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<title>R básico para Químicos </title>
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<meta name="author" content=" R-Ladies Vitória" />
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.title[
# R básico para Químicos <br>
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## Primeiros passos no R <br><br><br>
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.author[
### <br><br><br><br> R-Ladies Vitória
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### Setembro/2024
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<div class="my-footer"><span>
<a href="https://www.meetup.com/pt-BR/R-Ladies-Vitoria">Meetup</a> |
<a href="http://instagram.com/rladiesvix">Instagram</a> |
<a href="https://github.com/rladies/meetup-presentations_vitoria">Github</a>
</span></div>
<!-- programação -->
---
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# Programação
- R-Ladies
- Conceitos Básicos
- Introdução ao R
- R básico
- Importação de dados
- Tratamento de dados
<!-- R-Ladies -->
---
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<div class="figure" style="text-align: center">
<img src="img/hexlogorladies.jpeg" alt="&lt;center&gt;&lt;b&gt; &lt;/center&gt;&lt;/b&gt;" width="18%" />
<p class="caption"><center><b> </center></b></p>
</div>
- R-Ladies é uma organização mundial que **promove a diversidade de gênero** na comunidade R.
- Capacitar pessoas de gêneros sub-representados, criando e fortalecendo redes colaborativas dentro da comunidade R para que elas alcancem todas e quaisquer funções e áreas de participação no mundo da tecnologia.
**Como**
* Promovendo meetups (encontros) e mentorias.
* Garantindo espaço amigável e seguro.
---
class: center
<div class="figure" style="text-align: center">
<img src="img/rladies_vix.png" alt="&lt;center&gt;&lt;b&gt; &lt;/center&gt;&lt;/b&gt;" width="40%" />
<p class="caption"><center><b> </center></b></p>
</div>
O Capítulo da cidade de Vitória foi criado em 29 de setembro de 2019. Em 2020 entrou em hiatus das atividades devido a pandemia, mas neste ano retorna para suas atividades.
- [Código de conduta - R-Ladies](https://github.com/rladies/starter-kit/wiki/Code-of-Conduct#portuguese)
- Saiba mais:
- RLadies Global: [https://rladies.org/](https://rladies.org/)
- MeetUp: [https://www.meetup.com/pt-BR/R-Ladies-Vitoria](https://www.meetup.com/pt-BR/R-Ladies-Vitoria)
- Instagram: [@RLadiesVix](http://instagram.com/rladiesvix)
- Github: [https://github.com/rladies/meetup-presentations_vitoria](https://github.com/rladies/meetup-presentations_vitoria)
<!-- Back-end e front-end -->
---
class: middle
### Conceitos Básicos
# Back-end VS Front-end
**Front-end** é a parte que os usuários veem e interagem,
**back-end** é a parte que faz o programa funcionar
<div class="figure" style="text-align: center">
<img src="img/back_front.png" alt="&lt;center&gt;&lt;b&gt; &lt;/center&gt;&lt;/b&gt;" width="100%" />
<p class="caption"><center><b> </center></b></p>
</div>
<!-- Terminal -->
---
class: middle
### Conceitos Básicos
# Terminal, Console ou Prompt de Comando
Interface de linha de comando que permite a comunicação direta com o sistema operacional do computador.
- Para acessar aperte **Windows** + **R**
<!-- Linguagens -->
---
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### Conceitos Básicos
# Linguagem de Programação
O computador "fala" **binário** (0 e 1, V e F, passa corrente e não passa corrente)
Humanos falam Português, Inglês, etc
Cada linguagem de programação tem suas próprias particularidades e é criada para resolver problemas específicos.
<div class="figure" style="text-align: center">
<img src="img/linguagens.png" alt="&lt;center&gt;&lt;b&gt; &lt;/center&gt;&lt;/b&gt;" width="50%" />
<p class="caption"><center><b> </center></b></p>
</div>
<!-- Tipagem -->
---
class: middle
### Conceitos Básicos
# Tipos de dados
- **Numeric**: números que podem ser tanto inteiros quanto decimais. (5; 3.2; 6.8)
- **Integer**: Especificamente números inteiros.(1, 2, 7)
- **Character**: Representa textos ou cadeias de caracteres. ("Rladies", "2", "UFES")
- **Logical**: Representa valores booleanos, TRUE ou FALSE.
<!-- R -->
---
class: middle
<div class="figure" style="text-align: center">
<img src="img/R_logo.svg.png" alt="&lt;center&gt;&lt;b&gt; &lt;/center&gt;&lt;/b&gt;" width="25%" />
<p class="caption"><center><b> </center></b></p>
</div>
- O R é uma linguagem de programação, além de um ambiente de software gratuito.
