library(rvest)
library(tidyverse)## Warning: package 'tidyverse' was built under R version 4.2.3## Warning: package 'ggplot2' was built under R version 4.2.3## Warning: package 'tibble' was built under R version 4.2.3## Warning: package 'tidyr' was built under R version 4.2.3## Warning: package 'readr' was built under R version 4.2.3## Warning: package 'purrr' was built under R version 4.2.3## Warning: package 'dplyr' was built under R version 4.2.3## Warning: package 'lubridate' was built under R version 4.2.3## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ dplyr 1.1.2 ✔ readr 2.1.4
## ✔ forcats 1.0.0 ✔ stringr 1.5.0
## ✔ ggplot2 3.4.2 ✔ tibble 3.2.1
## ✔ lubridate 1.9.2 ✔ tidyr 1.3.0
## ✔ purrr 1.0.1
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ readr::guess_encoding() masks rvest::guess_encoding()
## ✖ dplyr::lag() masks stats::lag()
## ℹ Use the ]8;;http://conflicted.r-lib.org/conflicted package]8;; to force all conflicts to become errorsO banco de dados é uma planilha com dados de preço de dose por whey.
São as principais escolhas de whey concentrado que podem ser comprados
na amazon e que não são tão caros.
A planilha era atualizada manualmente, mas resolvi inserir o link para
deixar mais automática a atualização.
A única opção que não está na amazon é o da growth e que não será
atualizado automaticamente, porque há variação de acordo com frete e
cupons.
base <- readxl::read_excel("planilha whey.xlsx")
head(base)## # A tibble: 6 × 7
## marca price peso dose n_doses preço_dose link
## <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr>
## 1 Probiotica (pote morango) 100. 900 30 30 3.33 https://w…
## 2 growth 115 1000 30 33.3 3.45 https://w…
## 3 max titanium cookies and cream 106. 900 30 30 3.52 https://w…
## 4 integral médica (chocolate) 109. 900 30 30 3.64 https://w…
## 5 integral médica 1.8kg 219. 1800 30 60 3.66 https://w…
## 6 max titanium (pote baunilha) 114. 900 30 30 3.80 https://w…links <- base %>% select(marca,peso, dose, n_doses, preço_dose, link) %>%
filter(marca !="growth")Usando o pacote rvest para atualizar os custos de cada
whey. Aparentemente, a amazon divide o preço entre o valor inteiro e os
decimais. Por isso, há a divisão na hora de ler o html entre
“.a-price-whole” e “.a-price-fraction”.
Vamos pegar todos os preços usando um loop simples.
prices <- 1:length(links$link)
for (i in 1:length(links$link)){
temp <- links$link[i] %>%
read_html() %>%
html_elements(".a-price-whole") %>%
html_text() %>% .[1] %>%
str_remove_all(.,"[.,]") %>% as.numeric()
prices[i] <- temp
}
cents <- 1:length(links$link)
for (i in 1:length(links$link)){
temp <- links$link[i] %>%
read_html() %>%
html_elements(".a-price-fraction") %>%
html_text() %>% .[1] %>%
str_remove_all(.,"[.,]") %>% as.numeric()
cents[i] <- temp
}
links$price <- as.numeric(paste0(prices,".", cents))Calculando o preço por dose e juntando novamente os dados da growth.
links <- links %>%
mutate(preço_dose = price/n_doses)
links <- full_join(links, base %>% filter(marca =="growth"))## Joining with `by = join_by(marca, peso, dose, n_doses, preço_dose, link,
## price)`# linksCriando um gráfico de pontos e linhas para visualizar os preços e o preço da dose.
p1 <- links %>%
ggplot(aes(x = marca,
y = price,label = price,
color = marca,
text = peso))+
geom_line(group = 1, color = "black")+
geom_point(size = 5)+
theme(panel.background = element_blank(),
axis.line = element_line(colour = "black"),
legend.key = element_rect(fill = "white"),
axis.text.y = element_text(colour="black", size = 12),
# axis.text.x = element_text(colour="black", size = 12,
# angle = 90, vjust = 0.2, hjust = 1),
text = element_text(size = 15),
legend.position="none",
axis.text.x=element_blank(),
plot.title = element_text(hjust = 0.5,
face="bold"))+
labs(x = NULL, y = "Preço \n total")+
scale_y_continuous(limits = c((min(links$price)-5),(max(links$price)+5)),
breaks = seq(from = (min(links$price)-5),to = (max(links$price)+5), by = 15))
p2 <- links %>%
ggplot(aes(x = marca,
y = preço_dose,label = preço_dose,
color = marca))+
geom_line(group = 1, color = "black")+
geom_point(size = 5)+
theme(panel.background = element_blank(),
axis.line = element_line(colour = "black"),
legend.key = element_rect(fill = "white"),
axis.text.y = element_text(colour="black", size = 12),
axis.text.x = element_text(colour="black", size = 12,
angle = 45, vjust = 0.2, hjust = 1),
text = element_text(size = 15),
legend.position="none",
plot.title = element_text(hjust = 0.5,
face="bold"))+
labs(x = NULL, y = "Preço \n por dose", title = "Preços whey")+
scale_y_continuous(limits = c((min(links$preço_dose)-.5),(max(links$preço_dose)+.5)),
breaks = seq(from = (min(links$preço_dose)-.5),to = (max(links$preço_dose)+.5), by = .5))Criando um gráfico interativo com o pacote plotly
plotly::subplot(p1, p2, nrows = 2,titleY = TRUE,
margin = 0.04, heights = c(.65, 0.35))links %>%
select(marca, peso, dose, n_doses, preço_dose, price, link) %>%
DT::datatable(.)