Curso básico de R preparado para o MCTI

1. Prof. Dr. Roberto Dantas de Pinho, roberto.pinho@mct.gov.br
Este curso tomou como base material dos profs.
Dr. Paulo Justiniano Ribeiro Jr (UFPR) e
Dr. Cosme Marcelo Furtado Passos da Silva (FIOCRUZ)
1

2.  Um primeira  Salvando seu
sessão com o R trabalho
 Objetos  Manipulando
 Entrada de dados dados
 Agora que temos  Somas e
os dados... agregações
 Algumas análises  Regressão linear
 Filtragem e seleção E muitas outras coisas
ao longo do caminho
2

3.  Você pode usar o R para avaliar algumas
expressões aritméticas simples. Digite:
1 + 2 + 3
2 + 3 * 4
3/2 + 1
4 * 3**3
 O R é uma ambiente e uma linguagem
6

4.  O ambiente R permite que você envie
comandos e veja seus resultados
imediatamente
 A linguagem R é composta pelo conjunto de
regras e funções disponíveis que podem ser
executados no ambiente R.
 Você pode juntar sequências de comandos
em scripts para uso posterior
7

5.  Um série de funções estão disponíveis. Alguns
exemplos simples:
 sqrt(2) 2
 abs(-10) 10
 sin(pi) sin( )
 pi é uma constante do R, seu valor já é definido
8

6.  Resultados, dados de entrada , tabelas, etc
são armazenados no R em Objetos
 Objetos possuem um nome, conteúdo , um
tipo e são armazenados na memória. Ex.
 Criar o objeto “x” contendo o número 10:
x <- 10
 Exibir o conteúdo de x:
x
No R, abc é diferente de ABC
9

7.  Experimente:
X <- sqrt(2)
<- e = são equivalentes.
Y = sin(pi)
Z = sqrt(X+Y)
 Nos exemplos acima, X, Y e Z armazenam os
resultados das respectivas operações
No R, sempre existem muitas
formas de fazer a mesma coisa.
Vamos focar sempre em uma.
10

8.  Qual o valor de C ao final da sequência de
comandos abaixo?
A = 1
B = 2
C = A + B
A = 5
B = 5
 Por quê?
11

9. 12

10.  Ambiente que facilita o uso do R
 Organiza as janelas de trabalho
 Acesso facilitado aos objetos e histórico de
comandos.
13

11. Edição de Scripts e
exibição de objetos
Console
14

12. Lista de objetos
e histórico
Ajuda, gráficos,
arquivos e
pacotes
15

13.  Objeto que armazena múltiplos dados de um
único tipo
 A função c( ) (“c” de concatenar ou de
conjunto) permite agrupar valores para
formar um vetor:
X = c(1,3,6)
 Para acessar elementos do vetor:
X[1] X[3]
16

14.  Operações aritméticas e funções podem ser
aplicadas a todo um vetor. Ex.
X = c(1,3,5)
Y = c(10,20,30)
X+Y
11 23 35
sum(X)
9
 E X + 100 ?
101 103 105 pela Lei da reciclagem
17

15.  Quando o tamanho pedido por uma operação
é diferente dos dados disponíveis, os dados
existentes são repetidos até completar o
necessário.
 Como X tem 3 elementos, X+100 é o
mesmo que X + c(100,100,100)
18

16. > X = 1:10
> [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
> X = seq(0,1,by=0.1)
> [1] 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0
> rep(“a”,5)
> “a” “a” “a” “a” “a”
> nomes = c("fulano", "beltrano",
"cicrano")
> nomes [1] "fulano" "beltrano" "cicrano"
> letras = letters[1:5]
> letras [1] "a" "b" "c" "d" "e"
> letras = LETTERS[1:5]
> letras [1] "A" "B" "C" "D" "E"
19

17.  numeric  integer
 is.numeric( )  is.integer( )
 as.numeric( )  as.integer( )
 character  logical
 is.character( )  T == TRUE == 1
 as.character( )  F == FALSE == 0
A == B significa “A é igual a B?”
20

