Lidando com datas trimestrais no R

Para quem está começando no R, pode ser um pouco chato lidar com datas. Por exemplo, imagine que você queira lidar com dados trimestrais e queira plotar um gráfico com o eixo x em trimestres e não em anos ou em meses, por exemplo. Para ilustrar o problema, considere essa planilha do IPEA que contém dados do PIB efetivo e do PIB potencial construído através do método da função de produção. Nós ensinamos a lidar com esse tipo de dado nos laboratórios do nosso curso de Teoria Macroeconômica.

Nós podemos importar essa planilha para o R através do pacote readxl, que vemos no nosso Curso de Introdução ao R para Análise de Dados. No código abaixo, nós carregamos outros pacotes que utilizaremos para tratar os dados e também para criar o nosso gráfico.


library(readxl)
library(zoo)
library(lubridate)
library(tidyverse)
data = read_excel('CC45_Produto-Potencial_série-completa.xlsx',
range='A2:D109')

Feita a importação dos dados, teremos um tibble com a primeira coluna sendo um vetor de caracteres e não uma data, como queremos. Para que possamos dizer para o R que a primeira coluna é, na verdade, uma data trimestral, precisaremos fazer algumas modificações. Primeiro, vamos usar a função gsub para substituir o 'T' por 'zero'. Depois utilizamos a função sub para acabar com o espaço entre o ano e o "TX". Feito isso, podemos usar a função as.yearqtr do pacote zoo para, finalmente, transformar a nossa data em trimestres. O código a seguir operacionaliza.


data$Trimestre = as.yearqtr(sub(' ', '', gsub('T', '0', data$Trimestre)),
format='%Y%q')

Uma vez feito isso, você poderá reparar que o R transformou a nossa coluna em uma classe que representa dados trimestrais. Assim, estamos prontos para criar um gráfico como abaixo.


colnames(data) = c('date', 'potencial', 'pib', 'hiato')
ggplot(data, aes(x=date, y=hiato*100))+
geom_line()+
geom_hline(yintercept=0, colour='red', linetype='dashed')+
scale_x_yearqtr(breaks = seq(from = min(data$date),
to = max(data$date),
by = 1),
format = "%YQ%q")+
theme(axis.text.x=element_text(angle=45, hjust=1),
plot.title = element_text(size=10, face='bold'))+
labs(x='', y='',
title='Hiato do Produto',
caption='Fonte: IPEA')

Pronto!

____________________

(*) Isso e muito mais você aprende em nosso Curso de Introdução ao R para Análise de Dados.


Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

O que é um Vector Database e como criar um com LangChain

Nesta postagem, mostramos como construir um pipeline simples de RAG (Retrieval-Augmented Generation) usando o LangChain, o modelo Gemini 2.0 Flash e o Vector Database Chroma. Utilizamos como exemplo o Relatório de Inflação de junho de 2025 do Banco Central do Brasil. O fluxo envolve o download e leitura do PDF, divisão do texto com RecursiveCharacterTextSplitter, geração de embeddings com Gemini, armazenamento vetorial com Chroma e busca semântica para responder perguntas com base no conteúdo do relatório. É uma aplicação prática e didática para economistas que desejam integrar IA ao seu fluxo de análise.

Automatizando a Construção de Códigos em Python com LangGraph

Neste post, mostramos como construir um agente de código em Python utilizando LangGraph, LangChain e Gemini. A proposta é construir um protótipo para automatizar o ciclo completo de geração, execução e correção de código com o uso de LLMs, organizando o processo em um grafo de estados.

Análise de Dados com REPL Tool e LLM usando LangGraph

Neste post, vamos mostrar como você pode criar um agente que interpreta e executa código Python em tempo real, utilizando o REPL-Tool e um LLM da família Gemini. Começamos com um exemplo genérico e, em seguida, aplicamos a mesma estrutura à análise econômica de uma série histórica do IPCA.

Boletim AM

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!

Boletim AM

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!

como podemos ajudar?

Preencha os seus dados abaixo e fale conosco no WhatsApp

Boletim AM

Preencha o formulário abaixo para receber nossos boletins semanais diretamente em seu e-mail.