Comandos Básicos de R

Introdução ao R e aos comandos básicos do R

Jose Storopoli https://scholar.google.com/citations?user=xGU7H1QAAAAJ&hl=en (UNINOVE)https://www.uninove.br
August 1, 2021

Este arquivo é um documento R Markdown. Ele é uma proposta de prosa com código em R, além de ser o formato preferido nosso de comunicar nossas análises. Quando renderizamos o documento no formato desejado. Todo código que é inserido nele é executado e as saídas são incorporadas no documento final. Isto vale para tabelas e gráficos. Por exemplo, podemos pedir para o R imprimir algo com a função print() e o resultado será o código que foi executado e o seu resultado.

print("Você executou um código")

[1] "Você executou um código"

O formato R Markdown é muito flexível. Podemos fazer relatórios (em PDF, Word e HTML), apresentações (em PDF, PowerPoint e HTML), artigos acadêmicos, livros, websites1, blogs, CVs, etc.

Lendo Arquivos de Dados

Com o R conseguimos ler diversos tipo de arquivos de dados: CSV, texto, HTML, Excel, Stata, SPSS, Planilhas Google, Banco de Dados Relacionais, entre outros… Vamos demonstrar como ler arquivos de dados dos dois formatos mais comuns: CSV e Excel.

CSV

Para ler um arquivo CSV (.csv) no R execute a função read.csv() para arquivos CSV formato americano (vírgula como separador e decimais como ponto) ou a função read.csv2() para arquivos CSV formato europeu/brasileiro (ponto-e-vírgula como separador e decimais como vírgula). Não esqueça de designar a leitura para uma variável com o designador <-.

df <- read.csv2("datasets/mtcars.csv", row.names = 1)
head(df)

                  mpg cyl disp  hp drat  wt qsec vs am gear carb
Mazda RX4          21   6  160 110  3.9 2.6   16  0  1    4    4
Mazda RX4 Wag      21   6  160 110  3.9 2.9   17  0  1    4    4
Datsun 710         23   4  108  93  3.9 2.3   19  1  1    4    1
Hornet 4 Drive     21   6  258 110  3.1 3.2   19  1  0    3    1
Hornet Sportabout  19   8  360 175  3.1 3.4   17  0  0    3    2
Valiant            18   6  225 105  2.8 3.5   20  1  0    3    1

Excel

Para ler um arquivo Excel (.xls ou .xlsx) no R é necessário importar um pacote chamado {readxl} (Wickham & Bryan, 2019) que contem a função read_excel. Para importar um pacote no R executamos o comando library() com um argumento único sendo o nome do pacote. Caso não tenha o pacote instalado, deve instalar ele com o comando install.packages(). Não esqueça de colocar o nome do pacote entre aspas "nome_do_pacote" dentro do parênteses da função.

# install.packages("readxl")
library(readxl)
df <- read_excel("datasets/mtcars.xlsx")
head(df)

# A tibble: 6 x 12
  ...1       mpg   cyl  disp    hp  drat    wt  qsec    vs    am  gear
  <chr>    <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 Mazda R…  21       6   160   110  3.9   2.62  16.5     0     1     4
2 Mazda R…  21       6   160   110  3.9   2.88  17.0     0     1     4
3 Datsun …  22.8     4   108    93  3.85  2.32  18.6     1     1     4
4 Hornet …  21.4     6   258   110  3.08  3.22  19.4     1     0     3
5 Hornet …  18.7     8   360   175  3.15  3.44  17.0     0     0     3
6 Valiant   18.1     6   225   105  2.76  3.46  20.2     1     0     3
# … with 1 more variable: carb <dbl>

Gráficos

Geralmente no R você pode plotar mostrar graficamente diversos objetos com o comando plot(). Quando você plota um dataset (conjunto de dados lido de um aquivo), o R retorna um gráfico chamado Pair Plot:

Exemplo: na figura 1 veja a relação entre disp (cilindrada) e hp (cavalos de potência). Ela é uma relação positiva. Quanto maior disp maior hp.

plot(mtcars)
*Pair Plot* do *dataset* `mtcars`

Figure 1: Pair Plot do dataset mtcars

Para maior customização e elaboração avançada de gráficos a biblioteca {ggplot2} (Wickham, 2016).

