Introdução à Análise de Dados com Linguagem R
Módulo 1
Analista Ambiental Robson Cruz
1 Introdução
R é uma linguagem de programação gratuita de código aberto usada principalmente para computação estatística e gráficos. R é uma linguagem interpretada semelhante a Python, onde você não precisa compilar primeiro para executar seu programa. Depois de criar seu programa, você pode executá-lo em uma ampla variedade de plataformas UNIX, Windows e MacOS.
R é uma linguagem específica de domínio de código aberto, explicitamente projetada para ciência de dados. Muito popular em finanças e academia, R é uma linguagem perfeita para manipulação, processamento e visualização de dados, bem como computação estatística e aprendizado de máquina.
Como qualquer outra linguagem de programação, R também suporta extensão na forma de pacotes, portanto, os desenvolvedores podem criar seus próprios pacotes e reutilizá-los quando necessário.
2 Instalação do R
A instalação padrão da linguagem R é feita a partir do CRAN (The Comprehensive R Archive Network), uma rede formada de servidores espalhadod pelo mundo que armazena versões atualizadas do código fonte e executável (Windows), assim como a documentação da linguagem R.
3 Instalação do RStudio
RStudio é um ambiente de desenvolvimento integrado para linguagem R (IDE - integrated development environment), porém pode rodar scripts SQL, C, C++ e Python. A vantagem se se poder trabalhar com IDE é que ela disponibiliza ferramentas de apoio ao desenvolvimento de códigos em linguagem de programção. Para download do RStudio acesse o endereço https://www.rstudio.com/, e escolha a opção RStudio Desktop
3.1 Conhecendo a Interface Gráfica do RStudio
A interface do RStudio é divida em 4 painés, e duas barras: * 1 - Barra de menu * 2 - Barra de ferramentas * 3 - Painel de scripts e arquivos * 4 - Painel de variáveis de Ambiente/Histórico/Conexões/Tutorial * 5 - Painel de Console/Terminal * 6 - Painel de Árvore de Arquivos/Gráficos/Pacotes/Ajuda/Visualizador
3.2 Obter e Configurar o ambiente de trabalho
Para obter o ambiente de trabalho atualmente em uso pelo RStudio utilizamos a função getwd(); esta função vem do termo em inglês: Get Working Directory, traduzido para o portugês como “Obter Ambiente de Trabalho”. No sistema operacional Windows, por padrão, o RStudio configura o ambiente de trabalho em “C:/Usuários/Nome_do_Usuário/Documentos”
.Para configurar um ambiente de trabalho diferente do padrão utilizamos a função setwd(). Esta função tem nome bem sugestivo na lingua inglesa, a saber: Set Working Directory, “Configurar Ambiente de Trabalho”.
3.2.1 Exercício Prático - Ambiente de trabalho
Instrução 1/2 * Use a janela console do RStudio para obter o atual diretório de trabalho em uso no seu computador.
Instrução 2/2 * Configure seu ambiente de trabalho
para 'C:/Users/Seu_nome_de_usario/Downloads'
Atenção: Em seu nome_de_usuario insira seu nome de usuário.
4 Operadores Aritméticos e de Atribuição em R
| Operador | Função |
|---|---|
| + | Soma |
| - | Subtração |
| / | Divisão |
| * | Multiplicação |
| %% | Resto da divisão |
| %/% | Parte inteira divisão |
| ^ | Potenciação |
| ** | Potenciação |
| <- | Atribuição |
| = | Atribuição |
4.1 Exercício Prático - Operadores Aritméticos e de Atribuição
Instrução 1/3 * Obter o resto da divisão entre os números inteiros 10 e 3.
Instrução 2/3 * Obter a parte interira da divisão de 10 por 3.
Instrução 3/3 * Obter o quadrado de um número inteiro qualquer.
5 Operadores de Comparação em R
| Operador | Significado |
|---|---|
| == | igual a |
| != | diferente de |
| > | maior que |
| < | menor que |
| >= | maior ou igual a |
| <= | menor ou igual a |
6 Objeto em R
Em R, um objeto é uma entidade que armazena dados ou informações. Pode ser qualquer tipo de dado, como números, texto, vetores, matrizes, data frames, funções, entre outros. Os objetos em R são criados durante a execução de comandos ou atribuição de valores a variáveis.
