2+5 #Adicao
5-2 #Subtracao
2*5 #Multiplicacao
8/2 #Divisao
2^5 #Exponenciacao
5%%2 #Resto da divisão3 Funcionamento básico
3.1 Operadores
- Aritmetica basica
- Relacionais
3==5 #Igual
3!=5 #Diferente
3>5 #Maior que
3<5 #Menor que
3>=5 #Maior ou igual
3<=5 #Menor ou igual - Operações podem ser concatenadas:
((2+5-3)*10)^4/7^43.2 Variáveis
A seta “<-” representa o simbolo de atribuição e ao escrever o nome do objeto, seu valor sera impresso. Veja o exemplo:
x <- 1
x[1] 1Caso algum valor seja atribuído ao mesmo objeto, ele será sobrescrito:
x <- "gol do gremio!"
x[1] "gol do gremio!"Os resultados de operações podem ser salvos em objetos:
x<-2+5
y=5-2
2*5->w
z<-8/2
resultado <- (((x-y)*w)^z)/(x^z)
resultado[1] 1066.2223.3 Funções
Chamando funções:
sum(1,3,5)[1] 9a <- rep("Aluno",times=3)
a[1] "Aluno" "Aluno" "Aluno"3.4 Acessando a documentação
Estas funções buscam e exibem a documentação de funções:
help(sum)
?sd
??plot3.5 Vetores
funcao c() : concatenate
number <- c(1, 2, 3, 4, 5)
letter <- c("x", "y", "z", "w", "j")
logical <- c(TRUE, FALSE, FALSE, TRUE, FALSE)
seq <- 1:10Hierarquia de classes
x <- c(1, 2, 3) # Numeric
y <- c("1", "2", "3") # Character
x <- c(TRUE, FALSE, FALSE) # Logical
y <- c("TRUE", "FALSE", "FALSE") # CharacterPodemos somar vetores logicos
sum(logical) [1] 2Vetores comportam somente uma classe de elementos
Coerção de objetos usando funções do tipo as.algumacoisa()
x <- 0:10
x [1] 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10class(x)[1] "integer"a <- as.numeric(x)
a [1] 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10class(a)[1] "numeric"b <- as.character(x)
b [1] "0" "1" "2" "3" "4" "5" "6" "7" "8" "9" "10"class(b)[1] "character"c <- as.logical(x)
c [1] FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUEclass(c)[1] "logical"Vetores de NA
x <- c(1, 2, 3, NA)
y <- c("a", "b", "c", NA)
is.na(x)[1] FALSE FALSE FALSE TRUEa <- c(1, 3, NA, 7, 9)
sum(a)[1] NAsum(a, na.rm=TRUE)[1] 20Objetos possuem atributos: classe, tamanho, dimensoes, nomes, etc
x <- 1:5
x[1] 1 2 3 4 5length(x)[1] 5dim(x)NULLattributes(x)NULLnames(x) <- c("a", "b", "c", "d", "e")
xa b c d e
1 2 3 4 5 attributes(x)$names
[1] "a" "b" "c" "d" "e"3.6 Factor
Fatores sao vetores categóricos, possuem o atributo level
x <- factor(c("s", "n", "n", "s", "s"))
z <- factor(c("alto", "baixo", "medio"))3.7 Matrix
Matrizes são vetores com o atributo dimensão
x <- 1:20
x [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20attributes(x)NULLm <- matrix(x, 4, 5)
m [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,] 1 5 9 13 17
[2,] 2 6 10 14 18
[3,] 3 7 11 15 19
[4,] 4 8 12 16 20attributes(m) $dim
[1] 4 5dim(x) <- c(4,5)
x [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,] 1 5 9 13 17
[2,] 2 6 10 14 18
[3,] 3 7 11 15 19
[4,] 4 8 12 16 20identical(x, m)[1] TRUEComo são vetores, matrizes comportam somente uma classe de elementos
Manipulação de matrizes
a <- 1:5
b <- -1:-5
c <- c(3, 6, 4, 9, 1)
m <- cbind(a, b, c) #funcao cbind() concatena colunas
m1 <- rbind(a, b, c) #funcao rbind() concatena linhas3.8 Array
São vetores multidimensionais
ar <- array(1:200, c(5, 10, 4))
ar, , 1
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
[1,] 1 6 11 16 21 26 31 36 41 46
[2,] 2 7 12 17 22 27 32 37 42 47
[3,] 3 8 13 18 23 28 33 38 43 48
[4,] 4 9 14 19 24 29 34 39 44 49
[5,] 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50
