Capítulo 2 Principais Objetos

2.1 Vetores

Para criar vetores as duas principais funções no R são as funções c, seq e rep'

c(2,4,3)
## [1] 2 4 3
seq(1:5)
## [1] 1 2 3 4 5
seq(from = 1, to =10,by=2)
## [1] 1 3 5 7 9
rep(0,5)
## [1] 0 0 0 0 0

Armazenar o vetor criado em um objeto \(x\):

x <- c(seq(1:10))
x
##  [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10

Combinando dois vetores

y = seq(from =11, to = 20)
z = c(x,y)
z
##  [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

O comando length permite obter o número de elementos de um vetor.

length(x)
## [1] 10

Indexação vetorial

y[2]
## [1] 12
y[-2]
## [1] 11 13 14 15 16 17 18 19 20

2.2 Matrizes

Usa-se a função matrix

matrix(data = NA, nrow = 1, ncol = 1, byrow = FALSE, dimnames = NULL)

Vamos ver alguns exemplos

A = matrix( 
  c(2, 4, 3, 1, 5, 7), # Elementos 
  nrow=2,              # Número de linhas 
  ncol=3,)              # Número de colunas 
A
##      [,1] [,2] [,3]
## [1,]    2    3    5
## [2,]    4    1    7
A = matrix( 
  c(2, 4, 3, 1, 5, 7), # Elementos 
  nrow=2,              # Número de linhas 
  ncol=3,              # Número de colunas 
  byrow = TRUE)        # Preencher a matriz pelas linhas 
A
##      [,1] [,2] [,3]
## [1,]    2    4    3
## [2,]    1    5    7

Indexação matricial

A[2,3]  # elemento da 2ª linha e 3ª coluna
## [1] 7
A[2,]   # 2ª linha
## [1] 1 5 7
A[,3]   # 3ª coluna
## [1] 3 7
A[ ,c(1,3)]  # the 1st and 3rd columns 
##      [,1] [,2]
## [1,]    2    3
## [2,]    1    7

Verificar as dimensões da matriz \(A\).

dim(A)
## [1] 2 3
nrow(A)
## [1] 2
ncol(A)
## [1] 3

Combinando matrizes

B = matrix( 
  c(2, 4, 3, 1, 5, 7), 
  nrow=3, 
  ncol=2) 

B             # B possui 3 linhas e 2 colunas
##      [,1] [,2]
## [1,]    2    1
## [2,]    4    5
## [3,]    3    7
C = matrix( 
  c(7, 4, 2), 
  nrow=3, 
  ncol=1) 

C             # C possui 3 linhas 
##      [,1]
## [1,]    7
## [2,]    4
## [3,]    2

Combinando por coluna

cbind(B,C)
##      [,1] [,2] [,3]
## [1,]    2    1    7
## [2,]    4    5    4
## [3,]    3    7    2
D = matrix(c(6,2),nrow = 1, ncol = 2)
D
##      [,1] [,2]
## [1,]    6    2

Combinando por linha

rbind(B,D)
##      [,1] [,2]
## [1,]    2    1
## [2,]    4    5
## [3,]    3    7
## [4,]    6    2

2.3 Dataframe

Um data frame é similar a um banco de dados no Stata, por exemplo.É mais geral do que matrizes, cada coluna pode ser composta por tipos diferentes (numérico, caracteres, fatores,..).

a = c(1,2)
b = c("a","b")
df = data.frame(a,b)
df
##   a b
## 1 1 a
## 2 2 b

Adicionando nomes às colunas (variáveis)

names(df) = c("Variável 1", "Variável 2")
df
##   Variável 1 Variável 2
## 1          1          a
## 2          2          b

2.4 Fatores

Variável gender com 20 “male” e 30 “female”

gender <- c(rep("male",20), rep("female", 30))
summary(gender)
##    Length     Class      Mode 
##        50 character character
gender <- factor(gender)
# stores gender as 20 1s and 30 2s and associates
# 1=female, 2=male internally (alphabetically)
# R now treats gender as a nominal variable
summary(gender)
## female   male 
##     30     20