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:<br>
<br>#primeiro eu li os dados, o separado parecia ser barra, e tens uns t no meio dos dados, eu não entendi o formato direito.<br>#lendo os dados<br>> dados<-read.table("exemplo.txt",sep = "/")<br>
#usando o comando str para ver como são os dados, olhe que tudo são fatores<br>> str(dados)<br>'data.frame': 50 obs. of 11 variables:<br> $ Municípios : Factor w/ 50 levels "tAraucária - PR",..: 45 35 6 15 4 26 32 20 18 36 ...<br>
$ tPopulação..2010. : Factor w/ 50 levels "t1.014.837","t1.080.113",..: 3 7 21 12 16 13 10 6 20 35 ...<br> $ tRanking.populacional : Factor w/ 50 levels "t103º","t105º",..: 15 21 39 49 46 12 17 6 45 32 ...<br>
$ tPIB.2006..R..1.000. : Factor w/ 50 levels "t 10 161 750",..: 26 10 46 30 31 29 28 25 19 23 ...<br> $ tPIB.2007..R..1.000. : Factor w/ 50 levels "t 10 402 706",..: 30 13 50 33 34 32 31 27 21 26 ...<br>
$ tPIB.2008..R..1.000. : Factor w/ 50 levels "t 10 169 929",..: 37 21 7 41 40 39 38 36 30 33 ...<br> $ tPIB.2009..R..1.000. : Factor w/ 50 levels "t 10 257 022",..: 38 21 9 41 40 39 37 35 32 36 ...<br>
$ tPIB.2010..R..1.000. : Factor w/ 50 levels "t 10 340 756",..: 47 29 16 50 49 48 46 45 44 43 ...<br> $ tRanking.PIB : Factor w/ 50 levels "t10º","t11º",..: 11 22 33 44 46 47 48 49 50 1 ...<br>
$ tPIB.per.capita..R.. : Factor w/ 50 levels "t 103 403,99",..: 36 24 45 26 16 19 28 25 10 8 ...<br> $ tRanking.PIB.per.capita: Factor w/ 50 levels "t1.024º","t1.039º",..: 4 26 40 24 39 32 22 25 5 9 ...<br>
<br>#para ficar mais facil, eu vou separar a coluna 11 em um vetor chamado pib<br>> pib<-dados[,11]<br>#pib é um fator<br>> class(pib)<br>[1] "factor"<br>#eu sou ruim de expressão regular, mas primeiro vamos tirar os t, os ponto e outras coisas e transformar em numeros<br>
> pib<-gsub("t","",pib)<br>> pib<-gsub("º","",pib)<br>> pib<-gsub("\\.","",pib)<br>> pib<-as.numeric(pib)<br><br>#Agora temos numeros<br>
> pib<br> [1] 141 288 69 282 646 386 277 284 1446 1749 203 75 104 811 47 14 59 264 74 45 892<br>[22] 153 77 271 175 281 1969 1024 446 347 93 364 22 174 34 1039 87 73 260 21 1946 1488<br>
[43] 76 309 557 766 49 291 1963 2662<br>> class(pib)<br>[1] "numeric"<br><br>#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<br>
> ordem<-order(pib,decreasing = T)<br><br>#ai eu olho os dados, usando ordem para definir a ordem que as linhas são mostradas<br>> dados[ordem,]<br> Municípios tPopulação..2010. tRanking.populacional tPIB.2006..R..1.000.<br>
50 tSão Gonçalo - RJ t999.728 t16º t 6 885 641<br>27 tBelém - AL t4.551 t4.442º t 12 520 258<br>49 tTeresina - PI t814.230 t19º t 5 989 117<br>
41 tMacedônia - SP t3.664 t4.807º t 7 267 950<br>10 tSalto Veloso - SC t4.301 t4.539º t 24 139 423<br>42 tNarandiba - SP t4.288 t4.547º t 7 398 852<br>
9 tFortaleza - CE t2.452.185 t5º t 22 331 722<br>36 tCampo Grande - AL t9.032 t3.160º t 7 817 007<br>28 tSão Luís - MA t1.014.837 t15º t 11 204 463<br>
21 tGoiânia - GO t1.302.001 t12º t 15 898 437<br>14 tRebouças - PR t14.176 t2.280º t 18 316 659<br>46 tCuiabá - MT t551.098 t35º t 7 177 404<br>
5 tBelo Horizonte - MG t2.375.151 t6º t 32 473 102<br>45 tNísia Floresta - RN t23.784 t1.386º t 7 466 738<br>29 tSanto André - PB t2.638 t5.223º t 11 674 114<br>
6 tManari - PE t18.083 t1.831º t 31 801 795<br>32 tSorocaba - SP t586.625 t32º t 10 161 750<br>30 tRibeirão Pires - SP t113.068 t232º t 11 326 627<br>
