Prova 1 GQ

Quarto

Quarto enables you to weave together content and executable code into a finished document. To learn more about Quarto see https://quarto.org.

Running Code

When you click the Render button a document will be generated that includes both content and the output of embedded code. You can embed code like this:{r} 1 + 1

You can add options to executable code like this

[1] 4

The echo: false option disables the printing of code (only output is displayed).

2) o tidyverse é um conjunto de pacotes de código presente no Rstudio , é uma função que quando ativada permite a criação de gráficos e modificações neles. O pipe , por exemplo esta dentro do universo do tidyverse , ele é muito bom para fazer com que os prumpts funcionem todos juntos de forma automatica, sem ter que coloca-los um de cada vez , a “mensagem” roda como um todo, sinal dele é representado por %>%. O select() serve para selecionar colunas de uma tabela já feita, já o filter() vai focar nas linhas daquela determinada tabela , podendo selecionar especificidades dos dados que estão nas linhas. E , por fim , o mutate() serve para a modificação dessas tabelas , principalmente para adicionar novas colunas ou ate modificar certas colunas já existentes. A diferença entre um data frame e um tibble são poucas , os dois dizem respeio a tabelas com linhas e colunas , porém o tibble é uma versão mais atualizada do data frame , com uma melhor disposição para as tabelas e mais focada nos dados estatísticos , de certa forma.

3) O tidyverse é um conjunto de pacotes de código aberto ( open soucer) pois se refere ao fato de qualquer pessoa ( que seja capaz ) possa utilizar esse tipo de código, podeos dizer que é um código de “livre acesso”, não é restritivo somente a qeum paga , por exemplo. Fora que a comunidade que o utiliza pode continuar contribuindo com mudanças dentro do código e avançando cada vez mais em seu desenvolvimento. Já se referindo ao fato de ser um software livre ( free software) , quer dizer que ele “roda” em qualquer tipo de software existente no mundo, ele não fica limitado somente a um ou alguns , pega no windwwons, no linux , no ios etc. Dessa maneria temos um conjunto de pacotes bem inclusivo , que preza pelo avanço dele e é destinado ao seu uso livre.

4) tabela 7060 do sidrar

Irei ativar cada pacote referente a cada tipo de uso

 library("tidyverse")

── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
✔ dplyr     1.1.4     ✔ readr     2.1.5
✔ forcats   1.0.0     ✔ stringr   1.5.2
✔ ggplot2   4.0.0     ✔ tibble    3.3.0
✔ lubridate 1.9.4     ✔ tidyr     1.3.1
✔ purrr     1.1.0     
── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
✖ dplyr::lag()    masks stats::lag()
ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errors

 library("sidrar")
 library("lubridate")
 library("ggplot2")

library("sidrar")

inflação <- get_sidra(api = "/t/7060/n7/2901,3301/v/63/p/last%2020/c315/7169/d/v63%202")

All others arguments are desconsidered when 'api' is informed

Peguei as inflações referentes aos anos de 2024 e de 2025 da tabela do sidra 7060 , como demonstrado acima.

tabela_comparativa <- inflação %>%
  select("Mês", "Nível Territorial","Valor") %>%
  rename("Data" = "Mês","Estado"= "Nível Territorial","inflação"= "Valor") %>% 
  mutate(Data = ymd(Data)) %>%
  pivot_wider(names_from = Estado , values_from = inflação)

Warning: There was 1 warning in `mutate()`.
ℹ In argument: `Data = ymd(Data)`.
Caused by warning:
! All formats failed to parse. No formats found.

Warning: Values from `inflação` are not uniquely identified; output will contain
list-cols.
• Use `values_fn = list` to suppress this warning.
• Use `values_fn = {summary_fun}` to summarise duplicates.
• Use the following dplyr code to identify duplicates.
  {data} |>
  dplyr::summarise(n = dplyr::n(), .by = c(Data, Estado)) |>
  dplyr::filter(n > 1L)

depois de tudo ajustado , irei preparar a tabela com os fundamentos do ggplot , como estão abaixo

Ficaria desse jeito:

ggplot(tabela_comparativa, aes(x = Data) + geom_line(aes(y = Salvador, color = “Salvador”)) + geom_line(aes(y = Rio de Janeiro, color = “Rio de Janeiro”)) + labs(x = “Data”, y = “Inflação”, title = “Comparação da Inflação entre Salvador e Rio de janeiro”, color = “Estado”)

Porém o notebook nao quis renderizar de maneira alguma.

5)