Abre o indice da documentação da linguagem

help.start()

help.start()

Abre o indice da documentação da linguagem

Retorna a documentação do termo passado como parametro

help("termo")

help("search")

Retorna a documentação da função search.

Utilize o caracter "?" como forma abreviada do comando help() Ex.: ?search

Retorna os termos que contém a palavra digitada

apropos(palavra)

apropos("sear")

Retorna todos os termos que contém "sear"

Retorna a assinatura da função passada como parametro, ou seja a lista de argumentos

args("funcao")

getwd("sd")

Retorna a lista de argumentos da função "sd"

Ao digitar somente o nome da função, ou seja sem os (), é retornado o código fonte em C da mesma.

Retorna o diretório de trabalho atual

getwd()

getwd()

Retorna o diretório de trabalho atual

Seta um diretório de trabalho passado como parametro

setwd(path)

setwd("/home/diogo/work/R")

Seta o diretório de trabalhado para a caminho "/home/diogo/work/R"

Retorna a lista de arquivos do diretório padrão

dir()

dir()

Retorna a lista de arquivos do diretório padrão

Salva os estado da sessão de trabalho

save.image("nome-do-arquivo")

save.image("projeto-teste.RData")

Grava no arquivo "projeto-teste.RData" o estado atual da sessão de trabalho.

Carrega a sessão de trabalho salva no arquivo passado como parametro

load(file="nome-do-arquivo")

load(file="projeto-teste.RData")

Carrega o arquivo "projeto-teste.RData".

Instala os pacotes passados como parâmetros

install.packages(pacote,pacote,..., dependencies = TRUE|FALSE)

install.packages("ggplot2", dependencies = TRUE)

Instala o pacote ggplot2 com todas suas dependências devido a passagem o parametro dependencies = TRUE.

Remove os pacotes passados como parâmetros

remove.packages(pacote,pacote,...)

remove.packages("ggplot2")

Remove o pacote ggplot2.

Retornar todos pacotes instalados na máquina

installed.packages()

installed.packages()

Retorna os pacotes instalados

Carrega para o uso os pacotes passados como parâmetros

libray(pacote)

library(ggplot2)

Carrega para o uso o pacote ggplot2

Descarrega da memória o pacote passado como parametro

detach("package:nome-do-pacote")

detach("package:ggplot2")

Descarrega da memória o pacote ggplot2

Mostra todos pacotes carregados na memória

search()

search()

Mostra os pacotes carregados.

Cada função retorna o valor de uma configuração passada como parametro e seta um configuração respectivamente

getOption("opcao") e setOption("opcao")

getOption("OutDec") e setOption(OutDec=",")

Retorna o separador decimal e seta o separador decimal respectivamente.

• OutDec => Separdor decimal
• defaultPackages => Retorna os pacotes padrões carregados na memória

Importante:

A `help("options")` retorna a lista completa de opções de confiração na documentação

• Caracter

• Numérico

• Inteiro

• Fator

• Data

  NA representa o valor não disponível, ou seja, NOT AVALIABLE

No R toda variável é tratada como um vetor. Ex.: a = 10 é um vetor com uma posição númerica.

• =
  • a = 10
• ->
  • a -> 10
• <-
  • 10 <- a

class(variavel)

typeof(variavel)

is.numeric(variavel) is.character(variavel) is.integer(variavel)

idade = 35L ou idade = as.integer(35)

O "as" pode ser usado com outros tipos.

Converter um tipo em outro

as.tipo-dado(dados)

n1 = "10";
class(n1); # Retorna character
n1 = as.numeric(n1)
class(n1); # Retorna numeric

Pode-se utilizar com outros tipo como data.frame, list, integer.

