1. Este documento apresenta um tutorial simplificado do R, com instruções para importar e manipular dados em dataframes, remover linhas e colunas, tratar valores ausentes (NA), binarizar e categorizar dados, gerar sequências, concatenar colunas e citar o R.
2. São apresentadas diversas maneiras de importar dados para dataframes a partir de arquivos csv, txt ou do clipboard, além de comandos para arrumar células, remover elementos específicos e tratar valores ausentes.
3. Também são explicados comandos para binar
O documento fornece instruções sobre como usar o Windows, incluindo: 1) como usar o Explorador para organizar arquivos e pastas; 2) como acessar o Painel de Controle para configurar aparência e recursos; 3) a diferença entre ícones e atalhos na área de trabalho.
O documento discute conceitos fundamentais de modelagem de dados, incluindo tabelas, campos, registros, chaves primárias, chaves externas, relacionamentos um-para-um, um-para-muitos e muitos-para-muitos.
Este documento fornece instruções para alunos completarem várias tarefas usando softwares como Paint e WordPad. As tarefas incluem criar pastas e arquivos, formatar texto, copiar e mover arquivos, e desenhar imagens.
1) O documento apresenta um mini-curso sobre banco de dados, abordando tópicos como modelagem de dados, acesso ao SGBD, manipulação de tabelas através de comandos SQL e operações CRUD.
2) É explicado como criar, ler, atualizar e deletar registros em tabelas utilizando comandos SQL como INSERT, SELECT, UPDATE e DELETE.
3) Também são apresentados conceitos como chave primária, chave estrangeira e operador LIMIT.
Microsoft Office 2010, também chamado de Office 14, é uma suíte de escritório ou uma Informática Intermediária para Microsoft Windows, sucessor do Microsoft Office 2007.
Excel 2010 - Notas e exercícios- parte 1Ana Santos
O documento descreve o programa Excel, incluindo o que é Excel, seu ambiente de trabalho e tipos de dados. Excel permite efetuar cálculos, tabelas e gráficos. Uma folha de cálculo no Excel é constituída por linhas, colunas e células, onde os dados são introduzidos. O documento também discute funções, formatos e operações básicas no Excel.
Este curso tem o objetivo de ensinar os conceitos de montagem das planilhas, criação dos cálculos, inserção de fórmulas, formatação das informações, criação de gráficos , Auxiliar na execução de trabalhos que envolvam cálculos, entre outros
Este documento fornece 10 dicas e exemplos de uso de funções e ferramentas avançadas do Excel, como listas de validação, funções financeiras, tabelas dinâmicas, filtros, solver e rótulos para referenciar células. O objetivo é reforçar o aprendizado sobre o Excel e despertar a criatividade do usuário.
O documento fornece instruções sobre como usar o Windows, incluindo: 1) como usar o Explorador para organizar arquivos e pastas; 2) como acessar o Painel de Controle para configurar aparência e recursos; 3) a diferença entre ícones e atalhos na área de trabalho.
O documento discute conceitos fundamentais de modelagem de dados, incluindo tabelas, campos, registros, chaves primárias, chaves externas, relacionamentos um-para-um, um-para-muitos e muitos-para-muitos.
Este documento fornece instruções para alunos completarem várias tarefas usando softwares como Paint e WordPad. As tarefas incluem criar pastas e arquivos, formatar texto, copiar e mover arquivos, e desenhar imagens.
1) O documento apresenta um mini-curso sobre banco de dados, abordando tópicos como modelagem de dados, acesso ao SGBD, manipulação de tabelas através de comandos SQL e operações CRUD.
2) É explicado como criar, ler, atualizar e deletar registros em tabelas utilizando comandos SQL como INSERT, SELECT, UPDATE e DELETE.
3) Também são apresentados conceitos como chave primária, chave estrangeira e operador LIMIT.
Microsoft Office 2010, também chamado de Office 14, é uma suíte de escritório ou uma Informática Intermediária para Microsoft Windows, sucessor do Microsoft Office 2007.
