Chapter 3 Praticas de Comando do R Studio
3.1 Concatenado dados no R
idade =c(24,48,32, 65,38,56,74,19,29,22)
peso = c(80,67, 49, 55, 89, 72, 45, 88, 56, 74)
altura =c(180, 165, 162, 175, 172, 165, 168, 185, 172, 168)
sexo = c('M','F','M','F','M','F','M','F','M','F')3.2 Inspecionado a Estrutura de dados
#lista objetos criados
ls()## [1] "alpha" "altura" "Area" "bcaixa"
## [5] "cenario1" "cenario2" "cities" "cities_lat_lng"
## [9] "classPred" "cm" "col" "coluna"
## [13] "content" "content2" "content3" "d"
## [17] "dados" "dados_mapa" "dados_mapa2" "dados_mapa3"
## [21] "dados_mapa4" "dados03" "dados03_mod" "dados04"
## [25] "dados2" "dados3" "dados4" "dadosModSP"
## [29] "dadosModSP2" "dadosModSP3" "dadosModSP4" "dadosS"
## [33] "dadosSP" "dadosSP2" "dadosSP3" "dadosSP4"
## [37] "data" "desvio" "desvio1" "desvio2"
## [41] "desvio4" "desvio5" "desvio6" "desvio7"
## [45] "desvio8" "desvio9" "df" "disco"
## [49] "discoS" "draw_confusion_matrix" "dummy" "geosp"
## [53] "geosp2" "geosp3" "geosp4" "glm.fit"
## [57] "groups" "grup" "i" "idade"
## [61] "idade_em_dias" "idade_em_meses" "Idade_representada_meses" "imdb"
## [65] "inibina" "inibinaS" "km1" "m"
## [69] "m1" "m2" "md_Cenario1" "md_Cenario2"
## [73] "media" "modArvDec01" "modBayes01" "model"
## [77] "model_eval" "modelMult" "modelMult2" "modelo"
## [81] "Modelo" "modelo_Cen02" "modelo_Cenario1" "modelo_Cenario2"
## [85] "modelo04" "modFisher01" "modKnn1_01" "modKnn3_01"
## [89] "modKnn5_01" "modLogist01" "modLogist02" "modNaiveBayes01"
## [93] "modRedNeural01" "modSVM01" "n" "n1"
## [97] "n2" "newdata" "nome" "Nome"
## [101] "numeros" "o" "o1" "o2"
## [105] "o3" "p" "p1" "p2"
## [109] "peso" "predito" "price" "probEsc"
## [113] "ResA" "Resul" "Resultado" "resumocenario02"
## [117] "rse" "s5d" "s5u" "sexo"
## [121] "shp" "shp_sf" "SobreNome" "somaAnter"
## [125] "somaAtual" "square" "tab" "tabela"
## [129] "tabelaAir" "test" "tipofacial" "tipofacialS"
## [133] "train" "trControl" "UA.C" "urlfile"
## [137] "valoresPredito" "valoresPredito_cl" "x" "yhat"
## [141] "ypred"##Tamanho do Objeto
#Qual o tamanho do objeto
length(idade)## [1] 103.3 Tipos de Dados do Objeto
str(idade)## num [1:10] 24 48 32 65 38 56 74 19 29 22str(sexo)## chr [1:10] "M" "F" "M" "F" "M" "F" "M" "F" "M" "F"str(altura)## num [1:10] 180 165 162 175 172 165 168 185 172 1683.4 Removendo um Objeto
#lista todos os objetos
ls()## [1] "alpha" "altura" "Area" "bcaixa"
## [5] "cenario1" "cenario2" "cities" "cities_lat_lng"
## [9] "classPred" "cm" "col" "coluna"
## [13] "content" "content2" "content3" "d"
## [17] "dados" "dados_mapa" "dados_mapa2" "dados_mapa3"
## [21] "dados_mapa4" "dados03" "dados03_mod" "dados04"
## [25] "dados2" "dados3" "dados4" "dadosModSP"
## [29] "dadosModSP2" "dadosModSP3" "dadosModSP4" "dadosS"
## [33] "dadosSP" "dadosSP2" "dadosSP3" "dadosSP4"
## [37] "data" "desvio" "desvio1" "desvio2"
## [41] "desvio4" "desvio5" "desvio6" "desvio7"
