text: # 2. faza: Uvoz podatkov
  
  # separate, fill, melt (>?separate)
  
  source("lib/libraries.r", encoding="UTF-8")
  library(tidyr)
  library(readxl)
  library(data.table)
  library(dplyr)
  library(readr)
  library(ggplot2)
  sl <- locale("sl", decimal_mark=",", grouping_mark=".")
  
  # UVOZ STATISTIKE
  
  # Funkcija, ki uvozi podatke iz tabele statistika.txt (basketball-reference.com)
  uvozi.statistiko <- function() {
    data <- read_csv("podatki/statistika.txt", locale=locale(encoding="Windows-1250"))
  }
  
  # Zapis podatkov v razpredelnico statistika
  statistika <- uvozi.statistiko()
  # Pobrisan prvi stolpec z imenom Rk (ranking)
  statistika <- statistika[,-1]
  # Izbrisem zadnjo vrstico
  statistika <- statistika[-nrow(statistika),]
  # Urejen stolpec Player, ki sedaj vsebuje samo imena
  statistika$Player = gsub("^(.*)\\\\.*", "\\1", statistika$Player)
  # Pri nekaterih je v stolpcu FTA in FT% 'na', to zamenjam z 0.
  statistika$FTA[is.na(statistika$FTA)]<- 0
  # V stolpcu Player se nekateri igralci pojavijo večkrat
  # vrstica z največjo številko v stolpcu G je vrstica, ki jo je treba upoštevati, ostale izbrišemo 
  statistika <- statistika %>% distinct(Player, .keep_all = TRUE)
  
  # UVOZ PLAC
  
  # Funkcija, ki uvozi place iz strani hoopshype.com
  uvozi.place <- function(){
    link <- "https://hoopshype.com/salaries/players/2017-2018/"
    stran <- html_session(link) %>% read_html()
    place <- stran %>% html_nodes(xpath="//table[@class='hh-salaries-ranking-table hh-salaries-table-sortable responsive']") %>%
      .[[1]] %>% html_table()
  }
  
  # Zapis podatkov v razpredelnico place
  place <- uvozi.place()
  # Poimenovanje stolpcov z imeni v prvi vrstici
  colnames(place) <- place[1,]
  # Odstranjena prva vrstica in prvi stolpec
  place <- place[-1, -1 ]
  # Preimenovanje drugega stolpca
  names(place)[2] <- "Salary"
  # Pretvorba v stevila v stolpcu Salary
  place <- place %>% mutate(Salary=parse_number(Salary,
                                                locale=locale(grouping_mark=",")))
  place <- place[,-3]
  # Zadnji dve stevilki pri placi sta enaki 0, za vecjo preglednost
  place$Salary <- signif(place$Salary, digits=5)
  
  # UVOZ EVROPEJCEV
  
  # Funkcija, ki uvozi evropejce iz strani nba.com
  uvozi.tujce <- function() {
    link <- "http://pr.nba.com/nba-international-players-2017-18/"
    stran <- html_session(link) %>% read_html()
    tujci <- stran %>% html_nodes(xpath="//table[@width='691']") %>%
      .[[1]] %>% html_table()
  }
  
  # Zapis podatkov v razpredelnico evropejci
  tujci <- uvozi.tujce()
  # Poimenovanje stolpcov z imeni v prvi vrstici
  colnames(tujci) <- tujci[1, ]
  # Odstranjena prva vrstica
  tujci <- tujci[-1, ]
  # Odstranjen 4. stolpec z imeni ekip
  tujci <- tujci[,-4]
  # Zdruzitev stolpcev First in Last Name v dodan stolpec Player
  tujci <- unite(tujci, "Player", c("First Name", "Last Name"), remove=FALSE)
  # Izbris 3. in 4. stolpca
  tujci <- tujci[ ,-c(3,4)]
  # Zamenjava znaka _ s " " v stolpcu Player
  tujci <- tujci %>% mutate(Player = gsub("_", " ", Player))
  # Zamenjava vrstnega reda stolpcev
  tujci <- tujci[, c(2,1)]
  
  
  # UVOZ  FIBA LESTVICE ZA EVROPO
  
  # # Funkcija, ki uvozi fiba lestvico evropskih drzav iz strani fiba.basketball.com
  uvozi.fibalestvico <- function() {
    link <- "http://www.fiba.basketball/rankingmen#%7Ctab=fiba_europe"
    stran <- html_session(link) %>% read_html()
    fiba.lestvica <- stran %>% html_nodes(xpath="//table[@class='fiba_ranking_table columnhover default_style responsive']") %>%
      .[[5]] %>% html_table()
  }
  
  # Zapis podatkov v razpredelnico fiba.lestvica
  fiba.lestvica <- uvozi.fibalestvico()
  # Izbris nepotrebnih stolpcev 
  fiba.lestvica <- fiba.lestvica[,c(-4,-6)]
  # Zamenjava vrstnega reda stolpcev
  fiba.lestvica <- fiba.lestvica[,c(2,4,1,3)]
  # Preimenovanje drugega stolpca
  names(fiba.lestvica)[2] <- "Points"
  
  
  # UVOZ POPULACIJE EVROPSKIH DRZAV
  
  # Funkcija za uvoz podatkov o populaciji evropskih drzav iz datotetke prebivalstvo.csv (worldpopulationreview.com)
  uvozi.populacijo <- function() {
    tabela <- read_delim("podatki/prebivalstvo.csv", 
                         ";", escape_double = FALSE, col_types = cols(Population = col_number()), 
                         locale = locale(encoding = "WINDOWS-1250"), 
                         trim_ws = TRUE)
  }
  
  # Zapis podatkov v razpredelnico populacija
  populacija <- uvozi.populacijo()
  # Izbris nepotrebnih stolpcev, ostaneta samo še država in prebivalstvo ter prve vrstice
  populacija <- populacija[-1,c(2,3)]
  # Poimenovanje stolpcev
  names(populacija) <- c("Country", "Population")
  # Dodam Turčijo
  populacija[49,1] <- "Turkey"
  populacija[49,2] <- 80810525
  
  # Sedaj imam v tabeli evropejci res samo evropejce
  # Tu ni Turčije
  evropske_drzave <- populacija$Country
  evropske_drzave[29] <- "Bosnia and Herzegovina"
  evropske_drzave <- c(evropske_drzave, "Turkey")
  evropejci <- filter(tujci, Country %in% evropske_drzave)
  
  
  
  