Excel 2010 - Notas e exercícios- parte 1Ana Santos
O documento descreve o programa Excel, incluindo o que é Excel, seu ambiente de trabalho e tipos de dados. Excel permite efetuar cálculos, tabelas e gráficos. Uma folha de cálculo no Excel é constituída por linhas, colunas e células, onde os dados são introduzidos. O documento também discute funções, formatos e operações básicas no Excel.
Este curso tem o objetivo de ensinar os conceitos de montagem das planilhas, criação dos cálculos, inserção de fórmulas, formatação das informações, criação de gráficos , Auxiliar na execução de trabalhos que envolvam cálculos, entre outros
Este documento fornece 10 dicas e exemplos de uso de funções e ferramentas avançadas do Excel, como listas de validação, funções financeiras, tabelas dinâmicas, filtros, solver e rótulos para referenciar células. O objetivo é reforçar o aprendizado sobre o Excel e despertar a criatividade do usuário.
O documento apresenta um resumo de 14 aulas com exercícios sobre o Microsoft Excel. Cada aula contém de 1 a 3 exercícios relacionados a criação e formatação de planilhas, uso de fórmulas e funções, e criação de gráficos.
Este documento fornece uma introdução básica ao Excel, explicando que as células são as unidades estruturais do programa. Ele também resume a estrutura do Excel, incluindo guias, dimensões, barra de fórmulas e linha de status. Por fim, discute como alimentar células com dados, usar fórmulas e funções, aplicar formatação condicional e inserir gráficos.
O documento discute os conceitos de normalização de banco de dados, incluindo a primeira, segunda e terceira formas normais. Também descreve os principais componentes de bancos de dados relacionais como tabelas, linhas e colunas e como as tabelas se relacionam através de chaves. Finalmente, resume os principais tipos de linguagem SQL - DDL, DML, DCL e DQL.
SQL é uma linguagem usada para criar, manipular e extrair dados de bancos de dados. Primeiro, cria-se um diagrama de entidade-relacionamento (DER) para estruturar o banco de dados e mapear as tabelas e relações. Isso é transformado em um modelo entidade-relacionamento (MER) para criar as tabelas no banco de dados. SQL permite executar operações como criar, alterar, excluir e consultar dados no banco de dados.
Este documento apresenta um curso avançado de Excel 2010. Ele inclui instruções sobre funções avançadas como PROC, PROCV e PROCH para busca de dados; funções de data e hora; rótulos para nomear células; funções financeiras como NPER, TAXA e VP; trabalhar com dados; tabelas dinâmicas; histogramas; Solver; testes de hipótese; formulários; macros; e compartilhamento de pastas de trabalho. O curso fornece exemplos detalhados para ajudar os usuários a aprender e aplicar ess
Este documento apresenta uma série de exercícios sobre o uso básico da folha de cálculo Microsoft Excel. Os exercícios incluem formatar células e tabelas, inserir fórmulas matemáticas e funções, classificar e filtrar dados, entre outras operações comuns. O objetivo é que o aluno aprenda as principais ferramentas e funcionalidades do Excel para organização e análise de dados.
Understanding & implementing marketing information systemNishant Dutta
The document discusses marketing information systems for tourism in Himachal Pradesh, India. It explains that tourism marketing has focused on promotion and new technologies like the internet provide opportunities for cost-effective promotion. Himachal Pradesh has natural beauty from the Himalayas to forests and rivers. The government has invested in information kiosks and smartphone apps to provide tourist information. While e-marketing is still developing, these interactive technologies have helped grow tourism in various cities after 2009. The document concludes that continued development and promotion of tourism through new technologies can benefit Himachal Pradesh's economy.
This document compares and contrasts the ancient civilizations of Mesopotamia and Egypt. Both civilizations relied heavily on major rivers for survival - Mesopotamia along the Tigris and Euphrates Rivers, and Egypt along the Nile River. Mesopotamia introduced many innovations like writing, the wheel, and advanced irrigation, while Egypt arose later and built upon Mesopotamian advances through a more centralized divine rule under pharaohs. The biggest difference was that Egypt maintained political stability and independence for over 3,000 years, while Mesopotamia suffered frequent invasions and regime changes.
