Linguagem R

R é uma linguagem e um ambiente de desenvolvimento integrado voltada para cálculos estatísticos, gráficos e “data miners”, utilizada para análise financeira, de redes sociais, avaliação da acurácia de diagnósticos, epidemiologiac, etc. A R disponibiliza uma ampla variedade de técnicas estatísticas e gráficas, incluindo modelagem linear e não linear, testes estatísticos clássicos, análise de séries temporais, classificação, agrupamento e outras. O nome provêm em parte das iniciais dos criadores e também de um jogo figurado com a linguagem S (da Bell Laboratories, antiga AT&T), daí seus recursos de programação orientada por objetos. A R é uma linguagem interpretada tipicamente utilizada através de um interpretador de comandos e sua estrutura inclui escalares, vetores, matrizes, quadros de dados (similares a tabelas numa base de dados relacional) e listas.

r_language_icon

O código fonte do R está disponível sob a licença GNU GPL e as versões binárias pré-compiladas são fornecidas para Windows, Macintosh, e muitos sistemas operacionais Unix/Linux.

Instalação

Como R e pacotes relacionados atualmente não fazem parte dos repositórios oficiais de backports do Debian como jessie-backports, as versões de R nas versões liberadas ou congeladas do Debian ficam desatualizadas. Esse é o caso também de manter uma versão mais antiga do Debian.

Assim, para instalar uma versão mais atualizada do R que a do repositório, inclua a seguinte linha no final do arquivo “/etc/apt/sources.list” como super usuário:

deb https://vps.fmvz.usp.br/CRAN/bin/linux/debian/ jessie-cran34/

Como é um endereço https, você precisará instalar o pacote “apt-transport-https” e então dar um update para depois realizar a instalação, conforme os comandos que seguem:

sudo apt-get install apt-transport-https
sudo apt-get update
sudo apt-get install r-base-dev

Para atualizar, basta usar “sudo apt-get upgrade r-base-dev”. Caso queira a versão do próprio repositório Debian da sua versão, basta executar “sudo apt-get install r-base”.

Para instalar em um ambiente virtual, veja no final do post Conda e ambientes virtuais.

Utilização

Digite “R” (maiúsculo) para entrar no programa e “q()” para sair – é oferecida a opção se deseja salvar os comandos utilizados naquela utilização do programa. Existe também a opção de utilizar uma interface gráfica, o RStudio – clique no link para ver sua instalação no Linux. Para utilizá-lo, remotamente, basta abrir um navegador de internet e digitar o seguinte endereço: http://:8787 (usar suas credenciais de acesso à máquina).

Em R, o comentário é iniciado por “#”. Veja uma sequência de comandos que exemplificam o uso da linguagem:

> x - c(1,2,3,4,5,6)	# Cria vetor de dados, pode usar "=" em vez de "-" > y - x^2 # Eleva ao quadrado os elementos de x > mean(y)		# Calcula média aritmética do vetor
> lm_1 - lm(y ~ x) # Aplica regressão linear ao vetor "y = f(x)" / "y = B0 + (B1 * x)" > print(lm_1)		# Imprime os resultados da regressão aplicada, guardados em lm_1
> summary(lm_1)		# Calcula e imprime os resultados da regressão linear
> par(mfrow=c(2, 2))	# Requere um plot 2x2
> plot(lm_1)		# Imprime gráfico da regressão linear

É possível escrever os comandos em um arquivo externo (comandos.R, por exemplo) no mesmo diretório, ele pode ser executado através de:

> source("commands.R")

Para rodar o script R a partir do shell, utilize:

$ Rscript commands.R

Também pode-se passar variáveis do shell script como argumento para uma rotina em R, bastando colocar os valores (ou variáveis) separados por espaço após o nome do script. Na rotina em R, deverá haver o seguinte comando para receber esses argumentos:

> args - commandArgs(trailingOnly = TRUE)

Use a seguinte sintaxe para imprimir os avisos (“warnings”) assim que ocorrerem:

options(warn = 1)

Se o valor de ‘warn’ for igual ou maior que dois, os avisos são transformados em erros; se for negativo, os avisos são ignorados; se for zero (default), os avisos são guardados e impressos no final (se forem menos que 10) ou somente informado o total (nesse caso, se quiser imprimir deve usar o comando “warnings()”).

O R Markdown é um formato de arquivo (.Rmd) para fazer documentos dinâmicos com R. Ele é escrito em markdown (um formato de texto simples e fácil de escrever) e contém pedaços de código R embutido, isolado do texto por 3 crases no início e no fim do trecho.

Imprimir saída na tela

Uma das formas de imprimir uma string e/ou conteúdo de uma variável é através do comando print:

print("Hello world!")

