Tutoriais de programação - página 9
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Instruções SQL Select usando dados da NBA em R
Instruções SQL Select usando dados da NBA em R
Ei pessoal! Bem-vindo a este vídeo sobre a linguagem de programação R. Neste tutorial, vamos explorar a execução de instruções SELECT do SQL usando R e trabalhar com dados da NBA (National Basketball Association). Então, vamos mergulhar de cabeça!
A primeira coisa que precisamos fazer é carregar o pacote SQL. Caso ainda não o tenha instalado, você pode instalá-lo executando o comando 'install.packages("sqldf")'. Como já o tenho instalado, simplesmente carregarei o pacote usando 'library(sqldf)'.
Em seguida, carregaremos o pacote 'xlsx', que nos permite ler arquivos do Excel. Se ainda não o instalou, pode fazê-lo com 'install.packages("xlsx")'. Já que o instalei, vou carregá-lo usando 'library(xlsx)'.
Agora que temos ambos os pacotes carregados, vamos prosseguir com a leitura dos dados do Cavaliers (Cavs). Os Cavs são um time da NBA e vamos consultar os dados de seus jogadores. Para ler os dados de um arquivo Excel, usaremos a função 'read.xlsx'. Nesse caso, os dados são armazenados na minha unidade C, portanto, especificarei o caminho do arquivo de acordo. Por exemplo, 'C:/Desktop/data.xlsx'. Além disso, mencionaremos o nome da planilha como 'Sheet1'.
Depois de ler os dados com sucesso, podemos examinar a estrutura do quadro de dados 'Cavs'. É composto por 17 observações (linhas) e 9 variáveis (colunas). As variáveis incluem nomes de jogadores, posições, alturas, pesos, datas de nascimento, idades, experiência e escolas frequentadas.
Para limpar os dados, selecionaremos colunas específicas de interesse e as armazenaremos em um novo quadro de dados chamado 'Cavs_cleaned'. Excluiremos as colunas 'height' e 'exp', pois elas contêm problemas de formatação e não são relevantes para nossa análise.
Agora que os dados estão limpos, podemos começar a executar instruções SQL SELECT usando a função 'sqldf'. Vamos começar selecionando todas as colunas da tabela 'Cavs'. Usaremos a instrução 'SELECT * FROM Cavs' para recuperar todas as linhas e colunas da tabela.
Em seguida, selecionaremos apenas as colunas 'jogador' e 'escola' da tabela 'Cavs'. Isso pode ser feito usando a instrução SQL 'SELECT player, school FROM Cavs'.
Na consulta a seguir, selecionaremos todos os jogadores cujos nomes começam com a letra 'I'. Usaremos a instrução SQL 'SELECT * FROM Cavs WHERE player LIKE "I%"' para conseguir isso. O símbolo '%' atua como um curinga, correspondendo a quaisquer caracteres que seguem o 'I' nos nomes dos jogadores.
Para recuperar informações específicas, vamos selecionar a idade e o peso de LeBron James. Usaremos a instrução SQL 'SELECT age, weight FROM Cavs WHERE player = "LeBron James"' para obter sua idade e peso da tabela 'Cavs'.
Agora, vamos contar o número de jogadores para cada idade única na escalação do time. Usaremos a instrução SQL 'SELECT age, COUNT(age) FROM Cavs GROUP BY age' para conseguir isso. O resultado exibirá cada idade única e a contagem correspondente de jogadores.
Para ordenar os jogadores com base em suas idades, usaremos a instrução SQL 'SELECT player, age FROM Cavs ORDER BY age DESC'. Isso organizará os jogadores do mais velho ao mais novo com base em sua idade.
Por fim, vamos selecionar apenas os guards (jogadores com a posição 'G') com mais de 28 anos. Podemos conseguir isso executando a instrução SQL 'SELECT player, position, age FROM Cavs WHERE position = "G" AND age > 28 '.
Na próxima parte do vídeo, vamos realizar algumas operações de filtragem e agregação de dados na lista do Cavs. Então, vamos mergulhar nisso.
Vamos começar selecionando todos os jogadores cujo peso seja superior a 220 libras. Podemos conseguir isso usando a cláusula SQL WHERE. Aqui está o código:
heavy_players <- SQLDF("SELECT * FROM Cavs WHERE weight > 220")
Ao executar essa consulta, recuperamos um novo quadro de dados chamado heavy_players que contém as informações dos jogadores cujo peso excede 220 libras. Você pode explorar ainda mais esse quadro de dados para analisar os resultados.
Agora, vamos passar para a agregação dos dados. Vamos calcular a idade média dos jogadores do elenco do Cavs. Veja como você pode fazer isso:
average_age <- SQLDF("SELECT AVG(age) AS average_age FROM Cavs")
A execução desta consulta nos dá um resultado com a idade média de todos os jogadores na variável average_age. Você pode imprimi-lo ou usá-lo para cálculos adicionais.
A seguir, vamos encontrar o peso máximo entre os jogadores. Podemos usar a função SQL MAX() para essa finalidade:
max_weight <- SQLDF("SELECT MAX(weight) AS max_weight FROM Cavs")
Esta consulta recupera o peso máximo da tabela Cavs e o armazena na variável max_weight.
Agora, vamos filtrar os dados para selecionar jogadores com idade entre 25 e 30 anos. Aqui está o código:
young_players <- SQLDF("SELECT * FROM Cavs WHERE age BETWEEN 25 AND 30")
A execução dessa consulta cria um novo quadro de dados chamado young_players que contém as informações dos jogadores dentro da faixa etária especificada.