44 tDiadema - SP t386.089 t55º t 7 747 560<br>48 tPiracema - MG t6.406 t3.804º t 6 815 596<br>2 tRio de Contas - BA t13.007 t2.462º t 128 026 084<br>
8 tGuarulhos - SP t1.221.979 t13º t 25 697 978<br>4 tCuritiba - PR t1.751.907 t8º t 32 182 599<br>26 tUberlândia - MG t604.013 t30º t 10 344 790<br>
7 tPorto Acre - AC t14.880 t2.184º t 30 130 789<br>24 tContagem - MG t603.442 t31º t 11 314 821<br>18 tDuque de Caxias - RJ t855.048 t18º t 22 435 604<br>
39 tSerra - ES t409.267 t51º t 9 130 483<br>11 tCampinas - SP t1.080.113 t14º t 23 629 697<br>25 tJóia - RS t8.331 t3.300º t 10 697 887<br>
34 tCaxias do Sul - RS t435.564 t45º t 8 607 676<br>22 tSão José dos Campos - SP t629.921 t28º t 15 522 240<br>1 tSão Paulo - SP t11.253.503 t1º t 282 892 455<br>
13 tSão Bernardo do Campo - SP t765.463 t23º t 20 566 795<br>31 tCanoas - RS t323.827 t72º t 9 596 231<br>37 tSão José dos Pinhais - PR t264.210 t90º t 7 029 321<br>
23 tJundiá - RN t3.582 t4.841º t 11 313 752<br>43 tLuzinópolis - TO t2.622 t5.235º t 6 477 109<br>12 tOrtigueira - PR t23.380 t1.396º t 17 798 886<br>
19 tCampos dos Goytacazes - RJ t463.731 t42º t 23 134 307<br>38 tCamaçari - BA t242.970 t103º t 9 529 357<br>3 tBrasília - DF t2.570.160 t4º t 89 628 553<br>
17 tSantos - SP t419.400 t48º t 16 141 388<br>47 tSão Caetano do Sul - SP t149.263 t178º t 9 378 204<br>15 tBetim - MG t378.089 t57º t 18 807 187<br>
20 tVitória - ES t327.801 t70º t 16 476 046<br>35 tItajaí - SC t183.373 t149º t 6 297 432<br>33 tParaú - RN t3.859 t4.726º t 2 997 778<br>
40 tAraucária - PR t119.123 t217º t 8 436 380<br>16 tBarueri - SP t240.749 t105º t 25 570 470<br> tPIB.2007..R..1.000. tPIB.2008..R..1.000. tPIB.2009..R..1.000. tPIB.2010..R..1.000. tRanking.PIB<br>
50 t 7 410 667 t 8 267 153 t 9 034 995 t 10 340 756 t50º<br>27 t 13 842 632 t 15 286 066 t 16 568 144 t 17 987 323 t27º<br>49 t 6 536 373 t 7 505 653 t 8 688 475 t 10 539 378 t49º<br>
41 t 8 510 435 t 9 125 210 t 10 257 022 t 12 114 090 t41º<br>10 t 26 772 417 t 29 393 081 t 33 131 342 t 36 744 670 t10º<br>42 t 8 020 993 t 8 858 669 t 10 362 496 t 11 997 401 t42º<br>
9 t 24 476 378 t 28 769 259 t 31 373 473 t 37 106 309 t9º<br>36 t 8 956 501 t 10 460 818 t 11 640 898 t 13 875 046 t36º<br>28 t 12 272 006 t 14 720 891 t 15 323 512 t 17 915 048 t28º<br>
21 t 17 845 701 t 19 456 021 t 21 380 256 t 24 445 744 t21º<br>14 t 20 689 607 t 22 470 886 t 24 720 436 t 30 032 003 t14º<br>46 t 7 897 532 t 8 951 985 t 9 819 382 t 11 051 628 t46º<br>
5 t 38 285 100 t 42 255 583 t 44 729 413 t 51 661 760 t5º<br>45 t 8 853 442 t 9 293 714 t 9 904 464 t 11 214 103 t45º<br>29 t 13 259 022 t 13 303 110 t 14 709 216 t 17 258 468 t29º<br>
6 t 34 384 768 t 38 028 945 t 40 482 809 t 48 598 153 t6º<br>32 t 11 913 720 t 13 046 652 t 14 143 601 t 16 127 236 t32º<br>30 t 12 911 809 t 13 843 411 t 14 686 950 t 17 004 019 t30º<br>
44 t 8 621 541 t 9 311 666 t 9 969 627 t 11 254 523 t44º<br>48 t 7 678 195 t 8 832 622 t 9 599 600 t 10 931 268 t48º<br>2 t 140 094 694 t 158 757 286 t 170 517 226 t 190 249 043 t2º<br>
8 t 27 558 277 t 31 936 895 t 32 475 487 t 37 139 404 t8º<br>4 t 38 124 861 t 43 354 307 t 45 741 463 t 53 106 497 t4º<br>26 t 12 499 059 t 14 253 571 t 16 092 093 t 18 286 904 t26º<br>