Quando se atribui um valor a uma variável em R, está criando um objeto. Por exemplo:
# Exemplo 1
int <- 42
# Exemplo 2
letra <- "R"
# Exemplo 3
string <- "R é massa"No caso do exemplo 1, o valor 42 é atribuído à variável “int”, criando um objeto chamado “int” que armazena esse valor em memória. Podemos usar esse objeto posteriormente em cálculos ou operações. No exemplo 2 o caractere “R” é atribuído à variável letra, criando um objeto do tipo caractere. No exemplo 3 a cadeia de caracteres “R é massa” é atribuída à variável string, criando um objeto do tipo caractere
Os objetos em R têm um nome e podem ser referenciados por esse nome em comandos posteriores. É importante notar que, em R, os objetos são armazenados em memória durante a sessão de trabalho e podem ser acessados e manipulados conforme necessário.
Nos trechos de código acima se observa o uso do caractere
#, em R e python este caractere é utilizado para fazer
comentário no código, portanto, toda linha que contém este caractere é
ignorada na execução do programa.
A seguir é mostrado como fazer comentário com várias linhas.
"
Este é um comentário em R utilizando
várias linhas para documentação de
códigos.
"## [1] "\nEste é um comentário em R utilizando \nvárias linhas para documentação de\ncódigos.\n"6.1 Conferindo o contéudo de um objeto
Para conferir o conteúdo de um objeto em R, fazemos uma chamada
diretamento pelo nome do objeto de interesse ou através do uso da função
print()
int## [1] 42print(int)## [1] 42cat(int)## 4242
6.2 Descobrindo o tipo de dados armazenado em um objeto R
Para descobrir o tipo de dados armazenado em um objeto, podemos
utilizar a função class
class(int)## [1] "numeric"class(letra)## [1] "character"class(string)## [1] "character"7 Estrutura de Dados em R
7.1 Vetores
Vetor em R é um objeto R que armazena um ou mais elementos de valores
indexados, ou seja, cada elemento dentro do vetor possui uma posição
específica. Para criação de um vetor basta colocar os valores dentro de
c(). Vetor é uma estrutura de dados especialmente
importante em análise de dados. A seguir temos um exemplo de como criar
um vetor de inteiros.
inteiros <- c(42, 33, 0, -1, 5)Para acessar o primeiro elemento do vetor inteiros
usamos o comando vetor[x], onde vetor é
nome atribuido ao vetor e x é o índice do elemento a ser
buscado no vetor. Se quisermos mostrar apenas o elemento de índice 1 do
vetor inteiros, ou seja: filtar apenas o primeiro elemento,
basta usar inteiros[1]
# acessar o primeiro elemento de um vetor
inteiros[1]## [1] 42Ao usar um índice negativo para filtrar um vetor estamos pedindo que
a saída dos daos do vetor não mostre o elemte relativo ao índice
negativo. No código a seguir vamos mostrar todos os elementos do vetor
inteiros, exceto o quarto elemento (elemento de índice
4).
# mostrar todos os elementos do vetor com exeção do elemento de índice 4
inteiros[-4]## [1] 42 33 0 57.1.1 Substituição de elementos de um vetor
# Substituir o primeiro elemento do vetor "inteiros" por 2
inteiros[1] <- 2
inteiros## [1] 2 33 0 -1 57.1.2 Funções básicas aplicadas a vetores
length()Retorna o tamanho de um vetor, ou seja, o número de elementos armazenados no vetor.
length(inteiros)## [1] 57.1.2.1
names() Retorna os nomes atribuídos a cada
elemento de um vetor
# Defini um vetor de números inteiros chamado "dias_semana"
dias_semana <- c(1:7)
# Mostrar na tela do console os dados do vetor
dias_semana## [1] 1 2 3 4 5 6 7# Checar se o vetor possui nomes associados aos seus elementos
names(dias_semana)## NULL# Atribuir nomes aos elementos do vetor utilizando a função names()
names(dias_semana) <- c('Domingo', 'Segunda', 'Terça', 'Quarta',
'Quinta', 'Sexta', 'Sábado')# Checar se o vetor possui nomes associados aos seus elementos
names(dias_semana)## [1] "Domingo" "Segunda" "Terça" "Quarta" "Quinta" "Sexta" "Sábado"# Mostrar na tela do console os dados do vetor
dias_semana## Domingo Segunda Terça Quarta Quinta Sexta Sábado
## 1 2 3 4 5 6 77.1.2.2
attributes() Retorna uma lista com os atributos
associados a um vetor.
