Big Data Analytics - Introdução ao R
Esta seção é dedicada a apresentar aos usuários a linguagem de programação R. R pode ser baixado do site do cran . Para usuários do Windows, é útil instalar o rtools e o IDE rstudio .
O conceito geral por trás R é servir como uma interface para outro software desenvolvido em linguagens compiladas como C, C ++ e Fortran e fornecer ao usuário uma ferramenta interativa para analisar dados.
Navegue até a pasta do arquivo zip do livro bda/part2/R_introduction e abra o R_introduction.RprojArquivo. Isso abrirá uma sessão RStudio. Em seguida, abra o arquivo 01_vectors.R. Execute o script linha por linha e siga os comentários no código. Outra opção útil para aprender é apenas digitar o código, isso o ajudará a se acostumar com a sintaxe R. No R, os comentários são escritos com o símbolo #.
Para exibir os resultados da execução do código R no livro, depois que o código é avaliado, os resultados que R retorna são comentados. Dessa forma, você pode copiar e colar o código no livro e experimentar diretamente as seções dele em R.
# Create a vector of numbers
numbers = c(1, 2, 3, 4, 5)
print(numbers)
# [1] 1 2 3 4 5
# Create a vector of letters
ltrs = c('a', 'b', 'c', 'd', 'e')
# [1] "a" "b" "c" "d" "e"
# Concatenate both
mixed_vec = c(numbers, ltrs)
print(mixed_vec)
# [1] "1" "2" "3" "4" "5" "a" "b" "c" "d" "e"Vamos analisar o que aconteceu no código anterior. Podemos ver que é possível criar vetores com números e com letras. Não precisamos dizer a R que tipo de dados queríamos de antemão. Finalmente, fomos capazes de criar um vetor com números e letras. O vetor mixed_vec forçou os números a caracteres, podemos ver isso visualizando como os valores são impressos entre aspas.
O código a seguir mostra o tipo de dados de diferentes vetores conforme retornado pela classe de função. É comum usar a função de classe para "interrogar" um objeto, perguntando-lhe o que é sua classe.
### Evaluate the data types using class
### One dimensional objects
# Integer vector
num = 1:10
class(num)
# [1] "integer"
# Numeric vector, it has a float, 10.5
num = c(1:10, 10.5)
class(num)
# [1] "numeric"
# Character vector
ltrs = letters[1:10]
class(ltrs)
# [1] "character"
# Factor vector
fac = as.factor(ltrs)
class(fac)
# [1] "factor"R também suporta objetos bidimensionais. No código a seguir, há exemplos das duas estruturas de dados mais populares usadas em R: a matriz e data.frame.
# Matrix
M = matrix(1:12, ncol = 4)
# [,1] [,2] [,3] [,4]
# [1,] 1 4 7 10
# [2,] 2 5 8 11
# [3,] 3 6 9 12
lM = matrix(letters[1:12], ncol = 4)
# [,1] [,2] [,3] [,4]
# [1,] "a" "d" "g" "j"
# [2,] "b" "e" "h" "k"
# [3,] "c" "f" "i" "l"
# Coerces the numbers to character
# cbind concatenates two matrices (or vectors) in one matrix
cbind(M, lM)
# [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8]
# [1,] "1" "4" "7" "10" "a" "d" "g" "j"
# [2,] "2" "5" "8" "11" "b" "e" "h" "k"
# [3,] "3" "6" "9" "12" "c" "f" "i" "l"
class(M)
# [1] "matrix"
class(lM)
# [1] "matrix"
# data.frame
# One of the main objects of R, handles different data types in the same object.
# It is possible to have numeric, character and factor vectors in the same data.frame
df = data.frame(n = 1:5, l = letters[1:5])
df
# n l
# 1 1 a
# 2 2 b
# 3 3 c
# 4 4 d
# 5 5 eConforme demonstrado no exemplo anterior, é possível usar diferentes tipos de dados no mesmo objeto. Em geral, é assim que os dados são apresentados em bancos de dados, APIs parte dos dados são texto ou vetores de caracteres e outros numéricos. Em é o trabalho do analista para determinar qual tipo de dados estatísticos atribuir e, em seguida, usar o tipo de dados R correto para ele. Em estatísticas, normalmente consideramos que as variáveis são dos seguintes tipos -
- Numeric
- Nominal ou categórico
- Ordinal
Em R, um vetor pode ser das seguintes classes -
- Numérico - Inteiro
- Factor
- Fator ordenado
R fornece um tipo de dados para cada tipo de variável estatística. O fator ordenado, entretanto, raramente é usado, mas pode ser criado pelo fator de função ou ordenado.
A seção a seguir trata do conceito de indexação. Esta é uma operação bastante comum e lida com o problema de selecionar seções de um objeto e fazer transformações nelas.
# Let's create a data.frame
df = data.frame(numbers = 1:26, letters)
head(df)
# numbers letters
# 1 1 a
# 2 2 b
# 3 3 c
# 4 4 d
# 5 5 e
# 6 6 f
# str gives the structure of a data.frame, it’s a good summary to inspect an object
str(df)
# 'data.frame': 26 obs. of 2 variables:
# $ numbers: int 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
# $ letters: Factor w/ 26 levels "a","b","c","d",..: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
# The latter shows the letters character vector was coerced as a factor.
# This can be explained by the stringsAsFactors = TRUE argumnet in data.frame
# read ?data.frame for more information
class(df)
# [1] "data.frame"
### Indexing
# Get the first row
df[1, ]
# numbers letters
# 1 1 a
# Used for programming normally - returns the output as a list
df[1, , drop = TRUE]
# $numbers
# [1] 1
#
# $letters
# [1] a
# Levels: a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x y z
# Get several rows of the data.frame
df[5:7, ]
# numbers letters
# 5 5 e
# 6 6 f
# 7 7 g
### Add one column that mixes the numeric column with the factor column
df$mixed = paste(df$numbers, df$letters, sep = ’’)
str(df)
# 'data.frame': 26 obs. of 3 variables:
# $ numbers: int 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
# $ letters: Factor w/ 26 levels "a","b","c","d",..: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
# $ mixed : chr "1a" "2b" "3c" "4d" ...
### Get columns
# Get the first column
df[, 1]
# It returns a one dimensional vector with that column
# Get two columns
df2 = df[, 1:2]
head(df2)
# numbers letters
# 1 1 a
# 2 2 b
# 3 3 c
# 4 4 d
# 5 5 e
# 6 6 f
# Get the first and third columns
df3 = df[, c(1, 3)]
df3[1:3, ]
# numbers mixed
# 1 1 1a
# 2 2 2b
# 3 3 3c
### Index columns from their names
names(df)
# [1] "numbers" "letters" "mixed"
# This is the best practice in programming, as many times indeces change, but
variable names don’t
# We create a variable with the names we want to subset
keep_vars = c("numbers", "mixed")
df4 = df[, keep_vars]
head(df4)
# numbers mixed
# 1 1 1a
# 2 2 2b
# 3 3 3c
# 4 4 4d
# 5 5 5e
# 6 6 6f
### subset rows and columns
# Keep the first five rows
df5 = df[1:5, keep_vars]
df5
# numbers mixed
# 1 1 1a
# 2 2 2b
# 3 3 3c
# 4 4 4d
# 5 5 5e
# subset rows using a logical condition
df6 = df[df$numbers < 10, keep_vars]
df6
# numbers mixed
# 1 1 1a
# 2 2 2b
# 3 3 3c
# 4 4 4d
# 5 5 5e
# 6 6 6f
# 7 7 7g
# 8 8 8h
# 9 9 9i