# for + if é bem poderoso

# existe uma outra maneira de usar o for, que é bem poderosa também: podemos
# ir evoluindo nossas variáveis passo a passo.

# vamos calcular a soma dos números de 1 a 30 usando um laço, só pra ilustrar o conceito:

# primeiro iniciamos o "resultado" dessa soma
soma_de_1_a_30 <- 0

for(i in 1:30) {

  print(paste0("Passo ", i))

  print(paste0("soma_de_1_a_30 está valendo ", soma_de_1_a_30))

  soma_de_1_a_30 <- soma_de_1_a_30 + i

  print(paste0("Atualizei o soma_de_1_a_30, somando o valor de i, que é ", i))
  Sys.sleep(1)
}

# em cada passo:

# a variável soma_de_1_a_30 começa em 0, que definimos fora do for, vai pouco a pouco recebendo o i da vez.
# conforme o for vai andando dentro do vetor que definimos na linha 11, soma_de_1_a_30 vai ficando maior!

for(i in 1:30) {

  if (i == 1) {
    soma_de_1_a_30 <- 0
  }

  print(paste0("Passo ", i))

  print(paste0("soma_de_1_a_30 está valendo ", soma_de_1_a_30))

  soma_de_1_a_30 <- soma_de_1_a_30 + i

  print(paste0("Atualizei o soma_de_1_a_30, somando o valor de i, que é ", i))
  Sys.sleep(1)
}

# iterando em linhas e colunas

for (j in 1:ncol(mtcars)) {
  print(paste("Estou na coluna", names(mtcars)[j]))
  for (i in 1:nrow(mtcars)) {
    print(paste("Estou na linha", i, "que tem o valor", mtcars[i,j]))
    Sys.sleep(0.3)
  }
  print("-----------------------")
  Sys.sleep(1)
}

# Outro exemplo:

# Vamos criar um vetor que tenha o atraso médio em cada um dos aeroportos de origem da tabela "voos_em_janeiro.csv"

# Mas primeiro... Como a gente descobre quais são os aeroportos disponiveis?

library(readr)

base_de_dados <- read_csv2("dados/voos_de_janeiro.csv")

# assim nós conseguimos os aeroportos de origem voo por voo, isso é, de cada linha da base e em sequência
base_de_dados$origem

# a função "unique" tira as duplicações, sobrando só o que a gente quer mesmo:
unique(base_de_dados$origem)

# vamos guardar esse vetor para ficar mais fácil de usar depois
lista_de_aeroportos <- unique(base_de_dados$origem)

# vamos iniciar o nosso vetor de médias com NULL, ou seja, VAZIO:
vetor_de_medias <- NULL

for(aeroporto in lista_de_aeroportos){

  print(paste0("Calculando média dos voos que saíram de ", aeroporto))

  print(paste0("Filtrando a base..."))

  base_filtrada <- base_de_dados[base_de_dados$origem == aeroporto, ]

  print(paste0("Calculando a média..."))

  media <- mean(base_filtrada$atraso_saida, na.rm = TRUE)

  print(paste0("A média de atraso dos voos que saíram de ", aeroporto, " é ", media))

  print(paste0("Salvando em um vetor..."))

  # aqui está o pulo do gato!
  vetor_de_medias <- c(vetor_de_medias, media)

  print(paste0("Vetor ao final do cálculo do aeroporto ", aeroporto, ":"))
  print(vetor_de_medias)
  print("------------------------------------------")
  Sys.sleep(2)


}

# as médias estão chegando no "vetor_de_medias" conforme elas vão sendo
# calculadas, mas isso é só porque nós acertamos na linha 65.

# por conta disso, é fácil até criar uma tabela com esses resultados:
tabela_de_medias_por_aeroporto <- data.frame(
  aeroportos = lista_de_aeroportos,
  atraso_medio = vetor_de_medias
)

# podemos ver que o aeroporto LGA costuma ser mais pontual do que o JFK, onde o atraso chega quase a 15 minutos

# poderíamos fazer ao contrário também:

# é preciso reiniciar o vetor, se não ele vai continuar crescendo conforme a gente roda o for
vetor_de_medias <- NULL

for(aeroporto in lista_de_aeroportos){

  print(paste0("Calculando média dos voos que saíram de ", aeroporto))

  print(paste0("Filtrando a base..."))

  base_filtrada <- base_de_dados[base_de_dados$origem == aeroporto, ]

  print(paste0("Calculando a média..."))

  media <- mean(base_filtrada$atraso_saida, na.rm = TRUE)

  print(paste0("A média de atraso dos voos que saíram de ", aeroporto, " é ", media))

  print(paste0("Salvando em um vetor..."))

