94 t77º
> 43 t 54 501,02 t76º
> 12 t 54 599,81 t75º
> 19 t 54 607,81 t74º
> 38 t 55 063,52 t73º
> 3 t 58 489,46 t69º
> 17 t 65 790,53 t59º
> 47 t 73 605,89 t49º
> 15 t 74 950,56 t47º
> 20 t 76 721,66 t45º
> 35 t 83 075,82 t34º
> 33 t 103 403,99 t22º
> 40 t 103 777,70 t21º
> 16 t 115 319,91 t14º
>
> #depois disso é simples, eu posso seprar somente os primeiros 10
> valores, ou 100 apresentar
> > dados[ordem[1:10],]
> Municípios tPopulação..2010. tRanking.populacional
> tPIB.2006..R..1.000. tPIB.2007..R..1.000.
> 50 tSão Gonçalo - RJ t999.728 t16º
> t 6 885 641 t 7 410 667
> 27 tBelém - AL t4.551 t4.442º
> t 12 520 258 t 13 842 632
> 49 tTeresina - PI t814.230 t19º
> t 5 989 117 t 6 536 373
> 41 tMacedônia - SP t3.664 t4.807º
> t 7 267 950 t 8 510 435
> 10 tSalto Veloso - SC t4.301 t4.539º
> t 24 139 423 t 26 772 417
> 42 tNarandiba - SP t4.288 t4.547º
> t 7 398 852 t 8 020 993
> 9 tFortaleza - CE t2.452.185 t5º
> t 22 331 722 t 24 476 378
> 36 tCampo Grande - AL t9.032 t3.160º
> t 7 817 007 t 8 956 501
> 28 tSão Luís - MA t1.014.837 t15º
> t 11 204 463 t 12 272 006
> 21 tGoiânia - GO t1.302.001 t12º
> t 15 898 437 t 17 845 701
> tPIB.2008..R..1.000. tPIB.2009..R..1.000. tPIB.2010..R..1.000.
> tRanking.PIB tPIB.per.capita..R..
> 50 t 8 267 153 t 9 034 995 t 10 340
> 756 t50º t 10 341,78
> 27 t 15 286 066 t 16 568 144 t 17 987
> 323 t27º t 12 921,64
> 49 t 7 505 653 t 8 688 475 t 10 539
> 378 t49º t 12 940,66
> 41 t 9 125 210 t 10 257 022 t 12 114
> 090 t41º t 12 989,48
> 10 t 29 393 081 t 33 131 342 t 36 744
> 670 t10º t 13 728,08
> 42 t 8 858 669 t 10 362 496 t 11 997
> 401 t42º t 14 925,65
> 9 t 28 769 259 t 31 373 473 t 37 106
> 309 t9º t 15 161,47
> 36 t 10 460 818 t 11 640 898 t 13 875
> 046 t36º t 17 625,73
> 28 t 14 720 891 t 15 323 512 t 17 915
> 048 t28º t 17 703,61
> 21 t 19 456 021 t 21 380 256 t 24 445
> 744 t21º t 18 777,09
> tRanking.PIB.per.capita
> 50 t2.662º
> 27 t1.969º
> 49 t1.963º
> 41 t1.946º
> 10 t1.749º
> 42 t1.488º
> 9 t1.446º
> 36 t1.039º
> 28 t1.024º
> 21 t892º
>
> #ou eu inverto a ordem com rev, que é a mesma cosia que usar o comando
> order decreaseing = false, e vejo os 10 primerios valores
> > dados[rev(ordem)[1:10],]
> Municípios tPopulação..2010. tRanking.populacional
> tPIB.2006..R..1.000. tPIB.2007..R..1.000.
> 16 tBarueri - SP t240.749
> t105º t 25 570 470 t 26 076 920
> 40 tAraucária - PR t119.123
> t217º t 8 436 380 t 9 547 958
> 33 tParaú - RN t3.859
> t4.726º t 2 997 778 t 3 074 977
> 35 tItajaí - SC t183.373
> t149º t 6 297 432 t 7 982 909
> 20 tVitória - ES t327.801
> t70º t 16 476 046 t 19 152 858
> 15 tBetim - MG t378.089
> t57º t 18 807 187 t 21 522 757
> 47 tSão Caetano do Sul - SP t149.263
> t178º t 9 378 204 t 8 900 640
> 17 tSantos - SP t419.400
> t48º t 16 141 388 t 19 506 667
> 3 tBrasília - DF t2.570.160
> t4º t 89 628 553 t 99 945 620
> 38 tCamaçari - BA t242.970
> t103º t 9 529 357 t 10 405 593
> tPIB.2008..R..1.000. tPIB.2009..R..1.000. tPIB.2010..R..1.000.
> tRanking.PIB tPIB.per.capita..R..