# Verificar se os vetores "inteiros" e "dias_semana"
# possuem algum atributo
attributes(inteiros)## NULLattributes(dias_semana)## $names
## [1] "Domingo" "Segunda" "Terça" "Quarta" "Quinta" "Sexta" "Sábado"7.1.2.3
seq() Cria uma sequência dentro de um vetor
# gerar uma sequência de 1 a 10, saltando 2 números
sequencia <- seq(0, 10, 2)
print(sequencia)## [1] 0 2 4 6 8 107.1.2.4
rep() Cria uma repetição de um vetor
# Gerar uma repetição de três vezes o vetor formado pelos número de 1 a 4
rep(1:4, 3)## [1] 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 47.1.2.5
duplicated() Mostra a localização de elementos
duplicados.
# Vetor com números inteiros duplicados
vetor <- c(1, 2, 1, 3, 4, 5, 4)
# Mostrar os números duplicados
duplicated(vetor)## [1] FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE TRUEPor padrão a saída da função duplicated() é um vetor
lógico. O código abaixo mostra com seria a saída em forma de vetorial
para os dados acima.
# Mostrar apenas os números repetidos
vetor[duplicated(vetor)]## [1] 1 47.1.2.6
unique() Retorna apenas os valores distintos.
A seguir utilizaremos os dados dos vetores dap (diâmetro
a altura do peito), categoria, altura e nomes_cientifocos, os quais são
parte de um inventário florestal realizado na Unidade de Manejo
Florestal 4 da Floresta Nacional de Altamira.
# Leitura de vetores de um inventário florestal
load('./data/dados_modulo_1.rda')
# Mostrar os objetos atualmente disponíveis no ambiente R
ls()## [1] "altura" "categoria" "dap"
## [4] "dias_semana" "int" "inteiros"
## [7] "letra" "nomes_cientificos" "sequencia"
## [10] "string" "vetor"A seguir mostraremos quantas árvores foram inventariadas, ou seja, o tamnaho do nosso vetor.
length(nomes_cientificos)## [1] 18406O a saída código acima mostrar que foram inventariadas 18.406 árvores.
A seguir mostraremos a quantas espécies estas árvores pertencem, e
para tal as funções length() e unique().
# Vetor apenas com a relação distinta de espécies inventariadas
especies <- unique(nomes_cientificos)
# somar o vetor especies
length(especies)## [1] 67Portanto, temos a que para a área do inventário ocorrem 67 espécies de interesse comercial. O código acima poderia ser resumido em apenas uma linha, vejamos o exemplo a seguir:
length(unique(nomes_cientificos))## [1] 677.2 Funções Estatísticas Aplicadas a Vetores
mean( )Retorna a média aritméticamedian( )Retorna a medianamin( )Retorna o menor valormax( )Retorna o maior valorsd( )Retorna o desvio padrãosummary( )Retorna a estatístiva descritiva.cor( )Retorna a correlação entre dois vetores.
7.2.1 Calcular a média do vetor dap (diâmetro médio das árvores)
# média do vetor dap (diânetro médio das árvores)
mean(dap)## [1] 72.272827.2.2 Calcular a mediana do vetor altura (altura comercial das árvores)
### Calcular a mediana do vetor _altura_ (altura comercial das árvores)
median(altura)## [1] 187.2.3 Mostrar os valores mínimo e máximo do vetor dap
# valor mínimo de dap
min(dap)## [1] 40# dap Máximo
max(dap)## [1] 312.267.2.4 Calcular o desvio padrão do vetor dap
# desvio padrão para o vetor dap
sd(dap)## [1] 24.025887.2.5 Mostrar a estatística Descritiva do Vetor altura
summary(altura)## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 7.00 16.00 18.00 18.14 20.00 40.007.2.6 Calcular a correlação linear entre diâmetro e altura das árvores
cor(dap, altura)## [1] 0.27316897.2.7 Função
lapply() aplicada a vetores
A função lapply, parte do pacote base do R, no caso específico de vetores, recebe 2 argumentos como parâmetro: o vetor contendo de dados e uma função a ser aplicada aos elementos do vetor.
nomes <- c('MASSARANDUBA', 'IPÊ', 'GARAPEIRA', 'JATOBÁ')
nomes## [1] "MASSARANDUBA" "IPÊ" "GARAPEIRA" "JATOBÁ"lapply(nomes, tolower)## [[1]]
## [1] "massaranduba"
##
## [[2]]
## [1] "ipê"
##
## [[3]]
## [1] "garapeira"
##
## [[4]]
## [1] "jatobá"7.2.8 Função
sapply()
sapply(nomes, tolower)## MASSARANDUBA IPÊ GARAPEIRA JATOBÁ
## "massaranduba" "ipê" "garapeira" "jatobá"7.2.9 Função
mapply()
Versão multivariada das funções lapply e sapply, utilizada para iterar entre elementos de vetores ou listas.