Finalmente, vamos classificar os jogadores com base em sua altura em ordem crescente:
sorted_players <- SQLDF("SELECT * FROM Cavs ORDER BY height ASC")
Ao executar esta consulta, obtemos um quadro de dados chamado sorted_players que contém os jogadores classificados por sua altura em ordem crescente.
Isso encerra nossa demonstração de consultas SQL usando a linguagem de programação R nos dados do NBA Cavs. Espero que você tenha achado este vídeo informativo e útil. Se você tiver alguma dúvida ou sugestão, por favor, deixe-me saber na seção de comentários abaixo. Não se esqueça de curtir, compartilhar e se inscrever para se manter atualizado com mais tutoriais de programação R. Obrigado por assistir, e vejo vocês no próximo vídeo!
Mineração do Twitter Extraindo tweets em R
Mineração do Twitter Extraindo tweets em R
Ei, pessoal, bem-vindos a este vídeo sobre mineração no Twitter com nossa própria ferramenta. Aqui, estou em um site chamado Medium.com, onde escrevi um artigo para ajudá-lo a configurar sua própria conta de desenvolvedor do Twitter e começar a minerar tweets usando o RStudio. Neste vídeo, seguiremos as etapas descritas no artigo, para que você mesmo possa começar a minerar o Twitter. Vou me certificar de incluir o link para o artigo na descrição abaixo, para que você possa lê-lo e acompanhar.
Primeiro, vamos falar sobre os pré-requisitos. Para começar, você precisará do RStudio e de uma conta de aplicativo do Twitter. Além disso, você precisará de uma conta de desenvolvedor do Twitter. O artigo fornece instruções detalhadas sobre como configurar seu aplicativo do Twitter, portanto, verifique-o. Depois de configurar essas contas, podemos passar para as próximas etapas.
Em seguida, precisamos instalar e carregar os pacotes R necessários. O artigo lista os pacotes específicos necessários para esse processo. Certifique-se de instalá-los e carregá-los no RStudio antes de prosseguir.
Depois disso, vamos configurar a autenticação do Twitter. Novamente, o artigo fornece instruções passo a passo sobre como fazer isso. Siga as diretrizes para autenticar seu ambiente RStudio com a API do Twitter. Esse processo de autenticação é crucial para acessar os dados do Twitter.
Por fim, extrairemos os tweets usando a função de pesquisa do Twitter. No vídeo, usaremos um ambiente RStudio pré-configurado, portanto não precisaremos passar por todo o processo de configuração. Podemos executar diretamente a função de busca do Twitter.
A função de busca do Twitter usa alguns parâmetros. Primeiro, especificamos a string de pesquisa, que representa a palavra-chave ou o tópico que queremos pesquisar. Também definimos o número de linhas ou tweets que queremos recuperar e o idioma dos tweets. No vídeo, o exemplo pesquisa tweets da NBA.
Depois de executarmos a função de pesquisa do Twitter, ela recupera o número especificado de tweets relacionados aos critérios de pesquisa fornecidos. O vídeo exibe três tweets recuperados. Podemos modificar os critérios de pesquisa para explorar diferentes temas, como as Olimpíadas de Inverno ou o filme "Pantera Negra". A função de busca do Twitter nos permite extrair tweets e analisá-los ainda mais.
Ao salvar os tweets extraídos em um arquivo CSV ou de texto, você pode realizar várias análises, incluindo análise de sentimento. Por exemplo, você pode analisar o sentimento das pessoas em relação ao Bitcoin ou qualquer outro tópico de interesse.
Isso conclui nossa demonstração da função de busca do Twitter e os fundamentos da mineração do Twitter usando o RStudio. Se você achou este vídeo útil, por favor, deixe-me saber nos comentários abaixo. Não se esqueça de curtir, compartilhar e se inscrever no meu canal para mais vídeos sobre mineração no Twitter. Obrigado por assistir, e vejo vocês no próximo vídeo!
Análise de sentimento R Programação
Análise de sentimento R Programação
Olá pessoal, sejam bem-vindos a este vídeo sobre a linguagem de programação Art. Neste vídeo, vamos explorar um tópico interessante: análise de sentimento. A análise de sentimento é o processo de identificar e categorizar computacionalmente as opiniões expressas em um texto. Ele nos permite determinar se a atitude do escritor em relação ao assunto é negativa, neutra ou positiva. Então, vamos mergulhar de cabeça e começar!
A primeira coisa que precisamos fazer é instalar o pacote necessário para análise de sentimento. Você pode usar o comando install.packages("nosso sentimento") para instalar o pacote necessário. Como já o tenho instalado, pularei a execução deste comando. A seguir, carregaremos o pacote "our sentiment" usando a função library(our sentiment).
O pacote "nosso sentimento" fornece várias funções úteis. Um deles é chamado calculate_total_presence_sentiment. Usaremos esta função para analisar um vetor de frases de texto. Neste exemplo, usarei as seguintes frases: "Este é um bom texto", "Este é um texto ruim", "Este é um texto muito ruim" e "Isso é horrível". Depois de inserir o vetor e executar o comando, podemos observar que três das sentenças têm um sentimento negativo, enquanto apenas uma tem um sentimento positivo.
Agora, para determinar qual frase corresponde a qual sentimento, podemos usar a função calculate_sentiment. Ao copiar o comando anterior e executá-lo novamente, obtemos um mapeamento claro entre o texto e seu sentimento. Neste caso, "Este é um bom texto" é classificado como positivo.