This document compares and contrasts the ancient civilizations of Mesopotamia and Egypt. Both civilizations relied heavily on major rivers for survival - Mesopotamia on the Tigris and Euphrates rivers, and Egypt on the Nile River. Mesopotamia introduced many innovations but lacked political stability, while Egypt developed a more divine rule under pharaohs and established a complex agricultural system along the Nile that allowed it to thrive for over 3,000 years. Despite sharing similarities like urbanization and social stratification, the longevity of Egypt set it apart from continually invaded Mesopotamia.
A escola EMEIF Sylvia da Silveira de Martini agradece a doação de 400 lixas que foram utilizadas para uma atividade com crianças em sala de aula para fazer presentes para o Dia das Mães. A equipe da escola agradece a doação que possibilitou a realização da atividade.
This document compares and contrasts the ancient civilizations of Mesopotamia and Egypt. Both civilizations relied heavily on major rivers for survival - Mesopotamia along the Tigris and Euphrates rivers, and Egypt along the Nile river. Mesopotamia introduced many innovations like writing, the wheel, and advanced irrigation, while Egypt arose later and built upon Mesopotamian advances through a more centralized divine rule under pharaohs. The biggest difference was that Egypt was able to maintain political stability and independence for over 3,000 years, while Mesopotamia suffered frequent invasions and regime changes.
This deck presents funding opportunities for researchers under the Marie Sklodowska-Curie programme. It is open to all nationalities and all career stages who want to undertake an individual project abroad or create a training network. This presentation also shows statistics from 2014 calls, as well as a few hints as to "how to prepare a winning proposal".
Este documento fornece diretrizes para a elaboração de um projeto de pesquisa, descrevendo os principais componentes necessários como: introdução, objetivo, justificativa, objeto, metodologia, embasamento teórico, cronograma e orçamento. Além disso, destaca a importância da formulação clara do problema a ser estudado e da hipótese, assim como os detalhes que devem constar na metodologia e justificativa.
SE Asia - The most attractive opportunity in the booming Asian Tech LandscapeJungle Ventures
In this slideshow, we look at the key ingredients which make for good venture ecosystems, and find that South East Asia scores impressively on all fundamental factors, higher than India in almost all categories and even better than China in a few.
We take a deeper look at various data points including addressable population, spending power, infrastructure, technology adoption and usage, business and startup ecosystem quality. Our inference as a result of all these data points is that SE Asian markets present a tremendous opportunity for startups led value creation.
We conclude that there is an extra ordinary opportunity for VCs to back the leading Founders in SE Asia. Given the strong fundamentals, better consumer demographics, the funding gap and the presence of only few local and active VCs, SE Asia presents very attractive dynamics for Venture Capitalists (lower competition for companies and VCs, rational entry valuations, favourable deal timelines, founders’ focus on limited cash burn).
Myths about startups & venture capital in asiaJungle Ventures
1) There is already significant entrepreneurial talent and innovation happening in Asia, as evidenced by statistics on technology patents, social media penetration, and entrepreneurship rates that match or exceed levels in the US and Europe.
2) Large consumer technology companies have already been built in Asia, such as Alibaba in China and Flipkart in India, disproving the myth that companies must be built in Silicon Valley.
3) Exits through IPOs and acquisitions have already occurred for Asian startups, and the deal sizes are increasing, though they sometimes remain smaller than in the US currently. However, the potential for growth is large as internet penetration and ecommerce continue expanding rapidly in Asia.
Keynote- Amit Anand, Jungle Ventures at IBM StartupXchange SingaporeJungle Ventures
There is a growing gap between companies that get seed funding and those that are able to secure Series A funding. How do startups increase their chances of crossing this chasm?
Here are top 5 learnings from our portfolio as shared at IBM StartupXchange in Singapore.