# Definição dos Vetores a e b
a <- c(7, 12, 5, 2, 1)
b <- c(4, 2, 3, 5, 1)
# Nomes para os vetores
dias_semana <- c('Segunda', 'Terça', 'Quarta', 'Quinta', 'Sexta')
# Atribuir nome aos vetores
names(a) <- dias_semana
names(b) <- dias_semana
# Uso da função mapply() para retornar a soma
# entre os elementos dos vetores a e b
mapply(max, a, b)## Segunda Terça Quarta Quinta Sexta
## 7 12 5 5 17.2.10 Função
tapply()
Aplica uma função sobre um vetor com agrupamento em outro vetor
categórico. Recebe como parâmetros: um vetor numérico, um vetor
categórico e uma função. O código a seguir aplica a função média sobre o
vetor volume agrupado ao vetor ut (unidades de
trabalho)
# Calcular o volume médio por unidade de trabalho
tapply(dap, categoria, mean)## Explorar Remanescente Substituta
## 76.88725 67.95807 71.954377.2.11 Valores Ausentes (NA)
Em R valores ausentes são conhecidos como NA, uma sigla
em inglês que significa Not Available, ou seja, valores nãop
disponíceis. Na literatura técnica e também em outras linguagens de
programação esta sigla é definida como Nan (Not
available number)
# Definição do Vetor "num" com elemento "NA"
num <- c(2, 11, 25, NA, 45)Para o caso do vetor acima se utilizarmos a função mean
para calcular a média aritimética do vetor num, teriamos
que dizer a função para desconsiderar o valor NA, o que se faz definindo
o parâmetro na.rm = TRUE, vejamos o exemplo a seguir:
# Uso da função mean() sem desconsiderar valor ausente (NA).
mean(num)## [1] NA# Desconsiderar valores NA
mean(num, na.rm = TRUE)## [1] 20.758 Como Saber se Há Valores Ausentes (NA) nos Dados?
Para conferir a presença de valores NA nos dados utilizamos a função
is.na(), a qual recebe como parâmetro de entrada apenas o
vetor de dados.
is.na( )Testa se o vetor contém valores ausentes (Not Availables)
vetor <- c(NA, 2, 3, 6)
is.na(vetor)## [1] TRUE FALSE FALSE FALSEVemos acima que o retorno da função is.na() retorna um
vetor lógico, mostrando TRUE sempre que o elemento do vetor é
do tipo NA. Podemos melhor a saida acima para uma forma
tabular através do uso da função summary
summary(is.na(vetor))## Mode FALSE TRUE
## logical 3 1Poderiamos ainda filtar o vetor de forma a não mostrar valores
ausentes, usando o perador de negação ou “diferente”, qual seja
!. Este operador tem a mesma função da negação utilizada em
lógica matématica porém nesta área utiliza-se os caracteres \(\neg\) e ~
vetor[!is.na(vetor)]## [1] 2 3 69 Exercício Prático - Vetores e Operadores de Comparação
Para este exercício, considere o vetor temperatura. Esse vetor possui dados de temperatura média mensal da Estação Meteorológica Manual INMET 82861, localizada no município de Conceição do Araguaia.
temperatura <- c(26.38452, 26.90357, 27.04064, 27.42467,
28.53548, 28.90000, NA, 29.73818,
30.54667, 27.21652, 27.28800, 27.84000)Instrução 1/4 * Obter a temperatura média do vetor
temperatura
Instrução 2/4 * Obter as temperaturas que estão
acima da média do vetor temperatura
Instrução 3/4 * Mostre quanto dos dados do vetor de
temperaturas apresentam valores NA
Instrução 4/4 * Mostre os índices onde os dados do
vetor de temperaturas apresentam valores NA
10 Testes Lógicos com Vetores
any()Testa se algum elemento do vetor atende a uma condição específica
Exemplo: Dado o vetor de nome dap, o
qual armaneza dados de mensuração de diâmetro de milhares de árvores na
Floresta Nacional de Altamira, teste se algum elemento é menor ou igual
a 40.
any(dap >= 40)## [1] TRUETRUE
all()Testa se todos os elementos de um vetor atendem a uma condição.