Se preferir valores numéricos em vez de rótulos de sentimento, você pode usar a função calculate_score. Ao copiar e executar o comando, obtemos as pontuações correspondentes para cada frase. Neste exemplo, todas as sentenças têm uma pontuação negativa de -1.
Espero que você tenha achado interessante este vídeo sobre análise de sentimentos na linguagem de programação Art. Se você tiver quaisquer perguntas ou comentários, por favor, deixe-os abaixo. Não se esqueça de curtir, se inscrever e compartilhar este vídeo se você achou útil. Obrigado por assistir, e vejo vocês no próximo vídeo!
Programação R para iniciantes - Por que você deve usar R
Programação R para iniciantes - Por que você deve usar R
R, a linguagem de programação gratuita e de código aberto, ganhou imensa popularidade e se tornou uma ferramenta inestimável na análise de dados e análise estatística. Neste vídeo, exploraremos por que o R é cada vez mais preferido em relação a alternativas caras disponíveis comercialmente, como SPSS, Stata e SAS.
Uma das principais razões para a popularidade do R é sua relação custo-benefício. Sendo gratuito e de código aberto, o R oferece um conjunto robusto de recursos e capacidades sem a necessidade de licenças caras. Essa acessibilidade levou a uma migração significativa de usuários de outros pacotes de software para R, conforme indicado pelas tendências contínuas na comunidade de análise de dados.
Apesar de R ser uma linguagem de programação, o que pode parecer intimidador para alguns, na verdade é bastante acessível. O vídeo garante aos espectadores que usar R não é difícil ou assustador. Na verdade, é relativamente intuitivo e pode ser facilmente aprendido, graças ao abundante suporte disponível na vasta comunidade R.
Uma das principais vantagens de usar código na análise de dados é a reprodutibilidade. Ao documentar e compartilhar sua análise em forma de código, outras pessoas podem replicar com precisão seus resultados e entender as etapas que você realizou para chegar a essas conclusões. Isso promove a transparência e facilita a colaboração, permitindo que outros revisem, sugiram melhorias ou identifiquem possíveis erros na análise. Em contraste, os sistemas de apontar e clicar carecem desse nível de transparência e colaboração.
Além disso, a análise baseada em código não é apenas reproduzível, mas também altamente repetível. Se você adquirir dados adicionais no futuro, poderá simplesmente executar novamente a análise executando o código, incluindo limpeza, manipulação e análise de dados. Isso garante que todo o seu fluxo de trabalho possa ser repetido sem esforço, proporcionando consistência e eficiência.
Um dos aspectos mais empolgantes de R ser uma linguagem de código aberto é o grande número de pacotes disponíveis para tarefas analíticas de dados específicas. Esses pacotes, criados por desenvolvedores em todo o mundo, abordam uma ampla gama de desafios analíticos e podem ser instalados e utilizados livremente no R. O vídeo destaca a abundância desses pacotes, que chegam aos milhares, o que expande ainda mais a funcionalidade e a versatilidade do R para vários necessidades de análise de dados.
R também se destaca na visualização de dados e recursos gráficos. O vídeo enfatiza que, nesse quesito, o R supera qualquer outro pacote disponível. As ricas ferramentas de visualização em R permitem a criação de gráficos e plotagens informativos e visualmente atraentes, aprimorando a exploração e apresentação de dados.
Para ilustrar que usar uma linguagem de programação como R não é difícil, o vídeo fornece uma breve demonstração. Ele mostra um quadro de dados simples chamado "amigos", exibindo variáveis como idade e altura. Por meio da demonstração, os espectadores testemunham como a aplicação de funções a objetos em R permite operações diretas, como calcular médias, plotar histogramas e examinar correlações. Isso serve para desmascarar quaisquer medos ou equívocos sobre escrever código e demonstra que é um processo acessível e gerenciável.
Em conclusão, a crescente popularidade do R como uma ferramenta de análise de dados e análise estatística pode ser atribuída à sua relação custo-eficácia, reprodutibilidade, repetibilidade, amplo ecossistema de pacotes, poderosas capacidades de visualização e relativa facilidade de uso. A série de vídeos visa guiar os espectadores por vários aspectos do R, começando pela instalação e progredindo para análise de dados, manipulação, visualização e até mesmo tópicos avançados como aprendizado de máquina e IA. Ao seguir o conteúdo do canal, os espectadores podem embarcar em sua jornada para aprender e aproveitar o imenso potencial do R para seus empreendimentos de análise de dados.
Como instalar o R e instalar o R Studio. Como usar o estúdio R | Programação R para iniciantes
Como instalar o R e instalar o R Studio. Como usar o estúdio R | Programação R para iniciantes
Neste vídeo, discutiremos o processo de download e instalação do R. Além disso, abordaremos o download e a instalação do RStudio, juntamente com uma breve introdução sobre como usá-lo. Se você está interessado em aprender programação em R, você veio ao lugar certo. Este canal do YouTube oferece uma ampla variedade de vídeos de programação R, abrangendo vários tópicos.
Vamos começar com o download e instalação do R. É um processo relativamente simples, mas é importante saber onde encontrá-lo. Para baixar o R, você precisa visitar o site do R Project (r-project.org). Uma vez no site, clique na opção "Download R". Em seguida, você será solicitado a escolher o local de download. Por exemplo, se você estiver na Irlanda, poderá selecionar a opção Irlanda. Como você está usando um Apple Mac, escolha a opção de baixar o R para Mac. Certifique-se de baixar a versão mais recente. Quando o download estiver concluído, instale o R como qualquer outro aplicativo de software.
