Joziani Mota Vieira
O tidyverse é uma coleção opinativa de pacotes R utilizados para manipulação, exploração e visualizução de dados. Todos os pacotes compartilham uma filosofia de design comum, desenvolvidos principalmente pelo Hadley Wickham, mas agora estão sendo expandidos por vários colaboradores.
if(!require(tidyverse)){install.packages("tidyverse");require(tidyverse)}## Loading required package: tidyverse
## -- Attaching packages ------------------------------------------------------------------------- tidyverse 1.2.1 --
## v ggplot2 3.3.1 v purrr 0.3.2
## v tibble 2.1.3 v dplyr 0.8.3
## v tidyr 1.0.0 v stringr 1.4.0
## v readr 1.3.1 v forcats 0.4.0
## -- Conflicts ---------------------------------------------------------------------------- tidyverse_conflicts() --
## x dplyr::filter() masks stats::filter()
## x dplyr::lag() masks stats::lag()
tidyverse_packages()## [1] "broom" "cli" "crayon" "dplyr" "dbplyr"
## [6] "forcats" "ggplot2" "haven" "hms" "httr"
## [11] "jsonlite" "lubridate" "magrittr" "modelr" "purrr"
## [16] "readr" "readxl\n(>=" "reprex" "rlang" "rstudioapi"
## [21] "rvest" "stringr" "tibble" "tidyr" "xml2"
## [26] "tidyverse"
Dados de desmatamento na Amazônia por estado nos anos de 2012 a 2015.
dados <- read_csv2("dados/desmatamento_amazonia_estados_prodes_2012-2015.csv", n_max = 10)## Using ',' as decimal and '.' as grouping mark. Use read_delim() for more control.
## Parsed with column specification:
## cols(
## Ano = col_character(),
## Bioma = col_character(),
## Categoria = col_character(),
## Estado = col_character(),
## `Número de registros` = col_double(),
## Período = col_character(),
## `Área Desmatada (Ha)` = col_double()
## )
dados## # A tibble: 10 x 7
## Ano Bioma Categoria Estado `Número de regi~ Período `Área Desmatada~
## <chr> <chr> <chr> <chr> <dbl> <chr> <dbl>
## 1 Até 2~ Amazô~ Desflore~ Acre 1 31/12/~ 2069693.
## 2 Até 2~ Amazô~ Desflore~ Amapá 1 31/12/~ 296397.
## 3 Até 2~ Amazô~ Desflore~ Amazo~ 1 31/12/~ 3504916.
## 4 Até 2~ Amazô~ Desflore~ Maran~ 1 31/12/~ 8005248.
## 5 Até 2~ Amazô~ Desflore~ Mato ~ 1 31/12/~ 18127035.
## 6 Até 2~ Amazô~ Desflore~ Pará 1 31/12/~ 25387874.
## 7 Até 2~ Amazô~ Desflore~ Rondô~ 1 31/12/~ 8602887.
## 8 Até 2~ Amazô~ Desflore~ Rorai~ 1 31/12/~ 976429.
## 9 Até 2~ Amazô~ Desflore~ Tocan~ 1 31/12/~ 2518520.
## 10 2013 Amazô~ Desflore~ Acre 1 31/12/~ 19961.
write_csv2(x = dados, path = "dados/desmatamento_amazonia_estados_prodes_2012-2015_v2.csv")read_csv() - Arquivos separados por vírgula
read_tsv() -
Arquivos separados por tabulação
read_delim() - Arquivos
delimitados gerais
read_fwf() - Arquivos de largura fixa
read_table() - Arquivos tabulares em que as colunas são separadas por
espaço em branco.
read_log() - Arquivos de log da web
write_csv()
write_csv2()
write_delim()
write_excel_csv() - Salva de csv para Excel
write_excel_csv2()
write_tsv()
. haven Lê arquivos SPSS, Stata , and SAS files.
. readxl
Lê arquivos excel xls e.xlsx).
. DBI , em conjunto junto com
um back-end específico do banco de dados (por exemplo, RMySQL , RSQLite
, RPostgreSQL etc.) permite executar consultas SQL em um banco
de
dados e retornar uma tabela de dados.