Exemplo: Dado o vetor de nome dap,
testar se algum elemento é menor do que 0:
all(dap < 40)## [1] FALSEFALSE
is.na( )Testa se o vetor contém valores ausentes (Not Availables)
10.1 Exercício Prático - Índice de Vetor
Considerando o vetor de nome dap, o qual armaneza dados
de mensuração de diâmetro de milhares de árvores na Floresta Nacional de
Altamira, mostre:
Instrução 1/5 * Quantas árvores foram inventariadas.
Instrução 2/5 * Apenas o penúltimo elemento desse vetor.
Instrução 3/5 * O diâmetro mínimo de medição
Instrução 4/5 * O diâmetro máximo mensurado
Instrução 5/5 * O diâmetro médio mensurado
10.2 Visualização Gráfica de Vetores
Hora de tentar algo um pouco diferente. Até agora, você programou script e observou seus dados imprimindo-os. Para uma visualização mais informativa de dados, experimente uma saída gráfica.
Para este exercício, você irá trabalhar com dados de inventário florestal realizado em uma unidade de produção anual da Floresta Nacional de Altamira. Para tal utilizaremos apenas duas variáveis, a saber: diâmetro a altura do peito (DAP) e altura comercial.
10.2.1 Boxplot
O boxplot ou diagrama de caixa é uma ferramenta gráfica da estatística que nos permite visualizar a distribuição e valores discrepantes (outliers) de dados.
boxplot(altura)
10.2.2 Histograma
Utilziamos histogramas para visualizar a distribuição de uma variável
contínua. Em R o pacote “base” nos fornece a função
hist( ).
Exercício Prático
- Mostrar o histograma para os dados da variável DAP disponível no
vetor
dap
hist(dap)
10.2.3 Gráfico Dispersão
O gráfico de dispersão é utilizado para visualizar a relação entre
duas variáveis contínuas. Para gerar um gráfico de dispersão em R
devemos utilizar a função plot do pacote “base”.
Exercício Prático
Visualizar a relação entre a varíavel altura e diâmetro.
plot(altura, dap)
10.3 Modificar a Aparência dos Gráficos
A configuração dos parâmetros de estilo, tamanho e agrupamento dos gráficos pode ser obtida digitando o comando ? par. Para este curso introdutório utilizaremos apenas o básico da configuração da aparecência de gráficos no pacote “base” do R.
10.3.1 Personalizando Histogramas
mainUtilizado para atribuir ou modificar um título do gráfico
# Modificar o título do gráfico
hist(dap, main = 'Distribuição da variável DAP (cm)')
xlabeylab- Modificar os nomes dos eixos x e y.
# Modificar os rótulos dos eixos x e y
hist(dap,
main = 'Distribuição da variável DAP', # título do gráfico
xlab = 'DAP (cm)', # Rótulo do eixo x
ylab = 'Frequência') # Rótulo do eixo y
labels- Mostra os valores de cada barra do histograma.
hist(dap,
main = 'Distribuição da variável DAP',
xlab = 'DAP (cm)',
ylab = 'Frequência',
labels = TRUE)
col- Muda a cor das barras do histograma.
hist(dap,
main = 'Distribuição da variável DAP',
xlab = 'DAP (cm)',
ylab = 'Frequência',
labels = TRUE,
col = 'darkgreen')
densityeangle- Mostram as barras do histograma hachuradas
hist(dap,
main = 'Distribuição da variável DAP',
xlab = 'DAP (cm)',
ylab = 'Frequência',
labels = TRUE,
col = 'steelblue',
density = 15,
angle = 60)
Abline( )- Função para adicionar uma linha reta ao histograma. Para adicionar uma linha vertical deve-se utilizar o argumentove para linha horizontalh. O tipo de linha é modificado através do argumentolty(line type) e a espessura da linha através do argumentolwd(line width).