18.  Vetor organizado em linhas e colunas
m1 <- matrix(1:12, ncol = 3)
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1 5 9
[2,] 2 6 10
[3,] 3 7 11
[4,] 4 8 12
21

19.  length(m1)
 [1] 12
 dim(m1)
 [1] 4 3
 nrow(m1)
 [1] 4
 ncol(m1)
 [1] 3
22

20.  m1[1, 2]
 [1] 5
 m1[2, 2]
 [1] 6
 m1[ , 2]
 [1] 5 6 7 8
 m1[3, ] m1[1,2]= 99
 [1] 3 7 11 muda o valor da célula
23

21. m1[1:2, 2:3]
[,1] [,2]
[1,] 5 9
[2,] 6 10
24

22. colnames(m1)
NULL
rownames(m1)
NULL
colnames(m1) = c("C1","C2","C3")
m1[,”C1”]
[1] 1 2 3 4 t(m1) transposta de m1
25

23.  “matriz” com várias dimensões. Ex. com 3 dim.:
ar1 <- array(1:24, dim = c(3, 4, 2))
, , 1
1ª matriz
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] 1 4 7 10
[2,] 2 5 8 11
[3,] 3 6 9 12 Para um array de 3 dimensões,
você pode entender a 3ª
, , 2 dimensão como uma coleção de
matrizes.
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] 13 16 19 22
[2,] 14 17 20 23 2ª matriz
[3,] 15 18 21 24
26

24.  Como trabalhar com coisas assim?
Ano Código do Órgão
UF Órgão Código da UO unidade orçamentária função subfunção programa ação
localizador descrição da ação valor P&D valor ACTC
Adm
direta e MODERNIZAÇÃO DO SISTEMA DE
2010 AC 1 indireta 1 Adm direta e indireta 19 121 2056 1548 PLANEJAMENTO E GESTÃO DA SDCT R$ - R$ 16.655,00
PROGRAMA DE COOPERAÇÃO TÉCNICA E
Adm FINANCEIRA COM INSTIT. NAC. INTERN.
direta e GOVERNAMENTAIS E NÃO
2010 AC 1 indireta 1 Adm direta e indireta 19 121 2056 1549 GOVERNAMENTAIS R$ - R$ 715.000,00
Adm
direta e MANUTENÇÃO DO GABINETE DO SECRETÁ
2010 AC 1 indireta 1 Adm direta e indireta 19 122 2009 2224 RIO R$ - R$ 27.732,11
Adm
direta e
2010 AC 1 indireta 1 Adm direta e indireta 19 122 2009 2227 DEPARTAMENTO DE GESTÃO INTERNA R$ - R$ 2.266.169,90
27

25. colnames(d) [1] "letra" "num" "valor"
 Cada coluna tem o seu tipo
d = data.frame(letters[1:4], 1:4, 10.5)
letters.1.4. X1.4 X10.5
1 a 1 10.5 Na maior parte do
2 b 2 10.5 tempo usaremos
3 c 3 10.5 data.frames
4 d 4 10.5
 Podemos mudar o nome das colunas:
colnames(d) = c("letra","num", "valor")
colnames(d)
[1] "letra" "num" "valor“
d$valor # seleciona a coluna “valor” de d
28

26.  lista
 fator
veremos depois...
29

27.  Diversas fontes.
 Veremos:
 Teclado x = scan( )
 Arquivos Excel
 Arquivos CSV
 Bancos de Dados SQL
30

28. require(XLConnect)
wb <- loadWorkbook(“AC_PDACTCaula.xls”)
plan1 <- readWorksheet(wb, sheet = 1)
str(plan1)
View(plan1)
31

29. require(XLConnect)
 Carrega o pacote XLConnect
 Pacotes são conjuntos de funções e dados
que adicionam funcionalidades ao R.
 Se o pacote não estiver instalado:
setInternet2() #somente no windows
install.packages("XLConnect", dep=T)
32

