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1.6.3.7: R e Dados


Como inserir os dados de dentro de R

Agora precisamos saber como inserir dados em R. O comando básico é c () (atalho da palavra concatenar):

Código ( PageIndex {1} ) (R):

No entanto, dessa forma seus números serão esquecidos porque R não se lembra de nada que não seja salvo em objeto:

Código ( PageIndex {2} ) (R):

(Aqui nós criada um objeto aa, atribuído para ele vetor de números de um a cinco, e então impresso objeto digitando seu nome.)

Se você deseja criar e imprimir o objeto simultaneamente, use parênteses externos:

Código ( PageIndex {3} ) (R):

(A propósito, aqui nós criamos um objeto novamente, e R silenciosamente reescreveu. R nunca dá um aviso se o objeto já existe!)

Além de c (), podemos usar os comandos rep (), seq () e também os dois pontos (:) operador:

Código ( PageIndex {4} ) (R):

Como nomear seus objetos

R não tem regras rígidas sobre a nomenclatura de seus objetos, mas é melhor seguir algumas orientações:

  1. Lembre-se de que R é maiúsculas e Minúsculas, e, por exemplo, X e x são nomes diferentes.
  2. Para objetos, use apenas letras, números, pontos e (possivelmente) sublinhados em inglês. Não coloque números e pontos no início do nome. Uma das abordagens recomendadas é a letra dupla (ou letra tripla) ao nomear objetos como aa, jjj, xx e assim por diante.
  3. Em frames de dados, recomendamos nomear suas colunas (caracteres) com letras maiúsculas e pontos. Os exemplos estão ao longo deste livro.
  4. Não reatribua nomes já dados a funções populares (como c ()), palavras reservadas (especialmente T, F, NA, NaN, Inf e NULL) e objetos predefinidos como pi (^ {[1]} ), LETRAS e letras. Se você fez isso acidentalmente, existe a função conflito () para ajudar nessas situações. Para ver todas as palavras reservadas, digite? Reservado.

Como carregar os dados de texto

Em essência, os dados que precisam ser processados ​​podem ser de dois tipos: texto e binário. Para evitar detalhes desnecessários, aceitaremos aqui que dados de texto é algo que você pode ler e editar no editor de texto simples como Geany (^ {[2]} ). Mas se você quiser editar o dados binários, você normalmente precisa de um programa que gerou esse arquivo no passado. Sem o software específico, os dados binários não são fáceis de ler.

Os dados de texto para o processamento estatístico são geralmente tabelas de texto em que cada linha corresponde à linha da tabela e as colunas são separadas por delimitadores, invisível, como espaços ou símbolos de tabulação, ou visível, como vírgulas ou ponto-e-vírgulas. Se você deseja que R “ingerir” este tipo de dados, é necessário certificar-se primeiro de que o arquivo de dados está localizado no mesmo diretório que R considera como um diretório de trabalho:

Code ( PageIndex {5} ) (R):

Se este não for o diretório desejado, você pode alterá-lo com o comando:

Código ( PageIndex {6} ) (R):

Observe como R funciona com barras invertidas no Windows. Em vez de uma barra invertida, você precisa inserir dois. Só nesse caso, R no Windows vai entender. Também é possível usar barras no Windows, semelhante ao Linux e macOS:

Código ( PageIndex {7} ) (R):

Por favor sempre começar cada uma de sua sessão R de mudando o diretório de trabalho. Na verdade, não é absolutamente necessário lembrar de caminhos longos. Você pode copiá-lo do seu gerenciador de arquivos para o R. Então, o R gráfico no Windows e no macOS tem um sistema de menu rudimentar e às vezes é mais fácil mude o diretório de trabalho através do menu. Finalmente, a coleção asmisc.r contém a função Files (), que é a navegador de arquivos, então é possível executar setwd (Files ()) e seguir as instruções da tela (^ {[3]} ).

A próxima etapa depois de ter certeza de que o diretório de trabalho está correto, é verificar se o arquivo de dados está no lugar, com o comando dir ():

Código ( PageIndex {8} ) (R):

É muito útil separar os dados de todas as outras coisas. Portanto, presumimos acima que você tem dados de subdiretório em seu diretório de trabalho e seus arquivos de dados (incluindo mydata.txt) estão nesse subdiretório. Por favor crie (e claro, crie o diretório de trabalho) se ainda não o tiver. Você pode criá-los com seu gerenciador de arquivos ou até mesmo com o próprio R:

Código ( PageIndex {9} ) (R):

Agora você pode carregar seus dados com o comando read.table (). Mas espere um minuto! Você precisa entender a estrutura do seu arquivo primeiro.

O comando read.table () é sofisticado, mas não é inteligente o suficiente para determinar a estrutura de dados em tempo real (^ {[4]} ). É por isso que você precisa verificar os dados. Você pode abri-lo em qualquer editor de texto simples disponível, em seu navegador da Web ou até mesmo de dentro do R com o comando file.show () ou url.show (). Ele produz os dados "como estão". Isso é o que você vai ver:

Código ( PageIndex {10} ) (R):

(A propósito, se você digitar file.show ("data / my e pressionar Tab, conclusão mostrará se o seu arquivo está aqui - se realmente está aqui. Isso salvará a digitação do nome do arquivo e a verificação da presença com dir ().)

Como o arquivo mydata.txt apareceu no subdiretório de dados? Assumimos que você já o baixou do repositório mencionado no prefácio. Se você não fez isso, por favor faça isso agora. É possível executar com qualquer navegador e até mesmo com R:

Código ( PageIndex {11} ) (R):

(Entre parênteses, a parte esquerda é para URL, enquanto a direita diz a R como colocar e nomear o arquivo baixado.)

Alternativamente, você pode verificar seu arquivo diretamente da URL com url.show () e então usar read.table () da mesma URL.

Agora finalmente chegou a hora de carregar dados em R. Sabemos que todas as colunas têm nomes e, portanto, usamos head = TRUE, e também sabemos que o delimitador é o ponto-e-vírgula, é por isso que usamos sep = ";":

Código ( PageIndex {12} ) (R):

Imediatamente após carregarmos os dados, devemos verificar o novo objeto. Existem três maneiras:

Código ( PageIndex {13} ) (R):

A terceira maneira é simplesmente digitar mydata, mas isso não é ideal, pois quando os dados são grandes, a tela do seu computador fica confusa com conteúdo. Os comandos head () e str () são muito mais eficientes.