> 16 t 27 143 412 t 26 909 802 t 27 752
> 428 t16º t 115 319,91
> 40 t 11 019 940 t 11 969 256 t 12 371
> 028 t40º t 103 777,70
> 33 t 6 568 760 t 5 634 291 t 15 918
> 216 t33º t 103 403,99
> 35 t 10 169 929 t 10 889 035 t 15 235
> 108 t35º t 83 075,82
> 20 t 23 117 059 t 19 747 492 t 24 969
> 295 t20º t 76 721,66
> 15 t 25 281 114 t 24 974 495 t 28 297
> 360 t15º t 74 950,56
> 47 t 10 187 641 t 8 918 069 t 11 009
> 306 t47º t 73 605,89
> 17 t 24 557 091 t 22 546 298 t 27 616
> 035 t17º t 65 790,53
> 3 t 117 571 878 t 131 487 268 t 149 906
> 319 t3º t 58 489,46
> 38 t 11 844 962 t 13 615 507 t 13 379
> 554 t38º t 55 063,52
> tRanking.PIB.per.capita
> 16 t14º
> 40 t21º
> 33 t22º
> 35 t34º
> 20 t45º
> 15 t47º
> 47 t49º
> 17 t59º
> 3 t69º
> 38 t73º
>
> #Agora por ultimo, vc deveria postar essa saida aqui, veja que se vc
> colocar isso aqui na mensagem, eu posso copiar e colar no R, e olhar
> os dados.
> Isso é melhor para a lista, ja que fica sem trafego de arquivos, não
> tem perigo de alguem enviar arquivos com intenções escusas, para quem
> vai ajudar a distancia de olhar os dados é um crtl c crtl v, e vc ve
> as pessoas dandos soluções para o seu conjunto de dados, não chutando
> uma solução que pode não te servir e te manter com duvidas.
>
> Bem espero ter ajudado, abraços
> > dput(dados)
> structure(list(Municípios = structure(c(45L, 35L, 6L, 15L, 4L,
> 26L, 32L, 20L, 18L, 36L, 8L, 29L, 39L, 33L, 5L, 2L, 38L, 17L,
> 10L, 50L, 19L, 42L, 23L, 13L, 22L, 49L, 3L, 44L, 37L, 34L, 11L,
> 47L, 30L, 12L, 21L, 9L, 43L, 7L, 46L, 1L, 25L, 27L, 24L, 16L,
> 28L, 14L, 40L, 31L, 48L, 41L), .Label = c("tAraucária - PR",
> "tBarueri - SP", "tBelém - AL", "tBelo Horizonte - MG", "tBetim - MG",
> "tBrasília - DF", "tCamaçari - BA", "tCampinas - SP", "tCampo Grande -
> AL",
> "tCampos dos Goytacazes - RJ", "tCanoas - RS", "tCaxias do Sul - RS",
> "tContagem - MG", "tCuiabá - MT", "tCuritiba - PR", "tDiadema - SP",
> "tDuque de Caxias - RJ", "tFortaleza - CE", "tGoiânia - GO",
> "tGuarulhos - SP", "tItajaí - SC", "tJóia - RS", "tJundiá - RN",
> "tLuzinópolis - TO", "tMacedônia - SP", "tManari - PE", "tNarandiba -
> SP",
> "tNísia Floresta - RN", "tOrtigueira - PR", "tParaú - RN",
> "tPiracema - MG", "tPorto Acre - AC", "tRebouças - PR", "tRibeirão
> Pires - SP",
> "tRio de Contas - BA", "tSalto Veloso - SC", "tSanto André - PB",
> "tSantos - SP", "tSão Bernardo do Campo - SP", "tSão Caetano do Sul -
> SP",
> "tSão Gonçalo - RJ", "tSão José dos Campos - SP", "tSão José dos
> Pinhais - PR",
> "tSão Luís - MA", "tSão Paulo - SP", "tSerra - ES", "tSorocaba - SP",
> "tTeresina - PI", "tUberlândia - MG", "tVitória - ES"), class =
> "factor"),
> tPopulação..2010. = structure(c(3L, 7L, 21L, 12L, 16L,
> 13L, 10L, 6L, 20L, 35L, 2L, 15L, 45L, 9L, 29L, 18L, 33L,
> 48L, 38L, 26L, 8L, 43L, 27L, 41L, 47L, 42L, 37L, 1L, 23L,
> 4L, 25L, 40L, 30L, 36L, 14L, 49L, 24L, 19L, 32L, 5L, 28L,
> 34L, 22L, 31L, 17L, 39L, 11L, 44L, 46L, 50L), .Label =
> c("t1.014.837",
> "t1.080.113", "t11.253.503", "t113.068", "t119.123", "t1.221.979",
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> ), class = "factor"), tRanking.populacional = structure(c(15L,
> 21L, 39L, 49L, 46L, 12L, 17L, 6L, 45L, 32L, 8L, 5L, 20L,
> 18L, 44L, 2L, 38L, 13L, 30L, 47L, 3L, 22L, 37L, 25L, 27L,
> 23L, 31L, 9L, 41L, 19L, 48L, 26L, 35L, 34L, 7L, 24L, 50L,
> 1L, 40L, 16L, 36L, 33L, 42L, 43L, 4L, 28L, 11L, 29L, 14L,
> 10L), .Label = c("t103º", "t105º", "t12º", "t1.386º",
> "t1.396º", "t13º", "t149º", "t14º", "t15º", "t16º",
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> "t6º", "t70º", "t72º", "t8º", "t90º"), class = "factor"),
