# A função getwd() pode ser utilizada para verificar o diretório de trabalho atual.
#getwd()
# A função setwd() pode ser utilizada para mudar o diretório de trabalho.
#setwd()
## Ex.: setwd('C:/Users/Documentos/R')
## Nota: Na função `setwd()`, devemos usar a barra oblíqua (`/`) para definir o caminho.3 Capítulo – Fundamentos de Programação
3.1 Introdução
Ao longo da disciplina vamos trabalhar com duas linguagens de programação: R e Python. Porém , vamos abordar nesta primeira versão do ebook somente a linguagem R
R é uma linguagem de programação e ambiente de software gratuito, livre e de código aberto (open source).
Para baixar o R CRAN acesse o Link
Para baixar o RStudio acesse o Link
Para baixar o RTools acesse o Link
3.2 Ambientes de programação
São plataformas para desenvolver os trabalhos/projetos utilizando linguagem de programação (algumas de acesso pela internet outras instaladas diretamente na máquina (computador).
Neste material vamos utilizar o RStudio, contudo, você pode explorar e utilizar outros ambientes (VSCode, Positron, Posit Cloud, etc.)
3.3 Ambiente RStudio
3.4 Começando
Configurando ambiente de trabalho: Tools -> Global Options.
Buscar ajuda:
help(),??sum,help.search("nome-do-pacote"), etc.
3.5 Alguns símbolos e comandos
| Ação | Comando |
|-----------------------------------------------------------|----------|
| Faz com que o R ignore o que será digitado após o comando | \# |
| Separa dois comandos numa mesma linha | ; |
| Dado ausente | NA |
| Sai do programa | q() |
| Lista todos os objetos na sessão atual do R | ls() |
| Remove um objeto. Ex.: x | rm(x) |
| Remove dois objetos. Ex.: x e y | rm(x, y) |
| Concatenar valores (criar vetores) | c() |
| Atribuição de um objeto | -\> |3.6 Criando Projeto No RSTUDIO (.RPROJ)
Trabalhar com programação exige um nível de organização, que é importante para manter a eficiência e reprodutibilidade. No R, existem algumas maneiras de aumentar esse nível de organização, como Rprojects e controle do diretório de trabalho.
O diretório de trabalho é, em suma, a pasta onde o R vai procurar os arquivos na hora de ler informações e vai gravar os arquivos na hora de salvar informações.
A definição do diretório de trabalho é uma etapa opcional, mas que pode economizar muito tempo no processo de análise de dados.
3.7 Variáveis, Tipos de Dados e Operadores
3.7.1 Variáveis
Variável: é o elemento que possuí nome e tipo, e guarda dentro de si dados ou informações.
Os dados são armazenados temporariamente em variáveis para que sejam processados de acordo com as especificações do algoritmo.
3.7.2 Tipos de dados
Os dados (e seus diversos tipos) são os blocos básicos da programação. Eles representam uma unidade ou um elemento de informação que pode ser acessado através de um identificador - por exemplo, uma variável.
Tipos de dados (primitivos):
- INT ou número inteiro: valores numéricos inteiros (positivos ou negativos);
- FLOAT ou o chamado “ponto flutuante”: valores numéricos com casas após a vírgula (obs: em linguagem de programação -\> ponto) (positivos ou negativos);
- BOOLEAN ou booleanos: representado apenas por dois valores, “verdadeiro” e “falso” (obs: em linguagem de programação -\> TRUE e FALSE. Também chamados de operadores lógicos;
- TEXT: sequências ou cadeias de caracteres, utilizados para manipular textos e/ou outros tipos de dados não numéricos ou booleanos, como hashes de criptografia.
3.7.3 Objetos
Trabalhamos, em linguagem R, com objetos que podem ser gerados ou manipulados.
Um objeto é qualquer coisa que pode ser atribuída a uma variável.
*Tipos de objetos no R:*
| Tipo | Descrição |
|-----------|-------------------------------------------|
| character | Textos ou caracteres |
| numeric | Números inteiros ou reais |
| logical | Verdadeiro ou falso (TRUE/FALSE) |
| complex | Números complexos |
| list | Combina diferentes tipos num mesmo objeto |
| function | Comandos |3.7.4 Operadores
Chamamos de operadores aritméticos o conjuntos de símbolos que representam as operações básicas da matemática.
Denominados expressão lógica aquela cujo operadores são lógicos ou relacionais e cujos operandos são realações ou variávies ou constantes do tipo lógico.
3.8 Atalhos
| Teclas | Descrição |
|---|---|
| Crtl + + | Aumenta a letra da interface do RStudio |
| Crtl + - | Diminui a letra da interface do RStudio |
| Crtl + ENTER | Executa uma linha de código |
| Crtl + C | Comenta um ou mais linhas do Script |
| Crtl + Shift + R | Cria uma seção no Script |
| Alt + - | Adiciona o símbolo de atribuição ->
|
| Crtl + Shift + N | Criar um novo arquivo Script |
3.8.1 Exemplos:
nome <- "Maria"
idade <- 21
temperatura <- 27.5
chuva <- TRUE
#Conferindo o tipo de cada objeto:
class(nome)[1] "character"
Agora faça você mesmo!
Tente criar objetos com valores diferentes.
Depois, use o print() para imprimir os objetos no console.
Você pode se basear no exemplo acima.
3.8.2 Outros comandos importantes:
##ATENÇÃO: remova '#' para tornar a linha executável
##Remover objetos
#remove(nome_do_objeto)
#rm(nome_do_objeto)
##Verificar objetos criado
#ls()
##Verificando diretório (pasta do computador) do seu projeto
#getwd()3.9 Pacotes
3.9.1 Pacotes
A linguagem R é composta por um conjunto de pacotes que oferecem as funcionalidades básicas da linguagem. Alguns desses pacotes são base (funções de uso geral) e stats (funções para análises e operações estatísticas).
Esses pacotes fazem parte da instalação básica do R e estão disponíveis através do Comprehensive R Archive Network (CRAN R).
Além dos pacotes da base do R, podemos instalar pacotes (packages) com funcionalidades específicas criadas por colaboradores. A grande maioria desses pacotes também estão disponíveis através do CRAN R, mas alguns estão disponíveis em outras plataformas, como o GitHub.
Para instalar um pacote do R, podemos usar a função install.packages("nome_do_pacote").
##ATENÇÃO: remova '#' para tornar a linha executável
#install.packages("tidyverse") #linha executável
#install.packages("readxl") #linha executável
#install.packages("writexl") #linha executável
#install.packages("dados") #linha executável
#install.packages("openair") #linha executável
##Para instalar mais de um pacote com um comando:
#install.packages(c("ggplot2", "dplyr", "tidyr")) #linha executávelApós a instalação, o pacote deve ser carregado. Podemos usar a função library(nome_do_pacote) ou require(nome_do_pacote).
#library(tidyverse) #linha executável
#library(readxl) #linha executável
#library(writexl) #linha executável
#require(dados) #outra função para carregar
#search() # Retorna todos os pacotes carregados.
#ls("package:readxl") # Lista os comandos do pacote.
#tidyverse_packages() # Lista os pacotes pertencentes ao projeto.
##Para carregar mais de um pacote com um comando:
#library(c("ggplot2", "dplyr", "tidyr"))