Para resumir, o arquivo de dados local deve ser carregado em R em três etapas:

  1. Certifique-se de que você os dados estão disponíveis, com o comando dir (), preenchimento de Tab ou por meio do navegador da Web;
  2. Dê uma olhada em dados com o comando file.show () ou url.show () e determinar sua estrutura;
  3. Carga com o comando read.table () usando opções apropriadas (Veja abaixo).

Como carregar dados da Internet

Carregar dados remotos leva as mesmas três etapas acima. No entanto, como os dados não estão no disco, mas em outro lugar, para verificar sua presença, a melhor maneira é abri-lo no navegador da Internet usando a URL que deve ser fornecida a você; isso também representa a segunda etapa, porque você verá sua estrutura na janela do navegador. Também é possível verificar a estrutura com o comando:

Código ( PageIndex {14} ) (R):

Em seguida, você pode executar read.table (), mas com URL em vez do nome do arquivo:

Código ( PageIndex {15} ) (R):

(Aqui e abaixo, às vezes pularemos a criação de uma nova etapa do objeto. No entanto, lembre-se de que você deve criar um novo objeto se você quiser usar os dados em R mais tarde. Caso contrário, o conteúdo será mostrado e imediatamente esquecido.)

Como usar read.table ()

Às vezes, você deseja que R "ingerir" não apenas os nomes das colunas, mas também os nomes das linhas:

Código ( PageIndex {16} ) (R):

(Arquivo mydata1.txt (^ {[5]} ) é construído de forma incomum: sua primeira linha tem três itens, enquanto todas as outras linhas têm quatro itens delimitados por símbolo de tabulação- “grande espaço invisível”. Não se esqueça de verificar isso com antecedência, por exemplo, usando o comando file.show () ou url.show ().)

Às vezes, existem espaços (dentro das células) e tabulações (entre as células):

Código ( PageIndex {17} ) (R):

Se executarmos read.table () sem a opção sep = " t" (que é “o separador é uma guia”), R apresentará um erro. Tente. Mas por que funcionou para mydata1.txt? Isso ocorre porque o padrão separador é Ambas espaço e / ou guia. Se um deles for usado como parte dos dados, o outro deve ser declarado explicitamente como separador.

Observe também que, como os nomes das linhas contêm aspas, as citações devem ser desabilitadas, caso contrário, os dados serão lidos silenciosamente de maneira errada.

Como saber qual separador está aqui, tabulação ou espaço? Isso geralmente é simples, pois a maioria dos editores, navegadores e comandos file.show () / url.show () visualizam a guia como um espaço muito mais amplo do que uma única letra. No entanto, não se esqueça de usar uma fonte monoespaçada em seu software, outras fontes podem enganar.

Às vezes, os números têm vírgulas como separador decimal (este é outro padrão mundial). Para inserir este tipo de dados, use a opção dec:

Code ( PageIndex {18} ) (R):

(Observe os atalhos. Os atalhos salvam a digitação, mas podem ser perigosos se corresponderem a vários nomes possíveis. Há apenas um argumento read.table () que começa com se, mas vários deles começam com s (por exemplo, ignorar); portanto, é impossível reduzir se ainda mais, em s. Observe também que TRUE e FALSE podem ser encolhidos em T e F, respectivamente (mas esta é a única maneira possível); no entanto, evitaremos isso no livro.)

Quando read.table () vê colunas de caracteres, ele as converte em fatores (Veja abaixo). Para evitar esse comportamento, use a opção as.is = TRUE.

O comando scan () é semelhante a read.table (), mas lê todos os dados em apenas uma “coluna” (um vetor). Ele tem, no entanto, um recurso exclusivo:

Código ( PageIndex {19} ) (R):

(O que aconteceu aqui? Primeiro, inserimos scan () com primeiro argumento vazio, e R mudou seu prompt para números, permitindo digitar dados numéricos, elemento após elemento. Para terminar, digite linha vazia (^ {[6]}. Pode-se colar aqui números pares da área de transferência!)

Como carregar dados binários

As funções do pacote externo (é instalado por padrão) podem ler dados nos formatos binários MiniTab, S, SAS, SPSS, Stata, Systat e FoxPro DBF. Para saber mais, você pode querer chamá-lo primeiro com a biblioteca de comandos (estrangeira) e então chamar a ajuda sobre todos os seus comandos de ajuda (pacote = estrangeiro).

R pode fazer upload de imagens. Existem vários pacotes para isso, um dos mais desenvolvidos é o pixmap. R também pode fazer upload de mapas GIS de diferentes formatos, incluindo ArcInfo (mapas de pacotes, maptools e outros).

R tem o seu próprio formato binário. É muito rápido de escrever e carregar (^ {[7]} ) (útil para big data), mas impossível de usar com qualquer programa diferente de R:

Código ( PageIndex {20} ) (R):

(Aqui usamos vários comandos novos. Para salvar e carregar arquivos binários, é necessário os comandos save () e load (), respectivamente; para remover o objeto, existe o comando rm (). Para mostrar a você que o objeto foi excluído, usamos o comando exists ().)

Observe também que tudo o que está escrito após o símbolo “#” na mesma sequência de texto é um Comente. R pula todos os comentários sem ler.

Existem muitas interfaces que conectam R a bancos de dados, incluindo MySQL, PostgresSQL e sqlite (é possível chamar a última diretamente de dentro de R, consulte a documentação para pacotes RSQLite e sqldf).

Mas o que a maioria dos usuários realmente precisa é carregar o dados da planilha feito com MS Excel ou programas semelhantes (como Gnumeric ou LibreOffice Calc). Existem três maneiras.

Primeira maneira nós recomendamos a todos usuários deste livro: converter arquivo Excel em texto, e então prossiga com o comando read.table () explicado acima (^ {[8]} ). No macOS, a melhor maneira é salvar os dados da planilha como um arquivo de texto delimitado por tabulação. No Windows e no Linux, se você copiar qualquer parte da planilha para a área de transferência e depois colá-la no editor de texto (incluindo o editor de script R), ela se tornará o texto delimitado por tabulação. O mesmo é possível no macOS, mas você precisará usar algum editor de terminal (como o nano).