O exemplo a seguir mostra como adicionar uma linha ao histograma para representar a média dos diâmetros.
hist(dap,
main = 'Distribuição da variável DAP',
xlab = 'DAP (cm)',
ylab = 'Frequência',
labels = TRUE,
col = 'steelblue',
density = 15,
angle = 60)
abline(v = mean(dap),
col = 'red',
lty = 2,
lwd = 2)
10.3.2 Personalizando Gráficos de Dispersão
pch- Altera o tipo de caractere dos pontos
- Forma, Tamanho e Cor dos Pontos
| Argumento | Saída |
|---|---|
col |
Cor da borda do ponto. |
bg |
Cor do Fundo do ponto. |
cex |
Tamanho do ponto. |
lwd |
Espessura da Borda do Ponto. |
# Alterar o tipo de caractere dos pontos
plot(altura, dap, pch = 25)
las(label style) - Rotação dos rótulos dos eixos x e y.
las |
Rótulo |
|---|---|
| 0 | Paralelo aos eixos |
| 1 | Sempre na Horizontal |
| 2 | Sempre na Perpendicular |
| 3 | Sempre na Vertical |
plot(altura, dap, pch = 21, las = 0)
plot(altura, dap, pch = 21, las = 2)
10.3.3 Agrupar Gráficos em uma Única Figura
# Parâmetros gráficos
par(mfcol = c(2, 2))
hist(dap, pin = c(12, 8))
hist(altura)
plot(altura, dap, pch = 20)
boxplot(dap)
11 Matriz
Matriz é uma estrutura de dados semelhante a vetor, exceto que na matriz temos 2 dimensões, uma para as linhas e outra para as colunas. O código a seguir mostra a criação de uma matriz 3x3.
matriz <- matrix(1:9, nrow = 3, ncol = 3)
matriz## [,1] [,2] [,3]
## [1,] 1 4 7
## [2,] 2 5 8
## [3,] 3 6 911.1 Somar linhas e Colunas de uma Matriz
A função apply, parte do pacote base do R,
pode ser usada para aplicar uma determinada função a uma matriz, e
recebe 3 argumentos como parâmetro: a matriz contendo os dados, a
indicação do sentido de aplicação da função, representado pelos números
1 (linha) ou 2 (coluna) e a função a ser aplicada.
Somar as linhas de uma matriz:
print(apply(matriz, 1, sum))## [1] 12 15 18Somar os valores das colunas de uma matriz:
print(apply(matriz, 2, sum))## [1] 6 15 2411.2 Somar os Elementos da Diagonal de uma Matriz
m <- matrix(1:9, nrow = 3, ncol = 3)
print(m)## [,1] [,2] [,3]
## [1,] 1 4 7
## [2,] 2 5 8
## [3,] 3 6 9sum(diag(m))## [1] 1511.3 Sentido de Preenchimento dos Dados em uma Matriz
A função matrix() tem por padrão o preenchimento no
sentido das colunas, porém, em alguns casos podemos necessitar preencher
uma matriz no sentido das linhas, para isso devemos definir o valor do
argumento byrow = TRUE
matriz <- matrix(1:9, nrow = 3, ncol = 3, byrow = TRUE)
print(matriz)## [,1] [,2] [,3]
## [1,] 1 2 3
## [2,] 4 5 6
## [3,] 7 8 911.4 Atribuir Nomes as Linhas e Colunas de uma Matriz
matriz <- matrix(1:9, nrow = 3, ncol = 3, byrow = TRUE)
print(matriz)## [,1] [,2] [,3]
## [1,] 1 2 3
## [2,] 4 5 6
## [3,] 7 8 9# Atribuir Nomes as Linhas da matriz
rownames(matriz) <- c('Linha 1', 'Linha 2', 'Linha 3')print(matriz)## [,1] [,2] [,3]
## Linha 1 1 2 3
## Linha 2 4 5 6
## Linha 3 7 8 9# Atribuir Nomes as colunas da matriz
colnames(matriz) <- c('Coluna 1', 'Coluna 2', 'Coluna 3')matriz## Coluna 1 Coluna 2 Coluna 3
## Linha 1 1 2 3
## Linha 2 4 5 6
## Linha 3 7 8 911.5 Obter os nomes das Linhas e Colunas de uma Matriz
Somente os Nomes das Linhas
rownames(matriz)## [1] "Linha 1" "Linha 2" "Linha 3"Somente os Nomes das Colunas
colnames(matriz)## [1] "Coluna 1" "Coluna 2" "Coluna 3"Nomes das Linhas e Colunas
dimnames(matriz)## [[1]]
## [1] "Linha 1" "Linha 2" "Linha 3"
##
## [[2]]
## [1] "Coluna 1" "Coluna 2" "Coluna 3"11.6 Acessar Linhas e Colunas da Matriz
# mostrar a primeira linha da matriz
print(matriz[1, ])## Coluna 1 Coluna 2 Coluna 3