## [45] "desvio8" "desvio9" "df" "disco"
## [49] "discoS" "draw_confusion_matrix" "dummy" "geosp"
## [53] "geosp2" "geosp3" "geosp4" "glm.fit"
## [57] "groups" "grup" "i" "idade"
## [61] "idade_em_dias" "idade_em_meses" "Idade_representada_meses" "imdb"
## [65] "inibina" "inibinaS" "km1" "m"
## [69] "m1" "m2" "md_Cenario1" "md_Cenario2"
## [73] "media" "modArvDec01" "modBayes01" "model"
## [77] "model_eval" "modelMult" "modelMult2" "modelo"
## [81] "Modelo" "modelo_Cen02" "modelo_Cenario1" "modelo_Cenario2"
## [85] "modelo04" "modFisher01" "modKnn1_01" "modKnn3_01"
## [89] "modKnn5_01" "modLogist01" "modLogist02" "modNaiveBayes01"
## [93] "modRedNeural01" "modSVM01" "n" "n1"
## [97] "n2" "newdata" "nome" "Nome"
## [101] "numeros" "o" "o1" "o2"
## [105] "o3" "p" "p1" "p2"
## [109] "peso" "predito" "price" "probEsc"
## [113] "ResA" "Resul" "Resultado" "resumocenario02"
## [117] "rse" "s5d" "s5u" "sexo"
## [121] "shp" "shp_sf" "SobreNome" "somaAnter"
## [125] "somaAtual" "square" "tab" "tabela"
## [129] "tabelaAir" "test" "tipofacial" "tipofacialS"
## [133] "train" "trControl" "UA.C" "urlfile"
## [137] "valoresPredito" "valoresPredito_cl" "x" "yhat"
## [141] "ypred"#remove objeto Idade
rm(idade)
#lista todos os objetos
ls()## [1] "alpha" "altura" "Area" "bcaixa"
## [5] "cenario1" "cenario2" "cities" "cities_lat_lng"
## [9] "classPred" "cm" "col" "coluna"
## [13] "content" "content2" "content3" "d"
## [17] "dados" "dados_mapa" "dados_mapa2" "dados_mapa3"
## [21] "dados_mapa4" "dados03" "dados03_mod" "dados04"
## [25] "dados2" "dados3" "dados4" "dadosModSP"
## [29] "dadosModSP2" "dadosModSP3" "dadosModSP4" "dadosS"
## [33] "dadosSP" "dadosSP2" "dadosSP3" "dadosSP4"
## [37] "data" "desvio" "desvio1" "desvio2"
## [41] "desvio4" "desvio5" "desvio6" "desvio7"
## [45] "desvio8" "desvio9" "df" "disco"
## [49] "discoS" "draw_confusion_matrix" "dummy" "geosp"
## [53] "geosp2" "geosp3" "geosp4" "glm.fit"
## [57] "groups" "grup" "i" "idade_em_dias"
## [61] "idade_em_meses" "Idade_representada_meses" "imdb" "inibina"
## [65] "inibinaS" "km1" "m" "m1"
## [69] "m2" "md_Cenario1" "md_Cenario2" "media"
## [73] "modArvDec01" "modBayes01" "model" "model_eval"
## [77] "modelMult" "modelMult2" "modelo" "Modelo"
## [81] "modelo_Cen02" "modelo_Cenario1" "modelo_Cenario2" "modelo04"
## [85] "modFisher01" "modKnn1_01" "modKnn3_01" "modKnn5_01"
## [89] "modLogist01" "modLogist02" "modNaiveBayes01" "modRedNeural01"
## [93] "modSVM01" "n" "n1" "n2"
## [97] "newdata" "nome" "Nome" "numeros"
## [101] "o" "o1" "o2" "o3"
## [105] "p" "p1" "p2" "peso"
## [109] "predito" "price" "probEsc" "ResA"
## [113] "Resul" "Resultado" "resumocenario02" "rse"
## [117] "s5d" "s5u" "sexo" "shp"
## [121] "shp_sf" "SobreNome" "somaAnter" "somaAtual"
## [125] "square" "tab" "tabela" "tabelaAir"
## [129] "test" "tipofacial" "tipofacialS" "train"
## [133] "trControl" "UA.C" "urlfile" "valoresPredito"
## [137] "valoresPredito_cl" "x" "yhat" "ypred"#Recriar objeto Idade
idade =c(24,48,32, 65,38,56,74,19,29,22)