- Oferece um vasto leque de funcionalidades acessíveis via instalação de bibliotecas.
- O R possui uma comunidade extremamente ativa, engajada desde o aprimoramento da ferramenta e desenvolvimento de novas bibliotecas, até o suporte aos usuários.
- Saiba mais em: [r-project.org](https://www.r-project.org/about.html)
---
class: middle
<div class="figure" style="text-align: center">
<img src="img/rstudio.png" alt="&lt;center&gt;&lt;b&gt; &lt;/center&gt;&lt;/b&gt;" width="45%" />
<p class="caption"><center><b> </center></b></p>
</div>
- Optar por programar em R também implica na escolha de uma IDE (Integrated Development Environment) que, na grande maioria dos casos, será o RStudio.
- O RStudio é um conjunto de ferramentas integradas projetadas (IDE - Integrated Development Environment) da linguagem R para editar e executar os códigos em R.
- O R, em combinação com o RStudio, possui um conjunto de funcionalidades cuja intenção é ajudar no processo de desenvolvimento.
- Saiba mais em: [https://rstudio.com/](https://rstudio.com/)
---
class: middle
# RStudio
<div class="figure" style="text-align: center">
<img src="figures/rstudio1.png" alt="&lt;center&gt;&lt;b&gt; &lt;/center&gt;&lt;/b&gt;" width="100%" />
<p class="caption"><center><b> </center></b></p>
</div>
---
class: middle
# RStudio
* **Editor/Scripts**: É onde escrever os códigos. Arquivos do tipo .R.
* **Console**: Executar os comandos e ver os resultados.
* **Enviroment**: Painel com todos os objetos criados.
* **History**: História dos comandos executados.
* **Files**: Navegar em pastas e arquivos.
* **Plots**: Onde os gráficos serão apresentados.
* **Packages**: Pacotes instalados (sem ticar) e habilitados (ticados).
* **Help**: Retorna o tutorial de ajuda do comando solicitado com help() ou ?comando. Veremos melhor como pedir ajuda no R ainda nessa aula.
---
class: middle
# Rproj e diretórios
- Organizar arquivos é uma parte integral do processo de programação.
- Denominados “projetos”, eles não passam de pastas comuns com um arquivo .Rproj.
Uma funcionalidade importante é a criação de projetos, permitindo dividir o trabalho em múltiplos ambientes, cada um com o seu diretório, documentos e workspace.
Para criar um projeto, os seguintes passos podem ser seguidos:
1) Clique na opção “File” do menu, e então em “New Project”.
2) Clique em “New Directory”.
3) Clique em “New Project”.
4) Escreva o nome do diretório (pasta) onde deseja manter seu projeto, ex “my_project”.
5) Clique no botão “Create Project”.
Para criar um novo script para escrever os códigos, vá em File -> New File -> R Script
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class: middle
# Boas práticas
- Comente bem o seu código: É possível fazer comentários usando o símbolo ‘#’. É sempre bom explicar o que uma variável armazena, o que uma função faz, porque alguns parâmetros são passados para uma determinada função, qual é o objetivo de um trecho de código, etc.
- Evite linhas de código muito longas: Usar linhas de código mais curtas ajuda na leitura do código.
- Escreva um código organizado: Por exemplo, adote um padrão no uso de minúsculas e maiúsculas, uma lógica única na organização de pastas e arquivos, pode ser adotada uma breve descrição (como comentário) indicando o que um determinado script faz.
- Carregue todos os pacotes que irá usar sempre no início do arquivo: Quando alguém abrir o seu código será fácil identificar quais são os pacotes que devem ser instalados e quais dependências podem existir.
- Evite referência de caminho que considere seu computador ou usuário: Faça referência ao caminho do projeto.
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class: middle
# Shall we?
<div class="figure" style="text-align: center">
<img src="img/allisonhorst/community1.jpg" alt="&lt;center&gt;&lt;b&gt;Ilustração por Allison Horst - Twitter: &lt;a href='https://twitter.com/allison_horst/'&gt; @allison_horst&lt;/a&gt; &lt;/b&gt;&lt;/center&gt;" width="40%" />
<p class="caption"><center><b>Ilustração por Allison Horst - Twitter: <a href='https://twitter.com/allison_horst/'> @allison_horst</a> </b></center></p>
</div>
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class: middle
### R como calculadora
<!-- 1) Operadores -->
``` r
#adição
10+15
#> [1] 25
```
``` r
#subtração
10-2
#> [1] 8
```
``` r
#multiplicação
2*10
#> [1] 20
```
``` r
#divisão
30/2
#> [1] 15
```
``` r
#raiz quadrada
sqrt(4)
#> [1] 2
```
``` r
#potência
2^2
#> [1] 4
```
Se você digitar um comando incompleto, como 10 *, o R mostrará um +. Isso não tem a ver com a soma e apenas que o R está esperando você completar seu comando. Termine seu comando ou aperte Esc para recomeçar.