No entanto, a linha aparece iniciada por “[1]” e o conteúdo fica entre aspas duplas. Caso deseje uma saída mais limpa, use o comando “cat” – “\n indica nova linha e \t é para tabulação:

cat("\tHello world!\n")
name = c("Monolito") 
cat("\tHello, I'm ", name ,".\n")

As duas linhas abaixo mostram como introduzir variáveis na string a ser impressa na tela.

Arrays

Os vetores e matrizes apresentam as posições numeradas a partir de 1. Para trabalhar com matrizes bidimensionais, veja esse exemplo de como gerar uma matriz de dimensão 4 linhas x 5 colunas (“dim=c(4,5)”) numerada de 1 a 20 e ler seus elementos:

> x - array(1:20, dim=c(4,5)) > x[2,1] # acessa o elemento na linha 2, coluna 1
> x[2,] # acessa todos os elementos da linha 2
> x[, 2] # acessa todos os elementos da coluna 2
> linha$data # pega o campo da coluna "data" no vetor "linha"
> mtcars[, -which(names(mtcars) == "carb")]	#seleciona tudo exceto a coluna "carb"
> mtcars[, names(mtcars) != "carb"]		#seleciona tudo exceto a coluna "carb"
> mtcars[, !names(mtcars) %in% c("carb", "mpg")] #seleciona tudo exceto as colunas "carb" e "mpg"
> mtcars[, -match(c("carb", "mpg"), names(mtcars))]  #seleciona tudo exceto as colunas "carb" e "mpg"

É possível imprimir arrays dizendo o que NÃO mostrar usando o sinal negativo. Por exemplo, para não mostrar as colunas 1 e 2, utilize “A[, -(1:2)]”.

Listas são como vetores porque podem agrupar dados em vetores unidimensionais, porém conseguem manter grupos individuais. Por exemplo, é possível construir uma lista contendo um vetor numérico de 100 a 130, um caractere de tamanho um na segunda posição e uma nova lista de tamanho dois na terceira posição:

list1 - list(100:130, "R", list(TRUE, FALSE))
list1
## [[1]]
## [1] 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112
## [14] 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125
## [27] 126 127 128 129 130
##
## [[2]]
## [1] "R"
##
## [[3]]
## [[3]][[1]]
## [1] TRUE
##
## [[3]][[2]]
## [1] FALSE

Os colchetes duplos indicam a posição do elemento da lista que foi impresso, enquanto que os colchetes simples indicam a posição do primeiro sub-elemento listado.

As mais comuns estruturas de dados em R: vetores, matrizes, arrays, listas e data frames (fonte: Hands-on Programming with R).
As mais comuns estruturas de dados em R: vetores, matrizes, arrays, listas e data frames (fonte: Hands-on Programming with R).

Data frames são uma versão bi-dimensional das listas – de certa forma, equivalem às planilhas do Excel. Para ver o tipo de uma variável, utilize o comando “print(typeof(variavel))” – para aplicar essa ação a todos os elementos, utilize “print(sapply(test_data_long, typeof))” ou também “print(sapply(dados.obs,class))”. Matrizes podem ser construídas a partir de outros vetores e matrizes pelas funções cbind (ligação horizontal de matrizes, como novas colunas) e rbind (novas linhas) ou também pela função merge (mescla duas data frames por colunas comuns ou nome da linha, equivalentemente ao “inner join” do SQL).

A linguagem S (precursora da R) possui dois sistemas de objetos, conhecidos informalmente como S3 e S4. Objetos, classes e métodos do S3 estão disponíveis no R desde o início. Um símbolo de arroba (@) é usado para extrair o conteúdo de um slot em um objeto com uma estrutura de classe formal (S4), por exemplo: [email protected]

Loop

Veja um exemplo do uso do “for” para ler um vetor e de um “while”:

for (word in c("My", "second", "for", "loop")) {
    print(word)
}
while (cash > 0) {
    cash - cash - 1 + play()
    n - n + 1
}

Comparação

O “if” pode ser usado para testes lógicos e booleanos. Veja esse exemplo:

if (a > b) {
    print("A wins!")
    } else if (a  b) {
    print("B wins!")
    } else {
    print("Tie.")
}

Os operadores lógicos são combinações dos sinais de “maior que”, “menor que”, igual (==) e diferente (!=). Já a sintaxe “a %in% c(a, b, c)” significa “está o elemento ‘a’ no vetor ‘c(a, b, c)’?”

Funções

No script, as função ficam antes da função/rotina principal, sendo escritas da seguinte forma:

nome = function() {
	# (código)
}

De modo geral, temos que a função “as.formatoB(coisa)” salva coisa como “formatoB”, enquanto que “is.formatoB(coisa)” testa se coisa está no formatoB (se verdadeiro, retorna TRUE ou 1). Por exemplo, “x=as.numeric(args)” transforma string em número. No caso de dados faltantes, é comum utilizar a sigla NaN (Not a Number), que em R é NA. A função “is.na(x)” retorna um vetor lógico (com o mesmo tamanho de x) com valor TRUE se (e somente se) o correspondente elemento de x for um NA.

