Trabalhar com planilha de dados muito grande
bom dia,estou precisando filtrar informação de arquivos de microdados do INEP, tem arquivos csv e txt com até 6gb a título basicamente de estudos. Sou leigo neste tema e gostaria de saber qual melhor forma de proceder. Me recomendaram usar um banco de dados neste caso (SQLite, MySQL, PostgreSQL ou Oracle), mas não sei por onde começar. Alguém tem material que julgue importante e que possa compartilhar comigo? André Oliveira Souza. Graduação em Matemática, mestrado em estatística aplicada.Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Espirito Santo. IFES
André, Na documentação do ultimo censo escolar tem instruções de leitura em R, usando um pacote especial para grandes bancos de dados. Escrevi uma postagem sobre leitura desses bancos usando SQlite ( http://rcoster.blogspot.com.br/2014/02/lendo-grandes-bancos-de-dados.html). Dependendo do ano que tu quiser, eu tenho os comandos []'s 2016-06-04 8:18 GMT-03:00 Andre Oliveira <andreolsouza@yahoo.com.br>:
bom dia, estou precisando filtrar informação de arquivos de microdados do INEP, tem arquivos csv e txt com até 6gb a título basicamente de estudos. Sou leigo neste tema e gostaria de saber qual melhor forma de proceder. Me recomendaram usar um banco de dados neste caso (SQLite, MySQL, PostgreSQL ou Oracle), mas não sei por onde começar. Alguém tem material que julgue importante e que possa compartilhar comigo?
André Oliveira Souza. Graduação em Matemática, mestrado em estatística aplicada.Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Espirito Santo. IFES
_______________________________________________ R-br mailing list R-br@listas.c3sl.ufpr.br https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível.
Rodney , mas como faz para ler dados do censo2010, onde os dados estão em txt? Usei o rsqlite, mas pelo que vi tenho de deixar a base dantesedados em sql e eu não sei mexer direito em sql. Tenhais os dados do censo em txt e quero usar rsqlite para importar em txt. Enviado do Yahoo Mail no Android Em 12:38 Sáb, 4 de jun de PM, Rodrigo Coster<rcoster@gmail.com> escreveu: André, Na documentação do ultimo censo escolar tem instruções de leitura em R, usando um pacote especial para grandes bancos de dados. Escrevi uma postagem sobre leitura desses bancos usando SQlite (http://rcoster.blogspot.com.br/2014/02/lendo-grandes-bancos-de-dados.html). Dependendo do ano que tu quiser, eu tenho os comandos []'s 2016-06-04 8:18 GMT-03:00 Andre Oliveira <andreolsouza@yahoo.com.br>: bom dia,estou precisando filtrar informação de arquivos de microdados do INEP, tem arquivos csv e txt com até 6gb a título basicamente de estudos. Sou leigo neste tema e gostaria de saber qual melhor forma de proceder. Me recomendaram usar um banco de dados neste caso (SQLite, MySQL, PostgreSQL ou Oracle), mas não sei por onde começar. Alguém tem material que julgue importante e que possa compartilhar comigo? André Oliveira Souza. Graduação em Matemática, mestrado em estatística aplicada.Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Espirito Santo. IFES _______________________________________________ R-br mailing list R-br@listas.c3sl.ufpr.br https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível. _______________________________________________ R-br mailing list R-br@listas.c3sl.ufpr.br https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forne� c�igo m�imo reproduz�el.