Depois de baixar e instalar o R, recomendo baixar e instalar o RStudio. Na minha opinião, o RStudio é a melhor plataforma para escrever código R. Para obter o RStudio, visite o site do RStudio e clique na opção "Download RStudio". Você pode baixar e instalar a versão gratuita do RStudio, pois as versões pagas são principalmente para uso corporativo. Escolha a plataforma apropriada para o seu computador (neste caso, Mac). Quando o download estiver concluído, instale o RStudio como qualquer outro aplicativo de software.
Ao iniciar o RStudio, você será saudado com a interface do RStudio. Para ajudá-lo a se familiarizar com ela, vamos discutir brevemente os quatro quadrantes da interface. No canto superior esquerdo, você encontrará o editor de código, onde você escreve seu código R. Neste exemplo, escrevi uma única linha de código. Quando você executar o código, ele aparecerá no quadrante inferior esquerdo chamado console. Se o código gerar alguma saída, ela também será exibida no console.
Para executar o código, basta selecionar a linha e pressionar "Command + Enter" em um Mac (o atalho pode variar em um PC). Você verá o código executado no console. Para ampliar qualquer um dos quadrantes, você pode usar atalhos de teclado como "Shift + Control + 1" para focar no código ou "Shift + Control + 0" para visualizar todos os quatro quadrantes.
Passando para o quadrante superior direito, você encontrará o ambiente. É aqui que os objetos e funções criados durante sua sessão do R serão exibidos. Os objetos podem ser criados atribuindo dados a uma variável. Por exemplo, ao atribuir o resultado da leitura de um arquivo CSV à variável "mydata", criamos um objeto. Para dar zoom no ambiente, use o atalho "Shift + Control + 8".
Por fim, o quadrante inferior direito contém várias guias, como "Arquivos", "Planos", "Pacotes" e "Ajuda". A guia "Arquivos" permite que você navegue em seu disco rígido e acesse arquivos e pastas. A guia "Gráficos" exibe todos os gráficos ou visualizações gerados durante sua sessão do R. A guia "Pacotes" fornece uma maneira de instalar e gerenciar pacotes adicionais que estendem a funcionalidade do R. Abordaremos os pacotes com mais detalhes em outro vídeo. Por fim, a guia "Ajuda" é um recurso valioso quando você precisa de informações sobre funções ou comandos específicos. Ao digitar um nome de função precedido por um ponto de interrogação, como "?t.test", você pode acessar informações detalhadas e exemplos.
Com esta breve introdução ao RStudio, você deve se sentir confortável para baixar e instalar o R e o RStudio. Há muito mais a aprender e, no próximo vídeo, abordaremos a importação de dados, a instalação de pacotes, a realização de análises básicas e o início de um projeto. Fique ligado para mais conteúdo emocionante. Não se esqueça de se inscrever neste canal e clicar no sininho de notificação para receber atualizações sobre os próximos vídeos.
Como importar dados e instalar pacotes. Programação R para iniciantes.
Como importar dados e instalar pacotes. Programação R para iniciantes.
Bem-vindo de volta à série de vídeos de programação SPAR, onde iremos orientá-lo sobre como começar a programar em R. Neste vídeo em particular, vamos nos concentrar na criação de um projeto e fornecer uma explicação do que um projeto envolve. Além disso, abordaremos a importação de dados, a instalação de pacotes e a manipulação de dados. Ao final desta sessão, nosso objetivo é que você se sinta capacitado para realizar tarefas em programação R. Então, vamos começar.
Se você está interessado em aprender sobre programação R, você veio ao lugar certo. Neste canal do YouTube, fornecemos tutoriais abrangentes de programação em R, abrangendo uma ampla variedade de tópicos. Neste ponto, supondo que você já tenha instalado o R e o RStudio, vamos dar uma olhada no ambiente do RStudio.
Ao abrir o RStudio, você notará quatro quadrantes. Se você não estiver familiarizado com esse ambiente, temos um vídeo dedicado para apresentá-lo, então sinta-se à vontade para conferir. Por enquanto, vamos nos concentrar em começar. No canto superior esquerdo, você encontrará um menu suspenso com várias opções para começar. Discutiremos cada uma dessas opções em detalhes em vídeos futuros. No entanto, por enquanto, sugerimos que você comece criando um projeto.
Para iniciar um projeto, clique no botão "Criar um projeto" localizado à esquerda. Criar um projeto é essencial porque ajuda a organizar seu script, dados e saídas em um só lugar. R saberá onde localizar seus dados e armazenar todos os arquivos relacionados ao projeto de maneira organizada em um diretório de trabalho. Isso provará ser vantajoso à medida que você progride. Portanto, é altamente recomendável que sempre que você iniciar um projeto em R, clique no botão "Novo Projeto".
Ao clicar no botão "Novo Projeto", você verá opções para criar um novo diretório e nomear seu projeto. Por exemplo, vamos nomear o projeto "Test One" e clicar em "Create Project". O R criará um projeto e você poderá encontrá-lo listado no canto inferior direito da interface do RStudio. Simultaneamente, em seu disco rígido, uma pasta chamada "Test One" será criada. Se você navegar até essa pasta, verá um ícone representando o projeto. Se você abrir o RStudio dentro dessa pasta e clicar no ícone do projeto, o R abrirá com todos os scripts, dados e saídas associados a esse projeto em um só lugar. Cria um ambiente de trabalho arrumado e organizado que sem dúvida irá apreciar.