<!-- Vale também ressaltar que se você digitar um comando que o R não reconhece, ele retornará uma mensagem de erro e você pode digitar outro comando normalmente em seguida. -->
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class: middle
### Atribuição
Para atribuir a um objeto, o sinal de atribuição é = ou <-.
Exemplos:
``` r
x <- 10/2
x
#> [1] 5
```
``` r
X
#> Error in eval(expr, envir, enclos): objeto 'X' não encontrado
```
Por que tivemos um erro acima?
--
O R é case sensitive, isto é, faz a diferenciação entre as letras minúsculas e maiúsculas. Portanto, x é diferente de X.
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class: middle
### Objetos em R
Existem cinco classes básicas no R:
* character: "UAH!"
* numeric: 0.95 (números reais)
* integer: 100515 (inteiros)
* complex: 2 + 5i (números complexos, a + bi)
* logical: TRUE (booleanos, TRUE/FALSE)
---
class: middle
Vamos atribuir a x a string banana.
``` r
x <- banana
#> Error in eval(expr, envir, enclos): objeto 'banana' não encontrado
```
``` r
x <- "banana"
x
#> [1] "banana"
```
O primeiro caso (x<-banana) não deu certo, pois ele entendeu que estamos atribuindo a x outro objeto banana, que não foi declarado. Para atribuir o string banana à x, precisamos colocar entre aspas ou aspas simples. Uma string sem aspas é entendido como um objeto, veja abaixo:
``` r
banana <- 30
x <- banana
x
#> [1] 30
```
---
class: middle
Função class().
``` r
y <- "ola"
class(y)
#> [1] "character"
```
``` r
x <- 2.5
class(x)
#> [1] "numeric"
```
Apagar objetos
``` r
x <- 20
x
#> [1] 20
```
``` r
remove(x)
x
#> Error in eval(expr, envir, enclos): objeto 'x' não encontrado
```
E se eu quiser limpar o console - apaga todos os objetos atribuidos até aqui:
``` r
rm(list=ls())
```
---
class: middle
### Data Strutures
* atomic vector
* matrix
* factors
* data frame
* list
---
class: middle
### Vetor
<!-- Como atribuir varios valores a um objeto? Para entrar com vários números (ou nomes, ou qualquer outro grupo de coisas), precisamos usar uma função para dizer ao programa que os valores serão combinados em um único vetor. -->
``` r
x <- c(2,3,4)
x
#> [1] 2 3 4
```
``` r
y <- seq(1:10)
y
#> [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
```
``` r
z <- rep(1,10)
z
#> [1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
```
``` r
a <- 1:10
a
#> [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
```
``` r
bicho <-c("macaco","pato","galinha","porco")
bicho
#> [1] "macaco" "pato" "galinha" "porco"
```
E se quisermos visualizar o conteúdo da posição 2 no vetor bicho?
``` r
bicho[2]
#> [1] "pato"
```
---
class: middle
Operações vetoriais
``` r
k <- x*2
y <- c(x,k)
y
#> [1] 2 3 4 4 6 8
```
<!-- Vale mencionar que o separador de decimais no R é . (ponto)! -->
Como calcularia o IMC de 6 pessoas?
--
``` r
peso <- c(62, 70, 52, 98, 90, 70)
altura <- c(1.70, 1.82, 1.75, 1.94, 1.84, 1.61)
imc <- peso/(altura^2)
imc
#> [1] 21.45329 21.13271 16.97959 26.03890 26.58318 27.00513
```
Função length().