Comparison Of Early Mesopotamia and Early EgyptNathan Maki
Mesopotamia and ancient Egypt were both early river valley civilizations that relied heavily on irrigation from major rivers - the Tigris and Euphrates for Mesopotamia, and the Nile for Egypt. Mesopotamia introduced many innovations but saw frequent political changes, while Egypt developed a more centralized divine monarchy under the pharaoh and was able to maintain stability for over 3,000 years. Both civilizations had advanced cultures with writing systems, mathematics, and major architectural achievements like pyramids and ziggurats, but Egypt's stable government allowed it to endure while Mesopotamia suffered repeated invasions.
O documento apresenta um resumo de 14 aulas com exercícios sobre o Microsoft Excel. Cada aula contém de 1 a 3 exercícios relacionados a criação e formatação de planilhas, uso de fórmulas e funções, e criação de gráficos.
Este documento fornece uma introdução básica ao Excel, explicando que as células são as unidades estruturais do programa. Ele também resume a estrutura do Excel, incluindo guias, dimensões, barra de fórmulas e linha de status. Por fim, discute como alimentar células com dados, usar fórmulas e funções, aplicar formatação condicional e inserir gráficos.
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SQL é uma linguagem usada para criar, manipular e extrair dados de bancos de dados. Primeiro, cria-se um diagrama de entidade-relacionamento (DER) para estruturar o banco de dados e mapear as tabelas e relações. Isso é transformado em um modelo entidade-relacionamento (MER) para criar as tabelas no banco de dados. SQL permite executar operações como criar, alterar, excluir e consultar dados no banco de dados.
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Aula 03 - Identificando e tratando padrõesDalton Martins
Este documento apresenta técnicas para identificar e tratar padrões em dados, incluindo transformações de formato e agrupamento de informações. É discutido o uso de funções como NÚM.CARACT, PROCURAR, DIREITA e ESQUERDA no OpenOffice para separar nomes de CPFs em uma coluna de dados. Também é mostrado como criar uma tabela dinâmica para visualizar a distribuição de valores e gerar gráficos que ajudem na análise dos dados.
Cartilha de R para Estatística e Data Science.pdfEdkallenn Lima
O documento apresenta uma introdução à linguagem R para estatística e ciência de dados. Em menos de 3 frases, o documento discute o que é R e por que aprendê-lo, apresenta alguns motivos para aprender R como ser gratuito, fácil de aprender e ter grande quantidade de tutoriais disponíveis, e descreve brevemente o que pode ser feito com R como análise de dados, visualização de dados e relatórios.
O documento fornece instruções para analisar dados de clientes de cartão de crédito usando Python. Ele ensina como importar dados, tratar dados ausentes, visualizar dados, criar gráficos e analisar os gráficos para entender os motivos para cancelamentos de cartão.
Este documento apresenta informações sobre um curso de aprendizado de R, incluindo o cronograma de eventos SQL Saturday, uma breve biografia do instrutor, e conceitos básicos sobre R como ambiente de trabalho estatístico, história, características, tipos de objetos, funções básicas e estatística descritiva.
O documento introduz o paradigma funcional de programação, descrevendo suas características principais como tratamento da computação como avaliação de funções matemáticas e evitação de estado mutável. Explica a história do paradigma funcional e fornece exemplos de código funcional em Haskell, incluindo funções como soma de lista e quicksort.
1. O documento apresenta um curso sobre banco de dados com três competências: conceitos básicos de banco de dados, modelagem de dados usando o modelo entidade-relacionamento e criação de um banco de dados.
2. Na primeira competência, conceitos como abstração de dados, visão de dados, níveis lógico e físico, SGBDs e linguagem SQL são apresentados.
3. A segunda competência aborda a modelagem de dados usando o modelo entidade-relacionamento, incluindo entidades, atributos, relacionamentos e cardinalidade
O documento descreve a instalação e configuração de um servidor web usando o Debian. Ele inclui instruções para instalar e configurar o Apache, PHP, MySQL e phpMyAdmin. Também discute conceitos básicos de banco de dados como modelo conceitual, lógico e físico e integridade referencial.
