# Desafio 04

## Integrantes do Grupo:

Gustavo Coimbra de Souza Teixeira - RA: 237599

Julia Folgueral - RA: 277178

Maria Eduarda Villéla SIlva - RA: 212974

Nicole de Barros Silva - RA: 238935

# Atividade

Ao longo desta semana, você deverá desenvolver código em R, utilizando-se de tidyverse, ggplot, leaftlet, ggcal e outros pacotes disponibilizados em HTML Widgets para responder uma questão relacionada ao conjunto de dados flights. Para tanto, considere os seguintes fatos: • Cias Aéreas (AIRLINE) possuem diferentes aeronaves (codificadas em TAIL_NUMBER); • (Exemplo hipotético) No dia 01/01/2015, a aeronave N431WN viaja de BWI para JFK; • (Exemplo hipotético) No dia 02/01/2015, a aeronave N431WN viaja de JFK para ORD‘; • E assim sucessivamente... No caso apontado acima, pode-se ver que a aeronave N431WN realizou um trajeto (provavelmente único) durante todo o ano de 2015. Nos dias exemplificados, o trajeto foi BWI-JFK-ORD.

Parte 1: Crie uma função que: a. Receba um valor de TAIL_NUMBER (por exemplo, N431WN); b. Produza uma tabela (tidy) com todos os trajetos realizados pela aeronave (ordenadas por data e hora, contendo todas as colunas do arquivo flights.csv.zip); c. Produza um mapa que apresente todo o trajeto voado pela aeronave ao longo de todo o ano; o trajeto deve ser apresentado de maneira linear no tempo (i.e., segue a sequência do tempo, como no exemplo hipotético dado acima); d. O mapa deve ser decorado com estatísticas do seu interesse (por exemplo, velocidade média do vôo como espessura da linha que conecta os aeroportos envolvidos no trajeto);

```{r}
# Grafico com os voos separados por mes 

library(readr)
library(dplyr)
library(lubridate)
library(leaflet)
library(RColorBrewer)
library(scales)

analisa_aeronave <- function(tail_number, arquivo_zip) {
  
  # ---- 1. Lê o arquivo de aeroportos ----
  airports <- read_csv("airports.csv") %>%
    select(IATA_CODE, LATITUDE, LONGITUDE)
  
  voos_filtrados <- tibble()
  
  callback <- function(x, pos) {
    x %>%
      filter(TAIL_NUMBER == tail_number) %>%
      transmute(
        YEAR, MONTH, DAY, AIRLINE, FLIGHT_NUMBER, TAIL_NUMBER,
        ORIGIN_AIRPORT, DESTINATION_AIRPORT,
        DEPARTURE_TIME, ARRIVAL_TIME, DISTANCE, AIR_TIME,
        FLIGHT_DATE = make_date(YEAR, MONTH, DAY)
      ) %>%
      bind_rows(voos_filtrados, .) ->> voos_filtrados
  }
  
  con <- unz(arquivo_zip, "flights.csv")
  
  read_csv_chunked(
    con,
    callback = SideEffectChunkCallback$new(callback),
    chunk_size = 100000,
    progress = TRUE
  )
  
  if (nrow(voos_filtrados) == 0) {
    warning("Nenhum voo encontrado para a aeronave ", tail_number)
    return(list(tabela = voos_filtrados, grafico = NULL))
  }
  
  # ---- 2. Ordenar e calcular estatísticas ----
  voos_filtrados <- voos_filtrados %>%
    arrange(FLIGHT_DATE, DEPARTURE_TIME) %>%
    mutate(
      VELOCIDADE_MEDIA = ifelse(AIR_TIME > 0, DISTANCE / (AIR_TIME / 60), NA)
    ) %>%
    mutate(
      espessura_linha = scales::rescale(VELOCIDADE_MEDIA, to = c(1, 6), na.rm = TRUE)
    )
  
  # ---- 3. Paleta de cores (12 meses) ----
  paleta <- brewer.pal(12, "Paired")
  
  # ---- 4. Criar mapa ----
  mapa <- leaflet(voos_filtrados) %>% addTiles()
  
  # adicionar linhas voo a voo
  for (i in 1:nrow(voos_filtrados)) {
    origem <- airports %>% filter(IATA_CODE == voos_filtrados$ORIGIN_AIRPORT[i])
    destino <- airports %>% filter(IATA_CODE == voos_filtrados$DESTINATION_AIRPORT[i])
    
    if (nrow(origem) > 0 & nrow(destino) > 0) {
      mapa <- mapa %>%
        addPolylines(
          lng = c(origem$LONGITUDE, destino$LONGITUDE),
          lat = c(origem$LATITUDE, destino$LATITUDE),
          weight = voos_filtrados$espessura_linha[i],
          color = paleta[voos_filtrados$MONTH[i]],
          opacity = 0.7,
          popup = paste0(
            "Voo: ", voos_filtrados$ORIGIN_AIRPORT[i], " → ", voos_filtrados$DESTINATION_AIRPORT[i],
            "<br>Data: ", voos_filtrados$FLIGHT_DATE[i],
            "<br>Velocidade média: ", round(voos_filtrados$VELOCIDADE_MEDIA[i], 1), " mph"
          )
        )
    }
  }
  
  # marcadores dos aeroportos visitados
  aeroportos_visitados <- unique(c(voos_filtrados$ORIGIN_AIRPORT, voos_filtrados$DESTINATION_AIRPORT))
  coords_aero <- airports %>% filter(IATA_CODE %in% aeroportos_visitados)
  
  mapa <- mapa %>%
    addCircleMarkers(
      lng = coords_aero$LONGITUDE,
      lat = coords_aero$LATITUDE,
      radius = 4,
      color = "red",
      popup = coords_aero$IATA_CODE
    ) %>%
    # ---- 5. Legenda de cores ----
    addLegend(
      "bottomright",
      colors = paleta,
      labels = month.name,
      title = "Mês do voo",
      opacity = 0.9
    )
  
  return(list(
    tabela = voos_filtrados,
    grafico = mapa
  ))
}

# ---------- Exemplo de uso ----------
resultado <- analisa_aeronave("N431WN", "flights.csv.zip")
View(resultado$tabela)

# abrir sempre no navegador
resultado$grafico %>% htmlwidgets::saveWidget("mapa.html")
browseURL("mapa.html")

