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<title>R para iniciantes</title>
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<meta name="author" content="Taís Maria Nunes Carvalho" />
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# R para iniciantes
### Taís Maria Nunes Carvalho
### R-Ladies Fortaleza
### 27/07/2020
---
# Olá!
- Engenheira Ambiental (UFC)
--
- Mestre em Eng. Civil (Recursos Hídricos)
--
- Estudante de doutorado em Eng. Civil (Recursos Hídricos)
---
# Quem somos?
.pull-left[
[**R-Ladies**](https://rladies.org) é uma organização mundial que visa promover a diversidade de gênero na comunidade R.
Fundada pela [Gabriela de Queiroz](https://k-roz.com/) em 2012. O primeiro encontro foi em São Francisco (EUA).
]
.pull-right[
<img src="img/rladies-hor.png" width="70%" style="display: block; margin: auto;" />
]
---
# R-Ladies
<img src="img/rladies-info.png" width="80%" style="display: block; margin: auto;" />
.center[
Esse é o primeiro encontro do capítulo de Fortaleza 🥳
]
---
# A linguagem R
### Por que R?
- Open source
--
- Comunidade colaborativa
--
- Grande disponibilidade de pacotes e ferramentas
---
# A linguagem R
### Comunidade R e onde tirar dúvidas
- Twitter **#rstats**
- Google (sério!)
- [Stack Overflow](https://pt.stackoverflow.com/questions/tagged/r) (fique atentx às regras da comunidade!)
---
# Visualização de dados
- Temperatura máxima em Fortaleza
<img src="img/temp-fort.png" width="70%" style="display: block; margin: auto;" />
---
# Visualização de dados
- Demanda residencial de água
<img src="img/consumo-agua.png" width="90%" style="display: block; margin: auto;" />
---
# Visualização de dados
<img src="img/BBC-style.png" width="100%" style="display: block; margin: auto;" />
.center[
[Fonte](http://www.interhacktives.com/2020/03/09/how-to-create-bbc-style-graphics-with-r-a-bbplot-tutorial/)]
---
# Visualização de dados
- Mapa temático
<img src="img/bivariate-map.png" width="70%" style="display: block; margin: auto;" />
.center[
Tutorial [aqui](https://timogrossenbacher.ch/2019/04/bivariate-maps-with-ggplot2-and-sf/)
]
---
# A linguagem R
### Algumas aplicações
- [Jornalismo de dados](https://www.curso-de-programacao-em-r-para-jornalistas.com/)
- [Ecologia](https://esajournals.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/ecs2.1394)
- [Processamento de linguagem natural](https://www.kaggle.com/rtatman/nlp-in-r-topic-modelling)
- [Análise de clássicos da literatura brasileira](http://sillasgonzaga.com/post/literaturabr-01/) - Sillas Gonzaga
- Análise de dados
- [Analisando o seu histórico da Netflix](https://www.curso-r.com/blog/2019-06-05-netflix) - William Amorim | Curso-R
- Criação de dashboards, relatórios, livros
- [R-Ladies](https://benubah.github.io/r-community-explorer/rladies.html)
- [Despesas com educação x IDEB](https://analise-siconfi-ideb.tesouro.gov.br) - Fernando Barbalho
---
# Primeiros passos: instalação
- Instale o **R** a partir do [CRAN](https://cran.r-project.org/)
--
- Baixe o **RStudio** [aqui](https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/)
O **RStudio** é o IDE (Integrated Development Environment) da linguagem R.
---
# O ambiente do RStudio
<img src="img/rstudio.png" width="90%" style="display: block; margin: auto;" />
---
# O ambiente do RStudio
### Editor
<img src="img/editor_rstudio.png" width="90%" style="display: block; margin: auto;" />
---
# O ambiente do RStudio
### Console
<img src="img/console_rstudio.png" width="90%" style="display: block; margin: auto;" />
---
# O ambiente do RStudio
### Environment
<img src="img/env_rstudio.png" width="90%" style="display: block; margin: auto;" />
---
# O ambiente do RStudio
### Output
<img src="img/output_rstudio.png" width="90%" style="display: block; margin: auto;" />
---
# Tipos de variáveis
### Numéricas e inteiros
```r
a <- 2
b <- 1.5
c <- 3L
class(a)
```
```
## [1] "numeric"
```
```r
class(b)
```
```
## [1] "numeric"
```
```r
class(c)
```
```
## [1] "integer"
```
---
# Tipos de variáveis
### Caracteres
```r
letra <- "R"
mensagem <- "Bem-vindas ao R-Ladies Fortaleza!"