## 1 2 3# mostrar a segunda Coluna da matriz
print(matriz[, 2])## Linha 1 Linha 2 Linha 3
## 2 5 811.7 Acessar Elementos da Matriz
# Mostrar o elemento pertencente a segunda linha e segunda coluna
print(matriz[2, 2])## [1] 511.8 Alterar os Elementos de uma Matriz
# alterar o elemento da linha 2 coluna 2, número 5, para 0
matriz[2, 2] <- 0
print(matriz)## Coluna 1 Coluna 2 Coluna 3
## Linha 1 1 2 3
## Linha 2 4 0 6
## Linha 3 7 8 911.9 Operações com Matrizes
11.9.1 Maior e menor valor entre os elementos da matriz
# maior valor entre os elementos da matriz
max(matriz)## [1] 9# menor valor entre os elementos da matriz
min(matriz)## [1] 011.9.2 Maior e menor valor de uma linha ou coluna da matriz
# maior valor entre os elementos da primeira linha
max(matriz[1,])## [1] 3# menor valor entre os elementos da terceira coluna
min(matriz[,3])## [1] 311.9.3 Média dos elementos da matriz
mean(matriz)## [1] 4.44444411.9.4 Somar os valores das linhas e colunas
11.9.5 Soma de elementos da matriz
# somar os valores da primeira linha
sum(matriz[1, ])## [1] 6# somar os valores da terceira coluna
sum(matriz[, 3])## [1] 18# somar os elementos da segunda linha da matriz
sum(matriz[2, ])## [1] 1011.9.6 Diagonal da matriz
# Obter a diagonal da matriz
print(diag(matriz))## [1] 1 0 9# Obter a soma entre os elementos da diagonal da matriz
sum(diag(matriz))## [1] 1011.9.7 Transposição de Matriz
# Transpor a matriz
t(matriz)## Linha 1 Linha 2 Linha 3
## Coluna 1 1 4 7
## Coluna 2 2 0 8
## Coluna 3 3 6 911.9.8 Soma entre matrizes
# Definição das matrizes "a" e "b"
a <- matrix(1:6, nrow = 3, byrow = TRUE)
b <- matrix(1:6, nrow = 3, byrow = TRUE)
print(a)## [,1] [,2]
## [1,] 1 2
## [2,] 3 4
## [3,] 5 6print(b)## [,1] [,2]
## [1,] 1 2
## [2,] 3 4
## [3,] 5 6# soma das matrizes a e b
a + b## [,1] [,2]
## [1,] 2 4
## [2,] 6 8
## [3,] 10 1211.10 Combinar Vetores em Matriz
Em R podemos combinar vetores para formar uma matriz em que cada
vetor fará parte de uma coluna ou linha da matriz. Para combinar vetores
em linhas matriciais usamos a função rbind(), e para
combinar vetores em colunas da matriz usamos a função
cbind(). O exemplo a seguir mostra como combinas três
vetores com orientação nas linhas de uma matriz.
# Vetor referente a uma amostra de valores de ações da Apple
apple <- c(109.49, 109.90, 109.11, 109.95, 111.03)
# Vetor referente a uma amostra de valores de ações da IBM
ibm <- c(159.82, 160.02, 159.84, 160.35, 164.79)
# Vetor referente a uma amostra de valores de ações da Microsoft
microsoft <- c(59.20, 59.25, 60.22, 59.95, 61.37)
# combinar os vetores em uma matriz onde cada linha receberá os valores dos vetores
print(rbind(apple, ibm, microsoft))## [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
## apple 109.49 109.90 109.11 109.95 111.03
## ibm 159.82 160.02 159.84 160.35 164.79
## microsoft 59.20 59.25 60.22 59.95 61.37A seguir é demonstrado como combinar os elementos de vetores em colunas de uma matriz.
# combinar os vetores em uma matriz onde cada coluna receberá os valores dos vetores
cbind(apple, ibm, microsoft)## apple ibm microsoft
## [1,] 109.49 159.82 59.20
## [2,] 109.90 160.02 59.25
## [3,] 109.11 159.84 60.22
## [4,] 109.95 160.35 59.95
## [5,] 111.03 164.79 61.3711.11 Matriz de Correlação
Como exemplo prático para demonstrar o uso de matriz para cálcular a correlação entre variáveis, usaremos os dados referente a publicação:
Ramsey, F.L. and Schafer, D.W. (2013). The Statistical Sleuth: A Course in Methods of Data Analysis (3rd ed), Cengage Learning.