O livro aborda conceitos que são utilizados no dia a dia do desenvolvimento e análise de sistemas para banco de dados Oracle. Repleto de
exemplos, este livro também vai ajudá-lo como fonte de referência para consulta de comandos e como utilizá-los.
Boas práticas no desenvolvimento de softwareFelipe
Um pequeno conjunto de boas práticas para o desenvolvimento de software. O conteúdo é recomendado para desenvolvedores iniciantes ou intermediários. O foco é em desenvolvimento Web, baseado em Sistemas de Informação, com uma linguagem fracamente tipada. Os exemplos são dados na linguagem PHP.
O documento fornece uma introdução sobre expressões regulares (ERs) e seus principais metacaracteres.
1) Apresenta o ambiente de testes usando o arquivo /etc/passwd e o comando grep;
2) Explica os metacaracteres ^, $, [], ., {}, |, ?, *, [], [-], que representam início de linha, fim de linha, lista de caracteres, qualquer caractere, repetição, OR, outros repetidores, lista negada e intervalo em listas;
3) Demonstra exemplos práticos de uso desses metacaracteres com o
Angular >= 2 - One Framework Mobile & DesktopGDGFoz
Vou abordar dois pontos. Um para aqueles que estão escolhendo uma plataforma de desenvolvimento e outro para aqueles que já começaram a se aventurar mas não sabem como montar o quebra-cabeça.
Usarei exemplos de código e os conceitos de programação que uso no desenvolvimento da interface do MyDevBot. - Dalton Salvatti
O documento apresenta uma introdução ao editor de textos matemáticos LaTeX, descrevendo sua história, como baixar o programa Texmaker e a estrutura básica de um documento no LaTeX.
O documento fornece instruções sobre como criar um feed RSS usando PHP e MySQL. Ele explica como conectar ao banco de dados MySQL, criar uma tabela para armazenar dados do feed, inserir registros através de um formulário, e gerar um arquivo XML RSS com os dados da tabela.
O documento fornece instruções sobre como criar um feed RSS utilizando PHP e MySQL. Ele explica como conectar ao banco de dados MySQL, criar uma tabela para armazenar dados do feed, inserir registros através de um formulário PHP e gerar um arquivo XML RSS dinamicamente a partir dos dados no banco.
Este documento fornece uma introdução à linguagem SQL, incluindo: 1) os objetivos de aprender SQL; 2) os principais componentes de um banco de dados e como estruturar e acessar dados; 3) como recuperar, filtrar e modificar dados usando comandos SQL básicos.
1. O documento descreve como acessar e manipular bancos de dados MySQL usando Python.
2. Ele explica como instalar o módulo MySQLdb, conectar-se ao banco de dados, criar tabelas, inserir, ler, atualizar e excluir dados.
3. Também aborda operações como commits, rollbacks e tratamento de erros para garantir a consistência dos dados.
1. O documento descreve como acessar e manipular bancos de dados MySQL usando Python.
2. Ele explica como instalar o módulo MySQLdb, conectar-se ao banco de dados, criar tabelas, inserir, ler, atualizar e excluir dados.
3. Também aborda operações como commits, rollbacks e tratamento de erros para garantir a consistência dos dados.
1. O documento discute operações com matrizes, incluindo representação de matrizes, tipos de matrizes, e operações como adição e multiplicação.
2. É apresentada uma implementação das operações com matrizes usando C++, incluindo uma estrutura de dados TMatriz e funções para criar, ler, comparar, somar e multiplicar matrizes.
3. A complexidade das funções é analisada, com destaque para a função de leitura que tem complexidade quadrática O(n2).
1) O documento descreve os tipos de dados usados para criar tabelas em bancos de dados, incluindo tipos numéricos, alfanuméricos, datas e horários, binários e XML.
2) São explicados conceitos como schemas, que agrupam objetos dentro de bancos de dados, e como escolher tipos de dados apropriados para cada coluna de tabela.
