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Corrigido 02-cap2.Rmd

parent 4e92c318
......@@ -174,7 +174,7 @@ h # h é um vetor de caracteres
i <- 25 * 12
i # i receberá o resultado da operação atribuída a ele
#---------------------------------------------------------------------
# Para ver a classe de um objeto, masta utilizar `class(objeto)`
# Para ver a classe de um objeto, basta utilizar `class(objeto)`
class(h)
class(i)
#--------------------------------------------------------------------
......@@ -394,10 +394,10 @@ da2
# (quantidade de elementos = quantidade de linhas do data frame)
# Criar uma coluna com as médias entre t1, t2 e t3 de cada pessoa
# data.frame$nome.da.nova.coluna <- elementos.da.nova.coluna
# Função `apply(X, MARGIN, FUN)`, que serve para aplicar uma funçao
# Função `apply(X, MARGIN, FUN)`, que serve para aplicar uma função
# a um conjunto de dados, vetor, matriz ou data frame.
# X = conjunto.de.dados
# MARGIN = 1(linha) ou 2(coluna)...
# MARGIN = 1(para acrescentar linha) ou 2(acrescentar coluna)...
# FUN = nome.da.função
da2$Media <- apply(da2, 1, mean)
# Aqui está sendo dito que da2 vai receber uma nova coluna
......@@ -410,7 +410,7 @@ da2
# data.frame["nome.da.nova.coluna",] <- elementos.da.nova.coluna
da["Elvira",] <- c(50, 95, 75)
# Aqui está dizendo que da vai receber uma linha e as
# colunas desta linha vao receber, respectivamente, 50, 95 e 75
# colunas desta linha vão receber, respectivamente, 50, 95 e 75
da
#-----------------------------------------------------------------------------------
# Colunas podem ser apagadas de um data frame
......@@ -444,7 +444,7 @@ str(da)
É uma coleção de objetos ordenados, onde cada objeto é um elemento da lista.
Estes objetos não precisam ter o mesmo tipo ou mesma quantidade de elementos.
Os elementos da lista vem numerados, mas podem ter nomes atribuídos a eles.
Os elementos da lista vêm numerados, mas podem ter nomes atribuídos a eles.
Uma lista pode ser entendida como um armário onde cada objeto está em uma gaveta.
```{r}
......@@ -484,12 +484,12 @@ de 3 a X dimensões.
# array(data = x, dim, y)
# data = uma sequência, lista ou vetor que irá ser usada para preencher
# o array
# dim = um vetor de inteiros que vai estipular o indice maximo de cada
# dim = um vetor de inteiros que vai estipular o índice máximo de cada
# dimensão
# onde x = quantidade de elementos na primeira dimensão
ar1 <- array(data = 1:50, dim = c(2, 5, 5))
ar1
# No exemplo data = uma sequencia de 1 a 50 que irá preencher o array da
# No exemplo data = uma sequência de 1 a 50 que irá preencher o array da
# mesma forma que uma matriz é preenchida, por colunas e pode-se
# entender que temos uma matriz de duas linhas e cinco colunas repetida
# cinco vezes, como é mostrado no exemplo
......@@ -543,7 +543,7 @@ função(argumento)
**função** é onde vai o nome da função e **argumento** são valores ou métodos
utilizados pela função.
Ex: Na função `mean()` que calcula a média aritmética de uma sequência numérica.
Ex: A função `mean()` calcula a média aritmética de uma sequência numérica.
```{r}
# Criando um objeto "a" que vai receber a sequência numérica
......@@ -576,7 +576,7 @@ plot(adubo, cres, xlab = "Adubo", ylab = "Crescimento")
# Função `plot()` com todos os argumentos explicitados, mas com
# as ordens trocadas
plot(y = cres, x = adubo, ylab = "Crescimento", xlab = "Adubo")
# Das 3 maniras obten-se o mesmo resultado
# Das 3 maniras obtém-se o mesmo resultado
```
**OBS:**Como os argumentos `xlab` e `ylab` são parâmetros genéricos
......@@ -595,7 +595,7 @@ nome.da.função <- function(lista de argumentos){
corpo.da.função
}
```
**Nome da função**: O nome desejado para a função,. Recomenda-se um
**Nome da função**: Recomenda-se um
nome intuitivo, o mais curto possível e verificar se o nome já não
é de outra função utilizando `help(nome.da.função)`, `?nome.da.função`
ou digitando o nome da função na busca da aba `Help` do RStudio.