• Criando um vetor
  • vet = c(1,2,3,4,5,6)
• Ordenando um vetor
  • sort(vet)
• Retornando o maior e menor valor de um vetor
  • max(vet);min(vet)
• Filtrando dados do vetor
  • vet[vet>3]
• Mostrando a ordem dos valores no vetor
  • order(vet)
• Somando os valores de dois vetores
  • vet + vet
• Somando um valor a cada item do vetor
  • vet = vet + 5
• Retornando o tamanho do vetor
  • length(vet)
• Alterando o tamanho do vetor
  • length(vet) = 12
• Alterando valores em um indice especifico do vetor
  • vet[c(11,12)] = c(6,6)

• Criando uma matriz com dados distribuidos por linha (byrow=T)
  • matr = matrix(c(1,2,3,4,5,6), nrow=2,ncol=3,byrow=T)
• Criando uma matriz com dados distribuidos por coluna (byrow=F)
  • matr = matrix(c(1,2,3,4,5,6), nrow=2,ncol=3,byrow=F)
• Nomeando as linhas e colunas de uma matriz
  • dimanmes(matr) = list(c("L1","L2","L3"),c("C1","C2","C3"))
• Alterando um valor especifico da matriz
  • matr[1,2] = 0
• Retornando dimensões da matriz
  • dim(matr)

Lista são conjuntos de objetos de classe que podem ser diferentes, por exemplo matrizes, vetores e outras listas.

• Criando uma lista
  • lista = list(USPersonalExpenditure, ability.cov$center, c(1,2,3,4,5), "Frase frase")
• Colocando nome nos objetos de um lista de 4 itens
  • names(lista) = c("Matriz","VetZero","Vet12345","Texto")
• Acessando o segundo objeto da lista
  • lista[[2]]
• Forma alternativa caso os itens da lista estejam nomeados
  • lista$nome-item

Data frames se assemelham a tabelas, ou seja, podem trazer dados de tipos diferentes em suas colunas.

• Criando um data frame
  • id = c(1,2,3)
  • nome = c("Diogo","Maria","João")
  • idade = c(39L,25L,53L)
  • cadastro_ativo = c(T,T,F)
  • limite_credito = c(5000.00,10550.50,0)
  • clientes = data.frame(id,nome,idade,cadastro_ativo,limite_credito)
• Verificando o tipo de uma coluna do data frame
  • class(clientes$idade)
• Alterando os dados de um data frame via R Editor
  • fix(clientes)
• Abrindo o R Editor para alterar os dados do data frame e atribuindo o resultado alterado à outra variável
  • clientes_edit = edit(clientes)

Coleção de observações feitas sequencialmente ao longo do tempo

• Criando uma série temporal
  • serie_temp = ts(c(1:60), start=c(2010,1), end=c(2014,12), frequency = 12 )

Fatores são vetores de elementos numerados.

• Criando um fator de meses do ano
  • meses = factor(c(1:12), labels = c('jan','fev','mar','abr','mai','jun','jul','ago','set','out','nov','dez'), ordered = TRUE)

Para criar uma variavel com conteúdo do tipo Date é necessário passar em formato de caracter e converter para date.

data = as.Date("1979-07-10")

Para saber a diferença entre duas datas basta fazer um subtração entre os dois valores.

nasc = as.Date("1979-07-10"); hoje = Sys.Date(); dif = hoje - nasc;dif;

O resultado é "Time difference of 14491 days"

format(data,format="mascara")

format(data,format="%d/%m/%Y")

Retorna o formato d/mm/aaaa

format(Sys.time(),format="%d/%m/%Y %H:%M:%S")

Retorna a data e hora atual no formato especificado.

Concatena duas ou mais strings

paste(string1, string2, stringN, sep="separador")

frase = paste("O cachorro","latiu",sep=" ")

Retorna "O cachorro latiu" para a variavel "frase".

Lista todas variáveis em memória

objects()

objects()

Retorna a lista de objetos na memória

Remove objetos da memória

rm(variavel)

rm(list=objects())

Remove todo objetos da memória

Retorna todos grupos de dados carregados no R

data()

data() data(package = .packages(all.avaliable=TRUE))

Retorna lista de grupos de dados instalados

combina os valores passados como parâmetros em um vetor ou lista

c(....)

c(1,10,15,20,25)

Gera um vetor [1,10,15,20,25]

c(T,F,T,T,F)

Gera um vetor [TRUE,FALSE,TRUE,TRUE,FALSE]

c(1:100)

Gera um vetor com número de 1 a 100

Gera um vetor com um sequencia de valores.

seq(from=num-ini,to=num-fim,by=intervalo)

s1 = seq(from=1, to=1000, by=10)

Gera um vetor com numeros sequenciais de 1 a 1000 em intervalos de 10 ([10,20,30,40,....,1000])

Abre um prompt para digitação de valores que irão compor um vetor

scan()

v1 = scan()

Abre um prompt para digitar valores do tipo numeric que irão compor v1.

v2 = scan(what="character")

Abre um prompt para digitar valores do tipo character que irão compor o v2.