7 t 33 590 020 t 35 844 547 t 36 873 055 t 43 038 100 t7º<br>24 t 12 340 154 t 14 963 434 t 15 327 435 t 18 539 693 t24º<br>18 t 28 321 333 t 18 672 981 t 24 473 664 t 26 496 845 t18º<br>
39 t 10 402 706 t 10 801 039 t 11 520 289 t 12 703 017 t39º<br>11 t 26 767 620 t 29 303 152 t 31 653 414 t 36 688 629 t11º<br>25 t 11 462 068 t 13 219 945 t 13 349 588 t 18 473 990 t25º<br>
34 t 9 789 217 t 11 804 006 t 12 265 677 t 15 692 359 t34º<br>22 t 17 636 864 t 20 700 680 t 22 015 096 t 24 117 145 t22º<br>1 t 323 154 666 t 356 980 045 t 389 284 929 t 443 600 102 t1º<br>
13 t 25 164 098 t 29 981 271 t 28 935 628 t 35 578 586 t13º<br>31 t 10 763 588 t 14 783 276 t 16 237 175 t 16 547 966 t31º<br>37 t 8 524 230 t 10 397 115 t 11 508 519 t 13 690 888 t37º<br>
23 t 13 992 935 t 15 168 172 t 16 584 964 t 20 124 600 t23º<br>43 t 6 396 606 t 12 969 186 t 9 442 184 t 11 267 976 t43º<br>12 t 24 619 373 t 30 067 523 t 31 617 716 t 36 389 080 t12º<br>
19 t 20 811 798 t 29 206 675 t 20 157 567 t 25 313 179 t19º<br>38 t 10 405 593 t 11 844 962 t 13 615 507 t 13 379 554 t38º<br>3 t 99 945 620 t 117 571 878 t 131 487 268 t 149 906 319 t3º<br>
17 t 19 506 667 t 24 557 091 t 22 546 298 t 27 616 035 t17º<br>47 t 8 900 640 t 10 187 641 t 8 918 069 t 11 009 306 t47º<br>15 t 21 522 757 t 25 281 114 t 24 974 495 t 28 297 360 t15º<br>
20 t 19 152 858 t 23 117 059 t 19 747 492 t 24 969 295 t20º<br>35 t 7 982 909 t 10 169 929 t 10 889 035 t 15 235 108 t35º<br>33 t 3 074 977 t 6 568 760 t 5 634 291 t 15 918 216 t33º<br>
40 t 9 547 958 t 11 019 940 t 11 969 256 t 12 371 028 t40º<br>16 t 26 076 920 t 27 143 412 t 26 909 802 t 27 752 428 t16º<br> tPIB.per.capita..R.. tRanking.PIB.per.capita<br>
50 t 10 341,78 t2.662º<br>27 t 12 921,64 t1.969º<br>49 t 12 940,66 t1.963º<br>41 t 12 989,48 t1.946º<br>10 t 13 728,08 t1.749º<br>
42 t 14 925,65 t1.488º<br>9 t 15 161,47 t1.446º<br>36 t 17 625,73 t1.039º<br>28 t 17 703,61 t1.024º<br>21 t 18 777,09 t892º<br>
14 t 19 540,20 t811º<br>46 t 20 044,67 t766º<br>5 t 21 748,25 t646º<br>45 t 23 011,46 t557º<br>29 t 25 609,30 t446º<br>
6 t 26 961,15 t386º<br>32 t 27 506,28 t364º<br>30 t 28 100,52 t347º<br>44 t 29 153,85 t309º<br>48 t 29 959,19 t291º<br>
2 t 30 088,24 t288º<br>8 t 30 383,43 t284º<br>4 t 30 400,49 t282º<br>26 t 30 463,70 t281º<br>7 t 30 524,80 t277º<br>
24 t 30 743,31 t271º<br>18 t 30 988,80 t264º<br>39 t 31 034,14 t260º<br>11 t 33 939,56 t203º<br>25 t 35 854,42 t175º<br>
34 t 36 034,46 t174º<br>22 t 38 431,00 t153º<br>1 t 39 450,87 t141º<br>13 t 46 495,62 t104º<br>31 t 51 070,03 t93º<br>
37 t 51 960,20 t87º<br>23 t 54 353,94 t77º<br>43 t 54 501,02 t76º<br>12 t 54 599,81 t75º<br>19 t 54 607,81 t74º<br>
38 t 55 063,52 t73º<br>3 t 58 489,46 t69º<br>17 t 65 790,53 t59º<br>47 t 73 605,89 t49º<br>15 t 74 950,56 t47º<br>
20 t 76 721,66 t45º<br>35 t 83 075,82 t34º<br>33 t 103 403,99 t22º<br>40 t 103 777,70 t21º<br>16 t 115 319,91 t14º<br>
<br>#depois disso é simples, eu posso seprar somente os primeiros 10 valores, ou 100 apresentar<br>> dados[ordem[1:10],]<br> Municípios tPopulação..2010. tRanking.populacional tPIB.2006..R..1.000. tPIB.2007..R..1.000.<br>
50 tSão Gonçalo - RJ t999.728 t16º t 6 885 641 t 7 410 667<br>27 tBelém - AL t4.551 t4.442º t 12 520 258 t 13 842 632<br>49 tTeresina - PI t814.230 t19º t 5 989 117 t 6 536 373<br>