......@@ -635,7 +635,7 @@ cel_far(25)
```
**OBS**: Ao criar uma função, utiliza-se o mesmo procedimento de criação
de um objeto, Utilizando `Ctrl + Enter`, que processa a linha e pula para
de um objeto, utilizando `Ctrl + Enter`, que processa a linha e pula para
a próxima, no console aparecerá um `+`, que significa q o R está em modo de
espera(comandos incompletos), então deve-se continuar utilizando `Ctrl + Enter`
nas próximas linhas. A função só será criada ao se processar o `}`.
......@@ -666,7 +666,7 @@ raiz(4)
```
### Ajuda
O R tem funções de ajuda. Existem algumas maneiras de acessá-la.
O R tem funções de ajuda. Existem algumas maneiras de acessá-las.
####Caso não saiba o nome da função.
Existem 3 formas de encontrar a função que fará aquilo que você deseja.
......@@ -676,7 +676,7 @@ Por exemplo, tentar descobrir como calcular logaritmo no R:
```{r results='hide', eval=FALSE}
# Maneira errada
help.search("logarítmo")
help.search(logarítmo)
# O argumento deve estar entre aspas (""), pois se trata de uma palavra
```
......@@ -698,7 +698,7 @@ logaritmos. Uma janela irá se abrir com as opções.
```{r results='hide', eval=FALSE}
# Lembrando que a pesquisa deve ser feita com palavras em inglês
??logarithm
# Obten-se o mesmo resultado da função help.search()
# Obtém-se o mesmo resultado da função help.search()
```
3. Também é possível buscar ajuda no site do R, pela internet com a função
......@@ -742,7 +742,7 @@ Quando o interesse é ver os argumentos de uma função, utilizar a função
```{r}
# Mostra os argumentos da função com seus valores em "default", que são
# os valores que a função vai usar caso nao sejam mudados ou fornecidos
# os valores que a função vai usar caso não sejam mudados ou fornecidos
args(log)
```
......@@ -829,7 +829,7 @@ names(g) <- letters[1:length(g)]
# `letters[1:length(g)]` vai gerar um vetor com a sequência entre 1
# e o tamanho do vetor `g`, pois a função `length(objeto)` retorna
# o tamanho do objeto usado como argumento
# O comando acima diz para o R nomear o cvetor `g` com as letras
# O comando acima diz para o R nomear o vetor `g` com as letras
# minúscolas de "a" até o tamanho do vetor `g`
g
# Fazendo a busca pelo nome
......@@ -969,7 +969,7 @@ m3
m3 <- cbind(m3, c(25, 37, 50))
m3
#---------------------------------------------------------------------------------
# Para remover lionhas e colunas de uma matriz o processo é similar
# Para remover linhas e colunas de uma matriz o processo é similar
# ao com vetores, usando `-`
# Removendo a terceira linha da matriz `m3`
m3 <- m3[-3,]
......@@ -1150,7 +1150,7 @@ g[which(is.na(g))]
# retornados. Utilizando `ia.na()` precedido do operador `!`
g[ g > 18 & !is.na(g)]
#---------------------------------------------------------------------------------
# Paraq fazer operações sem correr o risco de interferência dos `NA`
# Para fazer operações sem correr o risco de interferência dos `NA`
# de um objeto, existe um argumento `na.rm = TRUE` que pode ser usado
# pela maioria das funções do R e desconsidera os `NA` ao serem executadas
mean(g, na.rm = TRUE)
......
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