Outra forma é usar pacotes externos que convertem planilhas binárias “dinamicamente”. Um é o pacote readxl com o comando principal read_excel (), o outro é o pacote xlsx com o comando principal read.xlsx (). Observe que esses pacotes não estão disponíveis por padrão, então você precisa Baixar e instalar (veja abaixo as explicações).

Como carregar dados da área de transferência

A terceira maneira é usar a área de transferência. É muito fácil: no Linux ou Windows, você precisará selecionar dados na planilha aberta, cópia de para a área de transferência e, em seguida, na janela R modelo comando como:

Código ( PageIndex {21} ) (R):

No macOS, isso é um pouco diferente:

Código ( PageIndex {22} ) (R):

(Ignore os avisos sobre “linhas incompletas” ou “conexão fechada”. O pacote clipr unifica o trabalho com a área de transferência nos sistemas operacionais principais.)

O “modo da área de transferência” é especialmente bom quando seus dados vêm de um software atípico. Observe também que inserir scan () e depois colar da área de transferência (veja acima) funciona da mesma maneira em todos os sistemas.

Resumindo o acima, o fluxo de trabalho de dados recomendado em R pode ser assim:

  1. Insira os dados na planilha;
  2. Salve-o como um arquivo de texto com delimitadores conhecidos (tabulação e ponto-e-vírgula são preferíveis), cabeçalhos e nomes de linha (se necessário);
  3. Carregue-o no R com read.table ();
  4. Se você deve alterar os dados em R, escreva-os depois no arquivo externo usando o comando write.table () (veja abaixo);
  5. Abra-o novamente no programa de planilhas e passe para a próxima rodada.

Uma das grandes vantagens deste fluxo de trabalho é o separação entre edição e processamento de dados.

Como editar dados em R

Se houver necessidade de alterar os objetos existentes, você pode editar No entanto, não recomendamos isso, pois planilhas e editores de texto são muito mais avançados do que as ferramentas internas do R.

No entanto, existe um planilha subprograma embutido em R que é configurado para editar objetos semelhantes a tabelas (matrizes ou quadros de dados). Para iniciá-lo na matriz bb (veja acima), insira o comando fix (bb) e edite “no local”. Tudo o que você inserir mudará imediatamente o seu objeto. Isso é um tanto contraditório com os princípios do R, então há a função semelhante edit () que não muda o objeto, mas saídas o resultado para a janela R.

Para outros tipos de objetos (não semelhantes a tabelas), os comandos fix () / edit () chamam o editor de texto interno (no Windows ou macOS) ou externo (no Linux). Para usar o editor externo, pode ser necessário fornecer um argumento adicional, edit (..., editor = "nome") em que nome pode ser qualquer editor de texto disponível no sistema.

R no Linux tem o editor vi como padrão, mas é muito avançado para o iniciante (^ {[9]} ); recomendamos usar o nano em seu lugar (^ {[10]} ). Além disso, existe um comando pico () que geralmente é igual a editar (..., editor = "nano"). O editor nano geralmente está disponível também por meio do terminal macOS.

Como salvar os resultados

Iniciantes em R simplesmente copiam os resultados do trabalho (como resultados de testes estatísticos) do console R em algum arquivo de texto. Isso é o suficiente se você for um iniciante. Mais cedo ou mais tarde, no entanto, torna-se necessário salvar objetos maiores (como frames de dados):

Código ( PageIndex {23} ) (R):

(O arquivo trees.txt, que é feito a partir do quadro de dados das árvores internas, será gravado no diretório de trabalho.)

Por favor, tenha muito cuidado com write.table (), pois R é perfeitamente silencioso se o arquivo com o mesmo nome trees.txt já estiver aqui. Em vez de dar a você qualquer aviso, ele simplesmente o sobrescreve!

A propósito, “dados internos” significa que podem ser acessados ​​diretamente de dentro do R, sem carregamento preliminar. Você pode querer verificar quais dados internos estão disponíveis com os dados de comando ().

Enquanto scan () é uma variante de vetor único de read.table (), o comando write () é a variante de vetor único de write.table ().

Agora é um bom momento para falar sobre convenções de nome de arquivo neste livro. É altamente recomendável seguir estas regras simples:

  1. Use apenas letras minúsculas em inglês, números e sublinhado para os nomes de arquivo e diretório (e também ponto, mas apenas para separar a extensão do arquivo).
  2. Não use letras maiúsculas, espaços e outros símbolos!
  3. Faça seus nomes curtos, de preferência menores que 15-20 símbolos.
  4. Para arquivos de comando R (script), use a extensão * .r

A propósito, para um trabalho confortável em R, é altamente recomendável mude as opções do seu sistema operacional que permitem ocultar as extensões dos arquivos. No macOS, acesse as preferências do Finder, escolha a guia Avançado e selecionar a caixa apropriada. No Windows, clique na guia Exibir no Explorador de Arquivos, escolha Opções e Exibir novamente, desmarcar caixa apropriada e aplique-a a todas as pastas. O Linux, via de regra, não esconde as extensões dos arquivos.

Mas e se precisarmos escrever no arquivo externo nossos resultados (como a saída do teste estatístico)? Existe o comando sink ():

Código ( PageIndex {24} ) (R):

(Aqui, a string "[1] 4" será gravada no arquivo externo.),

Especificamos o argumento split = TRUE porque queríamos ver o resultado na tela. Especifique também append = TRUE se desejar adicionar saída para o arquivo existente. Para parar de afundar, use sink () sem argumentos. Certifique-se de sempre fechar a pia ()!

Existem muitas ferramentas e pacotes externos que melhoram o R para se comportar como um completo sistema de relatórios que não só calcula algo para você, mas também o ajuda a escrever os resultados. Um dos mais simples é o script de shell Rresults (http://ashipunov.info/shipunov/r) que funciona em macOS e Linux. O apêndice do livro explica o sistema Sweave. Também há knitr e muito mais.