41 tMacedônia - SP t3.664 t4.807º t 7 267 950 t 8 510 435<br>10 tSalto Veloso - SC t4.301 t4.539º t 24 139 423 t 26 772 417<br>42 tNarandiba - SP t4.288 t4.547º t 7 398 852 t 8 020 993<br>
9 tFortaleza - CE t2.452.185 t5º t 22 331 722 t 24 476 378<br>36 tCampo Grande - AL t9.032 t3.160º t 7 817 007 t 8 956 501<br>28 tSão Luís - MA t1.014.837 t15º t 11 204 463 t 12 272 006<br>
21 tGoiânia - GO t1.302.001 t12º t 15 898 437 t 17 845 701<br> tPIB.2008..R..1.000. tPIB.2009..R..1.000. tPIB.2010..R..1.000. tRanking.PIB tPIB.per.capita..R..<br>50 t 8 267 153 t 9 034 995 t 10 340 756 t50º t 10 341,78<br>
27 t 15 286 066 t 16 568 144 t 17 987 323 t27º t 12 921,64<br>49 t 7 505 653 t 8 688 475 t 10 539 378 t49º t 12 940,66<br>41 t 9 125 210 t 10 257 022 t 12 114 090 t41º t 12 989,48<br>
10 t 29 393 081 t 33 131 342 t 36 744 670 t10º t 13 728,08<br>42 t 8 858 669 t 10 362 496 t 11 997 401 t42º t 14 925,65<br>9 t 28 769 259 t 31 373 473 t 37 106 309 t9º t 15 161,47<br>
36 t 10 460 818 t 11 640 898 t 13 875 046 t36º t 17 625,73<br>28 t 14 720 891 t 15 323 512 t 17 915 048 t28º t 17 703,61<br>21 t 19 456 021 t 21 380 256 t 24 445 744 t21º t 18 777,09<br>
tRanking.PIB.per.capita<br>50 t2.662º<br>27 t1.969º<br>49 t1.963º<br>41 t1.946º<br>10 t1.749º<br>42 t1.488º<br>9 t1.446º<br>
36 t1.039º<br>28 t1.024º<br>21 t892º<br><br>#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<br>
> dados[rev(ordem)[1:10],]<br> Municípios tPopulação..2010. tRanking.populacional tPIB.2006..R..1.000. tPIB.2007..R..1.000.<br>16 tBarueri - SP t240.749 t105º t 25 570 470 t 26 076 920<br>
40 tAraucária - PR t119.123 t217º t 8 436 380 t 9 547 958<br>33 tParaú - RN t3.859 t4.726º t 2 997 778 t 3 074 977<br>
35 tItajaí - SC t183.373 t149º t 6 297 432 t 7 982 909<br>20 tVitória - ES t327.801 t70º t 16 476 046 t 19 152 858<br>
15 tBetim - MG t378.089 t57º t 18 807 187 t 21 522 757<br>47 tSão Caetano do Sul - SP t149.263 t178º t 9 378 204 t 8 900 640<br>
17 tSantos - SP t419.400 t48º t 16 141 388 t 19 506 667<br>3 tBrasília - DF t2.570.160 t4º t 89 628 553 t 99 945 620<br>
38 tCamaçari - BA t242.970 t103º t 9 529 357 t 10 405 593<br> tPIB.2008..R..1.000. tPIB.2009..R..1.000. tPIB.2010..R..1.000. tRanking.PIB tPIB.per.capita..R..<br>16 t 27 143 412 t 26 909 802 t 27 752 428 t16º t 115 319,91<br>
40 t 11 019 940 t 11 969 256 t 12 371 028 t40º t 103 777,70<br>33 t 6 568 760 t 5 634 291 t 15 918 216 t33º t 103 403,99<br>35 t 10 169 929 t 10 889 035 t 15 235 108 t35º t 83 075,82<br>
20 t 23 117 059 t 19 747 492 t 24 969 295 t20º t 76 721,66<br>15 t 25 281 114 t 24 974 495 t 28 297 360 t15º t 74 950,56<br>47 t 10 187 641 t 8 918 069 t 11 009 306 t47º t 73 605,89<br>
17 t 24 557 091 t 22 546 298 t 27 616 035 t17º t 65 790,53<br>3 t 117 571 878 t 131 487 268 t 149 906 319 t3º t 58 489,46<br>38 t 11 844 962 t 13 615 507 t 13 379 554 t38º t 55 063,52<br>
tRanking.PIB.per.capita<br>16 t14º<br>40 t21º<br>33 t22º<br>35 t34º<br>20 t45º<br>15 t47º<br>47 t49º<br>
17 t59º<br>3 t69º<br>38 t73º<br><br>#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.<br>
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.<br>
<br>Bem espero ter ajudado, abraços<br>> dput(dados)<br>structure(list(Municípios = structure(c(45L, 35L, 6L, 15L, 4L, <br>26L, 32L, 20L, 18L, 36L, 8L, 29L, 39L, 33L, 5L, 2L, 38L, 17L, <br>10L, 50L, 19L, 42L, 23L, 13L, 22L, 49L, 3L, 44L, 37L, 34L, 11L, <br>