class(letra)
```
```
## [1] "character"
```
```r
class(mensagem)
```
```
## [1] "character"
```
---
# Tipos de variáveis
### Valores lógicos
.pull-left[
```r
c <- TRUE
d <- FALSE
class(c)
```
```
## [1] "logical"
```
```r
a <- 2
b <- 1.5
b > 6
```
```
## [1] FALSE
```
]
.pull-right[
```r
a == b
```
```
## [1] FALSE
```
```r
a != b #operador "diferente"
```
```
## [1] TRUE
```
```r
b > 6 & b <= 2 #operador E
```
```
## [1] FALSE
```
```r
b > 6 | a > 1 #operador OU
```
```
## [1] TRUE
```
]
---
### Operadores aritméticos
```r
a + b #soma
```
```
## [1] 3.5
```
```r
a - b #subtração
```
```
## [1] 0.5
```
```r
a / b #divisão
```
```
## [1] 1.333333
```
```r
a * b #multiplicação
```
```
## [1] 3
```
```r
a ^ b #potenciação
```
```
## [1] 2.828427
```
---
# Estruturas de dados
### Vetores
```r
custo_produtos <- c(15.50, 20.70, 13.20, 14, 19.30)
class(custo_produtos)
```
```
## [1] "numeric"
```
```r
1:6
```
```
## [1] 1 2 3 4 5 6
```
```r
cod_produtos <- c("A1", "B2", "A3", "A4", "B5")
class(cod_produtos)
```
```
## [1] "character"
```
---
# Operações com vetores
.pull-left[
```r
length(custo_produtos)
```
```
## [1] 5
```
```r
custo_produtos[1]
```
```
## [1] 15.5
```
```r
custo_produtos[-1]
```
```
## [1] 20.7 13.2 14.0 19.3
```
```r
custo_produtos[c(1, 3, 5)]
```
```
## [1] 15.5 13.2 19.3
```
```r
aumento <- 1.1
custo_produtos * aumento
```
```
## [1] 17.05 22.77 14.52 15.40 21.23
```
]
.pull-right[
```r
custo_produtos + 5
```
```
## [1] 20.5 25.7 18.2 19.0 24.3
```
```r
custo_produtos < 19
```
```
## [1] TRUE FALSE TRUE TRUE FALSE
```
```r
custo_produtos[custo_produtos < 19]
```
```
## [1] 15.5 13.2 14.0
```
```r
custo_produtos[c(TRUE, FALSE, TRUE, TRUE, FALSE)]
```
```
## [1] 15.5 13.2 14.0
```
]
---
# Estruturas de dados
### Dataframes
```r
lista_produtos <- data.frame(custo_produtos, cod_produtos)
lista_produtos
```
```
## custo_produtos cod_produtos
## 1 15.5 A1
## 2 20.7 B2
## 3 13.2 A3
## 4 14.0 A4
## 5 19.3 B5
```
---
# Estruturas de dados
### Dataframes
.pull-left[
```r
nrow(lista_produtos)
```
```
## [1] 5
```
```r
ncol(lista_produtos)
```
```
## [1] 2
```
```r
colnames(lista_produtos)
```
```
## [1] "custo_produtos" "cod_produtos"
```
```r
rownames(lista_produtos)
```
```
## [1] "1" "2" "3" "4" "5"
```
]
.pull-right[
```r
# acessar coluna
# "custo_produtos"
lista_produtos["custo_produtos"]
```
```
## custo_produtos
## 1 15.5
## 2 20.7
## 3 13.2
## 4 14.0
## 5 19.3
```
```r
# outra forma de acessar
# a coluna "custo_produtos"
lista_produtos$custo_produtos
```
```
## [1] 15.5 20.7 13.2 14.0 19.3
```
]
---
# Funções
```r
custo_produtos
```
```
## [1] 15.5 20.7 13.2 14.0 19.3
```
```r
max(custo_produtos)
```
```
## [1] 20.7
```
```r
mean(custo_produtos)
```
```
## [1] 16.54
```
```r
num <- 15.78364
round(x = num, digits = 2)
```
```
## [1] 15.78
```
---
# Tidyverse
<img src="img/tidyverse-pkgs.png" width="100%" style="display: block; margin: auto;" />
```r
install.packages("tidyverse")
library(tidyverse)
```
.center[
[**Documentação do Tidyverse**](https://www.tidyverse.org/)
]
---
# O operador pipe %>%
.pull-left[
```r
custo_produtos
```
```
## [1] 15.5 20.7 13.2 14.0 19.3
```
```r
mean(custo_produtos)
```
```
## [1] 16.54
```
```r
custo_produtos %>% mean()
```
```
## [1] 16.54
```
Atalho para usar o %>%:
`ctrl + shift + M`
]
.pull-right[