História e scripts

Para ver o que você digitou durante a sessão R atual, execute history () (^ {[11]} ):

Código ( PageIndex {25} ) (R):

Se você quiser salve seu histórico de comandos, use savehistory () com o nome de arquivo apropriado (entre aspas) como argumento (^ {[12]}).

Enquanto você trabalha com este livro, é uma boa idéia usar savehistory () e salvar todos os comandos de cada sessão R no arquivo nomeado, dizendo, pela data (como 20170116.r) e armazene esse arquivo em sua pasta de trabalho.

Para fazer isso no macOS, use o menu R -> Preferências -> Inicialização -> Histórico, desmarque Ler arquivo de histórico na inicialização e insira o nome do arquivo de histórico de hoje. Ao fechar o R, o arquivo aparecerá em seu diretório de trabalho.

Para salvar todos os objetos no arquivo binário, digite save.image (). Você pode querer usá-lo se, por exemplo, estiver fazendo experiências com R.

R permite criar scripts que pode ser executado mais tarde para reproduzir seu trabalho. Na verdade, os scripts R podem ser escritos em qualquer editor de texto (^ {[13]} ).

No apêndice, há muito mais sobre scripts R, mas o seguinte irá ajudá-lo a criar seu próprio primeiro:

  1. Abra o editor de texto ou digite file.edit ("hello.r") (^ {[14]} )
  2. Escreva aqui a string print ("Olá, mundo!")
  3. Salve o arquivo com o nome hello.r em seu diretório de trabalho
  4. Chame-o de R usando a fonte de comando ("hello.r")
  5. ... e você verá [1] "Olá, mundo!" no console R como se você o tivesse digitado.

(Na verdade, você pode até digitar no script "Olá, mundo!" Sem print (), R entenderá o que fazer.)

Então, toda vez que você adicionar qualquer comando R ao hello.r, você verá mais e mais resultados. Experimentar isto.

Para ver a entrada (comandos) e a saída (resultados) juntas, digite source ("hello.r", echo = TRUE).

O script é o “recurso matador” do R. Se todos os seus arquivos de dados estiverem no lugar e o script R for feito, você pode facilmente retornar aos seus cálculos anos depois! Além disso, outras pessoas podem fazer exatamente o mesmo com seus dados e, portanto, sua pesquisa se torna totalmente reproduzível. Ainda mais, se você achar que seus dados devem ser alterados, você executa o mesmo script e ele produzirá resultados que levam todas as alterações em consideração.

A fonte de comando () permite carregar comandos não apenas de um arquivo local, mas também da Internet. Você só precisa substituir o nome do arquivo por URL.

Referências

1. A propósito, se você quiser o número de Euler, e, digite exp (1).

2. E também como o editor que está embutido no R para Windows ou no R macOS GUI, ou o editor do pacote Rite R, mas não software de escritório como MS Word ou Excel!

3. Outra possibilidade é definir o diretório de trabalho nas preferências (isso é bastante diferente entre os sistemas operacionais), mas esta não é a melhor solução porque você pode (e provavelmente irá) querer diferentes diretórios de trabalho para diferentes tarefas.

4. Existe um pacote rio que pode determinar a estrutura dos dados.

5. Mais uma vez, baixe-o primeiro da Internet para o subdiretório de dados. Como alternativa, substitua o subdiretório por URL e carregue-o no R diretamente - é claro, depois de verificar a estrutura.

6. No macOS, digite Enter duas vezes.

7. Com os comandos dput () e dget (), R também salva e carrega representações textuais de objetos.

8. Isso é um pouco parecido com a piada do matemático que, para ferver a chaleira com água, primeiro a esvaziava e, portanto, reduza o problema a um que já foi resolvido!

9. Se, por acaso, ele começou e você não tem ideia de como sair, pressione ZQ maiúsculo.

10. No nano, use Ctrl + O para salvar suas edições e Ctrl + X para sair.

11. Não funciona no macOS gráfico.

12. No macOS gráfico, esse comando não está acessível e você precisa usar o menu do aplicativo.

13. Você também pode usar o comando savehistory () para fazer um script “inicial”.

14. No Windows e no macOS, isso abrirá o editor interno; no Linux, é melhor definir a opção do editor manualmente, por exemplo, file.edit ("hello.r", editor = "geany").


3. Uma introdução informal ao Python¶

Nos exemplos a seguir, entrada e saída são diferenciadas pela presença ou ausência de prompts (& gt & gt & gt e ...): para repetir o exemplo, você deve digitar tudo após o prompt, quando o prompt aparecer, as linhas que não começam com um prompt são geradas do intérprete. Observe que um prompt secundário em uma linha por si só em um exemplo significa que você deve digitar uma linha em branco que é usada para encerrar um comando de várias linhas.

Muitos dos exemplos neste manual, mesmo aqueles inseridos no prompt interativo, incluem comentários. Os comentários em Python começam com o caractere hash, #, e se estendem até o final da linha física. Um comentário pode aparecer no início de uma linha ou após um espaço em branco ou código, mas não dentro de um literal de string. Um caractere hash dentro de uma string literal é apenas um caractere hash. Como os comentários são para esclarecer o código e não são interpretados pelo Python, eles podem ser omitidos ao digitar os exemplos.


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Notícias e atualizações

A agenda e as apresentações foram publicadas a partir da Reunião do Comitê de Coordenação do IMPROVE 2020.

As atas da Reunião do Comitê de Coordenação do IMPROVE 2019 foram publicadas.

MELHORAR as operações durante o COVID-19

A pandemia COVID-19 interrompeu a operação da rede de monitoramento IMPROVE. Apesar dos muitos desafios, a rede IMPROVE continuou a operar, com 27 dos 160 sites encerrados entre meados de março e meados de maio de 2020. Apenas 2 desses sites permaneceram fechados em 2 de setembro de 2020.

Um novo artigo foi publicado examinando a divisão entre as frações OC e LAC relatadas pelo TOR.

A agenda, as apresentações e as fotos foram publicadas na Reunião do Comitê de Coordenação do IMPROVE de 2019.

Um novo artigo examinando o algoritmo IMPROVE para estimar a extinção de luz foi publicado.

SOPs atualizados foram postados para operações de IMPROVE, absorção de filtro e análise de XRF.

Um novo Data Advisory que descreve uma mudança no protocolo analítico para análise de XRF foi postado.