47L, 30L, 12L, 21L, 9L, 43L, 7L, 46L, 1L, 25L, 27L, 24L, 16L, <br>28L, 14L, 40L, 31L, 48L, 41L), .Label = c("tAraucária - PR", <br>"tBarueri - SP", "tBelém - AL", "tBelo Horizonte - MG", "tBetim - MG", <br>
"tBrasília - DF", "tCamaçari - BA", "tCampinas - SP", "tCampo Grande - AL", <br>"tCampos dos Goytacazes - RJ", "tCanoas - RS", "tCaxias do Sul - RS", <br>
"tContagem - MG", "tCuiabá - MT", "tCuritiba - PR", "tDiadema - SP", <br>"tDuque de Caxias - RJ", "tFortaleza - CE", "tGoiânia - GO", <br>"tGuarulhos - SP", "tItajaí - SC", "tJóia - RS", "tJundiá - RN", <br>
"tLuzinópolis - TO", "tMacedônia - SP", "tManari - PE", "tNarandiba - SP", <br>"tNísia Floresta - RN", "tOrtigueira - PR", "tParaú - RN", <br>"tPiracema - MG", "tPorto Acre - AC", "tRebouças - PR", "tRibeirão Pires - SP", <br>
"tRio de Contas - BA", "tSalto Veloso - SC", "tSanto André - PB", <br>"tSantos - SP", "tSão Bernardo do Campo - SP", "tSão Caetano do Sul - SP", <br>"tSão Gonçalo - RJ", "tSão José dos Campos - SP", "tSão José dos Pinhais - PR", <br>
"tSão Luís - MA", "tSão Paulo - SP", "tSerra - ES", "tSorocaba - SP", <br>"tTeresina - PI", "tUberlândia - MG", "tVitória - ES"), class = "factor"), <br>
tPopulação..2010. = structure(c(3L, 7L, 21L, 12L, 16L, <br> 13L, 10L, 6L, 20L, 35L, 2L, 15L, 45L, 9L, 29L, 18L, 33L, <br> 48L, 38L, 26L, 8L, 43L, 27L, 41L, 47L, 42L, 37L, 1L, 23L, <br> 4L, 25L, 40L, 30L, 36L, 14L, 49L, 24L, 19L, 32L, 5L, 28L, <br>
34L, 22L, 31L, 17L, 39L, 11L, 44L, 46L, 50L), .Label = c("t1.014.837", <br> "t1.080.113", "t11.253.503", "t113.068", "t119.123", "t1.221.979", <br> "t13.007", "t1.302.001", "t14.176", "t14.880", "t149.263", <br>
"t1.751.907", "t18.083", "t183.373", "t23.380", "t2.375.151", <br> "t23.784", "t240.749", "t242.970", "t2.452.185", "t2.570.160", <br>
"t2.622", "t2.638", "t264.210", "t323.827", "t327.801", "t3.582", <br> "t3.664", "t378.089", "t3.859", "t386.089", "t409.267", "t419.400", <br>
"t4.288", "t4.301", "t435.564", "t4.551", "t463.731", "t551.098", <br> "t586.625", "t603.442", "t604.013", "t629.921", "t6.406", <br>
"t765.463", "t814.230", "t8.331", "t855.048", "t9.032", "t999.728"<br> ), class = "factor"), tRanking.populacional = structure(c(15L, <br> 21L, 39L, 49L, 46L, 12L, 17L, 6L, 45L, 32L, 8L, 5L, 20L, <br>
18L, 44L, 2L, 38L, 13L, 30L, 47L, 3L, 22L, 37L, 25L, 27L, <br> 23L, 31L, 9L, 41L, 19L, 48L, 26L, 35L, 34L, 7L, 24L, 50L, <br> 1L, 40L, 16L, 36L, 33L, 42L, 43L, 4L, 28L, 11L, 29L, 14L, <br> 10L), .Label = c("t103º", "t105º", "t12º", "t1.386º", <br>
"t1.396º", "t13º", "t149º", "t14º", "t15º", "t16º", <br> "t178º", "t1.831º", "t18º", "t19º", "t1º", "t217º", <br>
"t2.184º", "t2.280º", "t232º", "t23º", "t2.462º", "t28º", <br> "t30º", "t3.160º", "t31º", "t32º", "t3.300º", "t35º", <br>
"t3.804º", "t42º", "t4.442º", "t4.539º", "t4.547º", <br> "t45º", "t4.726º", "t4.807º", "t4.841º", "t48º", "t4º", <br>
"t51º", "t5.223º", "t5.235º", "t55º", "t57º", "t5º", <br> "t6º", "t70º", "t72º", "t8º", "t90º"), class = "factor"), <br>
tPIB.2006..R..1.000. = structure(c(26L, 10L, 46L, 30L, 31L, <br> 29L, 28L, 25L, 19L, 23L, 22L, 15L, 18L, 16L, 17L, 24L, 13L, <br> 20L, 21L, 14L, 12L, 11L, 5L, 6L, 3L, 2L, 9L, 4L, 8L, 7L, <br> 50L, 1L, 27L, 45L, 33L, 43L, 37L, 49L, 47L, 44L, 39L, 40L, <br>