  # aqui está o pulo do gato!
  vetor_de_medias <- c(media, vetor_de_medias)

  print(paste0("Vetor ao final do cálculo do aeroporto ", aeroporto, ":"))
  print(vetor_de_medias)

}

# usando if para não precisar criar o vetor de medias antes

for(aeroporto in lista_de_aeroportos) {

  if (aeroporto == lista_de_aeroportos[1]) {
    vetor_de_medias <- NULL
  }

  print(paste0("Calculando média dos voos que saíram de ", aeroporto))

  print(paste0("Filtrando a base..."))

  base_filtrada <- base_de_dados[base_de_dados$origem == aeroporto, ]

  print(paste0("Calculando a média..."))

  media <- mean(base_filtrada$atraso_saida, na.rm = TRUE)

  print(paste0("A média de atraso dos voos que saíram de ", aeroporto, " é ", media))

  print(paste0("Salvando em um vetor..."))

  # aqui está o pulo do gato!
  vetor_de_medias <- c(media, vetor_de_medias)

  print(paste0("Vetor ao final do cálculo do aeroporto ", aeroporto, ":"))
  print(vetor_de_medias)
  print("------------------------------------------")
  Sys.sleep(2)
}

# agora entrou ao contrário, por causa do jeito que escrevemos na linha 96
# falando nisso, é claro que a gente poderia também simplesmente não gerar esse vetor!

#vetor_de_medias <- NULL

for(aeroporto in lista_de_aeroportos){

  print(paste0("Calculando média dos voos que saíram de ", aeroporto))

  print(paste0("Filtrando a base..."))

  base_filtrada <- base_de_dados[base_de_dados$origem == aeroporto, ]

  print(paste0("Calculando a média..."))

  media <- mean(base_filtrada$atraso_saida, na.rm = TRUE)

  print(paste0("A média de atraso dos voos que saíram de ", aeroporto, " é ", media))

  # sem as linhas abaixo o ródigo roda normal:
  #print(paste0("Salvando em um vetor..."))

  # aqui está o pulo do gato!
  #vetor_de_medias <- c(media, vetor_de_medias)

  #print(paste0("Vetor ao final do cálculo do aeroporto ", aeroporto, ":"))
  #print(vetor_de_medias)

}

# Exercício

# 1. Calcule as médias de atraso na chegada (a base de dados tem a coluna atraso_chegada também!)
# para cada um dos destinos e guarde em um vetor "vetor_de_atraso_de_chegada".

# Você pode conseguir uma lista desses destinos fazendo:
# lista_de_aeroportos_de_destino <- unique(base_de_dados$destino)

lista_de_aeroportos_de_destino <- unique(base_de_dados$destino)

for (aeroporto in lista_de_aeroportos_de_destino) {

  if (aeroporto == lista_de_aeroportos_de_destino[1]) {
    vetor_de_medias <- NULL
  }

  print(paste0("Calculando média dos voos que chegaram no aeroporto ", aeroporto))

  print(paste0("Filtrando a base..."))

  base_filtrada <- base_de_dados[base_de_dados$destino == aeroporto, ]
  # base_filtrada <- filter(base_de_dados, destino == aeroporto)

  print(paste0("Calculando a média..."))

  media <- mean(base_filtrada$atraso_chegada, na.rm = TRUE)

  vetor_de_medias <- c(media, vetor_de_medias)

  print(paste0("Vetor ao final do cálculo do aeroporto ", aeroporto, ":"))
  print(vetor_de_medias)
  print("------------------------------------------")
  # Sys.sleep(1)

}

tabela_de_medias_chegada <- data.frame(
  aeroporto = lista_de_aeroportos_de_destino,
  atraso_medio_chegada = vetor_de_medias
)

# 2. Calcule o mínimo, a média e o máximo desse vetor. Quais são os destinos em que os voos chegam com maior atraso?
# Para te ajudar a visualizar o resultado você poderia organizar os resultados em um data.frame.

min(tabela_de_medias_chegada$atraso_medio_chegada)
tabela_de_medias_chegada[
  tabela_de_medias_chegada$atraso_medio_chegada == min(tabela_de_medias_chegada$atraso_medio_chegada),
]

filter(tabela_de_medias_chegada, atraso_medio_chegada == min(atraso_medio_chegada))

max(tabela_de_medias_chegada$atraso_medio_chegada)
tabela_de_medias_chegada[
  tabela_de_medias_chegada$atraso_medio_chegada == max(tabela_de_medias_chegada$atraso_medio_chegada),
]

mean(tabela_de_medias_chegada$atraso_medio_chegada)

# Ordenando uma base da dados

# R base
order(tabela_de_medias_chegada$atraso_medio_chegada)

tabela_de_medias_chegada[order(tabela_de_medias_chegada$atraso_medio_chegada), ]
tabela_de_medias_chegada[rev(order(tabela_de_medias_chegada$atraso_medio_chegada)), ] #decrescente

# dplyr

arrange(tabela_de_medias_chegada, atraso_medio_chegada)
arrange(tabela_de_medias_chegada, desc(atraso_medio_chegada)) # decrescente