O Relatório Técnico de Auditoria do Sistema com os resultados de 2016-2018 já está disponível.

O Relatório de Garantia de Qualidade semestral para a Rede IMPROVE foi publicado (abril de 2019).

Um novo comunicado de dados descrevendo as mudanças no sistema HIPS foi postado.

Um novo Data Advisory descrevendo dados atualizados para Carbon foi postado.

Uma visão geral que descreve a nova Métrica de Imparidade está agora disponível.

Um novo artigo que descreve Tendências em PM2.5 Massa Residual de medições IMPROVE foi publicado.


Pacotes R com suporte no Power BI

A tabela a seguir mostra quais pacotes são suportados no serviço Power BI.

Pacote Versão Link
abc 2.1 https://cran.r-project.org/web/packages/abc/index.html
abc.data 1.0 https://cran.r-project.org/web/packages/abc.data/index.html
conviver 1.4-5 https://cran.r-project.org/web/packages/abind/index.html
acepack 1.4.1 https://cran.r-project.org/web/packages/acepack/index.html
atuar 2.3-1 https://cran.r-project.org/web/packages/actuar/index.html
ade4 1.7-10 https://cran.r-project.org/web/packages/ade4/index.html
Admitem 2.1.3 https://cran.r-project.org/web/packages/AdMit/index.html
AER 1.2-5 https://cran.r-project.org/web/packages/AER/index.html
agricolae 1.3-1 https://cran.r-project.org/web/packages/agricolae/index.html
AlgDesign 1.1-7.3 https://cran.r-project.org/web/packages/AlgDesign/index.html
aluvial 0.1-2 https://cran.r-project.org/web/packages/alluvial/index.html
Andrews 1.0 https://cran.r-project.org/web/packages/andrews/index.html
anomalizar 0.1.1 https://cran.r-project.org/web/packages/anomalize/index.html
a qualquer momento 0.3.3 https://cran.r-project.org/web/packages/anytime/index.html
aod 1.3 https://cran.r-project.org/web/packages/aod/index.html
apcluster 1.4.5 https://cran.r-project.org/web/packages/apcluster/index.html
macaco 5.0 https://cran.r-project.org/web/packages/ape/index.html
aplpack 1.3.0 https://cran.r-project.org/web/packages/aplpack/index.html
aproximador 1.2-6 https://cran.r-project.org/web/packages/approximator/index.html
braço 1.9-3 https://cran.r-project.org/web/packages/arm/index.html
arules 1.6-0 https://cran.r-project.org/web/packages/arules/index.html
arulesViz 1.3-0 https://cran.r-project.org/web/packages/arulesViz/index.html
cinza 1.0-15 https://cran.r-project.org/web/packages/ash/index.html
afirmar que 0.2.0 https://cran.r-project.org/web/packages/assertthat/index.html
autocogs 0.1.2 https://cran.r-project.org/web/packages/autocogs/index.html
AzureML 0.2.14 https://cran.r-project.org/web/packages/AzureML/index.html
Babuíno 0.2-0 https://cran.r-project.org/web/packages/BaBooN/index.html
BACCO 2.0-9 https://cran.r-project.org/web/packages/BACCO/index.html
backports 1.1.2 https://cran.r-project.org/web/packages/backports/index.html
BaM 1.0.1 https://cran.r-project.org/web/packages/BaM/index.html
BAS 1.4.9 https://cran.r-project.org/web/packages/BAS/index.html
base 3.4.4 N / D
base2grob 0.0.2 https://cran.r-project.org/web/packages/base2grob/index.html
base64 2.0 https://cran.r-project.org/web/packages/base64/index.html
base64enc 0.1-3 https://cran.r-project.org/web/packages/base64enc/index.html
BayesDA 2012.04-1 https://cran.r-project.org/web/packages/BayesDA/index.html
BayesFactor 0.9.12-2 https://cran.r-project.org/web/packages/BayesFactor/index.html
bayesGARCH 2.1.3 https://cran.r-project.org/web/packages/bayesGARCH/index.html
bayesm 3.1-0.1 https://cran.r-project.org/web/packages/bayesm/index.html
bayesmix 0.7-4 https://cran.r-project.org/web/packages/bayesmix/index.html
Bayesplot 1.5.0 https://cran.r-project.org/web/packages/bayesplot/index.html
bayesQR 2.3 https://cran.r-project.org/web/packages/bayesQR/index.html
bayesSurv 3.2 https://cran.r-project.org/web/packages/bayesSurv/index.html
Bayesthresh 2.0.1 https://cran.r-project.org/web/packages/Bayesthresh/index.html
BayesTree 0.3-1.4 https://cran.r-project.org/web/packages/BayesTree/index.html
BayesValidate 0.0 https://cran.r-project.org/web/packages/BayesValidate/index.html
BayesX 0.2-9 https://cran.r-project.org/web/packages/BayesX/index.html
BayHaz 0.1-3 https://cran.r-project.org/web/packages/BayHaz/index.html
bbemkr 2.0 https://cran.r-project.org/web/packages/bbemkr/index.html
BCBCSF 1.0-1 https://cran.r-project.org/web/packages/BCBCSF/index.html
AC 2.1 https://cran.r-project.org/web/packages/BCE/index.html
bclust 1.5 https://cran.r-project.org/web/packages/bclust/index.html
bcp 4.0.0 https://cran.r-project.org/web/packages/bcp/index.html
BDgraph 2.45 https://cran.r-project.org/web/packages/BDgraph/index.html
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descr 1.1.4 https://cran.r-project.org/web/packages/descr/index.html
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git2r 0.21.0 https://cran.r-project.org/web/packages/git2r/index.html
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splines 3.4.4 N / D
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Estatísticas 3.4.4 N / D
estatísticas4 3.4.4 N / D
stepPlr 0.93 https://cran.r-project.org/web/packages/stepPlr/index.html
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stsm 1.9 https://cran.r-project.org/web/packages/stsm/index.html
stsm.class 1.3 https://cran.r-project.org/web/packages/stsm.class/index.html
sugrrants 0.2.4 https://cran.r-project.org/web/packages/sugrrants/index.html
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timeDate 3043.102 https://cran.r-project.org/web/packages/timeDate/index.html
Linhas do tempo 0.1.1 https://cran.r-project.org/web/packages/timelineS/index.html
timeSeries 3042.102 https://cran.r-project.org/web/packages/timeSeries/index.html