<img src="img/pipe.png" width="50%" style="display: block; margin: auto;" />
]
---
# Pacote dplyr
```r
install.packages("dplyr")
library(dplyr)
```
#### Base de dados: starwars
```
## # A tibble: 87 x 14
## name height mass hair_color skin_color eye_color birth_year sex gender homeworld
## <chr> <int> <dbl> <chr> <chr> <chr> <dbl> <chr> <chr> <chr>
## 1 Luke~ 172 77 blond fair blue 19 male mascu~ Tatooine
## 2 C-3PO 167 75 <NA> gold yellow 112 none mascu~ Tatooine
## 3 R2-D2 96 32 <NA> white, bl~ red 33 none mascu~ Naboo
## 4 Dart~ 202 136 none white yellow 41.9 male mascu~ Tatooine
## 5 Leia~ 150 49 brown light brown 19 fema~ femin~ Alderaan
## 6 Owen~ 178 120 brown, gr~ light blue 52 male mascu~ Tatooine
## 7 Beru~ 165 75 brown light blue 47 fema~ femin~ Tatooine
## 8 R5-D4 97 32 <NA> white, red red NA none mascu~ Tatooine
## 9 Bigg~ 183 84 black light brown 24 male mascu~ Tatooine
## 10 Obi-~ 182 77 auburn, w~ fair blue-gray 57 male mascu~ Stewjon
## # ... with 77 more rows, and 4 more variables: species <chr>, films <list>,
## # vehicles <list>, starships <list>
```
---
# Funções do pacote dplyr
#### Selecionar variáveis: select
```r
library(dplyr)
starwars %>%
* select(name, height, mass)
```
```
## # A tibble: 87 x 3
## name height mass
## <chr> <int> <dbl>
## 1 Luke Skywalker 172 77
## 2 C-3PO 167 75
## 3 R2-D2 96 32
## 4 Darth Vader 202 136
## 5 Leia Organa 150 49
## 6 Owen Lars 178 120
## 7 Beru Whitesun lars 165 75
## 8 R5-D4 97 32
## 9 Biggs Darklighter 183 84
## 10 Obi-Wan Kenobi 182 77
## # ... with 77 more rows
```
---
# Funções do pacote dplyr
#### Criar, modificar e deletar colunas: mutate
```r
starwars %>%
select(name, height, mass) %>%
* mutate(imc = mass/height^2)
```
```
## # A tibble: 87 x 4
## name height mass imc
## <chr> <int> <dbl> <dbl>
## 1 Luke Skywalker 172 77 0.00260
## 2 C-3PO 167 75 0.00269
## 3 R2-D2 96 32 0.00347
## 4 Darth Vader 202 136 0.00333
## 5 Leia Organa 150 49 0.00218
## 6 Owen Lars 178 120 0.00379
## 7 Beru Whitesun lars 165 75 0.00275
## 8 R5-D4 97 32 0.00340
## 9 Biggs Darklighter 183 84 0.00251
## 10 Obi-Wan Kenobi 182 77 0.00232
## # ... with 77 more rows
```
---
# Funções do pacote dplyr
#### Escolher observações com base nos seus valores: filter
```r
starwars %>%
select(name, species, height, mass) %>%
* filter(species == "Human") %>%
mutate(imc = mass/height^2)
```
```
## # A tibble: 35 x 5
## name species height mass imc
## <chr> <chr> <int> <dbl> <dbl>
## 1 Luke Skywalker Human 172 77 0.00260
## 2 Darth Vader Human 202 136 0.00333
## 3 Leia Organa Human 150 49 0.00218
## 4 Owen Lars Human 178 120 0.00379
## 5 Beru Whitesun lars Human 165 75 0.00275
## 6 Biggs Darklighter Human 183 84 0.00251
## 7 Obi-Wan Kenobi Human 182 77 0.00232
## 8 Anakin Skywalker Human 188 84 0.00238
## 9 Wilhuff Tarkin Human 180 NA NA
## 10 Han Solo Human 180 80 0.00247
## # ... with 25 more rows
```
---
# Funções do pacote dplyr
#### Escolher observações com base nos seus valores: filter
```r
starwars %>%
select(name, species, height, mass) %>%
* filter(mass > 100 & height > 110) %>%
mutate(imc = mass/height^2)
```
```