34L, 42L, 41L, 38L, 48L, 35L, 32L, 36L), .Label = c("t 10 161 750", <br> "t 10 344 790", "t 10 697 887", "t 11 204 463", "t 11 313 752", <br> "t 11 314 821", "t 11 326 627", "t 11 674 114", "t 12 520 258", <br>
"t 128 026 084", "t 15 522 240", "t 15 898 437", "t 16 141 388", <br> "t 16 476 046", "t 17 798 886", "t 18 316 659", "t 18 807 187", <br>
"t 20 566 795", "t 22 331 722", "t 22 435 604", "t 23 134 307", <br> "t 23 629 697", "t 24 139 423", "t 25 570 470", "t 25 697 978", <br>
"t 282 892 455", "t 2 997 778", "t 30 130 789", "t 31 801 795", <br> "t 32 182 599", "t 32 473 102", "t 5 989 117", "t 6 297 432", <br>
"t 6 477 109", "t 6 815 596", "t 6 885 641", "t 7 029 321", <br> "t 7 177 404", "t 7 267 950", "t 7 398 852", "t 7 466 738", <br>
"t 7 747 560", "t 7 817 007", "t 8 436 380", "t 8 607 676", <br> "t 89 628 553", "t 9 130 483", "t 9 378 204", "t 9 529 357", <br>
"t 9 596 231"), class = "factor"), tPIB.2007..R..1.000. = structure(c(30L, <br> 13L, 50L, 33L, 34L, 32L, 31L, 27L, 21L, 26L, 25L, 22L, 23L, <br> 18L, 20L, 24L, 17L, 28L, 19L, 16L, 15L, 14L, 12L, 7L, 4L, <br>
8L, 11L, 6L, 10L, 9L, 3L, 5L, 29L, 49L, 40L, 47L, 43L, 2L, <br> 1L, 48L, 42L, 41L, 35L, 44L, 45L, 39L, 46L, 38L, 36L, 37L<br> ), .Label = c("t 10 402 706", "t 10 405 593", "t 10 763 588", <br>
"t 11 462 068", "t 11 913 720", "t 12 272 006", "t 12 340 154", <br> "t 12 499 059", "t 12 911 809", "t 13 259 022", "t 13 842 632", <br>
"t 13 992 935", "t 140 094 694", "t 17 636 864", "t 17 845 701", <br> "t 19 152 858", "t 19 506 667", "t 20 689 607", "t 20 811 798", <br>
"t 21 522 757", "t 24 476 378", "t 24 619 373", "t 25 164 098", <br> "t 26 076 920", "t 26 767 620", "t 26 772 417", "t 27 558 277", <br>
"t 28 321 333", "t 3 074 977", "t 323 154 666", "t 33 590 020", <br> "t 34 384 768", "t 38 124 861", "t 38 285 100", "t 6 396 606", <br>
"t 6 536 373", "t 7 410 667", "t 7 678 195", "t 7 897 532", <br> "t 7 982 909", "t 8 020 993", "t 8 510 435", "t 8 524 230", <br>
"t 8 621 541", "t 8 853 442", "t 8 900 640", "t 8 956 501", <br> "t 9 547 958", "t 9 789 217", "t 99 945 620"), class = "factor"), <br>
tPIB.2008..R..1.000. = structure(c(37L, 21L, 7L, 41L, 40L, <br> 39L, 38L, 36L, 30L, 33L, 32L, 35L, 34L, 25L, 28L, 29L, 27L, <br> 22L, 31L, 26L, 23L, 24L, 19L, 18L, 12L, 15L, 20L, 16L, 13L, <br> 14L, 17L, 11L, 42L, 8L, 1L, 4L, 3L, 9L, 5L, 6L, 48L, 46L, <br>
10L, 50L, 49L, 47L, 2L, 45L, 43L, 44L), .Label = c("t 10 169 929", <br> "t 10 187 641", "t 10 397 115", "t 10 460 818", "t 10 801 039", <br> "t 11 019 940", "t 117 571 878", "t 11 804 006", "t 11 844 962", <br>
"t 12 969 186", "t 13 046 652", "t 13 219 945", "t 13 303 110", <br> "t 13 843 411", "t 14 253 571", "t 14 720 891", "t 14 783 276", <br>
"t 14 963 434", "t 15 168 172", "t 15 286 066", "t 158 757 286", <br> "t 18 672 981", "t 19 456 021", "t 20 700 680", "t 22 470 886", <br>
"t 23 117 059", "t 24 557 091", "t 25 281 114", "t 27 143 412", <br> "t 28 769 259", "t 29 206 675", "t 29 303 152", "t 29 393 081", <br>
"t 29 981 271", "t 30 067 523", "t 31 936 895", "t 356 980 045", <br> "t 35 844 547", "t 38 028 945", "t 42 255 583", "t 43 354 307", <br>
"t 6 568 760", "t 7 505 653", "t 8 267 153", "t 8 832 622", <br> "t 8 858 669", "t 8 951 985", "t 9 125 210", "t 9 293 714", <br>