Agora, vamos discutir como importar dados para R. Volte para a pasta em seu disco rígido que foi criada quando você iniciou o projeto. Recorte e cole os dados que deseja importar para essa pasta. Depois de colocar os dados na pasta, é hora de usar seu código para buscar e importar os dados para o R automaticamente. Dessa forma, quando você executar seu código, os dados estarão prontamente disponíveis como um objeto e você não precisará se preocupar em importá-los manualmente repetidamente.
Evite usar opções como "Importar conjunto de dados" no RStudio, pois elas não são tão eficientes. Em vez disso, mostraremos como incorporar a importação de dados em seu código. Aqui está um trecho de código de exemplo que importa dados:
my_data <- read.csv("filename.csv")
Neste código, usamos a função read.csv para importar dados de um arquivo CSV. Você pode importar dados de vários formatos de arquivo, como Excel ou SPSS, mas, para simplificar, vamos nos concentrar nos arquivos CSV por enquanto. Após executar este código, os dados serão armazenados como o objeto my_data no ambiente R.
Para visualizar os dados importados, você pode usar funções como head, tail ou view. Por exemplo:
head(my_data) # displays the first six rows of the data
tail(my_data) # displays the last six rows of the data
Essas funções permitem que você inspecione a estrutura e o conteúdo de seus dados. A função head mostra as primeiras linhas de seus dados, enquanto a função tail exibe as últimas linhas. Isso pode ser útil para obter uma visão rápida do conjunto de dados e verificar se ele foi importado corretamente.
Depois de importar seus dados, talvez você queira executar algumas tarefas de manipulação de dados. R fornece um rico conjunto de funções e pacotes para manipulação de dados. Um pacote comumente usado é o dplyr, que fornece um conjunto de funções para tarefas de manipulação de dados, como filtragem, seleção de colunas, classificação e agregação de dados.
Para instalar o pacote dplyr, você pode usar o seguinte código:
install.packages("dplyr")
Após a instalação, você precisa carregar o pacote em sua sessão R usando a função de biblioteca:
library(dplyr)
Agora você pode começar a usar as funções fornecidas pelo pacote dplyr para manipulação de dados. Aqui está um exemplo de filtragem de linhas com base em uma condição:
filtered_data <- my_data %>%
filter(column_name == "some_value")
Nesse código, os dados_filtrados conterão apenas as linhas de meus_dados em que a coluna denominada nome_da_coluna tem o valor "algum_valor". Este é apenas um exemplo, e o pacote dplyr oferece muito mais funções para manipular e transformar dados.
Lembre-se de salvar seu script R com frequência para acompanhar seu código e alterações. Você pode salvar seu script clicando no ícone do disco no canto superior esquerdo do editor de script do RStudio ou usando o atalho Ctrl+S (ou Cmd+S no macOS).
Concluindo, neste vídeo, abordamos os fundamentos da criação de um projeto no RStudio, importação de dados para R usando código e manipulação de dados usando o pacote dplyr. Esses são conceitos fundamentais que formarão a base de sua jornada de programação em R.
No próximo vídeo, exploraremos a visualização de dados em R e aprenderemos a criar plotagens e gráficos perspicazes. Fique ligado para tutoriais de programação R mais emocionantes!
Como importar dados do Excel para o R Studio. Programação R para iniciantes
Como importar dados do Excel para o R Studio. Programação R para iniciantes
Olá, internautas! Bem-vindo de volta à nossa programação 101. Foi aqui que você descobriu que o R não é apenas poderoso e útil, mas também divertido e fácil de usar. Neste vídeo, vamos falar sobre como obter dados do Excel em R. Em um vídeo anterior, falei sobre como você pode salvar um arquivo como um arquivo CSV (valores separados por vírgula) e importá-lo usando o read função .csv. No entanto, neste vídeo, vamos nos concentrar em obter dados diretamente do Excel para o R, mesmo em casos complicados em que os dados podem estar em uma guia separada ou localizados em um local fora do padrão na planilha. Abordaremos tudo e terminarei este vídeo em cerca de três minutos, portanto, fique comigo se quiser aprender mais sobre programação em R.
Se você está interessado em programação R, você veio ao lugar certo. Neste canal do YouTube, criamos vídeos de programação sobre tudo relacionado ao R. Então, vamos mergulhar no tópico de como obter dados do Excel no R.
Para começar, vamos considerar o que queremos alcançar. Se tivermos uma planilha do Excel, nosso objetivo é importar esses dados para R como um objeto que podemos usar para análise, visualização e muito mais. Há mais de uma maneira de realizar essa tarefa.
Primeiro, se você olhar no canto superior direito da interface do Excel, encontrará uma opção "Importar do Excel". Ao clicar nele, abrirá uma tela onde você poderá navegar até o local do arquivo do Excel. Da mesma forma, você também pode clicar no ícone do Excel no canto inferior direito da interface do RStudio para acessar a mesma tela, que mostra a localização do arquivo.
Essa ferramenta pode ser útil se você não estiver familiarizado com a escrita de código para importar dados para o R. Ela fornece uma interface gráfica para ajudá-lo a importar dados do Excel. No entanto, em vez de clicar no botão "Importar" da ferramenta, é melhor clicar no pequeno ícone no canto superior direito, logo acima da seção de código. Isso copiará o código necessário para importar os dados para R. Em seguida, você pode colar esse código em seu script R para maior personalização e controle.
