Quadro de dados com informação sobre a função read.table (#25400)
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Ricardo Pinheiro
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Randell Dawson
Randell Dawson
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c9e61a7365
@ -1,90 +1,104 @@
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title: Data Types in R
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localeTitle: Tipos de dados em R
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--- ## Escalas
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Escalar refere-se a uma quantidade atômica que pode conter apenas um valor por vez. Escalares são os tipos de dados mais básicos. Alguns tipos comuns de escalares:
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1. Número
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> x <- 5 y <- 5,5 classe (x) \[1\] "numérico" classe (y) \[1\] "numérico" classe (x + y) \[1\] "numérico"
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2. Valor lógico
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> m <- x> y # Usado para verificar, é x maior que y? n <- x <y # Usado para verificar, Is x é menor que y? m \[1\] FALSE n \[1\] VERDADEIRO classe (m) \[1\] "lógico" classe (NA) # NA é outro valor lógico: 'Not Available' / Missing Values \[1\] "lógico"
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3. Cadeia de caracteres)
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> um <- "1"; b <- "2,5" a; b \[1\] "1" \[1\] "2,5" a + b Erro em um argumento + b: não numérico para operador binário classe A) \[1\] "personagem" class (como.numeric (a)) \[1\] "numérico" classe (como.character (x)) \[1\] "personagem"
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## Vetor
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É uma sequência de elementos de dados do mesmo tipo básico. Por exemplo:
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```
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> o <- c(1,2,5.3,6,-2,4) # Numeric vector
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> p <- c("one","two","three","four","five","six") # Character vector
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> q <- c(TRUE,TRUE,FALSE,TRUE,FALSE,TRUE) # Logical vector
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> o;p;q
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[1] 1.0 2.0 5.3 6.0 -2.0 4.0
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[1] "one" "two" "three" "four" "five" "six"
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[1] TRUE TRUE FALSE TRUE FALSE
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```
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## Matriz
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É um conjunto de dados retangular bidimensional. Os componentes em uma matriz também devem ser do mesmo tipo básico, como vetor. Por exemplo:
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```
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> m = matrix( c('a','a','b','c','b','a'), nrow = 2, ncol = 3, byrow = TRUE)
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> m
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>[,1] [,2] [,3]
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[1,] "a" "a" "b"
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[2,] "c" "b" "a"
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```
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## Quadro de dados
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É mais geral que uma matriz, pois colunas diferentes podem ter diferentes tipos de dados básicos. Por exemplo:
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```
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> d <- c(1,2,3,4)
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> e <- c("red", "white", "red", NA)
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> f <- c(TRUE,TRUE,TRUE,FALSE)
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> mydata <- data.frame(d,e,f)
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> names(mydata) <- c("ID","Color","Passed")
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> mydata
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ID Color Passed
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1 1 red TRUE
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2 2 white TRUE
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3 3 red TRUE
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4 4 <NA> FALSE
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```
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## Listas
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É um objeto-R que pode conter muitos tipos diferentes de elementos dentro dele, como vetores, funções e até mesmo outra lista dentro dele. Por exemplo:
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```
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> list1 <- list(c(2,5,3),21.3,sin)
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> list1
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[[1]]
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[1] 2 5 3
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[[2]]
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[1] 21.3
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[[3]]
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function (x) .Primitive("sin")
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```
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## Datas
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As datas podem vir em vários formatos, mas vamos nos focar com o exemplo seguinte:
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```
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> as.Date("10/21/2012", format = "%m/%d/%Y")
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[1] "2012-10-21"
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```
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A data que inserimos no primeiro argumento, 10/21/2012, passou a ter outro formato devido à função que utilizamos. O segundo argumento é apenas para o R saber em que formato é que a entrada está.