, , 2
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
[1,] 51 56 61 66 71 76 81 86 91 96
[2,] 52 57 62 67 72 77 82 87 92 97
[3,] 53 58 63 68 73 78 83 88 93 98
[4,] 54 59 64 69 74 79 84 89 94 99
[5,] 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100
, , 3
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
[1,] 101 106 111 116 121 126 131 136 141 146
[2,] 102 107 112 117 122 127 132 137 142 147
[3,] 103 108 113 118 123 128 133 138 143 148
[4,] 104 109 114 119 124 129 134 139 144 149
[5,] 105 110 115 120 125 130 135 140 145 150
, , 4
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
[1,] 151 156 161 166 171 176 181 186 191 196
[2,] 152 157 162 167 172 177 182 187 192 197
[3,] 153 158 163 168 173 178 183 188 193 198
[4,] 154 159 164 169 174 179 184 189 194 199
[5,] 155 160 165 170 175 180 185 190 195 200ar[,,1] #[linha, coluna, matrix] [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
[1,] 1 6 11 16 21 26 31 36 41 46
[2,] 2 7 12 17 22 27 32 37 42 47
[3,] 3 8 13 18 23 28 33 38 43 48
[4,] 4 9 14 19 24 29 34 39 44 49
[5,] 5 10 15 20 25 30 35 40 45 503.9 List
Listas são tipos especiais de vetores, que comportam elementos de deferentes classes. cada elemento da lista aparece com [[]]
a <- c(1, 3, NA, 7, 9)
b<-matrix(1:200, 20,10)
c<-"Gol do Gremio"
z<-factor(c("alto", "baixo", "medio"))
ls<-list(a, b, c, z)
ls [[1]]
[1] 1 3 NA 7 9
[[2]]
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
[1,] 1 21 41 61 81 101 121 141 161 181
[2,] 2 22 42 62 82 102 122 142 162 182
[3,] 3 23 43 63 83 103 123 143 163 183
[4,] 4 24 44 64 84 104 124 144 164 184
[5,] 5 25 45 65 85 105 125 145 165 185
[6,] 6 26 46 66 86 106 126 146 166 186
[7,] 7 27 47 67 87 107 127 147 167 187
[8,] 8 28 48 68 88 108 128 148 168 188
[9,] 9 29 49 69 89 109 129 149 169 189
[10,] 10 30 50 70 90 110 130 150 170 190
[11,] 11 31 51 71 91 111 131 151 171 191
[12,] 12 32 52 72 92 112 132 152 172 192
[13,] 13 33 53 73 93 113 133 153 173 193
[14,] 14 34 54 74 94 114 134 154 174 194
[15,] 15 35 55 75 95 115 135 155 175 195
[16,] 16 36 56 76 96 116 136 156 176 196
[17,] 17 37 57 77 97 117 137 157 177 197
[18,] 18 38 58 78 98 118 138 158 178 198
[19,] 19 39 59 79 99 119 139 159 179 199
[20,] 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200
[[3]]
[1] "Gol do Gremio"
[[4]]
[1] alto baixo medio
Levels: alto baixo medioA função vector pode criar listas vazias
ls1<-vector("list", 5)
ls1[[1]]
NULL
[[2]]
NULL
[[3]]
NULL
[[4]]
NULL
[[5]]
NULL3.10 Data Frame
Formado por vetores de mesmo tamanho, organizados como colunas
number<-c(1, 2, 3, 4, 5)
letter<-c("x", "y", "z", "w", "j")
logical<- c(TRUE, FALSE, FALSE, TRUE, FALSE)
seq<-1:10
dt<-data.frame(number, letter, logical)
class(dt)[1] "data.frame"dt$letter #usamos $ para acessar as colunas de um data.frame[1] "x" "y" "z" "w" "j"class(dt$letter) #vetores de caracter sao interpretados como fatores[1] "character"dt<-data.frame(number, letter, logical, stringsAsFactors = F) #stringsAsFactors = F
dt$letter[1] "x" "y" "z" "w" "j"class(dt$letter)[1] "character"attributes(dt) #data.frames possuem colnames e rownames$names
[1] "number" "letter" "logical"
$class
[1] "data.frame"
$row.names
[1] 1 2 3 4 5colnames(dt)[1] "number" "letter" "logical"row.names(dt)[1] "1" "2" "3" "4" "5"dt[5,2] #acessamos data.frames da mesma forma que matrizes[1] "j"3.11 Desafio
Pratique sem IA!