Vamos dar uma olhada nas opções disponíveis nesta ferramenta. Na parte superior, você especifica a localização do arquivo do Excel. A ferramenta fornece uma visualização dos dados, permitindo que você veja como eles ficarão quando importados para o R. Você pode modificar o tipo de variável de cada coluna usando os menus suspensos. Por exemplo, você pode especificar se uma coluna deve ser tratada como caractere ou dados numéricos.
No canto inferior esquerdo, você pode definir o nome do objeto de dados importado em R. Por padrão, R atribuirá um nome com base no nome do arquivo do Excel. Você também pode escolher a planilha que deseja importar se o arquivo do Excel contiver várias planilhas. Além disso, você pode especificar um intervalo na planilha e o número máximo de linhas a serem importadas. A opção "Ignorar" permite excluir determinadas variáveis do processo de importação.
Um ponto importante a ser observado é que o R usa a primeira linha da planilha como os nomes das colunas por padrão. No entanto, se você desmarcar a opção "Primeira linha como nomes", o R atribuirá seus próprios nomes às variáveis.
Se você deseja visualizar os dados importados imediatamente após a importação, pode marcar a opção "Visualizar dados". No entanto, geralmente é mais conveniente importar os dados diretamente para o script R e visualizá-los usando as funções do R.
Agora, vamos dar uma olhada no código gerado pela ferramenta. Quando você cola o código em seu script R, ele normalmente inclui uma linha que carrega o pacote readxl usando a biblioteca ou a função require. Este pacote fornece a função read_excel, que é usada para importar os dados do Excel para o R. O trecho de código será mais ou menos assim:
library(readxl)
my_data <- read_excel(file = "path/to/your/file.xlsx", sheet = "sheet_name", range = "A1:E10", na = "NA")
No código, primeiro carregamos o pacote readxl usando a função de biblioteca. Este pacote contém a função read_excel que nos permite ler arquivos Excel.
Em seguida, criamos um objeto chamado my_data para armazenar os dados importados. Você pode escolher qualquer nome para este objeto.
Dentro da função read_excel, fornecemos vários argumentos. O argumento file especifica o caminho para seu arquivo Excel. Você precisa fornecer o caminho de arquivo correto aqui.
O argumento da planilha permite que você especifique o nome da planilha que deseja importar. Se o seu arquivo do Excel tiver várias planilhas e você quiser importar uma planilha específica, forneça seu nome aqui. Como alternativa, você pode usar o número de índice da folha.
O argumento de intervalo é opcional e permite especificar um intervalo dentro da planilha a ser importado. Por exemplo, "A1:E10" importaria dados da célula A1 para E10. Se você não especificar um intervalo, ele importará a planilha inteira.
O argumento na é usado para especificar a representação de valores omissos. Nesse caso, definimos como "NA", que é a representação de valor ausente padrão em R. Você pode personalizá-la com base em como seus valores ausentes são representados no arquivo do Excel.
Depois de colar o código em seu script R, você pode executá-lo para importar os dados. Os dados importados serão armazenados no objeto my_data e você poderá prosseguir com a análise de dados, visualização ou qualquer outra operação que precise realizar.
Vale a pena notar que existem argumentos e opções adicionais que você pode explorar para a função read_excel. Você pode consultar a documentação da função digitando ?read_excel no console R, que fornecerá mais detalhes sobre as opções disponíveis.
Se você leva a sério o aprendizado de análise de dados e deseja explorar ainda mais a programação em R, incentivo você a se inscrever neste canal e clicar no sino de notificação para receber atualizações sobre vídeos futuros.
Espero que esta explicação ajude você a entender como importar dados do Excel para o R usando o pacote readxl. Se você tiver mais alguma dúvida, fique à vontade para perguntar!
Programação R para iniciantes. Manipule os dados usando o aimverse: selecione, filtre e modifique.
Programação R para iniciantes. Manipule os dados usando o aimverse: selecione, filtre e modifique.
Bem-vindo de volta ao nosso Programação 101! Neste curso, você descobrirá que o R não é apenas poderoso e útil, mas também divertido e relativamente fácil de usar. Então, fique comigo enquanto mergulhamos no mundo da programação R.
Este vídeo faz parte da nossa série de programação para iniciantes, onde focamos nos fundamentos. Neste vídeo específico, ensinarei como acessar e utilizar conjuntos de dados existentes no R. R vem com vários conjuntos de dados que você pode usar para praticar suas habilidades de manipulação, análise e estatística de dados.
Para começar, quero que você replique a análise pela qual vou orientá-lo neste vídeo. Você pode acessar o conjunto de dados e acompanhar em casa. A prática prática é a melhor maneira de aprender.
Antes de começar, vamos garantir que você tenha os pacotes necessários instalados. Neste caso, usaremos o pacote "tidyverse". Se você ainda não o instalou, basta fazê-lo uma vez. No entanto, para cada nova sessão, você precisará carregar o pacote usando as funções require ou library. Vamos executar o comando library(tidyverse) para carregar o pacote.
Agora que temos o pacote carregado, vamos prosseguir. Estaremos trabalhando com o conjunto de dados Star Wars, que é um dos conjuntos de dados adicionais que vem com o pacote "tidyverse". Para ver uma lista de todos os conjuntos de dados disponíveis em R, você pode usar a função data(). Simplesmente digite data() e aperte enter.