. Googledrive importa
arquivos do Google Drive
. jsonlite Lê arquivos json
.
xml2 Lê arquivos XML
. httr Lê arquivos Web APIs
.
rvest Lê arquivos HTML
head(data.frame(iris))## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
## 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
## 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
## 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
## 4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa
## 5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa
## 6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa
as_tibble(iris)## # A tibble: 150 x 5
## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
## <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <fct>
## 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
## 2 4.9 3 1.4 0.2 setosa
## 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
## 4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa
## 5 5 3.6 1.4 0.2 setosa
## 6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa
## 7 4.6 3.4 1.4 0.3 setosa
## 8 5 3.4 1.5 0.2 setosa
## 9 4.4 2.9 1.4 0.2 setosa
## 10 4.9 3.1 1.5 0.1 setosa
## # ... with 140 more rows
As principais funções do forcats servem para alterar a ordem e modificar os níveis de um fator.
fator <- factor(c("a","a","a","b","b", "c", "d", "e"))
fct_collapse(fator, b2 = c("b", "c"), a2 = c("a", "d"))## [1] a2 a2 a2 b2 b2 b2 a2 e
## Levels: a2 b2 e
fct_recode(fator, b2 = "b", b2 = "c", a2 = "a", a2 = "d")## [1] a2 a2 a2 b2 b2 b2 a2 e
## Levels: a2 b2 e
# Transforma os níveis menos frequentes de um fator em um nível “Outros”.
fct_lump(fator, 2, other_level = "Outros")## [1] a a a b b Outros Outros Outros
## Levels: a b Outros
if(!require(broom)){install.packages("broom");require(broom)}
fit <- lm(Sepal.Width ~ Petal.Length + Petal.Width, iris)
tidy(fit)## # A tibble: 3 x 5
## term estimate std.error statistic p.value
## <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 (Intercept) 3.59 0.0937 38.3 2.51e-78
## 2 Petal.Length -0.257 0.0669 -3.84 1.80e- 4
## 3 Petal.Width 0.364 0.155 2.35 2.01e- 2
tidy produz um tibble onde cada linha contém informações sobre um componente importante do modelo. Para modelos de regressão, isso geralmente corresponde a coeficientes de regressão. Isso pode ser útil se você deseja inspecionar um modelo ou criar visualizações personalizadas.
glance(fit)## # A tibble: 1 x 11
## r.squared adj.r.squared sigma statistic p.value df logLik AIC BIC
## <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <int> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 0.213 0.202 0.389 19.9 2.24e-8 3 -69.8 148. 160.
## # ... with 2 more variables: deviance <dbl>, df.residual <int>
glance devolve um tibble com exatamente uma linha de qualidade de medidas de condicionamento físico e estatísticas relacionadas. Isso é útil para verificar a especificação incorreta do modelo e comparar muitos modelos.
augment(fit, data = iris)## # A tibble: 150 x 12
## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species .fitted
## <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <fct> <dbl>
## 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 3.30
## 2 4.9 3 1.4 0.2 setosa 3.30
## 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa 3.33
## 4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa 3.27
## 5 5 3.6 1.4 0.2 setosa 3.30
## 6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa 3.30
## 7 4.6 3.4 1.4 0.3 setosa 3.34
## 8 5 3.4 1.5 0.2 setosa 3.27
## 9 4.4 2.9 1.4 0.2 setosa 3.30
## 10 4.9 3.1 1.5 0.1 setosa 3.24
## # ... with 140 more rows, and 6 more variables: .se.fit <dbl>,
## # .resid <dbl>, .hat <dbl>, .sigma <dbl>, .cooksd <dbl>,
## # .std.resid <dbl>
augment adiciona colunas a um conjunto de dados, contendo informações como valores ajustados, resíduos ou atribuições de cluster. Todas as colunas adicionadas a um conjunto de dados têm .prefixo para impedir que as colunas existentes sejam substituídas.
name <- c("Jon Snow", "Asha Greyjoy", "Daenerys Targaryen", "Eddard Stark", "Brienne of Tarth","Melisandre",
"Kevan Lannister", "Davos Seaworth", "Victarion Greyjoy","Sansa Stark")
# Usando imap_chr o nome (.x) e o índice do nome (.y)
imap_chr(name, ~ paste0(.y, ": ", .x))## [1] "1: Jon Snow" "2: Asha Greyjoy"
## [3] "3: Daenerys Targaryen" "4: Eddard Stark"
## [5] "5: Brienne of Tarth" "6: Melisandre"
## [7] "7: Kevan Lannister" "8: Davos Seaworth"
## [9] "9: Victarion Greyjoy" "10: Sansa Stark"
imap_chr(name, ~ paste0("Got : ", .x))## [1] "Got : Jon Snow" "Got : Asha Greyjoy"
## [3] "Got : Daenerys Targaryen" "Got : Eddard Stark"
## [5] "Got : Brienne of Tarth" "Got : Melisandre"
## [7] "Got : Kevan Lannister" "Got : Davos Seaworth"
## [9] "Got : Victarion Greyjoy" "Got : Sansa Stark"
map(.x, .f, …)
map_if(.x, .p, .f, …)
map_at(.x, .at, .f, …)
map_lgl(.x, .f, …)
map_chr(.x, .f, …)
map_int(.x, .f, …)
map_dbl(.x, .f, …)
map_dfr(.x, .f, …, .id = NULL)
map_dfc(.x, .f, …)
walk(.x, .f, …)