"t 9 311 666"), class = "factor"), tPIB.2009..R..1.000. = structure(c(38L, <br> 21L, 9L, 41L, 40L, 39L, 37L, 35L, 32L, 36L, 34L, 33L, 31L, <br> 28L, 29L, 30L, 26L, 27L, 23L, 22L, 24L, 25L, 20L, 16L, 10L, <br>
17L, 19L, 15L, 14L, 13L, 18L, 12L, 42L, 8L, 3L, 6L, 4L, 11L, <br> 5L, 7L, 1L, 2L, 46L, 50L, 49L, 48L, 44L, 47L, 43L, 45L), .Label = c("t 10 257 022", <br> "t 10 362 496", "t 10 889 035", "t 11 508 519", "t 11 520 289", <br>
"t 11 640 898", "t 11 969 256", "t 12 265 677", "t 131 487 268", <br> "t 13 349 588", "t 13 615 507", "t 14 143 601", "t 14 686 950", <br>
"t 14 709 216", "t 15 323 512", "t 15 327 435", "t 16 092 093", <br> "t 16 237 175", "t 16 568 144", "t 16 584 964", "t 170 517 226", <br>
"t 19 747 492", "t 20 157 567", "t 21 380 256", "t 22 015 096", <br> "t 22 546 298", "t 24 473 664", "t 24 720 436", "t 24 974 495", <br>
"t 26 909 802", "t 28 935 628", "t 31 373 473", "t 31 617 716", <br> "t 31 653 414", "t 32 475 487", "t 33 131 342", "t 36 873 055", <br>
"t 389 284 929", "t 40 482 809", "t 44 729 413", "t 45 741 463", <br> "t 5 634 291", "t 8 688 475", "t 8 918 069", "t 9 034 995", <br>
"t 9 442 184", "t 9 599 600", "t 9 819 382", "t 9 904 464", <br> "t 9 969 627"), class = "factor"), tPIB.2010..R..1.000. = structure(c(47L, <br> 29L, 16L, 50L, 49L, 48L, 46L, 45L, 44L, 43L, 42L, 41L, 40L, <br>
39L, 38L, 37L, 36L, 35L, 34L, 33L, 32L, 31L, 30L, 28L, 27L, <br> 26L, 25L, 24L, 23L, 22L, 21L, 20L, 19L, 18L, 17L, 15L, 14L, <br> 13L, 12L, 11L, 10L, 9L, 8L, 7L, 6L, 5L, 4L, 3L, 2L, 1L), .Label = c("t 10 340 756", <br>
"t 10 539 378", "t 10 931 268", "t 11 009 306", "t 11 051 628", <br> "t 11 214 103", "t 11 254 523", "t 11 267 976", "t 11 997 401", <br>
"t 12 114 090", "t 12 371 028", "t 12 703 017", "t 13 379 554", <br> "t 13 690 888", "t 13 875 046", "t 149 906 319", "t 15 235 108", <br>
"t 15 692 359", "t 15 918 216", "t 16 127 236", "t 16 547 966", <br> "t 17 004 019", "t 17 258 468", "t 17 915 048", "t 17 987 323", <br>
"t 18 286 904", "t 18 473 990", "t 18 539 693", "t 190 249 043", <br> "t 20 124 600", "t 24 117 145", "t 24 445 744", "t 24 969 295", <br>
"t 25 313 179", "t 26 496 845", "t 27 616 035", "t 27 752 428", <br> "t 28 297 360", "t 30 032 003", "t 35 578 586", "t 36 389 080", <br>
"t 36 688 629", "t 36 744 670", "t 37 106 309", "t 37 139 404", <br> "t 43 038 100", "t 443 600 102", "t 48 598 153", "t 51 661 760", <br>
"t 53 106 497"), class = "factor"), tRanking.PIB = structure(c(11L, <br> 22L, 33L, 44L, 46L, 47L, 48L, 49L, 50L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, <br> 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 17L, 18L, 19L, <br>
20L, 21L, 23L, 24L, 25L, 26L, 27L, 28L, 29L, 30L, 31L, 32L, <br> 34L, 35L, 36L, 37L, 38L, 39L, 40L, 41L, 42L, 43L, 45L), .Label = c("t10º", <br> "t11º", "t12º", "t13º", "t14º", "t15º", "t16º", "t17º", <br>
"t18º", "t19º", "t1º", "t20º", "t21º", "t22º", "t23º", <br> "t24º", "t25º", "t26º", "t27º", "t28º", "t29º", "t2º", <br>
"t30º", "t31º", "t32º", "t33º", "t34º", "t35º", "t36º", <br> "t37º", "t38º", "t39º", "t3º", "t40º", "t41º", "t42º", <br>
"t43º", "t44º", "t45º", "t46º", "t47º", "t48º", "t49º", <br> "t4º", "t50º", "t5º", "t6º", "t7º", "t8º", "t9º"), class = "factor"), <br>
tPIB.per.capita..R.. = structure(c(36L, 24L, 45L, 26L, 16L, <br> 19L, 28L, 25L, 10L, 8L, 32L, 42L, 37L, 14L, 48L, 4L, 46L, <br> 30L, 43L, 49L, 13L, 35L, 40L, 29L, 33L, 27L, 5L, 12L, 18L, <br> 21L, 38L, 20L, 1L, 34L, 50L, 11L, 39L, 44L, 31L, 3L, 7L, <br>