Nesta análise, estamos interessados em explorar a saúde dos personagens dos filmes Star Wars. Como médico, uma maneira de avaliar a saúde é observando o índice de massa corporal (IMC), que é calculado dividindo a massa em quilogramas pela altura em metros ao quadrado. Queremos investigar se há diferença no IMC entre homens e mulheres. Além disso, vamos nos concentrar em personagens humanos e excluir dróides de nossa análise.
Vamos começar a análise. Estaremos usando o operador pipe %>% do pacote "tidyverse", que nos permite encadear várias operações. Cada linha de código representa uma etapa em nossa análise.
Primeiro, especificaremos que estamos trabalhando com o conjunto de dados Star Wars usando o operador pipe. O conjunto de dados contém muitas variáveis, mas queremos trabalhar apenas com um subconjunto delas. Para simplificar o conjunto de dados, podemos usar a função select() para escolher variáveis específicas. No nosso caso, estamos interessados nas variáveis "gênero", "massa", "altura" e "espécie". O código será select(sexo, massa, altura, espécie).
Em seguida, queremos filtrar os caracteres não humanos do conjunto de dados. Podemos usar a função filter() para conseguir isso. Especificamos que queremos incluir apenas observações em que a espécie é igual a "humana". O código será filter(species == "human").
Depois de filtrar o conjunto de dados, podemos ter valores ausentes que desejamos remover. Neste vídeo, não vamos nos aprofundar nos detalhes da manipulação de dados ausentes, então vamos usar a função na.omit() para remover quaisquer linhas com valores ausentes. O código será na.omit().
Agora, precisamos converter a variável de altura de centímetros para metros. Podemos usar a função mutate() para criar uma nova variável ou modificar uma existente. Vamos dividir a altura por 100 para convertê-la em metros. O código será mutate(height = height / 100).
Finalmente, queremos calcular o IMC para cada personagem. Usaremos a função mutate() novamente para criar uma nova variável chamada "BMI". A fórmula para calcular o IMC é massa / altura^2. O código será
mutate(BMI = mass / height^2)`.
Neste ponto, preparamos nosso conjunto de dados e calculamos o IMC para cada personagem. Agora, vamos nos concentrar em comparar o IMC entre homens e mulheres no universo Star Wars. Para fazer isso, precisamos agrupar os dados por sexo e, em seguida, resumir o IMC médio para cada grupo.
Usando o operador pipe, encadearemos outra operação. Usaremos a função group_by() para agrupar os dados pela variável "gênero". O código será group_by(gender).
Em seguida, usaremos a função resumir() para calcular o IMC médio dentro de cada grupo de gênero. Vamos criar uma nova variável chamada "average BMI" usando o código resumir(average_BMI = mean(IMC)).
Agora, se executarmos todo o código juntos, obteremos a tabela de resumo exibindo o IMC médio para homens e mulheres no universo Star Wars.
Resumindo nossa análise:
Na tabela resumo, você pode observar que a média de IMC para mulheres no universo Star Wars é 22, enquanto para homens é 26. Isso sugere que, em média, os homens têm um IMC um pouco maior, indicando uma tendência ao excesso de peso. .
Encorajo você a acompanhar esta análise, passo a passo, em seu próprio computador usando o conjunto de dados Star Wars. A prática prática solidificará sua compreensão dos conceitos de programação R. Sinta-se à vontade para deixar um comentário na descrição abaixo para compartilhar sua experiência com a análise.
Lembre-se de que aprender programação em R é uma jornada empolgante e cada análise que você fizer aprimorará suas habilidades. Fique ligado para mais conteúdo envolvente em nossa série Programming 101.
Tipos de dados na programação R
Tipos de dados na programação R
Bem-vindo de volta ao nosso tutorial Programming 101! Hoje, vamos nos aprofundar no tópico de tipos de dados. Compreender os diferentes tipos de dados é crucial para uma programação eficaz. Embora existam muitos tipos, vamos nos concentrar nos cinco mais importantes. Também abordaremos brevemente outros tipos. Além disso, aprenderemos como alterar o tipo de dados de uma variável em R e explorar como adicionar níveis a um fator. Então, fique conosco e vamos mergulhar de cabeça!
Se você está aqui para aprender sobre programação em R, veio ao lugar certo. Neste canal do YouTube, fornecemos vídeos de programação abrangentes que cobrem uma ampla variedade de tópicos. Neste tutorial, discutiremos quatro tipos principais de dados: nome, altura, idade e peso.
O primeiro tipo é "nome", que representa dados nominais. No R, nós o categorizamos como um tipo de dados de caractere, pois consiste em texto. O próximo tipo é "altura", que também é um dado categórico, mas tem uma ordem específica. No R, nos referimos a isso como dados ordinais e os representamos como um fator. Os fatores nos permitem atribuir diferentes níveis à variável.
Seguindo em frente, temos "idade", que é um número inteiro. No R, nós o classificamos como um tipo de dado inteiro. Por fim, temos "peso", que pode ser qualquer valor numérico entre números inteiros. No R, consideramos isso uma variável numérica.
Para examinar a estrutura do nosso quadro de dados, que é um objeto chamado "amigos" em nosso ambiente, podemos usar a função str(). Ao executar str(friends), podemos visualizar a estrutura do nosso quadro de dados no console. R fornece informações sobre o tipo de dados de cada variável no quadro de dados. Notamos que a variável "nome" está identificada corretamente como um caractere, mas "altura", "idade" e "peso" são classificadas como caracteres e números, respectivamente.
