Comandos Básicos de R

Introdução ao R e aos comandos básicos do R.

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.

O site do primeiro autor foi feito usando a biblioteca {postcars} de R. O CV também foi feito em R usando a biblioteca {vitae}.

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         21.0   6  160 110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4
Mazda RX4 Wag     21.0   6  160 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4
Datsun 710        22.8   4  108  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1
Hornet 4 Drive    21.4   6  258 110 3.08 3.215 19.44  1  0    3    1
Hornet Sportabout 18.7   8  360 175 3.15 3.440 17.02  0  0    3    2
Valiant           18.1   6  225 105 2.76 3.460 20.22  1  0    3    1

Excel

Para ler um arquivo Excel (.xls ou .xlsx) no R é necessário importar um pacote chamado readxl 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:

• Na diagonal: nome da variável (coluna do dataset)
• Fora da diagonal: um gráfico de dispersão entre a variável no eixo horizontal e a variável no eixo vertical

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)

Figure 1: Pair Plot do dataset mtcars

Ambiente

sessionInfo()

R version 4.0.3 (2020-10-10)
Platform: x86_64-apple-darwin17.0 (64-bit)
Running under: macOS Catalina 10.15.7

Matrix products: default
BLAS:   /Library/Frameworks/R.framework/Versions/4.0/Resources/lib/libRblas.dylib
LAPACK: /Library/Frameworks/R.framework/Versions/4.0/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

loaded via a namespace (and not attached):
 [1] Rcpp_1.0.6        highr_0.8         cellranger_1.1.0 
 [4] compiler_4.0.3    pillar_1.4.7      tools_4.0.3      
 [7] digest_0.6.27     downlit_0.2.1     lubridate_1.7.9.2
[10] jsonlite_1.7.2    evaluate_0.14     tibble_3.0.6     
[13] lifecycle_0.2.0   lattice_0.20-41   pkgconfig_2.0.3  
[16] rlang_0.4.10      Matrix_1.2-18     cli_2.3.0        
[19] rstudioapi_0.13   distill_1.2       yaml_2.2.1       
[22] xfun_0.21         stringr_1.4.0     xml2_1.3.2       
[25] knitr_1.31        generics_0.1.0    vctrs_0.3.6      
[28] rprojroot_2.0.2   grid_4.0.3        reticulate_1.18  
[31] glue_1.4.2        fansi_0.4.2       rmarkdown_2.6    
[34] bookdown_0.21     magrittr_2.0.1    htmltools_0.5.1.1
[37] ellipsis_0.3.1    assertthat_0.2.1  utf8_1.1.4       
[40] stringi_1.5.3     crayon_1.4.1     

---

1. esse website foi todo feito com R↩︎