Rodnei, no e-mail que mandei antes, so resumindo, os dados do censo estão em txt em meu computador e preciso selecionar algumas variáveis e exportar p o r, usando o pacote sqlite ou outro que souber Gente, se alguém mais souber eu agradeço a ajuda Enviado do Yahoo Mail no Android Em 12:38 Sáb, 4 de jun de PM, Rodrigo Coster<rcoster@gmail.com> escreveu: André, Na documentação do ultimo censo escolar tem instruções de leitura em R, usando um pacote especial para grandes bancos de dados. Escrevi uma postagem sobre leitura desses bancos usando SQlite (http://rcoster.blogspot.com.br/2014/02/lendo-grandes-bancos-de-dados.html). Dependendo do ano que tu quiser, eu tenho os comandos []'s 2016-06-04 8:18 GMT-03:00 Andre Oliveira <andreolsouza@yahoo.com.br>: bom dia,estou precisando filtrar informação de arquivos de microdados do INEP, tem arquivos csv e txt com até 6gb a título basicamente de estudos. Sou leigo neste tema e gostaria de saber qual melhor forma de proceder. Me recomendaram usar um banco de dados neste caso (SQLite, MySQL, PostgreSQL ou Oracle), mas não sei por onde começar. Alguém tem material que julgue importante e que possa compartilhar comigo? André Oliveira Souza. Graduação em Matemática, mestrado em estatística aplicada.Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Espirito Santo. IFES _______________________________________________ R-br mailing list R-br@listas.c3sl.ufpr.br https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível. _______________________________________________ R-br mailing list R-br@listas.c3sl.ufpr.br https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forne� c�igo m�imo reproduz�el.
Não tenho experiência com o banco de dados do Censo, apenas com o da PNAD. Em geral, dá para você converter os dados das instruções de leitura do SAS para parâmetros a serem fornecidos para a leitura do arquivo TXT, que está em formato de largura fixa (FWF). A partir daí você tem dois caminhos possíveis. Um é jogar os dados num banco de dados como já foi discutido. Isso lhe possibilita trabalhar com mais dados do que a abordagem seguinte, que é a que eu conheço melhor. Outro caminho, para o caso de você querer trabalhar com poucas variáveis, é você converter, com a função fwf2csv() do pacote descr, o arquivo TXT num arquivo CSV. Esse arquivo CSV, por sua vez, pode ser lido pela função fread() do pacote data.table. A função fread permite ler apenas as variáveis desejadas, de forma a fazer caber na memória RAM todas as observações desejadas. Se você ainda não conhece data.table, leia a introdução oficial[1]. Caso você opte pelo segundo caminho, pode adaptar este script para seus próprios fins: fwf2csv.SAScii <- function(fwffile, csvfile, input, verbose = getOption("verbose")) { require("SAScii") require("descr") # Usuário precisa conferir antes se a codificação de caracteres está correta... # https://github.com/ajdamico/SAScii/issues/5 dic <- within(parse.SAScii(input), { end <- cumsum(width) begin <- c(1, 1 + cumsum(width)[-length(width)]) }) fwf2csv(fwffile = fwffile, csvfile = csvfile, verbose = verbose, names = dic$varname, begin = dic$begin, end = dic$end) } Onde "input" é o arquivo ".sas" com as instruções de leitura para o SAS. Saudações, Leonardo Ferreira Fontenelle[2] Em Sáb 4 jun. 2016, às 16:46, Edimeire Alexandra Pinto escreveu:
Rodnei, no e-mail que mandei antes, so resumindo, os dados do censo estão em txt em meu computador e preciso selecionar algumas variáveis e exportar p o r, usando o pacote sqlite ou outro que souber
Gente, se alguém mais souber eu agradeço a ajuda
Enviado do Yahoo Mail no Android[3]
Em 12:38 Sáb, 4 de jun de PM, Rodrigo Coster <rcoster@gmail.com> escreveu: André, Na documentação do ultimo censo escolar tem instruções de leitura em R, usando um pacote especial para grandes bancos de dados. Escrevi uma postagem sobre leitura desses bancos usando SQlite (http://rcoster.blogspot.com.br/2014/02/lendo-grandes-bancos-de-dados.html) . Dependendo do ano que tu quiser, eu tenho os comandos
[]'s
2016-06-04 8:18 GMT-03:00 Andre Oliveira <andreolsouza@yahoo.com.br>:
bom dia, estou precisando filtrar informação de arquivos de microdados do INEP, tem arquivos csv e txt com até 6gb a título basicamente de estudos. Sou leigo neste tema e gostaria de saber qual melhor forma de proceder. Me recomendaram usar um banco de dados neste caso (SQLite, MySQL, PostgreSQL ou Oracle), mas não sei por onde começar. Alguém tem material que julgue importante e que possa compartilhar comigo?
