Informaticus77 - Linguagem R

Manipulação de Dados com o Pacote dplyr Repositório de exemplo: https://github.com/jcarlossc/dplyr-functions-r O pacote dplyr é uma das ferramentas mais poderosas e populares para manipulação e transformação de dados na linguagem R. Ele faz parte do ecossistema tidyverse e oferece uma sintaxe simples, expressiva e eficiente para trabalhar com data frames (ou tibbles). Nesta postagem, você vai aprender os principais conceitos e funções do dplyr. O que é o dplyr? O dplyr foi criado para simplificar o trabalho com conjuntos de dados tabulares. Ele permite selecionar, filtrar, ordenar, agrupar e resumir informações de forma clara e performance otimizada. Para começar, basta instalar e carregar o pacote: # Instalar. install.packages("dplyr") # Carregar library(dplyr) 1. As seis funções básicas. Função Descrição Exemplo select() Seleciona colunas select(dados, nome, idade) filter() Filtra lin...

Distribuição de Frequência com intevalo de classe em linguagem R A distribuição de frequência é uma das ferramentas mais básicas e importantes da estatística descritiva. Ela organiza os dados de forma resumida, mostrando o número de classes, o ponto médios das classes, quantas vezes cada valor aparece (frequência absoluta), como essa quantidade se acumula ao longo dos dados (frequência absoluta acumulada), e qual a proporção percentual que cada valor representa (frequência relativa e relativa acumulada). Nesta postagem, você vai entender o conceito de cada tipo de frequência e aprender a criar uma distribuição de frequência completa em R, com tabela e gráficos ilustrativos. Tipos de Frequência Classes (K): São intervalos de valores que agrupam os dados. Ponto médio (pm): São os valores que representam o centro do intervalo das classes. Frequência Absoluta (f): Número de vezes ...

Explorando o ecossistema tidyverse na linguagem R Quando pensamos em ciência de dados com R, um dos nomes que mais aparece é o tidyverse. Mas afinal, o que é esse conjunto de pacotes e por que ele se tornou tão popular entre analistas, cientistas de dados e pesquisadores? O que é o tidyverse? O tidyverse é um ecossistema de pacotes no R criado para facilitar o trabalho com dados. A ideia central é seguir a filosofia do tidy data, onde: cada variável é uma coluna, cada observação é uma linha,, cada valor é uma célula. Essa padronização torna os dados mais fáceis de manipular, analisar e visualizar. O tidyverse cobre todo o fluxo de ciência de dados: Importar dados Organizar dados Transformar dados Visualizar resultadoss Modelar dados Comunicar resultados Modo de utilizar: A instalação deve ser executada no console do RStudio. install.packages("tidyverse") Após a instalação, quando você execut...

Projeto SQLite com a linguagem R. Se você está começando com R e RStudio e quer aprender a trabalhar com bancos de dados locais, o projeto SQLite com R é uma ótima forma de praticar. Neste projeto, você vai criar, inserir, atualizar, remover e consultar dados. O que é SQLite? O SQLite é um banco de dados relacional leve, que não precisa de servidor. Ele salva os dados em arquivos simples (.db) e é perfeito para projetos pequenos ou médios, análises de dados e protótipos de sistemas. Estrutura do projeto: project-sqlite-r/ ├── main.R # Arquivo principal (executa todo o fluxo) ├── source-sqlite/ ├ ├── db_connection.R # Funções de conexão e desconexão ├ ├── db_schema.R # Criação do esquema (tabelas) ├ ├── db_operations.R # Inserção, atualização e exclusão ├ └── db_queries.R # Consultas ao banco ├── exemplo.db # Banco de dados SQLite (gerado automaticamente) ├── .Rprofile ├── .gitignore ├── R...

Como abrir diferentes tipos de arquivos na linguagem R O R é uma linguagem poderosa para análise de dados e estatística, e uma de suas maiores vantagens é a flexibilidade para importar dados de diversos formatos. A seguir, descrevemos os principais tipos de arquivos que podem ser lidos no R e exemplos práticos de como fazer isso. 1. Arquivos CSV (Comma-Separated Values) O formato mais comum para dados tabulares. Arquivos de texto simples, separados por vírgulas. Muito usado para troca de dados entre sistemas. arquivo_csv = read.csv("vendas.csv") head(arquivo_csv) 2. Arquivos TSV (Tab-Separated Values) Semelhante ao CSV, mas usa tabulação como separador. Útil quando os dados contêm vírgulas em campos de texto. arquivo_tsv = read.delim("vendas.tsv") head(arquivo_tsv) 3. Arquivos Excel (.xlsx / .xls) R consegue ler planilhas diretamente, mantendo múltiplas abas. ...

Microtutorial RStudio O RStudio é um ambiente de desenvolvimento integrado (IDE) projetado para a linguagem de programação R. Ele facilita o trabalho de cientistas de dados, estatísticos e analistas, oferecendo ferramentas para escrever, executar e depurar códigos em R, além de recursos para visualização, relatórios e integração com outras linguagens. Definição Existem duas versões principais: RStudio Desktop → roda localmente no computador RStudio Server → acessado pelo navegador, instalado em um servidor Suporta R Markdown, Shiny Apps, pacotes, gráficos interativos e conexão com bancos de dados Organiza o fluxo de trabalho em janelas (script, console, ambiente, gráficos, arquivos, etc.) Fornece uma interface gráfica amigável para trabalhar com R Interface do RStudio Source : área para escrever, salvar e executar scripts da linguagem R. Environment : Environmen → variáveis e outras estruturas do ...

O que é a linguagem R? R é uma linguagem de programação e também um ambiente de software voltado para análise estatística, ciência de dados e visualização gráfica . Foi criada em 1993 por Ross Ihaka e Robert Gentleman na Universidade de Auckland, Nova Zelândia. É uma evolução da linguagem S, usada em estatística, e hoje é open source, mantida pela R Foundation . Características do R Extensível → possui milhares de pacotes disponíveis no CRAN (Comprehensive R Archive Network) Multiparadigma → suporta programação imperativa, funcional e orientada a objetos Multiplataforma → funciona em Windows, Linux e macOS Excelente para gráficos → gera gráficos simples ou complexos com poucos comandos Interpretada → roda diretamente no interpretador, sem necessidade de compilação Focada em estatística → possui funções nativas para análise de dados, testes estatísticos e modelos matemáticos Onde o R é usado? Academia e pesquisa científica → muito usado em te...