Gera uma amostra de dados aleatórios baseados nos parâmetros informados

sample(x, size, replace = FALSE, prob = NULL)

sample(c(0,1), 10, replace = TRUE, prob = c(0.5,0.5))

Gera um vetor (amostra) de tamanho 10 contendo valores 0,1 aleatorios cuja probabilidade de ocorrer 0 é de 50% e 1 também de 50% e os dados não podem se repetir

set.seed(numero) gera uma seed de geração de números aleatórios fixa, passada como parâmetro.

attach coloca um conjunto de dados (data frame, list...) no "search path" do R e detach retira. Já o with utiliza o conjunto de dados passsado como primeira parametro para as expressões passadas no parametro seguinte.

• attach(conj-dados)
• detach(conj-dados)
• with(conj-dados,expressao)

attach(cars); # Adiciona cars no search path
mean(speed); # utiliza a coluna speed sem precisar declarar cars$speed
detach(cars); # Retira do search path.
with(cars,mean(speed)) # Utiliza cars na expressão mean(speed)

read.table(arquivo,sep = char-separador,dec = "separador-decimal",header = T|F)

tab = read.table("arquivo.csv",sep = ";",dec = ".",header = T)

Importa o arquivo de nome "arquivo.csv com separador de campos sendo ponto e virgula, usando ponto como separador decimal e considerando a primeira linha como cabeçalho

tab = read.table(file.choose(),sep = ";",dec = ".",header = T)

Executa a mesma tarefa do exemplo anterior porem utiliza a função file.choose() para abrir uma caixa de dialogo para seleção do arquivo.

save(dados,file="nome-arquivo.rdata")

v1 = seq(from=1,to=1000,by=5) save(v1, file="vetor.rdata")

Salva o vetor gerado em um arquivo no formato binário.

load(nome-arquivo)

load("vetor.rdata")

Carrega os dados do arquivo passado como parametro.

Lista os arquivos e pastas de um diretório

list.files()

list.files()

Lista os arquivos do diretório de trabalho

list.files("/home/user/")

Lista os arquivos do diretório /home/user/

Respectivamente mostram as primeiras e as ultimas linha de um conjunto de dados

head(dados) tail(dados)

head(t1) # Retorna as primeiras linha de t1
tail(data1,n=4L) # Retorna as últimas 4 linhas de data1

Retorna ou seta as dimensões de uma matriz

dim(x)

x = 1:12; dim(x) = c(3,4); dim(x);

X recebe 12 valores aleatorios de 1 a 12, em seguida transforma-se esse vetor em uma matriz de 3 linha e 4 colunas. Por fim retorna o as dimensões da matriz gerada.

Gera uma amostra stratificada de um conjunto de dados

strata(dados,colunas,size=c(proporcao, proporcao...),method="srswor")

summary(infert)

Calcula a proporção usando total da categoria dividido total de registro multipilicado pelo numero de amostras desejadas.

0->5 = 5
round(12/248*100)
6->11 = 48
round(120/248*100)
12+ = 47
round(116/248*100)

amostra = strata(infert,c("education"), size=c(5,48,47),method="srswor")
summary(amostra)

Retorna um sumário da amostra extratifica de infert. O parâmetro method="srswor" significa que a função gera amostras aleatórias sem reposição.

Cria uma amostra sistemática com inicio aleatório

S.SY(qtde-amostra,intervalo)

S.SYS(20,2)

Em um total de 20 amostras gera uma inicial aleatoria e apartir dela gera uma a cada 2.

Retornam, respectivamente, o nome das colunas e das linhas de um conjunto de dados

colnames(dados) rownames(dados)

colnames(iris) # Retorna o nome das colunas de iris
rownames(iris) # Retorna o nome das linhas de iris

Retorna a média de um conjunto de valores.

mean(dados)

mean(c(1,2,3,4))

Retorna a média dos valores passados como parâmetros

Retorna a mediana de um conjunto de valores.

median(dados)

median(c(1,2,3,4,5))

Retorna a 3 que é o valor mediano do conjunto de dados passados.