``` r
length(imc)
#> [1] 6
```
---
class: middle
### Matrizes
``` r
x <- matrix(seq(1:16), nrow=4,ncol=4); x
#> [,1] [,2] [,3] [,4]
#> [1,] 1 5 9 13
#> [2,] 2 6 10 14
#> [3,] 3 7 11 15
#> [4,] 4 8 12 16
```
``` r
x[2,3] #retorna o elemento na segunda linha e terceira coluna da matriz
#> [1] 10
```
``` r
x[3, ] # seleciona a 3ª linha
#> [1] 3 7 11 15
```
``` r
x[ , 2] # seleciona a 2ª coluna
#> [1] 5 6 7 8
```
``` r
x[1,] <- c(13,15,19,30) #substituir a primeira linha por (13,15,19,30)
x
#> [,1] [,2] [,3] [,4]
#> [1,] 13 15 19 30
#> [2,] 2 6 10 14
#> [3,] 3 7 11 15
#> [4,] 4 8 12 16
```
dimensao da matriz x?
``` r
dim(x)
#> [1] 4 4
```
---
class: middle
Concatenar linhas em uma matriz
``` r
vet <- c(2,20,12,34)
x2 <- rbind(x,vet); x2
#> [,1] [,2] [,3] [,4]
#> 13 15 19 30
#> 2 6 10 14
#> 3 7 11 15
#> 4 8 12 16
#> vet 2 20 12 34
```
Concatenar colunas em uma matriz
``` r
v2 <- c(25,10,15,4)
x3 <- cbind(x,v2); x3
#> v2
#> [1,] 13 15 19 30 25
#> [2,] 2 6 10 14 10
#> [3,] 3 7 11 15 15
#> [4,] 4 8 12 16 4
```
---
class: middle
Operações matriciais
``` r
xa <- x2[1:2,1:2]
xb <- matrix(rnorm(4),2,2)
xa*xb #multiplicacao ponto a ponto
#> [,1] [,2]
#> -29.7856754 -11.1973078
#> -0.4037507 0.6017449
```
``` r
xa%*%xb #multiplicacao matricial
#> [,1] [,2]
#> -32.813806 -8.1999713
#> -5.793664 -0.8912295
```
``` r
solve(xa) #inversa de xa
#>
#> [1,] 0.12500000 -0.3125000
#> [2,] -0.04166667 0.2708333
```
``` r
diag(xa) #matriz diagonal
#> [1] 13 6
```
---
class: middle
### Data frame
Trata-se de uma “tabela de dados” onde as colunas são as variáveis e as linhas são os registros. Essas colunas podem ser de classes diferentes.
Essa é a grande diferença entre data.frame’s e matrizes (matriz é só numerica).
Posso criar um data frame no R com os vetores, por exemplo:
``` r
ID <- seq(1:6)
pes <- c(62, 70, 52, 98, 90, 70)
alt <- c(1.70, 1.82, 1.75, 1.94, 1.84, 1.61)
imc <- pes/(alt^2)
dados <- data.frame(ID=ID,peso=pes,altura=alt, imc=imc)
dados
#> ID peso altura imc
#> 1 1 62 1.70 21.45329
#> 2 2 70 1.82 21.13271
#> 3 3 52 1.75 16.97959
#> 4 4 98 1.94 26.03890
#> 5 5 90 1.84 26.58318
#> 6 6 70 1.61 27.00513
```
---
class: middle
Selecionar a variavel de interesse:
``` r
dados$altura
#> [1] 1.70 1.82 1.75 1.94 1.84 1.61
```
Putz, esqueci de colocar a varivel de grupo no data frame. Tenho que criar tudo de novo? Não:
``` r
gr <- c(rep(1,3),rep(2,3))
dados$grupo <- gr
dados
#> ID peso altura imc grupo
#> 1 1 62 1.70 21.45329 1
#> 2 2 70 1.82 21.13271 1
#> 3 3 52 1.75 16.97959 1
#> 4 4 98 1.94 26.03890 2
#> 5 5 90 1.84 26.58318 2
#> 6 6 70 1.61 27.00513 2
```
---
class: middle
Funcoes uteis para data.frame:
* head() - Mostra as primeiras 6 linhas.
* tail() - Mostra as últimas 6 linhas.
* dim() - Número de linhas e de colunas.
* names() - Os nomes das colunas (variáveis).
* str() - Estrutura do data.frame. Mostra, entre outras coisas, as classes de cada coluna.
``` r
names(dados)
#> [1] "ID" "peso" "altura" "imc" "grupo"
```
``` r
str(dados)
#> 'data.frame': 6 obs. of 5 variables:
#> $ ID : int 1 2 3 4 5 6
#> $ peso : num 62 70 52 98 90 70
#> $ altura: num 1.7 1.82 1.75 1.94 1.84 1.61
#> $ imc : num 21.5 21.1 17 26 26.6 ...