## # A tibble: 10 x 5
## name species height mass imc
## <chr> <chr> <int> <dbl> <dbl>
## 1 Darth Vader Human 202 136 0.00333
## 2 Owen Lars Human 178 120 0.00379
## 3 Chewbacca Wookiee 228 112 0.00215
## 4 Jabba Desilijic Tiure Hutt 175 1358 0.0443
## 5 Jek Tono Porkins Human 180 110 0.00340
## 6 IG-88 Droid 200 140 0.0035
## 7 Bossk Trandoshan 190 113 0.00313
## 8 Dexter Jettster Besalisk 198 102 0.00260
## 9 Grievous Kaleesh 216 159 0.00341
## 10 Tarfful Wookiee 234 136 0.00248
```
---
# Funções do pacote dplyr
#### Agrupar e resumir valores: group_by e summarise
```r
starwars %>%
select(name, species, gender, height, mass) %>%
filter(species == "Human") %>%
mutate(imc = mass/height^2) %>%
* group_by(gender) %>%
* summarise(mean = mean(imc, na.rm = T))
```
```
## `summarise()` ungrouping output (override with `.groups` argument)
```
```
## # A tibble: 2 x 2
## gender mean
## <chr> <dbl>
## 1 feminine 0.00220
## 2 masculine 0.00260
```
---
# Funções do pacote dplyr
#### Mudar a ordem das linhas: arrange
```r
starwars %>%
select(name, species, gender, height, mass) %>%
filter(species == "Human") %>%
* arrange(desc(height))
```
```
## # A tibble: 35 x 5
## name species gender height mass
## <chr> <chr> <chr> <int> <dbl>
## 1 Darth Vader Human masculine 202 136
## 2 Qui-Gon Jinn Human masculine 193 89
## 3 Dooku Human masculine 193 80
## 4 Bail Prestor Organa Human masculine 191 NA
## 5 Anakin Skywalker Human masculine 188 84
## 6 Mace Windu Human masculine 188 84
## 7 Raymus Antilles Human masculine 188 79
## 8 Gregar Typho Human masculine 185 85
## 9 Biggs Darklighter Human masculine 183 84
## 10 Boba Fett Human masculine 183 78.2
## # ... with 25 more rows
```
---
# Funções do pacote dplyr
#### Mudar a ordem das linhas: arrange
```r
starwars %>%
select(name, species, gender, height, mass) %>%
filter(species == "Human") %>%
* group_by(gender) %>%
* arrange(desc(height), .by_group = TRUE)
```
```
## # A tibble: 35 x 5
## # Groups: gender [2]
## name species gender height mass
## <chr> <chr> <chr> <int> <dbl>
## 1 Jocasta Nu Human feminine 167 NA
## 2 Beru Whitesun lars Human feminine 165 75
## 3 Dormé Human feminine 165 NA
## 4 Padmé Amidala Human feminine 165 45
## 5 Shmi Skywalker Human feminine 163 NA
## 6 Cordé Human feminine 157 NA
## 7 Leia Organa Human feminine 150 49
## 8 Mon Mothma Human feminine 150 NA
## 9 Rey Human feminine NA NA
## 10 Darth Vader Human masculine 202 136
## # ... with 25 more rows
```
---
# Tipos de união: inner join
.pull-left[
```r
band_members
```
```
## # A tibble: 3 x 2
## name band
## <chr> <chr>
## 1 Mick Stones
## 2 John Beatles
## 3 Paul Beatles
```
```r
band_members %>%
inner_join(band_instruments)
```
```
## Joining, by = "name"
```
```
## # A tibble: 2 x 3
## name band plays
## <chr> <chr> <chr>
## 1 John Beatles guitar
## 2 Paul Beatles bass
```
]
.pull-right[
```r
band_instruments
```
```
## # A tibble: 3 x 2
## name plays
## <chr> <chr>
## 1 John guitar
## 2 Paul bass
## 3 Keith guitar
```
<img src="https://raw.githubusercontent.com/gadenbuie/tidyexplain/master/images/inner-join.gif" width="80%" style="display: block; margin: auto;" />
]
---
# Tipos de união: left join
.pull-left[
```r
band_members
```
```
## # A tibble: 3 x 2
## name band
## <chr> <chr>
## 1 Mick Stones
## 2 John Beatles
## 3 Paul Beatles
```
```r
band_members %>%
left_join(band_instruments)
```
```
## Joining, by = "name"
```
```
## # A tibble: 3 x 3
## name band plays
## <chr> <chr> <chr>
## 1 Mick Stones <NA>
## 2 John Beatles guitar
## 3 Paul Beatles bass
```