#lista todos os objetos
ls()## [1] "alpha" "altura" "Area" "bcaixa"
## [5] "cenario1" "cenario2" "cities" "cities_lat_lng"
## [9] "classPred" "cm" "col" "coluna"
## [13] "content" "content2" "content3" "d"
## [17] "dados" "dados_mapa" "dados_mapa2" "dados_mapa3"
## [21] "dados_mapa4" "dados03" "dados03_mod" "dados04"
## [25] "dados2" "dados3" "dados4" "dadosModSP"
## [29] "dadosModSP2" "dadosModSP3" "dadosModSP4" "dadosS"
## [33] "dadosSP" "dadosSP2" "dadosSP3" "dadosSP4"
## [37] "data" "desvio" "desvio1" "desvio2"
## [41] "desvio4" "desvio5" "desvio6" "desvio7"
## [45] "desvio8" "desvio9" "df" "disco"
## [49] "discoS" "draw_confusion_matrix" "dummy" "geosp"
## [53] "geosp2" "geosp3" "geosp4" "glm.fit"
## [57] "groups" "grup" "i" "idade"
## [61] "idade_em_dias" "idade_em_meses" "Idade_representada_meses" "imdb"
## [65] "inibina" "inibinaS" "km1" "m"
## [69] "m1" "m2" "md_Cenario1" "md_Cenario2"
## [73] "media" "modArvDec01" "modBayes01" "model"
## [77] "model_eval" "modelMult" "modelMult2" "modelo"
## [81] "Modelo" "modelo_Cen02" "modelo_Cenario1" "modelo_Cenario2"
## [85] "modelo04" "modFisher01" "modKnn1_01" "modKnn3_01"
## [89] "modKnn5_01" "modLogist01" "modLogist02" "modNaiveBayes01"
## [93] "modRedNeural01" "modSVM01" "n" "n1"
## [97] "n2" "newdata" "nome" "Nome"
## [101] "numeros" "o" "o1" "o2"
## [105] "o3" "p" "p1" "p2"
## [109] "peso" "predito" "price" "probEsc"
## [113] "ResA" "Resul" "Resultado" "resumocenario02"
## [117] "rse" "s5d" "s5u" "sexo"
## [121] "shp" "shp_sf" "SobreNome" "somaAnter"
## [125] "somaAtual" "square" "tab" "tabela"
## [129] "tabelaAir" "test" "tipofacial" "tipofacialS"
## [133] "train" "trControl" "UA.C" "urlfile"
## [137] "valoresPredito" "valoresPredito_cl" "x" "yhat"
## [141] "ypred"3.5 Ordenando Objeto
#lista os dados do objeto idade
show(idade)## [1] 24 48 32 65 38 56 74 19 29 22#ordena os dados do objeto idade
sort(idade)## [1] 19 22 24 29 32 38 48 56 65 74#ordena os dados do objeto idade descrecente
sort(idade, decreasing=T)## [1] 74 65 56 48 38 32 29 24 22 193.6 Criando um DataFrame
#Criando um DataFrame dos objeto ( altura, sexo, idade, peso)
tabela = data.frame(altura, sexo, idade, peso)
#tipo de dados do DataFrame criado
str(tabela)## 'data.frame': 10 obs. of 4 variables:
## $ altura: num 180 165 162 175 172 165 168 185 172 168
## $ sexo : chr "M" "F" "M" "F" ...
## $ idade : num 24 48 32 65 38 56 74 19 29 22
## $ peso : num 80 67 49 55 89 72 45 88 56 74#lista o rotulo das colunas da tabela
names(tabela)## [1] "altura" "sexo" "idade" "peso"#Mudar rotulo da coluna da tabela
names(tabela)[1] = "Height"
#lista o rotulo das colunas da tabela
names(tabela)## [1] "Height" "sexo" "idade" "peso"#Mudar rotulo da coluna da tabela
names(tabela)[1] = "Altura"
#lista o rotulo das colunas da tabela
names(tabela)## [1] "Altura" "sexo" "idade" "peso"#Exibir os dados da Tabela
#View(tabela)