André Oliveira Souza. Graduação em Matemática, mestrado em estatística aplicada.Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Espirito Santo. IFES
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Links: 1. https://cran.r-project.org/web/packages/data.table/vignettes/datatable-intro... 2. http://lattes.cnpq.br/9234772336296638 3. https://overview.mail.yahoo.com/mobile/?.src=Android
valeu!! vou tentar esse caminho. Todas as sugestões para mim são bem vindas. Obrigada. Em Sábado, 4 de Junho de 2016 19:24, Leonardo Ferreira Fontenelle <leonardof@leonardof.med.br> escreveu: Não tenho experiência com o banco de dados do Censo, apenas com o da PNAD. Em geral, dá para você converter os dados das instruções de leitura do SAS para parâmetros a serem fornecidos para a leitura do arquivo TXT, que está em formato de largura fixa (FWF). A partir daí você tem dois caminhos possíveis. Um é jogar os dados num banco de dados como já foi discutido. Isso lhe possibilita trabalhar com mais dados do que a abordagem seguinte, que é a que eu conheço melhor. Outro caminho, para o caso de você querer trabalhar com poucas variáveis, é você converter, com a função fwf2csv() do pacote descr, o arquivo TXT num arquivo CSV. Esse arquivo CSV, por sua vez, pode ser lido pela função fread() do pacote data.table. A função fread permite ler apenas as variáveis desejadas, de forma a fazer caber na memória RAM todas as observações desejadas. Se você ainda não conhece data.table, leia a introdução oficial. Caso você opte pelo segundo caminho, pode adaptar este script para seus próprios fins: fwf2csv.SAScii <- function(fwffile, csvfile, input, verbose = getOption("verbose")) { require("SAScii") require("descr") # Usuário precisa conferir antes se a codificação de caracteres está correta... # https://github.com/ajdamico/SAScii/issues/5 dic <- within(parse.SAScii(input), { end <- cumsum(width) begin <- c(1, 1 + cumsum(width)[-length(width)]) }) fwf2csv(fwffile = fwffile, csvfile = csvfile, verbose = verbose, names = dic$varname, begin = dic$begin, end = dic$end) } Onde "input" é o arquivo ".sas" com as instruções de leitura para o SAS. Saudações, Leonardo Ferreira Fontenelle Em Sáb 4 jun. 2016, às 16:46, Edimeire Alexandra Pinto escreveu: Rodnei, no e-mail que mandei antes, so resumindo, os dados do censo estão em txt em meu computador e preciso selecionar algumas variáveis e exportar p o r, usando o pacote sqlite ou outro que souber Gente, se alguém mais souber eu agradeço a ajuda Enviado do Yahoo Mail no Android Em 12:38 Sáb, 4 de jun de PM, Rodrigo Coster <rcoster@gmail.com> escreveu: André, Na documentação do ultimo censo escolar tem instruções de leitura em R, usando um pacote especial para grandes bancos de dados. Escrevi uma postagem sobre leitura desses bancos usando SQlite (http://rcoster.blogspot.com.br/2014/02/lendo-grandes-bancos-de-dados.html). Dependendo do ano que tu quiser, eu tenho os comandos []'s 2016-06-04 8:18 GMT-03:00 Andre Oliveira <andreolsouza@yahoo.com.br>: bom dia, estou precisando filtrar informação de arquivos de microdados do INEP, tem arquivos csv e txt com até 6gb a título basicamente de estudos. Sou leigo neste tema e gostaria de saber qual melhor forma de proceder. Me recomendaram usar um banco de dados neste caso (SQLite, MySQL, PostgreSQL ou Oracle), mas não sei por onde começar. Alguém tem material que julgue importante e que possa compartilhar comigo? André Oliveira Souza. Graduação em Matemática, mestrado em estatística aplicada.Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Espirito Santo. IFES _______________________________________________ R-br mailing list R-br@listas.c3sl.ufpr.br https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível. _______________________________________________ R-br mailing list R-br@listas.c3sl.ufpr.br https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forne� c�igo m�imo reproduz�el. _______________________________________________ R-br mailing list R-br@listas.c3sl.ufpr.br https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível. _______________________________________________ R-br mailing list R-br@listas.c3sl.ufpr.br https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forne� c�igo m�imo reproduz�el.