#> $ grupo : num 1 1 1 2 2 2
```
---
class: middle
``` r
mean(dados$imc)
#> [1] 23.1988
```
``` r
sd(dados$imc)
#> [1] 4.00006
```
``` r
summary(dados$imc)
#> Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
#> 16.98 21.21 23.75 23.20 26.45 27.01
```
``` r
table(dados$grupo)
#>
#> 1 2
#> 3 3
```
---
class: middle
### Fator
<!-- Fatores podem ser vistos como vetores de inteiros que possuem rótulos (labels). Eles são úteis para representar uma variável categórica (nominal e ordinal). -->
``` r
sexo <- c("M", "H", "H", "H", "M", "M", "H")
sex <- as.factor(sexo)
sex
#> [1] M H H H M M H
#> Levels: H M
```
``` r
levels(sex)
#> [1] "H" "M"
```
---
class: middle
### Arrays
``` r
dim3 <- array(rnorm(18),dim = c(3,3,2))
dim3
#> , , 1
#>
#> [,1] [,2] [,3]
#> [1,] -0.3218251 1.0957029 -0.1056684
#> [2,] 0.2543971 -0.3063296 -0.3096293
#> [3,] -0.9580641 1.3036895 -0.6326096
#>
#> , , 2
#>
#> [,1] [,2] [,3]
#> [1,] 0.4761650 0.95720353 -1.16671586
#> [2,] 0.8882546 0.02458632 0.55879377
#> [3,] 0.5220501 -0.01954786 -0.09799875
```
---
class: middle
### Lists
.scroll-box-14[
``` r
ls <- list(ls1 = 'a',ls2 = c(1,2,3),ls3 = array(rnorm(6),dim = c(3,1,2,1))); ls
#> $ls1
#> [1] "a"
#>
#> $ls2
#> [1] 1 2 3
#>
#> $ls3
#> , , 1, 1
#>
#> [,1]
#> [1,] 1.1778381
#> [2,] 0.9060457
#> [3,] 0.1706212
#>
#> , , 2, 1
#>
#> [,1]
#> [1,] -0.73583469
#> [2,] -1.31615212
#> [3,] -0.02273556
```
]
---
class: middle
## Operadores Relacionais
Igual a: ==
``` r
10==11
#> [1] FALSE
```
Diferente de: !=
``` r
10!=11
#> [1] TRUE
```
* Maior que: >
* Maior ou igual: >=
* Menor que: <
* Menor ou igual: <=
---
class: middle
## Operadores Lógicos
* E: & - será verdadeiro se os dois forem TRUE
``` r
x <- 15
x > 10 & x < 30
#> [1] TRUE
```
``` r
x < 10 & x < 30
#> [1] FALSE
```
* OU: | - será verdadeiro se um dos dois for TRUE
``` r
x > 10 | x > 30
#> [1] TRUE
```
* Negação: !
``` r
x <- 15
!x<30
#> [1] FALSE
```
---
class: middle
### If e else
``` r
a <- 224
b <- 225
if (a==b) { v=10
} else {v=15}
v
#> [1] 15
```
``` r
a <- 224
b <- 225
if (a==b) { v=10
} else if (a > b) {v=15
} else {v=25}
v
#> [1] 25
```
Note que a condição de igualdade é representada por dois iguais ==. Como dito anteriormente, apenas um igual = é símbolo de atribuição.
---
class: middle
### For
``` r
m <- c(1,20,50,60,100)
```
Quero criar um novo vetor, p digamos, que seja formado por cada elemento
de m dividido por sua posição.
``` r
p <- rep(0,length(m))
for (i in 1: length(m)){
p[i] <- m[i]/i
}
p
#> [1] 1.00000 10.00000 16.66667 15.00000 20.00000
```
Note que primeiro definimos o objeto p.
---
class: middle
### Funções
``` r
f.soma <- function(x,y) {
out <- x+y
return(out)
}
```
* o nome: f.soma;
* os argumentos: x e y;
* o corpo out <- x+y e
* o que retorna return(out).
Vamos agora chamar a função:
``` r
f.soma(x=10,y=20)
#> [1] 30
```
``` r
f.soma(10,20)
#> [1] 30
```
---
class: middle
## Dados faltantes, infinitos e indefinições matemáticas
* NA (Not Available): dado faltante/indisponível.
* NaN (Not a Number): indefinições matemáticas. Como 0/0 e log(-1).
* Inf (Infinito): número muito grande ou o limite matemático. Aceita sinal negativo -Inf.
---
class: middle
### Como obter ajuda no R