r Tutorial de Bolso Muylaert Unesp 26 Ago 2015

7/23/2019 r Tutorial de Bolso Muylaert Unesp 26 Ago 2015

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#R tutorial de bolso

#Renata de Lara Muylaert

#Nvel easy curious

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#verso 26 de Agosto de 2015


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SumrioIntroduo ...................................................................................................................... 5

#Escolhendo o diretrio de trabalho .......................................................................... 5

#utilizando janelas ..................................................................................................... 5

#utilizando comandos ............................................................................................... 5

#Inserindo dados, criando um data.frame ............................................................... 6

#maneira 1: read.csv................................................................................................. 6

#maneira 2: read.table ............................................................................................. 6#maneira 3: read.delim............................................................................................. 6

#maneira 4: clipboard .............................................................................................. 6

#arrumando alguma clula no seu data.frame ................................................... 7

#Removendo colunas e linhas de diferentes maneiras .......................................... 7

#retirando colunas ..................................................................................................... 7

#retirando a segunda coluna .................................................................................. 7

#subset ......................................................................................................................... 8

#linhas .......................................................................................................................... 8

#removendo linhas por indexao simples ........................................................... 8

#subset ......................................................................................................................... 8

#which ......................................................................................................................... 9

#Sobre NA ....................................................................................................................... 9

#retirando linhas com NA da sua tabela ............................................................... 9

#maneira 1 .............................................................................................................. 9

#maneira 2: NA.omit() ........................................................................................... 9

#Binarizando seus dados ............................................................................................ 10

#binarizando com ifelse .......................................................................................... 10

#binarizando com decostand ............................................................................... 10

# s2 Ifelse: Categorizando seus dados a partir de uma coluna de dadoscontnuos ....................................................................................................................... 10

#Exportando qualquer objeto como um arquivo TXT ............................................ 11

#Sequncias ................................................................................................................. 11#gerando sequncias com diferentes distribuies .......................................... 11


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#Concatenando colunas em uma nova coluna ................................................... 12

#Adicionando colunas na rabeira dos seus dados: .............................................. 12

#Adicionando linhas na rabeira dos seus dados: .................................................. 12#Citando o R ................................................................................................................ 12

#Blogs e sites legais...................................................................................................... 13


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Agradecimentos

Este tutorial foi elaborado em 2015 aps algum treinamento autodidata em R esofrimento em conjunto com meus amigos leecianos (principalmente CalebeMendes e Maurcio Vancine). Agradeo a Milton Cezar Ribeiro, Pavel Dodonove Arleu Viana por todas as conversas e aprendizados sobre R. Marco Mello eArleu Viana revisaram esta verso.

Licena Creative Commons

O contedo deste guia pode ser reproduzido vontade, desde que no sejamodificado e no seja usado para fins comerciais. O guia pode ser citadoutilizando meu nome (Renata de Lara Muylaert) e direcionando para o site noqual ele se encontra http://www.leec.eco.br/. Se este guia ajudar voc aelaborar algum trabalho cientfico, por favor, mencione isso nosagradecimentos.


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Introduo

Este tutorial simplificado para voc que precisa usar ou escolheu usar o R, ouque nunca consegue se lembrar de algumas coisinhas e fica empacado noseu data.frame. O tutorial no foi feito no formato de .R direto, pois queriaque ele tivesse um visual mais amigvel e um ndice organizado. Alm disso,este tutorial pode de fato ser impresso como uma verso de bolso. Em breveum tutorial nvel normal curious ser lanadona sequncia deste. A ideia que vocs possam ler o tutorial e aplic-lo aos seus dados imediatamente. Eleno um tutorial do tipo example do R e, portanto, no fornece dados apriori, o que caracteriza qualquer nvel de tutorial curious. A ideia que o

leitor utilize os seus prprios dados e treine para memorizar os cdigos, a fim deno precisar mais de um tutorial no nvel easy curious e estar pronto para onvel normal curious. O data.frame imaginrio bsico que utilizamos tem onome dados. O leitor dever adapt-lo aos seus dados, modificando onome do objeto como preferir. Alm disso, o leitor deve ter o mnimodiscernimento sobre diferentes tipos de objetos no R e sua estrutura. Esperoque gostem! Sugestes podem ser enviadas para o [email protected] trabalho!

#Escolhendo o diretrio de trabalho#o diretrio a pasta na qual se encontram os seus dados, aqueles que vocprecisa para trabalhar! no diretrio de trabalho que tambm sero criados earmazenados os arquivos de sada das anlises, caso voc converta osobjetivos em arquivos .txt (TXT).

#utilizando janelas

setwd(choose.dir())

#utilizando comandos

setwd("C://Users//Documents//LEEC")
mailto:[email protected]:[email protected]:[email protected]


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#Inserindo dados, criando um data.frame

#maneira 1: read.csv

#Esse comando ir permitir que voc encontre o arquivo atravs de umajanela.

dados=read.csv(file.choose(), sep="", header= TRUE)

#maneira 2: read.table

#separado por tab e com rtulos de coluna

dados


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#arrumando alguma clula no seu data.frame

fix(dados)

#Removendo colunas e linhas de diferentes maneiras

#retirando colunas

dados$colunaquequerotirar


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#subset

#para remover uma sequncia, entre colunas 1 e 3

dados2


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#which

#Removendo linhas de uma categoria especfica

# data.frame dados

dados

Local Ponto RiquezaA dentro 1A fora 5B dentro 3B fora 14

C dentro 6C fora 11

#Retirando todos os pontos de dentro

dentro=wich(dados$Ponto!=dentro)

dentro=dados[dentro,]

Local Ponto RiquezaA fora 5

B fora 14C fora 11

#Sobre NA

#retirando linhas com NA da sua tabela

#maneira 1

Linhas_com_NA


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#Binarizando seus dados

#binarizando com ifelse

#Caso dados$palm sejam maiores ou iguais a 1, faa-os ser igual a 1,caso contrrio, faa-os serem zero!

dados$palm_bin= 1, 1,0)

dados$palm_bin

#binarizando com decostand

Install.packages(vegan)

require(vegan)

dados_bin


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#Exportando qualquer objeto como um arquivo TXT

#quote=FALSE quer dizer sem aspas, ou sem aspas rs..

#append= FALSE cria um novo arquivo

#sep= garante que haver separao por espao

write.table(dados, file="exportei.txt", sep= " ", quote= FALSE, append=FALSE, na= "NA")

#Sequncias

#Funo seq, com os argumentos: de, at, de quanto em quanto.

seq(from=0, to=10, by=0.1)

#simplificada

seq(0,10,0.1)

#voc pode usar o argumento length.out= quantos elementos ter a#sequncia

d=seq(0,10, length.out=13) # a sequncia ter 13 elementos

#gerando sequncias com diferentes distribuies

#gerando nmeros, distribuio normal, com mdia igual a 1 e desvioigual a 1

rnorm(n=15, mean=1, sd=1)

#A funo runif gera uma distribuio uniforme

#15 valores, mnimo podendo valer 0, mximo podendo valer 2

runif(n=15, min=0, max=2)


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#Concatenando colunas em uma nova coluna

dados$Coisas_concatenadas


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#Blogs e sites legais

http://recologia.com.br/

http://pt.stackoverflow.com/

http://rfunction.com/

https://cantinhodor.wordpress.com/

http://www.r-bloggers.com/
http://recologia.com.br/http://pt.stackoverflow.com/http://rfunction.com/https://cantinhodor.wordpress.com/https://cantinhodor.wordpress.com/http://rfunction.com/http://pt.stackoverflow.com/http://recologia.com.br/

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