Seguem algumas funções das mais comuns utilizadas:

  • getwd() – obtém diretório de trabalho
  • head(x, n) / tail(x,n) – pega a(s) primeira(s)/última(s) n linhas (ou itens de um vetor)
  • strsplit(string,’separador’) – quebra string em um vetor de strings conforme o separador
  • data(x) – carrega conjunto de dados especificado
  • match(x,y) – retorna um vetor de mesmo tamanho que x com os elementos de x que estão em y
  • scan() – ler dado da tela ou arquivo como uma tabela
  • tapply(X,INDEX,FUN=) – aplica a função “FUN” para cada célula do array “X” com os índices “INDEX”
  • list() – cria uma lista de argumentos (nomeados ou não)
  • rep(x,n) – repete “x” um número “n” de vezes
  • paste() – recebe um número variável de argumentos e monta um vetor de caracteres, separados por espaço ou definido como sep=”separador” (pode inclusive ser nulo, com sep=””). Ex: O comando abaixo ficaria “php diretorio_onde_estou/dados/script.php 2001 01”:

path = paste('php ', getwd(), '/dados/script.php 2001 01', sep = '')
# Executa o comando da string "path"
system(path)

Além do paste, existem outras formas de montar uma string com variáveis no meio. Veja os exemplos a seguir:

sql1 = "UPDATE met_prev SET prec = '$nova_prec' WHERE ano = '$ano' AND mes = '$mes'"
sql1 = sprintf("UPDATE met_prev SET prec = '%s' WHERE ano = '%s' AND mes = '%s'", nova_prec, ano, mes)

Caso o argumento da função sejam três pontos (“…”, tecnicamente chamada “ellipsis”), isso permite um número arbitrário de argumentos e também dar argumentos adicionais para a função que está sendo aplicada – veja mais no post “The three-dots construct in R“.

Packages

Pacotes são coleções de funções em R, dados e código compilado guardados no diretório “library” (padrão) ou em algum diretório definido pelo usuário.

Para instalar um novo pacote, você pode utilizar o comando “install.packages(‘NOME_DO_PACOTE’)” para pegar o arquivo de um dos espelhos (por exemplo, “9: Brazil (SP 1) [https]”). Caso não tenha privilégios de administrador, você poderá instalar o pacote na sua conta. Para isso, crie uma pasta (“~/Rpacks”, por exemplo) e execute no R o seguinte comando (a opção “dependencies=TRUE” permite instalar todas as dependências do pacote automaticamente):

> install.packages("NOME_DO_PACOTE", dependencies=TRUE, lib="~/Rpacks")

Existe também a opção de baixar o arquivo (uma boa fonte é a lista do CRAN de pacotes), abrir o R na pasta onde está o arquivo baixado e utilize o mesmo comando para instalação no sistema (com senha de administrador). Isso é muito usado para o caso de instalar outra versão do pacote que não seja a última. Para isso, utilize essa variação do comando acima:

> install.packages("/home/user/Downloads/forecast_7.3.tar.gz", repo=NULL, type="source", lib="~/Rpacks")

Também é possível digitar a URL diretamente (por exemplo ‘https://cran.r-project.org/src/contrib/forecast_7.3.tar.gz’) desde a versão 3.1.1 e com https desde a 3.2.2.

Os pacotes podem ser atualizados através do seguinte comando (deve-se iniciar uma nova sessão após a atualização):

> update.packages(c("pacote1", "pacote2"))

Nas páginas dos pacotes, existem “change logs” com as alterações de cada versão – veja esse exemplo do change log do pacote forecast. Sua versão pode ser consultada através de (a variável lib contém o endereço do pacote, se não estiver no endereço padrão):

packageVersion("pacote",lib="~/Rpacks")

Para carregar o pacote, utilize “require(NOME_DO_PACOTE,lib=”~/Rpacks”)” – se o pacote não é encontrado, retorna um warning e continua função, o contrário de library(), que retorna um erro. Use a função “suppressPackageStartupMessages()” com o comando acima como argumento para suprimir aquelas mensagens iniciais de carregamento de pacote (“loading packages”). Veja mais sobre o pacote “forecast” no post sobre modelo ARIMA.

Clique no link para saber mais sobre Arquivos e gráficos em R.

R no Windows

Para rodar o R no Windows, você pode instalar uma IDE ou rodar o script diretamente na linha de comando do Windows (comando “cmd”). Você deverá incluir o caminho completo do interpretador R (por exemplo, “C:\Program Files\R\R-3.5.1\bin\Rscript.exe” teste.R).

Fontes

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