> tPIB.2006..R..1.000. = structure(c(26L, 10L, 46L, 30L, 31L,
> 29L, 28L, 25L, 19L, 23L, 22L, 15L, 18L, 16L, 17L, 24L, 13L,
> 20L, 21L, 14L, 12L, 11L, 5L, 6L, 3L, 2L, 9L, 4L, 8L, 7L,
> 50L, 1L, 27L, 45L, 33L, 43L, 37L, 49L, 47L, 44L, 39L, 40L,
> 34L, 42L, 41L, 38L, 48L, 35L, 32L, 36L), .Label = c("t 10 161 750",
> "t 10 344 790", "t 10 697 887", "t 11 204 463", "t 11 313 752",
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> "t 20 566 795", "t 22 331 722", "t 22 435 604", "t 23 134 307",
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> structure(c(30L,
> 13L, 50L, 33L, 34L, 32L, 31L, 27L, 21L, 26L, 25L, 22L, 23L,
> 18L, 20L, 24L, 17L, 28L, 19L, 16L, 15L, 14L, 12L, 7L, 4L,
> 8L, 11L, 6L, 10L, 9L, 3L, 5L, 29L, 49L, 40L, 47L, 43L, 2L,
> 1L, 48L, 42L, 41L, 35L, 44L, 45L, 39L, 46L, 38L, 36L, 37L
> ), .Label = c("t 10 402 706", "t 10 405 593", "t 10 763 588",
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> 10L, 50L, 49L, 47L, 2L, 45L, 43L, 44L), .Label = c("t 10 169 929",
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> structure(c(38L,
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> 29L, 16L, 50L, 49L, 48L, 46L, 45L, 44L, 43L, 42L, 41L, 40L,
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> 20L, 21L, 23L, 24L, 25L, 26L, 27L, 28L, 29L, 30L, 31L, 32L,
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> "t11º", "t12º", "t13º", "t14º", "t15º", "t16º", "t17º",
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> "t4º", "t50º", "t5º", "t6º", "t7º", "t8º", "t9º"), class = "factor"),
> tPIB.per.capita..R.. = structure(c(36L, 24L, 45L, 26L, 16L,
> 19L, 28L, 25L, 10L, 8L, 32L, 42L, 37L, 14L, 48L, 4L, 46L,
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> "t 83 075,82"), class = "factor"), tRanking.PIB.per.capita =
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> 26L, 40L, 24L, 39L, 32L, 22L, 25L, 5L, 9L, 15L, 43L, 3L,
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> 20L), .Label = c("t1.024º", "t1.039º", "t104º", "t141º",
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> "t347º", "t34º", "t364º", "t386º", "t446º", "t45º",
> "t47º", "t49º", "t557º", "t59º", "t646º", "t69º", "t73º",
> "t74º", "t75º", "t766º", "t76º", "t77º", "t811º", "t87º",
> "t892º", "t93º"), class = "factor")), .Names = c("Municípios",
> "tPopulação..2010.", "tRanking.populacional", "tPIB.2006..R..1.000.",
> "tPIB.2007..R..1.000.", "tPIB.2008..R..1.000.", "tPIB.2009..R..1.000.",
> "tPIB.2010..R..1.000.", "tRanking.PIB", "tPIB.per.capita..R..",
> "tRanking.PIB.per.capita"), class = "data.frame", row.names = c("1",
> "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10", "11", "12", "13",
> "14", "15", "16", "17", "18", "19", "20", "21", "22", "23", "24",
> "25", "26", "27", "28", "29", "30", "31", "32", "33", "34", "35",
> "36", "37", "38", "39", "40", "41", "42", "43", "44", "45", "46",
> "47", "48", "49", "50"))
> >
>
> Em 25 de fevereiro de 2013 01:00, Manoel Nascimento
> <manoelnascimento em gmail.com <mailto:manoelnascimento em gmail.com>> escreveu:
>
> Estou lendo os dados de um arquivo CSV com a função read.csv(). O
> R os lê normalmente. Como você diz que não consegue lê-los,
> procurei um meio de exportar dados, fiz um write.table() e deu o
> resultado em anexo, com as 50 primeiras linhas. Será que com isto
> fica mais fácil tentar encontrar uma solução?
>
> []'s
> Manolo
>
>
> Grato
> Augusto C. A. Ribas
>
> Site Pessoal: http://recologia.wordpress.com/
> Lattes: http://lattes.cnpq.br/7355685961127056
>
>
> _______________________________________________
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