Para alterar o tipo de dados da variável "height" de caractere para fator, usamos a função as.factor(). O código friends$height <- as.factor(friends$height) converterá a variável "height" em um fator e atualizará o quadro de dados de acordo.
Da mesma forma, se quisermos mudar o tipo de dados da variável "age" para um número inteiro, podemos usar a função as.integer(). O código friends$age <- as.integer(friends$age) irá converter a variável "age" para um número inteiro.
Agora, vamos nos concentrar em adicionar níveis à variável "altura". Por padrão, R atribui níveis a uma variável de fator em ordem alfabética. No entanto, se quisermos mudar a ordem, podemos usar a função levels(). Por exemplo, para definir os níveis de "height" como "short", "medium" e "tall", podemos usar o código levels(friends$height) <- c("short", "medium", "tall ").
Depois de executar o código, podemos executar novamente o comando str(friends) para verificar as alterações. Agora, podemos observar que a variável "altura" é um fator com níveis "baixo", "médio" e "alto", como pretendíamos.
Além dos quatro tipos discutidos, há outro tipo importante de dados chamados "lógicos". Uma variável lógica pode ser usada para armazenar valores verdadeiro/falso. Podemos usar operações lógicas para comparar variáveis e gerar novas variáveis lógicas com base na comparação.
Por exemplo, podemos criar uma nova variável lógica chamada "velho" para determinar se os indivíduos em nosso quadro de dados têm mais de 23 anos. Usando o código friends$old <- friends$age > 23, comparamos a variável "age" com a variável valor 23 e atribua o resultado à variável "antiga".
Examinando a classe da variável "antiga" usando class(friends$old), podemos confirmar que é de fato uma variável lógica.
Ao longo deste tutorial, abordamos os cinco tipos de dados mais importantes: caractere, fator, número inteiro, numérico e lógico. Esses tipos servirão como base para sua jornada de análise de dados. No entanto, lembre-se de que existem outros tipos de dados, como dados de hora e data, que exploraremos em vídeos futuros.
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Obrigado por se juntar a nós neste tutorial de programação 101. Esperamos que você tenha achado informativo e útil. Fique curioso e continue explorando o fascinante mundo da programação!
Programação R para iniciantes: Renomeie variáveis e reordene colunas. Limpeza e manipulação de dados.
Programação R para iniciantes: Renomeie variáveis e reordene colunas. Limpeza e manipulação de dados.
Bem vindos de volta, entusiastas! No tutorial de hoje, vamos mergulhar no empolgante tópico de renomear e reordenar colunas em R. É super fácil, então fique por aqui e prepare-se para aprimorar suas habilidades de programação em R. Se você é apaixonado por aprender programação em R, está no lugar certo. Nosso canal do YouTube abrange uma ampla gama de tópicos de programação, fornecendo informações e tutoriais valiosos.
Para demonstrar o processo, usaremos o conjunto de dados Star Wars. Esse conjunto de dados é perfeito para praticar e acompanhar as etapas que mostrarei hoje. Vamos começar obtendo o conjunto de dados de Star Wars em seu computador para que você possa acompanhar passo a passo.
Caso ainda não o tenha feito, você precisará instalar o pacote dorindyverse. Este pacote é uma poderosa coleção de pacotes R projetados para manipulação e análise de dados. Uma vez instalado, você pode usar a função library() ou require() para carregar o pacote e acessar suas funcionalidades. O pacote de ordenação inclui o conjunto de dados Star Wars, que usaremos.
Vamos criar um novo objeto chamado SW para trabalhar com o conjunto de dados Star Wars. Usaremos o operador de atribuição (<-) para atribuir o conjunto de dados Star Wars ao objeto SW. Isso nos permite fazer alterações e experimentar sem modificar o conjunto de dados original. Pressione enter para executar o código e, se clicar no objeto SW no ambiente, verá o conjunto de dados exibido.
Agora, uma das características fantásticas do universo é o pipe operator %>%, que nos permite encadear as operações. Vamos usá-lo para selecionar colunas específicas do conjunto de dados. Por exemplo, digamos que queremos apenas as colunas para nome, altura e massa. Podemos usar a função select() e especificar os nomes das colunas que desejamos. Pressione enter para executar o código e, se você clicar no objeto SW, notará que ele agora contém apenas as colunas selecionadas.
Se quisermos incluir colunas adicionais, podemos adicioná-las na função select(). Por exemplo, se quiséssemos adicionar a coluna de sexo, poderíamos modificar o código para select(nome, massa, altura, sexo). Dessa forma, o conjunto de dados resultante incluiria as colunas especificadas na ordem que fornecemos.
Agora, digamos que queremos dar nomes diferentes às colunas. É aqui que a função rename() é útil. Usando o operador pipe %>%, podemos encadear as operações. Começaremos especificando o novo nome que desejamos atribuir a uma coluna, seguido pelo sinal = e o nome da coluna original. Por exemplo, vamos renomear a coluna "massa" para "peso". Ao executar o código, você verá que o nome da coluna foi alterado de acordo no conjunto de dados SW.
Dessa forma, você pode facilmente renomear colunas e até mesmo alterar sua ordem no conjunto de dados usando a função select(). O operador de pipe %>% permite um fluxo suave de operações, melhorando a legibilidade e a eficiência do seu código.
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