library(reshape2) library(googleVis) # # Análise de dados disponibilizados no site da Conab: # No site da CONAB podem ser obtidas séries históricas # de Área Plantada, Produtividade e Produção, relativas # às Safras 1976/77 a 2014/15 de Grãos, 2001 a 2014 de Café, # 2005/06 a 2014/15 de Cana-de-Açúcar. # Para acessar os dados, entre no site e selecione: # [Áreas mais acessadas] > Séries Históricas # # Neste script utilizamos os dados da série: Arroz # Os dados da série Arroz foram gravados em três # arquivos no formato csv: # Arroz_Area.csv # Arroz_Produção.csv # Arroz_Produtividade.csv # # Leitura dos dados da base de dados "Arroz_Area.csv" dados <- read.table("Arroz_Area.csv",header=TRUE,sep=";",dec=",") dados.melt <- melt(dados,id=c("UF","Região")) dados.melt$Ano <- as.numeric(dados.melt$variable) base <- dados.melt[,c(1,2,4,5)] names(base) <- c("UF","Região","Area","Ano") base$Ano <- base$Ano + 1976 head(base) # Leitura dos dados da base de dados "Arroz_Produção.csv" dados <- read.table("Arroz_Produção.csv",header=TRUE,sep=";",dec=",") dados.melt <- melt(dados,id=c("UF","Região")) dados.melt$Ano <- as.numeric(dados.melt$variable) base2 <- dados.melt[,c(1,2,4,5)] names(base2) <- c("UF","Região","Producao","Ano") base2$Ano <- base2$Ano + 1976 head(base2) # Leitura dos dados da base de dados "Arroz_Produtividade.csv" dados <- read.table("Arroz_Produtividade.csv",header=TRUE,sep=";",dec=",") dados.melt <- melt(dados,id=c("UF","Região")) dados.melt$Ano <- as.numeric(dados.melt$variable) base3 <- dados.melt[,c(1,2,4,5)] names(base3) <- c("UF","Região","Produtividade","Ano") base3$Ano <- base3$Ano + 1976 head(base3) # # Juntando as bases base$Producao <- base2$Producao base$Produtividade <- base3$Produtividade head(base) # # Gráfico utilizando o pacote Googleviz mchart = gvisMotionChart(data=base,idvar="UF", timevar="Ano", xvar="Area", yvar="Producao",sizevar="Produtividade", options=list(width=700, height=500)) # plot(mchart)