```

```{r}
# Carrega bibliotecas necessárias
library(readr)       # para leitura de arquivos (inclui read_csv e leitura em chunks)
library(dplyr)       # manipulação de dados
library(lubridate)   # trabalhar com datas
library(leaflet)     # criar mapas interativos
library(RColorBrewer) # paletas de cores
library(scales)      # funções de escalonamento (rescale)

# Função que analisa os voos de uma aeronave específica (tail_number) a partir de um arquivo zip
analisa_aeronave <- function(tail_number, arquivo_zip) {
  
  # ---- 1. Lê o arquivo de aeroportos ----
  # Importa o arquivo "airports.csv" e mantém apenas código IATA, latitude e longitude
  airports <- read_csv("airports.csv") %>%
    select(IATA_CODE, LATITUDE, LONGITUDE)
  
  # Cria um tibble vazio para armazenar os voos filtrados
  voos_filtrados <- tibble()
  
  # Função callback que será aplicada a cada chunk do flights.csv
  callback <- function(x, pos) {
    x %>%
      filter(TAIL_NUMBER == tail_number) %>%   # filtra somente os voos da aeronave escolhida
      transmute(                               # seleciona e renomeia colunas de interesse
        YEAR, MONTH, DAY, AIRLINE, FLIGHT_NUMBER, TAIL_NUMBER,
        ORIGIN_AIRPORT, DESTINATION_AIRPORT,
        DEPARTURE_TIME, ARRIVAL_TIME, DISTANCE, AIR_TIME,
        FLIGHT_DATE = make_date(YEAR, MONTH, DAY)  # cria uma coluna de data completa
      ) %>%
      bind_rows(voos_filtrados, .) ->> voos_filtrados  # acumula no objeto voos_filtrados
  }
  
  # Abre a conexão para ler flights.csv dentro do arquivo zip
  con <- unz(arquivo_zip, "flights.csv")
  
  # Lê o arquivo em chunks de 100.000 linhas, aplicando a função callback
  read_csv_chunked(
    con,
    callback = SideEffectChunkCallback$new(callback),
    chunk_size = 100000,
    progress = FALSE   # mostra progresso na leitura
  )
  
  # Caso não tenha encontrado nenhum voo para o tail_number informado
  if (nrow(voos_filtrados) == 0) {
    warning("Nenhum voo encontrado para a aeronave ", tail_number)  # avisa
    return(list(tabela = voos_filtrados, grafico = NULL))           # retorna vazio
  }
  
  # ---- 2. Ordenar e calcular estatísticas ----
  voos_filtrados <- voos_filtrados %>%
    arrange(FLIGHT_DATE, DEPARTURE_TIME) %>%   # ordena por data e horário
    mutate(
      VELOCIDADE_MEDIA = ifelse(AIR_TIME > 0, DISTANCE / (AIR_TIME / 60), NA) # calcula velocidade média (milhas por hora)
    ) %>%
    mutate(
      espessura_linha = scales::rescale(VELOCIDADE_MEDIA, to = c(1, 6), na.rm = TRUE) # normaliza espessura da linha no mapa
    )
  
  # ---- 3. Paleta de cores (12 meses) ----
  paleta <- brewer.pal(12, "Paired")  # cria 12 cores distintas (uma para cada mês)
  