Retorna os quartis de um conjunto de valores.

quantile(dados)

quantile(c(1,2,3,4,5))

Retorna os quartis do conjunto de dados passados.

Sumariza um objeto passado como argumento

summary(object)

summary(iris)

Retorna um sumário de informações sobre a base de dados que acompanha a linguagem R denominada "iris".

Retorna o desvio padrão de um conjunto de valores.

sd(dados)

sd(c(1,2,3,4))

Retorna o desvio padrão do conjunto de valores passados como parâmetros

Retorna o variância de um conjunto de valores.

var(dados)

var(c(1,2,3,4))

Retorna o desvio padrão do conjunto de valores passados como parâmetros

Gera uma distribuição normal baseada nos parâmetros passados.

rnorm(qtde-valores, mean = media, sd = desvio-padrao)

rnorm(10, mean = 20, sd = 3)

Gera uma distribuição normal com 10 valores cuja média é 20 e o desvio padrão é 3.

Gera uma distribuição de Poisson baseada nos parâmetros passados.

rpois(qtde-valores,lambda=valor)

rpois(10, lambda=4)

Gera uma distribuição de Poisson com 10 valores cuja lambda é 4.

Gera uma distribuição binomial baseada nos parâmetros passados.

rbinom(dados,size=tamanho, prob=probabilidade)

rpois(10, lambda=4)

Gera uma distribuição binomial.

Verifica se um conjunto de dados de uma dada variável aleatória é uma distribuição normal.

shapiro.test(dados)

shapiro.test(rnorm(10, mean = 20, sd = 3))

Verifica se o resultado da função rnorm retornou uma distribuição normal.

Verifica se existe uma correlação entre os valores passados como parâmetros. Retorna um valor entre -1 e 1 para indicar a correlação.

cor(dados1,dados2)

cor(women$height,women$weight)

Verifica se existe uma correlação entre os valores de women$height e women$weight

Retorna um modelo de regressão linear.

lm(formula-modelo)

lm(women$height ~ women$weight)

Gera um modelo de regressão linear de women$height e women$weight

Retorna os valores acumulados somados, o produto, máximo ou mínimo respectivamente.

cumsum(x) cumprod(x) cummax(x) cummin(x)

cumsum(c(1,2,3,4)) # retorna [1,3,6,10]

Retorna cumulativamente somadas do vetor passado.

Aplica, linha a linha ou coluna a coluna um função passada como parametro em um conjunto de dados.

apply(dados,1|2|nome-coluna|nome-linha,funcao)

apply(USPersonalExpenditure,1,median) # Retorna média das linhas
apply(USPersonalExpenditure,2,median) # Retorna média das colunas
apply(USPersonalExpenditure,2,sum) # Retorna somatório das colunas
apply(USPersonalExpenditure,1,sum) # Retorna somatório das linhas

Cria uma tabela de contingência baseada nos colunas passadas como parâmetros.

table(col1,col2)

table(infert$education,infert$induced)

Retorna os dados tabulados das colunas indicadas.

• plot(Orange$age,Orange$circumference)
• plot(Orange$age,Orange$circumference, xlab = "Idade", ylab = "Circunferencia")
• plot(Orange$age,Orange$circumference, xlab = "Idade", ylab = "Circunferencia", col = "blue", main = "Laranjeiras")
• plot(Orange$age,Orange$circumference, xlab = "Idade", ylab = "Circunferencia", col = "blue", main = "Laranjeiras", pch = 20)
• plot(Orange$age,Orange$circumference, xlab = "Idade", ylab = "Circunferencia", col = "blue", main = "Laranjeiras", pch = 24, type = "b")

• boxplot(iris[,1:4],main = "Iris")

• dados = subset(USArrests,UrbanPop > 80)
• pie(dados$Murder)
• setores = paste(row.names(dados), dados[,1])
• pie(dados$Murder, setores, main = "Taxa de assassinatos")

• barplot(dados$Murder)
• barplot(dados$Murder, name = row.names(dados),main="Assassinatos por Estado", xlab="Estados", ylab = "Assassinatos por 100 mil hab.")
• barplot(dados$Murder, name = row.names(dados),main="Assassinatos por Estado", xlab="Estados", ylab = "Assassinatos por 100 mil hab.", las=2)