3) São mostrados exemplos de código SQL para criação de tabelas com diferentes tipos de dados.
Minicurso de Ruby on Rails que ocorreu de 25/11/2014 até 28/11/2014 no Instituto Federal de Educação Ciência e Tecnologia do Sudeste de Minas Campus Barbacena
2. 2
Sumário
Introdução ...................................................................................................................... 5
#Escolhendo o diretório de trabalho.......................................................................... 5
#utilizando janelas ..................................................................................................... 5
#utilizando comandos............................................................................................... 5
#Inserindo dados, criando um data.frame ............................................................... 6
#maneira 1: read.csv................................................................................................. 6
#maneira 2: read.table............................................................................................. 6
#maneira 3: read.delim............................................................................................. 6
#maneira 4: clipboard .............................................................................................. 6
#arrumando alguma célula no seu data.frame................................................... 7
#Removendo colunas e linhas de diferentes maneiras .......................................... 7
#retirando colunas..................................................................................................... 7
#retirando a segunda coluna.................................................................................. 7
#subset......................................................................................................................... 8
#linhas.......................................................................................................................... 8
#removendo linhas por indexação simples........................................................... 8
#subset......................................................................................................................... 8
#which ......................................................................................................................... 9
#Sobre NA....................................................................................................................... 9
#retirando linhas com NA da sua tabela............................................................... 9
#maneira 1 .............................................................................................................. 9
#maneira 2: NA.omit() ........................................................................................... 9
#maneira 3: is.na().................................................................................................. 9
#substituindo NA por 0 na sua tabela................................................................... 10
#Binarizando seus dados............................................................................................ 10
#binarizando com ifelse.......................................................................................... 10
#binarizando com decostand............................................................................... 10
# s2 Ifelse: Categorizando seus dados a partir de uma coluna de dados
contínuos....................................................................................................................... 10
#Exportando qualquer objeto como um arquivo TXT............................................ 11
3. 3
#Sequências................................................................................................................. 11
#gerando sequências com diferentes distribuições .......................................... 11
#Concatenando colunas em uma nova coluna................................................... 12
#Adicionando colunas na rabeira dos seus dados: .............................................. 12
#Adicionando linhas na rabeira dos seus dados: .................................................. 12
#Citando o R ................................................................................................................ 12
#Blogs e sites legais...................................................................................................... 13
4. 4
Agradecimentos
Este tutorial foi elaborado em 2015 após algum treinamento autodidata em R e
sofrimento em conjunto com meus amigos leecianos (principalmente Calebe
Mendes e Maurício Vancine). Agradeço a Milton Cezar Ribeiro, Pavel Dodonov
e Arleu Viana por todas as conversas e aprendizados sobre R. Marco Mello,
Arleu Viana e Maurício Vancine revisaram esta versão.
Licença Creative Commons
O conteúdo deste guia pode ser reproduzido à vontade, desde que não seja
modificado e não seja usado para fins comerciais. O guia pode ser citado
utilizando meu nome (Renata de Lara Muylaert) e direcionando para o site no
qual ele se encontra http://www.leec.eco.br/. Se este guia ajudar você a
elaborar algum trabalho científico,por favor, mencione isso nos
agradecimentos.
5. 5
Introdução
Este tutorial simplificado é para você que precisa usar ou escolheu usar o R, ou
que nunca consegue se lembrar de algumas coisinhas e fica empacado no
seu data.frame. O tutorial não foi feito no formato de “.R” direto, pois queria
que ele tivesse um visual mais amigável e um índice organizado. Além disso,
este tutorial pode de fato ser impresso como uma versão de bolso. Em breve
um tutorial nível “normal curious” será lançado na sequência deste. A ideia é
que vocês possam ler o tutorial e aplicá-lo aos seus dados imediatamente. Ele
não é um tutorial do tipo “example” do R e, portanto, não fornece dados a
priori, o que caracteriza qualquer nível de tutorial “curious”. A ideia é que o
leitor utilize os seus próprios dados e treine para memorizar os códigos, a fim de
não precisar mais de um tutorial no nível “easy curious” e estar pronto para o
nível “normal curious”. O data.frame imaginário básico que utilizamos tem o
nome “dados”. O leitor deverá adaptá-lo aos seus dados, modificando o
nome do objeto como preferir. Além disso, o leitor deve ter o mínimo
discernimento sobre diferentes tipos de objetos no R e sua estrutura. Espero
que gostem! Sugestões podem ser enviadas para o e-mail
renatamuy@gmail.com. Bom trabalho!