  # ---- 4. Criar mapa ----
  mapa <- leaflet(voos_filtrados) %>% addTiles()  # inicia mapa com fundo padrão
  
  # Adiciona linhas representando cada voo
  for (i in 1:nrow(voos_filtrados)) {
    # Busca coordenadas do aeroporto de origem
    origem <- airports %>% filter(IATA_CODE == voos_filtrados$ORIGIN_AIRPORT[i])
    # Busca coordenadas do aeroporto de destino
    destino <- airports %>% filter(IATA_CODE == voos_filtrados$DESTINATION_AIRPORT[i])
    
    # Se encontrou as coordenadas de origem e destino
    if (nrow(origem) > 0 & nrow(destino) > 0) {
      mapa <- mapa %>%
        addPolylines(
          lng = c(origem$LONGITUDE, destino$LONGITUDE), # longitude da origem e destino
          lat = c(origem$LATITUDE, destino$LATITUDE),   # latitude da origem e destino
          weight = voos_filtrados$espessura_linha[i],   # espessura da linha proporcional à velocidade média
          color = paleta[voos_filtrados$MONTH[i]],      # cor de acordo com o mês do voo
          opacity = 0.7,                                # transparência
          popup = paste0(                               # caixa de informação quando clicar
            "Voo: ", voos_filtrados$ORIGIN_AIRPORT[i], " → ", voos_filtrados$DESTINATION_AIRPORT[i],
            "<br>Data: ", voos_filtrados$FLIGHT_DATE[i],
            "<br>Velocidade média: ", round(voos_filtrados$VELOCIDADE_MEDIA[i], 1), " mph"
          )
        )
    }
  }
  
  # Identifica todos os aeroportos visitados (origem e destino únicos)
  aeroportos_visitados <- unique(c(voos_filtrados$ORIGIN_AIRPORT, voos_filtrados$DESTINATION_AIRPORT))
  coords_aero <- airports %>% filter(IATA_CODE %in% aeroportos_visitados)
  
  # Adiciona marcadores nos aeroportos visitados
  mapa <- mapa %>%
    addCircleMarkers(
      lng = coords_aero$LONGITUDE,
      lat = coords_aero$LATITUDE,
      radius = 4,
      color = "red",
      popup = coords_aero$IATA_CODE
    ) %>%
    # ---- 5. Legenda de cores ----
    addLegend(
      "bottomright",
      colors = paleta,          # cores da legenda
      labels = month.name,      # nomes dos meses
      title = "Mês do voo",     # título da legenda
      opacity = 0.9
    )
  
  # Retorna a tabela de voos filtrados e o gráfico (mapa interativo)
  return(list(
    tabela = voos_filtrados,
    grafico = mapa
  ))
}

# ---------- Exemplo de uso ----------
# Chama a função para analisar voos da aeronave "N431WN" no arquivo flights.csv.zip
resultado <- analisa_aeronave("N431WN", "flights.csv.zip")

# Abre a tabela resultante em uma aba do RStudio
View(resultado$tabela)

# Salva o mapa como arquivo HTML e abre no navegador
resultado$grafico %>% htmlwidgets::saveWidget("mapa.html")
browseURL("mapa.html")

```