library(ggplot2)

ggplot(mtcars, aes(mpg, hp)) +
  geom_point(col = "steelblue") +
  labs(
    title = "Diagrama de Dispersão",
    x = "Milhas por Galão",
    y = "Cavalos de Potência",
    caption = "Quanto maior a potência menor a autonomia"
  ) +
  theme_classic()
Gráficos com `{ggplot2}`

Figure 2: Gráficos com {ggplot2}

Ambiente

Em todos os arquivos dessa disciplina, mostrarei o ambiente computacional usado para replicação.

sessionInfo()

R version 4.1.0 (2021-05-18)
Platform: x86_64-apple-darwin17.0 (64-bit)
Running under: macOS Big Sur 10.16

Matrix products: default
BLAS:   /Library/Frameworks/R.framework/Versions/4.1/Resources/lib/libRblas.dylib
LAPACK: /Library/Frameworks/R.framework/Versions/4.1/Resources/lib/libRlapack.dylib

locale:
[1] en_US.UTF-8/en_US.UTF-8/en_US.UTF-8/C/en_US.UTF-8/en_US.UTF-8

attached base packages:
[1] stats     graphics  grDevices utils     datasets  methods  
[7] base     

other attached packages:
[1] readxl_1.3.1    tibble_3.1.2    ggplot2_3.3.3   patchwork_1.1.1
[5] cowplot_1.1.1  

loaded via a namespace (and not attached):
 [1] tidyselect_1.1.1  xfun_0.23         bslib_0.2.5.1    
 [4] purrr_0.3.4       colorspace_2.0-1  vctrs_0.3.8      
 [7] generics_0.1.0    htmltools_0.5.1.1 yaml_2.2.1       
[10] utf8_1.2.1        rlang_0.4.11      jquerylib_0.1.4  
[13] pillar_1.6.1      glue_1.4.2        withr_2.4.2      
[16] DBI_1.1.1         lifecycle_1.0.0   stringr_1.4.0    
[19] cellranger_1.1.0  munsell_0.5.0     gtable_0.3.0     
[22] ragg_1.1.2        evaluate_0.14     labeling_0.4.2   
[25] knitr_1.33        parallel_4.1.0    fansi_0.5.0      
[28] highr_0.9         Rcpp_1.0.6        scales_1.1.1     
[31] jsonlite_1.7.2    farver_2.1.0      systemfonts_1.0.2
[34] textshaping_0.3.4 distill_1.2       digest_0.6.27    
[37] stringi_1.6.2     bookdown_0.22     dplyr_1.0.6      
[40] grid_4.1.0        rprojroot_2.0.2   cli_2.5.0        
[43] tools_4.1.0       magrittr_2.0.1    sass_0.4.0       
[46] crayon_1.4.1      pkgconfig_2.0.3   downlit_0.2.1    
[49] ellipsis_0.3.2    xml2_1.3.2        lubridate_1.7.10 
[52] assertthat_0.2.1  rmarkdown_2.8     rstudioapi_0.13  
[55] R6_2.5.0          compiler_4.1.0
Kross, S. (2021). Postcards: Create beautiful, simple personal websites. Retrieved from https://CRAN.R-project.org/package=postcards
O’Hara-Wild, M., & Hyndman, R. (2021). Vitae: Curriculum vitae for r markdown. Retrieved from https://CRAN.R-project.org/package=vitae
Wickham, H. (2016). Ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. Retrieved from https://ggplot2.tidyverse.org
Wickham, H., & Bryan, J. (2019). Readxl: Read excel files. Retrieved from https://CRAN.R-project.org/package=readxl

  1. esse website foi todo feito com R↩︎

References

Corrections

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Reuse

Text and figures are licensed under Creative Commons Attribution CC BY-SA 4.0. Source code is available at https://github.com/storopoli/Estatistica-Bayesiana, unless otherwise noted. The figures that have been reused from other sources don't fall under this license and can be recognized by a note in their caption: "Figure from ...".

Citation

For attribution, please cite this work as

Storopoli (2021, Aug. 1). Estatística Bayesiana com R e Stan: Comandos Básicos de R. Retrieved from https://storopoli.github.io/Estatistica-Bayesiana/1-Comandos_Basicos.html

BibTeX citation

@misc{storopoli2021comandosbasicosR,
  author = {Storopoli, Jose},
  title = {Estatística Bayesiana com R e Stan: Comandos Básicos de R},
  url = {https://storopoli.github.io/Estatistica-Bayesiana/1-Comandos_Basicos.html},
  year = {2021}
}

© Copyright 2021 Jose Storopoli.

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