9L, 41L, 22L, 17L, 15L, 47L, 23L, 6L, 2L), .Label = c("t 103 403,99", <br> "t 10 341,78", "t 103 777,70", "t 115 319,91", "t 12 921,64", <br> "t 12 940,66", "t 12 989,48", "t 13 728,08", "t 14 925,65", <br>
"t 15 161,47", "t 17 625,73", "t 17 703,61", "t 18 777,09", <br> "t 19 540,20", "t 20 044,67", "t 21 748,25", "t 23 011,46", <br>
"t 25 609,30", "t 26 961,15", "t 27 506,28", "t 28 100,52", <br> "t 29 153,85", "t 29 959,19", "t 30 088,24", "t 30 383,43", <br>
"t 30 400,49", "t 30 463,70", "t 30 524,80", "t 30 743,31", <br> "t 30 988,80", "t 31 034,14", "t 33 939,56", "t 35 854,42", <br>
"t 36 034,46", "t 38 431,00", "t 39 450,87", "t 46 495,62", <br> "t 51 070,03", "t 51 960,20", "t 54 353,94", "t 54 501,02", <br>
"t 54 599,81", "t 54 607,81", "t 55 063,52", "t 58 489,46", <br> "t 65 790,53", "t 73 605,89", "t 74 950,56", "t 76 721,66", <br>
"t 83 075,82"), class = "factor"), tRanking.PIB.per.capita = structure(c(4L, <br> 26L, 40L, 24L, 39L, 32L, 22L, 25L, 5L, 9L, 15L, 43L, 3L, <br> 47L, 35L, 7L, 38L, 19L, 42L, 34L, 49L, 8L, 46L, 21L, 11L, <br>
23L, 14L, 1L, 33L, 29L, 50L, 31L, 17L, 10L, 30L, 2L, 48L, <br> 41L, 18L, 16L, 12L, 6L, 45L, 28L, 37L, 44L, 36L, 27L, 13L, <br> 20L), .Label = c("t1.024º", "t1.039º", "t104º", "t141º", <br>
"t1.446º", "t1.488º", "t14º", "t153º", "t1.749º", "t174º", <br> "t175º", "t1.946º", "t1.963º", "t1.969º", "t203º", "t21º", <br>
"t22º", "t260º", "t264º", "t2.662º", "t271º", "t277º", <br> "t281º", "t282º", "t284º", "t288º", "t291º", "t309º", <br>
"t347º", "t34º", "t364º", "t386º", "t446º", "t45º", <br> "t47º", "t49º", "t557º", "t59º", "t646º", "t69º", "t73º", <br>
"t74º", "t75º", "t766º", "t76º", "t77º", "t811º", "t87º", <br> "t892º", "t93º"), class = "factor")), .Names = c("Municípios", <br>
"tPopulação..2010.", "tRanking.populacional", "tPIB.2006..R..1.000.", <br>"tPIB.2007..R..1.000.", "tPIB.2008..R..1.000.", "tPIB.2009..R..1.000.", <br>"tPIB.2010..R..1.000.", "tRanking.PIB", "tPIB.per.capita..R..", <br>
"tRanking.PIB.per.capita"), class = "data.frame", row.names = c("1", <br>"2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10", "11", "12", "13", <br>
"14", "15", "16", "17", "18", "19", "20", "21", "22", "23", "24", <br>"25", "26", "27", "28", "29", "30", "31", "32", "33", "34", "35", <br>
"36", "37", "38", "39", "40", "41", "42", "43", "44", "45", "46", <br>"47", "48", "49", "50"))<br>
> <br><br><div class="gmail_quote">Em 25 de fevereiro de 2013 01:00, Manoel Nascimento <span dir="ltr"><<a href="mailto:manoelnascimento@gmail.com" target="_blank">manoelnascimento@gmail.com</a>></span> escreveu:<br>
<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">
<div text="#000000" bgcolor="#FFFFFF">
<div>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?<br>
<br>
[]'s<br>
Manolo<br>
<br></div></div></blockquote></div> <br><div>Grato<br>Augusto C. A. Ribas</div>
<div> </div>
<div>Site Pessoal: <a href="http://recologia.wordpress.com/" target="_blank">http://recologia.wordpress.com/</a><a href="http://augustoribas.heliohost.org" target="_blank"></a></div>
<div>Lattes: <a href="http://lattes.cnpq.br/7355685961127056" target="_blank">http://lattes.cnpq.br/7355685961127056</a><br></div>