30.  Cria um objeto “wb” que aponta para o
arquivo excel:
wb <-
loadWorkbook(“AC_PDACTCaula.xls”)
33

31.  Carrega os dados da primeira planilha (“aba”)
em um objeto chamado “plan1”
plan1 <- readWorksheet(wb, sheet = 1)
As funções no R identificam os parâmetros
As funções no R
identificam os
pela ordem parâmetros pela
Ou utilizando o
nome do
ordem parâmetro
34

32.  Mostra a estrutura do objeto criado:
str(plan1) str() funciona para qualquer
objeto do R. É muito útil.
 Mostra os dados carregados em uma janela:
View(plan1)
No RStudio, você pode clicar em
um objeto na lista de objetos
35

33. args(readWorksheet) #mostra parâmetros
function (
object, #o workbook “wb”
sheet, #número ou nome da
“aba”/planilha
startRow, #linha inicial da importação
startCol, #col. inicial da importação
endRow, #linha final da importação
endCol, #col. final da importação
header # T ou F: usar primeira
linha para dar nome às
colunas )
36

34.  Comma-separated values: valores separados por
vírgula
 Formato de arquivo muito comum para troca de
dados
 ;
São comuns outros separadores: <tab> <espaço>
 Exemplo:
uf ano valido somaactc somapd
AC 2009 1 34296430.67 3630841.04
AC 2010 1 29397712.04 3579715.12
AL 2009 1 12650160.51 8903714.41
37

35.  Exemplo:
uf ano valido somaactc somapd
AC 2009 1 34296430,67 3630841,04
AC 2010 1 29397712,04 3579715,12
AL 2009 1 12650160,51 8903714,41
 Para ler este arquivo:
d = read.csv(file="AgregaUF20110930_b.txt",
header=T, # usa primeira linha como cabeçalho
sep="t", # separador de valores é <tab>
dec="," # separador decimal é vírgula
)
38

36.  str(d) #estrutura criada
 summary(d) #resumo estatístico
 head(d) #primeiros registros
 tail(d) #últimos registros
 plot(d) #visualização padrão
39

37. require(RODBC)
canal <- odbcConnect(
“base_ODBC",
case="tolower“,
uid=“usuário”,
pwd=“senha”)
d <- sqlQuery(canal,
”select * from tabela where ano = 2010”,
as.is=T)
40

38.  Como fazer a soma de uma coluna de um
data.frame?
sum(data.frame$coluna)
sum(d$somapd)
[1] NA
41

39.  NA Not Available
 denota dados faltantes. Note que deve utilizar
maiúsculas.
 NaN Not a Number
 denota um valor que não é representável por um
número.
 Inf e -Inf
 mais ou menos infinito.
Tente: c(-1,0,1)/0
42

40.  Soma:
sum(d$somapd, na.rm=T)
[1] 4836882446
 Média:
sum(d$somapd, na.rm=T)
 Mediana:
median(d$somapd, na.rm=T)
 Desvio padrão:
sd(d$somapd, na.rm=T)
43

41.  Para estes exemplos:
milsa = read.csv("milsaText.txt",
sep="t", head=T, dec=".")
44

42.  Frequências absolutas
table(milsa$civil)
 Frequências relativas
table(milsa$civil) /
length(milsa$civil)
ou
prop.table(milsa$civil)
 Gráfico de setores
pie(table(milsa$civil))
45

43.  Com attach(milsa)
 Frequências absolutas
table(civil)
 Frequências relativas
table(civil) /
length(civil)
ou
prop.table(civil)
 Gráfico de setores
depois: detach(milsa)
pie(table(civil))
46

44.  Gráfico de barras:
barplot(table(instrucao))
 Lembrando:
 Posso salvar resultados como objetos e usá-los
várias vezes
instrucao.tb = table(instrucao)
barplot(instrucao.tb )
pie(instrucao.tb )
47