calendário 0.1.0 https://cran.r-project.org/web/packages/timetk/index.html
Timevis 0.4 https://cran.r-project.org/web/packages/timevis/index.html
tm 0.7-3 https://cran.r-project.org/web/packages/tm/index.html
tmap 1.11-1 https://cran.r-project.org/web/packages/tmap/index.html
tmaptools 1.2-3 https://cran.r-project.org/web/packages/tmaptools/index.html
TMB 1.7.13 https://cran.r-project.org/web/packages/TMB/index.html
tokenizers 0.2.1 https://cran.r-project.org/web/packages/tokenizers/index.html
Ferramentas 3.4.4 N / D
modelos de tópico 0.2-7 https://cran.r-project.org/web/packages/topicmodels/index.html
TraMineR 2.0-8 https://cran.r-project.org/web/packages/TraMineR/index.html
traduções 3.4.4 N / D
árvore 1.0-39 https://cran.r-project.org/web/packages/tree/index.html
mapa de árvore 2.4-2 https://cran.r-project.org/web/packages/treemap/index.html
trelliscopejs 0.1.18 https://cran.r-project.org/web/packages/trelliscopejs/index.html
trimcluster 0.1-2 https://cran.r-project.org/web/packages/trimcluster/index.html
truncnorm 1.0-8 https://cran.r-project.org/web/packages/truncnorm/index.html
TSA 1.01 https://cran.r-project.org/web/packages/TSA/index.html
tseries 0.10-43 https://cran.r-project.org/web/packages/tseries/index.html
tsfa 2014.10-1 https://cran.r-project.org/web/packages/tsfa/index.html
tsintermittent 1.9 https://cran.r-project.org/web/packages/tsintermittent/index.html
tsoutliers 0.6-6 https://cran.r-project.org/web/packages/tsoutliers/index.html
TSP 1.1-5 https://cran.r-project.org/web/packages/TSP/index.html
TTR 0.23-3 https://cran.r-project.org/web/packages/TTR/index.html
tweedie 2.3.2 https://cran.r-project.org/web/packages/tweedie/index.html
tweenr 1.0.1 https://cran.r-project.org/web/packages/tweenr/index.html
Twitter 1.1.9 https://cran.r-project.org/web/packages/twitteR/index.html
udpipe 0.5 https://cran.r-project.org/web/packages/udpipe/index.html
udunits2 0.13 https://cran.r-project.org/web/packages/udunits2/index.html
unidades 0.5-1 https://cran.r-project.org/web/packages/units/index.html
UpSetR 1.3.3 https://cran.r-project.org/web/packages/UpSetR/index.html
urca 1.3-0 https://cran.r-project.org/web/packages/urca/index.html
útil 1.2.3 https://cran.r-project.org/web/packages/useful/index.html
Usando R 2.0-5 https://cran.r-project.org/web/packages/UsingR/index.html
usmap 0.2.1 https://cran.r-project.org/web/packages/usmap/index.html
utf8 1.1.3 https://cran.r-project.org/web/packages/utf8/index.html
útil 3.4.4 N / D
uuid 0.1-2 https://cran.r-project.org/web/packages/uuid/index.html
V8 2.2 https://cran.r-project.org/web/packages/V8/index.html
vars 1.5-2 https://cran.r-project.org/web/packages/vars/index.html
vcd 1.4-4 https://cran.r-project.org/web/packages/vcd/index.html
vctrs 0.1.0 https://cran.r-project.org/web/packages/vctrs/index.html
vdiffr 0.2.2 https://cran.r-project.org/web/packages/vdiffr/index.html
vegano 2.4-6 https://cran.r-project.org/web/packages/vegan/index.html
Diagrama de Venn 1.6.20 https://cran.r-project.org/web/packages/VennDiagram/index.html
VGAM 1.0-5 https://cran.r-project.org/web/packages/VGAM/index.html
VIF 1.0 https://cran.r-project.org/web/packages/VIF/index.html
VIM 4.7.0 https://cran.r-project.org/web/packages/VIM/index.html
vioplot 0.2 https://cran.r-project.org/web/packages/vioplot/index.html
viridis 0.5.1 https://cran.r-project.org/web/packages/viridis/index.html
viridisLite 0.3.0 https://cran.r-project.org/web/packages/viridisLite/index.html
visNetwork 2.0.3 https://cran.r-project.org/web/packages/visNetwork/index.html
vistime 0.4.0 https://cran.r-project.org/web/packages/vistime/index.html
wavethresh 4.6.8 https://cran.r-project.org/web/packages/wavethresh/index.html
webshot 0.5.0 https://cran.r-project.org/web/packages/webshot/index.html
webutils 0.6 https://cran.r-project.org/web/packages/webutils/index.html
weco 1.1 https://cran.r-project.org/web/packages/weco/index.html
WeibullR 1.0.10 https://cran.r-project.org/web/packages/WeibullR/index.html
pesos 0.85 https://cran.r-project.org/web/packages/weights/index.html
bigode 0.3-2 https://cran.r-project.org/web/packages/whisker/index.html
com 2.1.2 https://cran.r-project.org/web/packages/withr/index.html
wmtsa 2.0-3 https://cran.r-project.org/web/packages/wmtsa/index.html
palavra nuvem 2.5 https://cran.r-project.org/web/packages/wordcloud/index.html
wordcloud2 0.2.1 https://cran.r-project.org/web/packages/wordcloud2/index.html
xesreadR 0.2.2 https://cran.r-project.org/web/packages/xesreadR/index.html
xgboost 0.6.4.1 https://cran.r-project.org/web/packages/xgboost/index.html
XML 3.98-1.10 https://cran.r-project.org/web/packages/XML/index.html
xml2 1.2.0 https://cran.r-project.org/web/packages/xml2/index.html
xplorerr 0.1.1 https://cran.r-project.org/web/packages/xplorerr/index.html
mesa 1.8-2 https://cran.r-project.org/web/packages/xtable/index.html
xts 0.10-2 https://cran.r-project.org/web/packages/xts/index.html
yaml 2.1.18 https://cran.r-project.org/web/packages/yaml/index.html
Yarrr 0.1.5 https://cran.r-project.org/web/packages/yarrr/index.html
YieldCurve 4.1 https://cran.r-project.org/web/packages/YieldCurve/index.html
fanático 0.1.0 https://cran.r-project.org/web/packages/zeallot/index.html
zic 0.9.1 https://cran.r-project.org/web/packages/zic/index.html
zipfR 0.6-10 https://cran.r-project.org/web/packages/zipfR/index.html
jardim zoológico 1.8-1 https://cran.r-project.org/web/packages/zoo/index.html


Perguntas comuns

Você pode armazenar seus dados em qualquer lugar que seja seguro e tenha espaço suficiente para eles. Na maioria dos casos, é mais fácil fazer o download diretamente para o seu computador.