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## Referência:
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[Documentos oficiais](https://cran.r-project.org/manuals.html) [Tipos de dados em R por r-bloggers](https://www.r-bloggers.com/classes-and-objects-in-r/)
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title: Data Types in R
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localeTitle: Tipos de dados em R
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--- ## Escalas
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Escalar refere-se a uma quantidade atômica que pode conter apenas um valor por vez. Escalares são os tipos de dados mais básicos. Alguns tipos comuns de escalares:
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1. Número
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> x <- 5 y <- 5,5 classe (x) \[1\] "numérico" classe (y) \[1\] "numérico" classe (x + y) \[1\] "numérico"
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2. Valor lógico
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> m <- x> y # Usado para verificar, é x maior que y? n <- x <y # Usado para verificar, Is x é menor que y? m \[1\] FALSE n \[1\] VERDADEIRO classe (m) \[1\] "lógico" classe (NA) # NA é outro valor lógico: 'Not Available' / Missing Values \[1\] "lógico"
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3. Cadeia de caracteres)
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> um <- "1"; b <- "2,5" a; b \[1\] "1" \[1\] "2,5" a + b Erro em um argumento + b: não numérico para operador binário classe A) \[1\] "personagem" class (como.numeric (a)) \[1\] "numérico" classe (como.character (x)) \[1\] "personagem"
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## Vetor
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É uma sequência de elementos de dados do mesmo tipo básico. Por exemplo:
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```
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> o <- c(1,2,5.3,6,-2,4) # Numeric vector
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> p <- c("one","two","three","four","five","six") # Character vector
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> q <- c(TRUE,TRUE,FALSE,TRUE,FALSE,TRUE) # Logical vector
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> o;p;q
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[1] 1.0 2.0 5.3 6.0 -2.0 4.0
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[1] "one" "two" "three" "four" "five" "six"
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[1] TRUE TRUE FALSE TRUE FALSE
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```
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## Matriz
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É um conjunto de dados retangular bidimensional. Os componentes em uma matriz também devem ser do mesmo tipo básico, como vetor. Por exemplo:
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```
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> m = matrix( c('a','a','b','c','b','a'), nrow = 2, ncol = 3, byrow = TRUE)
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> m
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>[,1] [,2] [,3]
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[1,] "a" "a" "b"
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[2,] "c" "b" "a"
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```
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## Quadro de dados
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É mais geral que uma matriz, pois colunas diferentes podem ter diferentes tipos de dados básicos. Por exemplo:
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```
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> d <- c(1,2,3,4)
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> e <- c("red", "white", "red", NA)
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> f <- c(TRUE,TRUE,TRUE,FALSE)
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> mydata <- data.frame(d,e,f)
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> names(mydata) <- c("ID","Color","Passed")
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> mydata
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ID Color Passed
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1 1 red TRUE
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2 2 white TRUE
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3 3 red TRUE
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4 4 <NA> FALSE
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```
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Um quadro de dados pode ser lido através da função read.table() e com esta função podemos, por exemplo, omitir a primeira coluna desta maneira:
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> HousePrice <- read.table("houses.data", header=TRUE)
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Price Floor Area Rooms Age Cent.heat
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52.00 111.0 830 5 6.2 no
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54.75 128.0 710 5 7.5 no
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57.50 101.0 1000 5 4.2 no
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57.50 131.0 690 6 8.8 no
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59.75 93.0 900 5 1.9 yes
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```
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## Listas
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É um objeto-R que pode conter muitos tipos diferentes de elementos dentro dele, como vetores, funções e até mesmo outra lista dentro dele. Por exemplo:
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```
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> list1 <- list(c(2,5,3),21.3,sin)
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> list1
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[[1]]
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[1] 2 5 3
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[[2]]
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[1] 21.3
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[[3]]
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function (x) .Primitive("sin")
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## Datas
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As datas podem vir em vários formatos, mas vamos nos focar com o exemplo seguinte:
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> as.Date("10/21/2012", format = "%m/%d/%Y")
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[1] "2012-10-21"
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A data que inserimos no primeiro argumento, 10/21/2012, passou a ter outro formato devido à função que utilizamos. O segundo argumento é apenas para o R saber em que formato é que a entrada está.
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## Referência:
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[Documentos oficiais](https://cran.r-project.org/manuals.html) [Tipos de dados em R por r-bloggers](https://www.r-bloggers.com/classes-and-objects-in-r/)
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