45.  Tente:
prop.table(filhos)
 Solução:
prop.table(table(filhos))
 Outra solução:
 Filtrar os elementos com NA
48

46.  mean(filhos, na.rm=T) #média
 median(filhos, na.rm=T) #mediana
 range(filhos, na.rm=T) #amplitude
 var(filhos, na.rm=T) #variância
 sd(filhos, na.rm=T) #desvio padrão
 Quartis:
 filhos.quartis = quantile(filhos, na.rm=T)
 Amplitude inter-quartis:
 filhos.quartis [4] -filhos.quartis [1]
49

47.  plot(milsa)
 plot(salario ~ ano)
 hist(salario)
 boxplot(salario)
 stem(salario)
50

48.  Selecionando algumas linhas
 milsaNovo = milsa[c(1,3,5,6) , ]
 Selecionando algumas colunas
 milsaNovo = milsa[ , c(1,3,5)]
 milsaNovo = milsa[ , c(“funcionario”,
”instrucao“, “salario”)]
 Atenção:
 Cria cópia
 milsaNovo=milsa[c(1,3,5,6) ,]
 Substitui anterior
 milsa=milsa[c(1,3,5,6) , ]
51

49.  Quem ganha acima da mediana
 acimamediana = milsa[ salario >
median(salario), ]
 Quais são os casados com nível superior?
 casadoEsuperior = milsa[
civil==“casado” & instrucao ==
“Superior”, ]
E: ambas as condições
devem ser verdadeiras
52

50.  Quais são os casados ou quem tem nível
superior?
 casadoOUsuperior = milsa[
civil==“casado” | instrucao ==
“Superior”, ]
OU: pelo menos uma
das condições deve ser
verdadeira
53

51. NÃO
 milsaLimpo=milsa[!is.na(salario), ]
 Em português:
 Nova tabela milsaLimpo
 É igual =
 Tabela antiga milsa
 Selecione [
 Linhas
 Salário não é NA ! is.na(salario)
 e todas as colunas , ]
54

52.  QUANTOS são os casados?
 sum(civil==“casado”)
 ou
 table(civil)["casado"]
 QUANTOS são os casados e tem nível superior?
 sum(civil==“casado” & instrucao
== “Superior” )
 table(civil,instrucao)["casado",
"Superior"]
55

53.  milsaNovo é igual a milsa, sem as
linhas 1,2 e 5 e sem as colunas 1 e 8:
milsaNovo =
milsa[-c(1,2,5), -c(1,8)]
56

54. Quais linhas atendem à
condição
 sup = which(instrucao=="Superior“)
 [1] 19 24 31 33 34 36
 Posso usar depois:
 mean(milsa[sup,”salario”])
 Média salarial dos que tem nível superior
vantagem: não cria cópia!!
57

55.  Uma amostra aleatória de 10 elementos
de milsa:
 amostra =
sample(x=nrow(milsa),size=10)
 [1] 12 29 1 3 17 14 26 33 20
31
 Média salarial da amostra:
 mean(milsa[amostra,”salario”])
58

56.  Em ordem de número de filhos:
milsa[order(filhos),]
 Decrescente:
milsa[order(filhos, decreasing=T),]
 Em ordem de número de filhos e depois por idade:
milsa[order(filhos,ano),]
 Ver os 10 mais novos:
head(milsa[order(ano),], 10)
 Ver os 10 mais velhos:
tail(milsa[order(ano),], 10)
59

57.  Apagando um objeto
 rm(milsaNovo) ls() : lista de
 Apagando tudo objetos correntes
 rm(list = ls())
60

58.  Objetos do tipo lista são coleções que podem conter
objetos de tipos diferentes.
lis = list(A=1:10, B=“Texto”,
C = matrix(1:9,ncol=3)
 São muito utilizadas na passagem de parâmetros para
funções ou nos resultados de funções.
 lis[1:2]
 uma lista com os dois primeiros itens de lis (A e B)
 lis[[1]]:
 objeto armazenado na primeira posição da lista ( o conteúdo
de A). O mesmo que lis$A
61