Se você usa um computador público, armazene-o no Google Drive ou em um espaço de armazenamento alternativo onde você seja o único usuário.

Observação: Se você usa o Google Drive e planeja excluir sua Conta do Google, terá que mover seu arquivo para um espaço de armazenamento diferente antes de excluir sua conta.

Arquivos maiores que o limite de tamanho selecionado são divididos em vários arquivos.

Para diminuir a possibilidade de seu arquivo ser dividido, você pode selecionar o limite de tamanho de 50 GB.

Observação: Pode ser necessário um software especial para descompactar um arquivo tgz. Lembre-se de que esses tipos de arquivos não podem conter caracteres Unicode nos nomes dos arquivos.

Seu arquivo expira em cerca de 7 dias. Após esse tempo, você desejará criar um novo arquivo com as informações mais atualizadas.

Um arquivo expirado não significa que seus dados expiraram e você não terá nenhuma alteração nos serviços do Google como resultado.

Observação: Só permitimos que cada arquivo seja baixado 5 vezes depois disso, solicite outro arquivo.

A segurança dos seus dados é muito importante, por isso, ao criar um arquivo, queremos ter certeza de que você é a única pessoa a fazer o download dos seus dados.

Para fazer isso, pedimos que você insira novamente a senha da sua Conta do Google, caso não tenha feito isso recentemente. Entendemos que isso pode ser inconveniente, mas é importante tomar medidas extras para manter seus dados seguros.

Observação: Se a verificação em duas etapas estiver ativada em sua conta, você também pode ser solicitado a concluir uma etapa de verificação adicional.

Se algo der errado com seu arquivo ou você não conseguir fazer um, tente criar outro. Essa abordagem geralmente corrige o problema.

O arquivo pode não incluir alterações feitas em seus dados entre o momento em que você solicita um download e o momento em que o arquivo é criado. Alguns exemplos incluem:

  • Alterações no tipo de compartilhamento ou nas permissões de um arquivo do Drive
  • Comentários resolvidos em um arquivo do Drive
  • Fotos ou álbuns adicionados ou excluídos

Quando você exporta seus e-mails do Gmail, os marcadores de cada mensagem são preservados em um cabeçalho X-Gmail-Labels especial no arquivo de download. Embora nenhum cliente de e-mail reconheça esse cabeçalho agora, a maioria dos clientes de e-mail permite a gravação de extensões que podem usar os rótulos.

Se você não conseguir baixar alguns de seus vídeos do YouTube, verifique se seu canal do YouTube está vinculado a uma conta de marca. Se for, você precisará:

  • Certifique-se de estar conectado à conta do Google associada à conta de marca. você costumava enviar os vídeos para o YouTube.

Dica: Se você tiver mais de uma conta de marca, poderá repetir essas etapas para baixar vídeos de suas outras contas de marca.


1.6.3.7: R e Dados

Encontre, compare e compartilhe as últimas Dados da OCDE: gráficos, mapas, tabelas e publicações relacionadas ...

  • Agricultura Produção agrícola, Política agrícola, Pesca, Agricultura sustentável
  • Desenvolvimento Fluxos de recursos de desenvolvimento, assistência oficial ao desenvolvimento (ODA)
  • Economia Setor corporativo, Investimento estrangeiro direto (IED), PIB e gastos, Contas das famílias, Comércio internacional, Indicadores antecedentes, Renda nacional, Preços, Produtividade
  • Educação Nível de escolaridade, recursos de educação, avaliação internacional de alunos (PISA), alunos, professores, jovens e o mercado de trabalho
  • Energia Energia, Transporte
  • Meio Ambiente Ar e clima, biodiversidade, política ambiental, floresta, materiais, resíduos, água
  • Finança Taxas de conversão, seguros, taxas de juros, agregados monetários, pensões
  • Governo Governo geral, impostos
  • Saúde Uso de cuidados de saúde, Equipamentos de saúde, Recursos de saúde, Riscos para a saúde, Estado de saúde
  • Inovação e Tecnologia Acesso de banda larga, empreendedorismo, indústria, tecnologia da informação e comunicação (TIC), pesquisa e desenvolvimento (P & ampD)
  • Empregos Benefícios e salários, Ganhos e salários, Emprego, Desemprego
  • Sociedade Demografia, Desigualdade, Migração, População por região, Proteção social

Comece com um ou dois termos de pesquisa curtos e, em seguida, refine seus resultados adicionando mais palavras.


1.6.3.7: R e Dados

A estatística ( bar/ c_4 ) é um estimador imparcial de ( sigma ). Portanto, os parâmetros do gráfico (s ) seriam $ begin UCL & = & bar + 3 frac < bar> sqrt <1 - c_4 ^ 2> mbox

& = & bar LCL & = & bar - 3 frac < bar> sqrt <1 - c_4 ^ 2> ,. fim $

-> ( bar < bar> ), a "grande" média, é a média de todas as observações.

Há uma relação estatística (Patnaik, 1946) entre o intervalo médio para dados de uma distribuição normal e ( sigma ), o desvio padrão dessa distribuição. Esta relação depende apenas do tamanho da amostra, (n ). A média de (R ) é (d_2 sigma ), onde o valor de (d_2 ) também é uma função de (n ). Um estimador de ( sigma ) é, portanto, (R / d_2 ).

Armados com este pano de fundo, podemos agora desenvolver o ( bar) e (R ) gráfico de controle.

