### Objetivo: criar função que organize os dados da forma como serão analisados
## A definir:
# Como calcular as diferenças? dsh e h com RGR (logf-logi)/(tf-ti)! E nl e hi?
## Passos
# 1. Abrir planilha de dados
# 2. Definir os tempos
# 3. Calcular as diferenças entre os dois tempos escolhidos
# 4. Separar as espécies e as variáveis (dsh/h/nl/ih)
# 5. Criar matriz com as médias de cada quadrado (incluir aqui taxa de mortalidade!)
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# planilha de dados chamará "ic_dados"
# função terá nome "org.dados"
# função terá como parâmetro o tempo inicial (i) e o final (f)
# tempos irão de 0 (fev/08) a 8 (dez/09)
# resultarão 10 planilhas: g.dsh, g.h, g.nl, g.hi, g.tm, r.dsh etc.
org.dados=function(i,f){
dias=c(0,34,69,98,117,158,203,309,668)
dados=read.table("C:/Documents and Settings/Marcel/Desktop/ic_dados.txt",head=T)
t0=dados[dados$t==i,] # define o tempo 0
t1=dados[dados$t==f,] # define o tempo 1
d=t1 # tabela que receberá as diferenças das medidas
d[,11]=(log(t1$dsh)-log(t0$dsh))/(dias[f+1]-dias[i+1]) # RGR
d[,12]=(log(t1$h)-log(t0$h))/(dias[f+1]-dias[i+1])
d[,13]=t1$nl-t0$nl
d[,14]=t1$hi-t0$hi
m=data.frame()
m[48,1]=0
m[48,2]=0
m[48,3]=0
m[48,4]=0
m[48,5]=0
m[48,6]=0
names(m)[1:6]=c("block","treat","light","litter","comp","resposta")
m[,1]=rep(1:6,each=8)
m[,2]=rep(c("Lc","Lp","Lt","Ltp","Sc","Sp","St","Stp"),6)
m[,3]=rep(c(1,1,1,1,0,0,0,0),6)
m[,4]=rep(c(0,1),24)
m[,5]=rep(c(0,0,1,1),12)
g.dsh=m
g.h=m
g.nl=m
g.hi=m
g.tm=m
r.dsh=m
r.h=m
r.nl=m
r.hi=m
r.tm=m
gdsh=d[d$dsh!="NA"&d$sp=="Guapira_opposita",]
gh=d[d$h!="NA"&d$sp=="Guapira_opposita",]
gnl=d[d$nl!="NA"&d$sp=="Guapira_opposita",]
ghi=d[d$hi!="NA"&d$sp=="Guapira_opposita",]
gtm=d[d$sp=="Guapira_opposita",]
rdsh=d[d$dsh!="NA"&d$sp=="Rudgea_jasminoides",]
rh=d[d$h!="NA"&d$sp=="Rudgea_jasminoides",]
rnl=d[d$nl!="NA"&d$sp=="Rudgea_jasminoides",]
rhi=d[d$hi!="NA"&d$sp=="Rudgea_jasminoides",]
rtm=d[d$sp=="Rudgea_jasminoides",]
g.dsh[,6]=aggregate(gdsh$dsh,list(gdsh$quad),mean)[,2]
g.h[,6]=aggregate(gh$h,list(gh$quad),mean)[,2]
g.nl[,6]=aggregate(gnl$nl,list(gnl$quad),mean)[,2]
g.hi[,6]=aggregate(ghi$hi,list(ghi$quad),mean)[,2]
g.tm[,6]=aggregate(gtm$status,list(gtm$quad),sum)[,2]
g.tm[,6]=(9-g.tm[,6])/9
r.dsh[,6]=aggregate(rdsh$dsh,list(rdsh$quad),mean)[,2]
r.h[,6]=aggregate(rh$h,list(rh$quad),mean)[,2]
r.nl[,6]=aggregate(rnl$nl,list(rnl$quad),mean)[,2]
r.hi[,6]=aggregate(rhi$hi,list(rhi$quad),mean)[,2]
r.tm[,6]=aggregate(rtm$status,list(rtm$quad),sum)[,2]
r.tm[,6]=(9-r.tm[,6])/9
res=data.frame()
res[48,1]=0
res[48,2]=0
res[48,3]=0
res[48,4]=0
res[48,5]=0
res[48,6]=0
res[48,7]=0
res[48,8]=0
res[48,9]=0
res[48,10]=0
res[48,11]=0
res[48,12]=0
res[48,13]=0
res[48,14]=0
res[48,15]=0
names(res)[1:15]=c("block","treat","light","litter","comp","g.dsh","g.h","g.nl","g.hi","g.tm","r.dsh","r.h","r.nl","r.hi","r.tm")
res[,1]=rep(1:6,each=8)
res[,2]=rep(c("Lc","Lp","Lt","Ltp","Sc","Sp","St","Stp"),6)
res[,3]=rep(c(1,1,1,1,0,0,0,0),6)
res[,4]=rep(c(0,1),24)
res[,5]=rep(c(0,0,1,1),12)
res[,6]=g.dsh[,6]
res[,7]=g.h[,6]
res[,8]=g.nl[,6]
res[,9]=g.hi[,6]
res[,10]=g.tm[,6]
res[,11]=r.dsh[,6]
res[,12]=r.h[,6]
res[,13]=r.nl[,6]
res[,14]=r.hi[,6]
res[,15]=r.tm[,6]
return(res)
}