59.  Para salvar todos os objetos:
save.image(“arquivo.RData”)
 Para salvar alguns objetos:
save( x, y,
file=“arquivo.RData”)
 Carregando:
load(“arquivo.RData“)
Vários “load”: os objetos com
nomes distintos se acumulam
62

60.  Salvar um script “.R” que reproduza os passos
feitos.
 Vantagem: Além de servir de documentação da
criação da base, incorpora alterações na base, se
houver.
 Modelo híbrido:
 Resultados intermediários que requerem muito tempo
processamento pode ser salvos em imagem. Ex.
agregação de dados de empregados por empresa
63

61.  Criando uma coluna em um data.frame:
milsa$idade =
milsa$ano + milsa$mes/12
64

62. X Y
6+3+5=14
65

63. X Y
66

64. X Y
67

65. X Y
68

66. X Y
69

67.  Exemplo:
com
70

68.  Registros com correspondência :
merge(x=milsa,
y=tabInst,by.x="instrucao", by.y="desc“,
all=F)
Todos os registros da tabela X:
merge(x=milsa,
y=tabInst,by.x="instrucao", by.y="desc",
all.x=T)
71

69. Todos os registros da tabela y:
merge(x=milsa,
y=tabInst,by.x="instrucao", by.y="desc",
all.y=T)
Todos os registros das tabela x e y:
merge(x=milsa,
y=tabInst,by.x="instrucao",
by.y="desc", all=T)
72

70.  De texto para número
d.f$novaColuna = as.numeric(d.f$coluna)
 De número para texto:
d.f$novaColuna=as.character(d.f$coluna)
 De texto ou número para inteiro:
d.f$novaColuna = as.integer(d.f$coluna)
Inteiros economizam memória
73

71.  Representação de variáveis qualitativas
 Nominais
▪ “casado”, “solteiro”
 Ordinais Fatores economizam memória
▪ “alto”, “baixo”
 Economizam espaço de memória
 Tratamento apropriado para este tipo de
variável pelas funções do R
74

72. Nominal:
milsa$fatorcivil=factor(milsa$civil, ordered=F)
$fatorcivil : Factor w/ 2 levels
"casado","solteiro": 2 1 1 2 2 1 2 2 1 2
Ordinal:
milsa$fatormes = factor(milsa$mes, ordered=T)
$fatormes : Ord.factor w/ 12 levels
"0"<"1"<"2"<"3"<..: 4 11 6 11 8 1 1 5 11 7 ...
É possível definir uma ordem específica: ?factor
75

73.  De fator para texto:
d.f$novaColuna =
as.character(d.f$colunaFator)
 De fator para número:
d.f$novaColuna =
as.numeric(
as.character(d.f$colunaFator))
A representação interna de um
fator é diferente do seu texto
76

74.  Para:
m1 <- matrix(1:12, ncol = 3)
 Soma das colunas (um valor para cada coluna):
colSums(m1)
[1] 10 26 42
 Ou
apply(m1,2,sum)
[1] 10 26 42
77

75.  Soma das linhas (um valor para cada linha):
rowSums(m1)
[1] 15 18 21 24
 Ou
apply(m1,1,sum)
[1] 15 18 21 24
Posso usar
qualquer função.
Até próprias
78

76. aggregate(salario ~ instrucao,
data = milsa, mean)
instrucao salario
1 1oGrau 7.836667
2 2oGrau 11.528333
3 Superior 16.475000
79

77. aggregate(
salario ~ instrucao + civil,
data = milsa, mean)
instrucao civil salario
1 1oGrau casado 7.044000
2 2oGrau casado 12.825000
3 Superior casado 17.783333
4 1oGrau solteiro 8.402857
5 2oGrau solteiro 8.935000
6 Superior solteiro 15.166667
80

78. modelo = lm(
formula = salario ~ ano + instrucao,
data = milsa)
summary(modelo)
É uma linha mesmo!!!
81