Algum tempo atrás o Alisson Lucrecio e o Éder Comunello estavam trabalhando em um tópico sobre obtenção de dados do INMET. 

Como precisei obter alguns dados hoje, resolvi testar o código, que por sinal funcionou perfeitamente.

Como os dados são salvos em formato ```.html```, tentei montar um script organizar os dados em um ```data.frame```, assim como deixar apenas uma linha para cada dia de coletado, pois os dados do originais do INMET tem formato de duas linhas para cada dia de coleta.

Segue o script com os comentários:

obs: a função que ordena os dias é não tem uma boa performance, pois faz um bom tempo que fiz ela. 

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#                          Rafael Tieppo

#                          rafaelt@unemat.br

#                          http://docente.unemat.br/rafaeltieppo/

#                          29-08-2016

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##### Goal 1  

### Script to sign in - INMET

### Historical Data

### Original Source:

### http://r-br.2285057.n4.nabble.com/R-br-r-baixando-dados-inmet-td4660459.html

### http://r-br.2285057.n4.nabble.com/R-br-RCurl-td4659610.html

##### Goal 2

### Ordering and filtering DATA from INMET

### use oneline() function from

### from https://github.com/rafatieppo/INMET_DATA_ORDER

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                                        # GOAL 1

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### Packages

library(RCurl)

library(bitops)

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### Logging INMET

### Login link

myURL1 <- "http://www.inmet.gov.br/projetos/rede/pesquisa/inicio.php"

### Data link

myURL2 <- "http://www.inmet.gov.br/projetos/rede/pesquisa/gera_serie_txt.php?&mRelEstacao=83309&btnProcesso=serie&mRelDtInicio=01/01/2015&mRelDtFim=29/08/2016&mAtributos=,,1,1,,,,,,1,1,,1,1,1,1,"

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### Access Data

myParams=list(

  mCod="EMAIL", ### alterar!

  mSenha="PASSWORD", ### alterar!

  btnProcesso = " Acessar ")

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### Getting Data

myCurl <- getCurlHandle()

curlSetOpt(cookiejar="cookies.txt", useragent="Chrome/10.0.648.133" , followlocation=TRUE, curl=myCurl)

###"Mozilla/5.0"

login <- postForm(myURL1, .params=myParams, curl=myCurl)

DATA <- getURLContent(myURL2, curl=myCurl)

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                                        # GOAL 2

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### Tiding Data

### Using shell script to separate DATA from text

#### grep "^83309" < ESTACAO_83309.html > ESTACAO_83303_DATA.csv

### Shell script, get all lines that starts with "83309" (station number)

SHELL_FUN = paste("grep", "^83309", "<", "ESTACAO_83309.html",

                  ">", "ESTACAO_83303_DATA.csv",

                  sep = ' ')

### 

system(SHELL_FUN)

DATA_83303 <- read.csv("ESTACAO_83303_DATA.csv", sep = ";", dec = ".")

colnames(DATA_83303) <-  c("Estacao", "Data", "Hora", "Precipitacao",

                           "TempMaxima", "TempMinima", "Insolacao",

                           "Evaporacao_Piche", "Temp_Comp_Media",

                           "UR_Media", "Vel_Vent_Media")

names(DATA_83303)

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### Organizing DATA

### Data from INMET has two lines for each

### To put one line for each day, use oneline() function 

### Calling ONE_LINE function

### from https://github.com/rafatieppo/INMET_DATA_ORDER

### ATTENTION

### To use oneline() is mandatory a data.frame with a specific cols data

### order, as follow (names doen not matter, only sequence):

### Estacao; Data; Hora; Precipitacao; TempMaxima; TempMinima;

### Insolacao; Umidade Relativa Media; Velocidade do Vento Media; 

DATA_83303 <- DATA_83303[c(1:7,10:11)]

Estacao;Data;Hora;Precipitacao;TempMaxima;TempMinima;Insolacao;Evaporacao

Piche;Temp Comp Media;Umidade Relativa Media;Velocidade do Vento Media; 

### Ordering with oneline() function

DATA_83303_one_line <- one_line(DATA_83303)

edit(DATA_83303_one_line)

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Rafael Tieppo
State University of Mato Grosso - Department of Agricultural Engineering
site: http://docente.unemat.br/rafaeltieppo/ blog: https://fuidebicicleta.wordpress.com

"Evite o desperdício: antes de imprimir pense na sua responsabilidade com o ambiente". 

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