R Básico

• Lista

  • Conceito de lista

  • Criação e manipulação de listas

  • Acessando elementos da lista

  • Funções úteis para listas (ex. length(), append(), lapply())

• Tabela

  • Estruturas de tabela no R

  • Funções básicas de manipulação de tabelas (table(), as.table())

  • Aplicação em análise de dados

• Data Frame

  • Conceito e criação de data frames

  • Manipulação de data frames

  • Acessando e modificando dados

  • Funções úteis (head(), tail(), summary(), str())

• Factor

  • Conceito de fatores

  • Criação e manipulação de fatores

  • Importância em análises estatísticas

  • Funções relacionadas (factor(), levels(), relevel())

• Família “apply”

  • Funções da família apply (apply(), lapply(), sapply(), tapply(), vapply())

  • Aplicações e exemplos práticos

Tidyverse

O tidyverse é uma coleção opinativa de pacotes R projetados para a ciência de dados.

Readr & Readxl

• read_csv(): Leitura de arquivos CSV

• read_tsv(): Leitura de arquivos TSV

• read_csv2(): Leitura de arquivos CSV com ponto e vírgula

• read_delim(): Leitura de arquivos delimitados

• read_fwf(): Leitura de arquivos de largura fixa

• read_table(): Leitura de arquivos separados por espaços em branco

• read_log(): Leitura de arquivos de registro da Web

Dplyr

O dplyr é uma gramática de manipulação de dados, fornecendo um conjunto consistente de funções que o ajudam a resolver os desafios comuns na manipulação de dados:

• mutate(): Adiciona novas variáveis que são funções de variáveis existentes

• select(): Seleciona variáveis com base em seus nomes

• filter(): Seleciona casos com base em seus valores

• summarise(): Reduz vários valores a um único resumo

• arrange(): Altera a ordem das linhas

 Tidyr

O objetivo do tidyr é ajudá-lo a criar dados organizados. Dados organizados são dados em que:

• Cada variável é uma coluna; cada coluna é uma variável.

• Cada observação é uma linha; cada linha é uma observação.

• Cada valor é uma célula; cada célula é um único valor.

Funções principais:

• pivot_longer() e pivot_wider()

• nest() e unnest()

• separate_wider_delim(), separate_wider_position(), separate_wider_regex()

• unite()

• complete(), drop_na(), fill(), replace_na()