Os desafios a seguir foram criados para ajudá-lo a desenvolver suas habilidades de forma independente.
Evite o uso de Inteligência Artificial e tente resolver os problemas por conta própria.
Aprender com a prática fortalecerá seu raciocínio e aprofundará seu conhecimento! 🚀
Vetores:
Em R, os vetores são um dos tipos mais básicos de objetos. Eles são parecidos com os vetores que vimos na matemática. A diferença é que aqui podemos ter vetores não só de números, mas também de letras (caracteres).
Um vetor de números pode ser construído assim:
num <- c(1,2,3,4)Se você executar essa linha acima terá criado um vetor com o nome de “num” que contém os elementos 1,2,3 e 4.
Para criarmos um vetor, utilizamos a função “c()”.
Experimente fazer um vetor chamado “num2” e que contenha os seguintes elementos: 1,a,3,b. Depois veja qual a classe dos elementos desse vetor usando a função class(). OBS: Não esqueça que letras e palavras tem de ser colocadas entre aspas.
Agora crie um vetor num3 com os elementos: 1,2,3,4,5. Use a função class() para saber qual a classe dos elementos desse vetor
Por que a classe dos vetores ‘num2’ e ‘num3’ é diferente?
- José e Paulo adoram jogar basquete nas suas horas livres. Eles mantém uma competição entre si e por isso decidiram registrar todos os pontos que eles marcam durante as partidas.
Até agora foram 8 partidas:
José fez 8, 10, 12, 9, 15, 16, 11, 7 cestas.
Paulo fez 5, 11, 13, 14, 23, 14, 9, 10 cestas.
Crie dois objetos que contenham o número de cestas que cada um fez:
Verifique a classe de cada um dos objetos:
Com a utilização da ajuda do R, procure por uma função que possibilite o cálculo de médias. Com ela, calcule as médias de cestas dos dois jogadores e atribua estes valores a objetos diferentes:
Compare os valores das médias calculadas usando os operadores lógicos “>” e “<”. Quem teve um desempenho médio melhor?
Data Frames:
Vetores são muito úteis, mas na medida que trabalhamos com muitos tipos de vetores e com mais valores, fica mais complicado. Para contornar esse problema, nós temos em R um objeto chamado de Dataframe. O Dataframe é uma espécie de matriz: tem linhas e colunas. A diferença é: numa matriz, todos as colunas tem um mesmo tipo, enquanto em um data.frame podemos ter em cada coluna um tipo diferente de dado. Assim, dataframes podem ter uma coluna de um vetor numérico e outra de um vetor de caracteres.
O data.frame ‘contagem’ mostra a quantidade de células contadas por 5 ICs diferentes durante a primeira semana de trabalho no laboratório.
contagem <- data.frame(IC = c('Você','João','Fernanda','Júlio','Larissa'),
semana_1 = c(30, 46, 50, 20, 10))Na segunda semana de experimento, todos os ICs do laboratório repetiram a contagem, e os números de células contadas foram: 10, 39, 55, 11, 20.
Crie uma nova coluna neste mesmo dataframe chamada de ‘semana_2’ com estes números.
O chefe do laboratório pediu para que os ICs mostrassem qual deles contou o maior e o menor número de células em cada semana. Procure por funções no R que mostre qual valor de contagem na semana 1 é maior e qual é o menor.