Experimente o pacote: ff Olha esse material abaixo. http://ff.r-forge.r-project.org/bit&ff2.1-2_WU_Vienna2010.pdf O nome é esse mesmo. Edson Lira Estatístico Manaus-Amazonas Em Sábado, 4 de Junho de 2016 18:24, Leonardo Ferreira Fontenelle <leonardof@leonardof.med.br> escreveu: Não tenho experiência com o banco de dados do Censo, apenas com o da PNAD. Em geral, dá para você converter os dados das instruções de leitura do SAS para parâmetros a serem fornecidos para a leitura do arquivo TXT, que está em formato de largura fixa (FWF). A partir daí você tem dois caminhos possíveis. Um é jogar os dados num banco de dados como já foi discutido. Isso lhe possibilita trabalhar com mais dados do que a abordagem seguinte, que é a que eu conheço melhor. Outro caminho, para o caso de você querer trabalhar com poucas variáveis, é você converter, com a função fwf2csv() do pacote descr, o arquivo TXT num arquivo CSV. Esse arquivo CSV, por sua vez, pode ser lido pela função fread() do pacote data.table. A função fread permite ler apenas as variáveis desejadas, de forma a fazer caber na memória RAM todas as observações desejadas. Se você ainda não conhece data.table, leia a introdução oficial. Caso você opte pelo segundo caminho, pode adaptar este script para seus próprios fins: fwf2csv.SAScii <- function(fwffile, csvfile, input, verbose = getOption("verbose")) { require("SAScii") require("descr") # Usuário precisa conferir antes se a codificação de caracteres está correta... # https://github.com/ajdamico/SAScii/issues/5 dic <- within(parse.SAScii(input), { end <- cumsum(width) begin <- c(1, 1 + cumsum(width)[-length(width)]) }) fwf2csv(fwffile = fwffile, csvfile = csvfile, verbose = verbose, names = dic$varname, begin = dic$begin, end = dic$end) } Onde "input" é o arquivo ".sas" com as instruções de leitura para o SAS. Saudações, Leonardo Ferreira Fontenelle Em Sáb 4 jun. 2016, às 16:46, Edimeire Alexandra Pinto escreveu: Rodnei, no e-mail que mandei antes, so resumindo, os dados do censo estão em txt em meu computador e preciso selecionar algumas variáveis e exportar p o r, usando o pacote sqlite ou outro que souber Gente, se alguém mais souber eu agradeço a ajuda Enviado do Yahoo Mail no Android Em 12:38 Sáb, 4 de jun de PM, Rodrigo Coster <rcoster@gmail.com> escreveu: André, Na documentação do ultimo censo escolar tem instruções de leitura em R, usando um pacote especial para grandes bancos de dados. Escrevi uma postagem sobre leitura desses bancos usando SQlite (http://rcoster.blogspot.com.br/2014/02/lendo-grandes-bancos-de-dados.html). Dependendo do ano que tu quiser, eu tenho os comandos []'s 2016-06-04 8:18 GMT-03:00 Andre Oliveira <andreolsouza@yahoo.com.br>: bom dia, estou precisando filtrar informação de arquivos de microdados do INEP, tem arquivos csv e txt com até 6gb a título basicamente de estudos. Sou leigo neste tema e gostaria de saber qual melhor forma de proceder. Me recomendaram usar um banco de dados neste caso (SQLite, MySQL, PostgreSQL ou Oracle), mas não sei por onde começar. Alguém tem material que julgue importante e que possa compartilhar comigo? André Oliveira Souza. Graduação em Matemática, mestrado em estatística aplicada.Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Espirito Santo. IFES _______________________________________________ R-br mailing list R-br@listas.c3sl.ufpr.br https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível. _______________________________________________ R-br mailing list R-br@listas.c3sl.ufpr.br https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forne� c�igo m�imo reproduz�el. _______________________________________________ R-br mailing list R-br@listas.c3sl.ufpr.br https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível. _______________________________________________ R-br mailing list R-br@listas.c3sl.ufpr.br https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forne� c�igo m�imo reproduz�el.