Sejam (R_1, , R_2, , ldots, R_k ), os intervalos de (k ) amostras. O intervalo médio é $ bar = frac , . $

-> A maneira mais simples de descrever os limites é definir o fator (A_2 = 3 / (d_2 sqrt) ) e a construção do ( bar) torna-se $ begin UCL & = & bar < bar> + A_2 bar mbox

& = & bar < bar> LCL & = & bar < bar> - A_2 bar ,. fim $

Para calcular os limites de controle, precisamos de uma estimativa do verdadeiro, mas desconhecido desvio padrão (W = R / sigma ). Isso pode ser encontrado na distribuição de (W = R / sigma ) (assumindo que os itens que medimos seguem uma distribuição normal). O desvio padrão de (W ) é (d_3 ) e é uma função conhecida do tamanho da amostra, (n ). É tabulado em muitos livros sobre controle estatístico de qualidade.

Portanto, como (R = W sigma ), o desvio padrão de (R ) é ( sigma_R = d_3 sigma ). Mas como o verdadeiro ( sigma ) é desconhecido, podemos estimar ( sigma_R ) por $ hat < sigma> _ = d_3 frac < bar> , . $

-> Como resultado, os parâmetros do gráfico (R ) com os limites de controle habituais de 3-sigma são $ begin UCL & = & bar + 3 hat < sigma_R> = bar + 3d_3 frac < bar> mbox

& = & bar LCL & = & bar - 3 hat < sigma_R> = bar - 3d_3 frac < bar> ,. fim $

-> Como foi o caso com os parâmetros do gráfico de controle para as médias do subgrupo, definir outro conjunto de fatores facilitará os cálculos, a saber: $ D_3 = 1 - 3 d_3 / d_2 , , mbox , , D_4 = 1 + 3 d_3 / d_2 ,. $ Estes rendem $ begin UCL & = & bar D_4 mbox

& = & bar LCL & = & bar D_3 ,. fim $

Os fatores (D_3 ) e (D_4 ) dependem apenas de (n ) e estão tabulados abaixo.
Fatores para cálculo de limites para ( bar) e (R ) Gráficos

(n ) (A_2 ) (D_3 ) (D_4 )
2 1.880 0 3.267
3 1.023 0 2.575
4 0.729 0 2.282
5 0.577 0 2.115
6 0.483 0 2.004
7 0.419 0.076 1.924
8 0.373 0.136 1.864
9 0.337 0.184 1.816
10 0.308 0.223 1.777

  1. Com que frequência haverá alarmes falsos quando procuramos uma causa atribuível, mas nada mudou?
  2. Com que rapidez detectaremos certos tipos de mudanças sistemáticas, como mudanças na média?

Para um ( bar) gráfico, sem alteração no processo, esperamos na média de (1 / p ) pontos antes que um alarme falso ocorra, com (p ) denotando a probabilidade de uma plotagem de observação fora dos limites de controle. Para uma distribuição normal, (p = 0,0027 ) e o ARL é de aproximadamente 371.

Uma tabela comparando Shewhart ( bar) O gráfico de ARLs para soma cumulativa (CUSUM) ARLs para vários deslocamentos médios é fornecido posteriormente nesta seção.


O & # 038O DiskImage To Go

Anteriormente, além de fazer backup regularmente de sua máquina, você também tinha que criar separadamente uma mídia de inicialização O & # 038O DiskImage para restaurar esse backup. Tudo é mais fácil agora! A nova função O & # 038O DiskImage To Go transforma automaticamente um disco rígido externo (ou unidade flash USB com espaço de armazenamento suficiente) em um meio de inicialização O & # 038O DiskImage e marca este disco como o meio de armazenamento preferido para backups futuros do sistema. Assim que você conectar este disco rígido externo USB ao seu computador, O & # 038O DiskImage 16 cria automaticamente um backup. Isso facilita a criação de um backup recente. E se algo realmente acontecer ao seu computador ou você quiser transferir seu sistema e todos os seus dados para um novo computador, então com o meio de inicialização O & # 038O DiskImage você pode restaurar o backup armazenado nele com apenas um toque de um botão. Sem o incômodo de procurar a mídia de inicialização e o disco rígido externo com o backup.

Nunca foi tão fácil garantir a segurança dos seus dados!


O ambiente R

R é um conjunto integrado de recursos de software para manipulação de dados, cálculos e exibição gráfica. Inclui

  • um manuseio eficaz de dados e instalação de armazenamento,
  • um conjunto de operadores para cálculos em matrizes, em matrizes particulares,
  • uma coleção grande, coerente e integrada de ferramentas intermediárias para análise de dados,
  • recursos gráficos para análise e exibição de dados na tela ou em papel, e
  • uma linguagem de programação bem desenvolvida, simples e eficaz que inclui condicionais, loops, funções recursivas definidas pelo usuário e recursos de entrada e saída.

O termo “ambiente” pretende caracterizá-lo como um sistema totalmente planejado e coerente, ao invés de um acréscimo incremental de ferramentas muito específicas e inflexíveis, como é frequentemente o caso com outros softwares de análise de dados.

R, como S, é projetado em torno de uma verdadeira linguagem de computador e permite aos usuários adicionar funcionalidades adicionais, definindo novas funções. Muito do sistema é escrito no dialeto R de S, o que torna mais fácil para os usuários seguirem as escolhas algorítmicas feitas. Para tarefas de computação intensiva, o código C, C ++ e Fortran pode ser vinculado e chamado em tempo de execução. Os usuários avançados podem escrever código C para manipular objetos R diretamente.

Muitos usuários pensam em R como um sistema de estatísticas. Preferimos pensar nisso como um ambiente no qual as técnicas estatísticas são implementadas. R pode ser estendido (facilmente) via pacotes. Existem cerca de oito pacotes fornecidos com a distribuição R e muitos mais estão disponíveis por meio da família de sites da Internet CRAN, cobrindo uma ampla gama de estatísticas modernas.

R tem seu próprio formato de documentação semelhante ao LaTeX, que é usado para fornecer documentação abrangente, tanto on-line em vários formatos como em papel.


Assista o vídeo: Чип-тюнинг Mini Cooper d (Outubro 2021).