#Escolhendo o diretório de trabalho
#o diretório é a pasta na qual se encontram os seus dados, aqueles que você
precisa para trabalhar! É no diretório de trabalho que também serão criados e
armazenados os arquivos de saída das análises, caso você converta os
objetivos em arquivos .txt (TXT).
#utilizando janelas
setwd(choose.dir())
#utilizando comandos
setwd("C://Users//Documents//LEEC")
6. 6
#Inserindo dados, criando um data.frame
#maneira 1: read.csv
#Esse comando irá permitir que você encontre o arquivo através de uma
janela.
dados<-read.csv(file.choose(), sep="", header=TRUE)
#maneira 2: read.table
#separado por tab e com rótulos de coluna
dados<-read.table("meusdados.txt", header=T, sep="t")
#maneira 3: read.delim
#com nome de linhas e de colunas dessa vez...
dados<- read.delim("meusdados.txt", row.names=1, header=TRUE)
#maneira 4: clipboard
#dados estão no bloco de notas
#selecione seus dados no bloco de notas
#aperte copy clicando sobre seus dados no bloco de notas
#dê o comando no r
dados<-read.delim("clipboard", header=TRUE)
#O comando str(dados) é muito útil para ver se você importou seus
dados corretamente!
#Se você estiver trabalhando no seu script no Windows, aperte control+R
para mandar rodar seu código. Se você estiver em um Mac, use
command+enter.
7. 7
#arrumando alguma célula no seu data.frame
fix(dados)
edit(dados)
#Removendo colunas e linhas de diferentes maneiras
#retirando colunas
dados$colunaquequerotirar<- NULL
#retirando a segunda coluna
#maneira 1
dados[2] <- NULL
#maneira 2
dados <- dados[,-2]
#maneira 3
dados <- dados[-2] #o segundo elemento em um data.frame é a
segunda #coluna
#Removendo múltiplas colunas em sequência
dados[1:2] <- list(NULL) # funciona
dados[1:2] <- NULL # não funciona!
#Retirando colunas 2 e 3. Cautela ao fazer subset de uma matrix, pois
você pode acabar tendo um vetor
dados <- dados[,-(2:3)] # é um vector
dados <- dados[,-(2:3), drop=FALSE] # ainda é um data.frame
8. 8
#subset
#para remover uma sequência, entre colunas 1 e 3
dados2 <- subset( dados, select = -c( 1: 3 ))
#Removendo colunas específicas, que estão em sequência
dados2 <- subset( dados, select = -c( dessacoluna : aessacoluna )
#nomes sem aspas mesmo
#Removendo colunas específicas, que não necessariamente estão em
sequência
dados2 <- subset( dados, select = -c(essacoluna, essacoluna ) ) #nome
da coluna sem aspas!
#linhas
#removendo linhas por indexação simples
#removendo a linha 1
dados = dados[-1,]
### Removendo linhas 2 e 3
dados <- dados[c(-2,-3),])
#só as que tem valor F em saocarlos
dados[dados$local=="saocarlos" & dados$h== "F",]
#só as diferentes de cinquenca em saocarlos
dados[dados$local=="saocarlos" & dados$area!= 50,]
#só as linhas que tem carrapato diferente de zero e com área maior
que 150 no paisagem saocarlos
dados[dados$paisagem=="saocarlos" &dados$carrapato != 0
&dados$areaha>150,]
#subset
#Removendo ou mantendo linhas de um determinado valor, que no
caso são os fragmentos F1
dados_f1= subset(dados, fragmento=="F1") #uso aspas, pois é factor
#Removendo ou mantendo linhas de um determinado valor, que no
caso são #valores diferentes de zero
dados_sem_zero= subset(dados, remocao!=0) #s2 subset!