Povo que usa Yahoo... favor rever configurações. Email de vocês está caindo sempre na pasta de spam Em 6 de jun de 2016 9:28 AM, "Edson Lira" <edinhoestat@yahoo.com.br> escreveu:
Experimente o pacote:
ff
Olha esse material abaixo. http://ff.r-forge.r-project.org/bit&ff2.1-2_WU_Vienna2010.pdf <http://ff.r-forge.r-project.org/bit&ff2.1-2_WU_Vienna2010.pdf> O nome é esse mesmo.
Edson Lira Estatístico Manaus-Amazonas
Em Sábado, 4 de Junho de 2016 18:24, Leonardo Ferreira Fontenelle < leonardof@leonardof.med.br> escreveu:
Não tenho experiência com o banco de dados do Censo, apenas com o da PNAD. Em geral, dá para você converter os dados das instruções de leitura do SAS para parâmetros a serem fornecidos para a leitura do arquivo TXT, que está em formato de largura fixa (FWF).
A partir daí você tem dois caminhos possíveis. Um é jogar os dados num banco de dados como já foi discutido. Isso lhe possibilita trabalhar com mais dados do que a abordagem seguinte, que é a que eu conheço melhor.
Outro caminho, para o caso de você querer trabalhar com poucas variáveis, é você converter, com a função fwf2csv() do pacote descr, o arquivo TXT num arquivo CSV. Esse arquivo CSV, por sua vez, pode ser lido pela função fread() do pacote data.table. A função fread permite ler apenas as variáveis desejadas, de forma a fazer caber na memória RAM todas as observações desejadas. Se você ainda não conhece data.table, leia a introdução oficial <https://cran.r-project.org/web/packages/data.table/vignettes/datatable-intro.pdf> .
Caso você opte pelo segundo caminho, pode adaptar este script para seus próprios fins:
fwf2csv.SAScii <- function(fwffile, csvfile, input, verbose = getOption("verbose")) { require("SAScii") require("descr") # Usuário precisa conferir antes se a codificação de caracteres está correta... # https://github.com/ajdamico/SAScii/issues/5 dic <- within(parse.SAScii(input), { end <- cumsum(width) begin <- c(1, 1 + cumsum(width)[-length(width)]) }) fwf2csv(fwffile = fwffile, csvfile = csvfile, verbose = verbose, names = dic$varname, begin = dic$begin, end = dic$end) }
Onde "input" é o arquivo ".sas" com as instruções de leitura para o SAS.
Saudações,
Leonardo Ferreira Fontenelle <http://lattes.cnpq.br/9234772336296638>
Em Sáb 4 jun. 2016, às 16:46, Edimeire Alexandra Pinto escreveu:
Rodnei, no e-mail que mandei antes, so resumindo, os dados do censo estão em txt em meu computador e preciso selecionar algumas variáveis e exportar p o r, usando o pacote sqlite ou outro que souber
Gente, se alguém mais souber eu agradeço a ajuda
Enviado do Yahoo Mail no Android <https://overview.mail.yahoo.com/mobile/?.src=Android>
Em 12:38 Sáb, 4 de jun de PM, Rodrigo Coster <rcoster@gmail.com> escreveu: André, Na documentação do ultimo censo escolar tem instruções de leitura em R, usando um pacote especial para grandes bancos de dados. Escrevi uma postagem sobre leitura desses bancos usando SQlite ( http://rcoster.blogspot.com.br/2014/02/lendo-grandes-bancos-de-dados.html). Dependendo do ano que tu quiser, eu tenho os comandos
[]'s
2016-06-04 8:18 GMT-03:00 Andre Oliveira <andreolsouza@yahoo.com.br>:
bom dia, estou precisando filtrar informação de arquivos de microdados do INEP, tem arquivos csv e txt com até 6gb a título basicamente de estudos. Sou leigo neste tema e gostaria de saber qual melhor forma de proceder. Me recomendaram usar um banco de dados neste caso (SQLite, MySQL, PostgreSQL ou Oracle), mas não sei por onde começar. Alguém tem material que julgue importante e que possa compartilhar comigo?
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