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#which
#Removendo linhas de uma categoria específica
#data.frame dados
dados
Local Ponto Riqueza
A dentro 1
A fora 5
B dentro 3
B fora 14
C dentro 6
C fora 11
#Retirando todos os pontos de dentro
dentro=which(dados$Ponto!=”dentro”)
dentro=dados[dentro,]
Local Ponto Riqueza
A fora 5
B fora 14
C fora 11
#Sobre NA
#retirando linhas com NA da sua tabela
#maneira 1
Linhas_com_NA <- apply(dados, 1, function(x){any(is.na(x))})
#retirando linhas com NA
Dados_sem_NA<- dados[!Linhas_com_NA ,]
#maneira 2: NA.omit()
na.omit(dados)
#maneira 3: is.na()
Dados_sem_NA_para_uma_coluna<-dados[!is.na(dados$umacoluna),]
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#substituindo NA por 0 na sua tabela
#is.na()
dados[is.na(dados)]<-0
#Binarizando seus dados
#binarizando com ifelse
#Caso dados$palm sejam maiores ou iguais a 1, faça-os ser igual a 1,
caso contrário, faça-os serem zero!
dados$palm_bin<- ifelse(dados$palm>= 1, 1, 0)
dados$palm_bin
#binarizando com decostand
Install.packages(“vegan”)
require(vegan)
dados_bin<- decostand(dados, "pa")
# s2 Ifelse: Categorizando seus dados a partir de uma coluna
de dados contínuos
#criando a coluna
dados$F150<- NULL
#Quero separar minha coluna que contém área de fragmentos em três
#categorias: 1)”menor_que_60”: áreas com menos de 60 há, 2)
“intermediário” #áreas iguais ou maiores a 60 há e menores ou iguais a
150 e 3) #“maior_que_150” áreas maiores que 150 ha.
dados$F_150 <- ifelse(dados$A_FRAG1 < 60, "menor que60 ha",
ifelse(dados$A_FRAG1 >= 60 & dados$A_FRAG1 <=150 , "intermediario",
ifelse(dados$A_FRAG1 > 150, "maior que 150 ha", NA)))
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#Exportando qualquer objeto como um arquivo TXT
#quote=FALSE quer dizer “sem aspas”, ou sem aspas rs..
#append= FALSE cria um novo arquivo
#sep=”” garante que haverá separação por espaço
write.table(dados, file="exportei.txt", sep= " ", quote= FALSE, append=
FALSE, na= "NA")
#Sequências
#Função seq, com os argumentos: de, até, de quanto em quanto.
seq(from=0, to=10, by=0.1)
#simplificada
seq(0,10,0.1)
#você pode usar o argumento length.out= quantos elementos terá a
#sequência
d=seq(0,10, length.out=13) # a sequência terá 13 elementos
#gerando sequências com diferentes distribuições
#gerando números, distribuição normal, com média igual a 1 e desvio
igual a 1
rnorm(n=15, mean=1, sd=1)
#A função runif gera uma distribuição uniforme
#15 valores, mínimo podendo valer 0, máximo podendo valer 2
runif(n=15, min=0, max=2)
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#Concatenando colunas em uma nova coluna
dados$Coisas_concatenadas<-NULL
#Dados representados
Local Ponto Coisas_concatenadas
1 3 NULL
#concatenando
dados$Coisas_concatenadas<- paste(dados$Local, dados$Ponto,
sep="_")
#Representação final
Local Ponto Coisas_concatenadas
1 3 1_3
#Adicionando colunas na rabeira dos seus dados:
Dados_com_coluna_a_mais<- cbind(dados, colunaquequeroadicionar)
#Adicionando linhas na rabeira dos seus dados:
Dados_com_linha_a_mais<- rbind(dados, linhaquequeroadicionar)
#Citando o R
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