Os dados são os valores médios de peso cerebral (g), peso corporal (g), duração da gestação (dias) e tamanho da prole de 96 espécies de mamíferos.
# Carregar os dados vetoriais
load('./data/dados_modulo_1_aula_3.rda')
# listar os objetos no ambiente R
ls()## [1] "a" "altura" "apple"
## [4] "b" "categoria" "cerebro"
## [7] "corpo" "dap" "dias_semana"
## [10] "especies" "gestacao" "ibm"
## [13] "int" "inteiros" "letra"
## [16] "m" "matriz" "microsoft"
## [19] "nomes" "nomes_cientificos" "num"
## [22] "prole" "sequencia" "string"
## [25] "temperatura" "vetor"# Combinar os vetores em uma matriz
m <- cbind(cerebro, corpo, gestacao, prole)
# Mostrar as primeiras 6 linhas da matriz
head(m)## cerebro corpo gestacao prole
## [1,] 9.6 2.20 31 5.0
## [2,] 9.9 0.78 98 1.2
## [3,] 4480.0 2800.00 655 1.0
## [4,] 20.3 2.80 104 1.3
## [5,] 219.0 89.00 218 1.0
## [6,] 53.0 6.00 60 2.2# Mostrar as últimas 6 linhas da matriz
tail(m)## cerebro corpo gestacao prole
## [91,] 198 45.0 300 1.1
## [92,] 550 400.0 310 1.0
## [93,] 179 32.0 180 1.0
## [94,] 102 5.5 210 1.0
## [95,] 185 150.0 120 4.0
## [96,] 334 250.0 255 1.011.12 Atribuir um Atributo a uma Matriz
Para inserir um atributo a matriz utilizamos a função
attr(), passando como argumentos a matriz e um rótulo para
nomear o atributo. Como demonstração iremos inserir um atributo a nossa
matriz definida anteriormente, este atributo será a referência
bibliográfica dos dados.
# Obter os atributos da matriz
attributes(m)## $dim
## [1] 96 4
##
## $dimnames
## $dimnames[[1]]
## NULL
##
## $dimnames[[2]]
## [1] "cerebro" "corpo" "gestacao" "prole"# Inserir o atributo
attr(m, 'Fonte') <- 'Ramsey, F.L. and Schafer, D.W. (2013). The Statistical Sleuth: A Course in Methods of Data Analysis (3rd ed), Cengage Learning.'# conferir os atributos da matriz
attributes(m)## $dim
## [1] 96 4
##
## $dimnames
## $dimnames[[1]]
## NULL
##
## $dimnames[[2]]
## [1] "cerebro" "corpo" "gestacao" "prole"
##
##
## $Fonte
## [1] "Ramsey, F.L. and Schafer, D.W. (2013). The Statistical Sleuth: A Course in Methods of Data Analysis (3rd ed), Cengage Learning."11.13 Gerar Gráficos a partir dos Dados de uma Matriz
# gráfico da relação entre as duas primeiras colunas (cerebro e corpo)
plot(m)
# gráfico da relação entre as duas primeiras colunas (gestacao e prole)
# plot(m[, 3], m[, 4])
plot(m[,'gestacao'], m[,'prole'])
12 Array
Em R array é uma estrutura de dados tridimensional. Criamos um array
através da função array(x, dim), onde o parâmetros
x é um vetor e dim são as dimensões do
array.
a <- array(c(1:24), dim = c(3, 3, 2))print(a)## , , 1
##
## [,1] [,2] [,3]
## [1,] 1 4 7
## [2,] 2 5 8
## [3,] 3 6 9
##
## , , 2
##
## [,1] [,2] [,3]
## [1,] 10 13 16
## [2,] 11 14 17
## [3,] 12 15 1812.1 Acessar Elementos do Array
# Acessar a primeira tabela
a[, , 1]## [,1] [,2] [,3]
## [1,] 1 4 7
## [2,] 2 5 8
## [3,] 3 6 9# Acessar a primeira linha da tabela 1
print(a[1, , 1])## [1] 1 4 7# Acessar a primeira coluna da segunda tabela
print(a[, 1, 2])## [1] 10 11 1212.2 Operações com Arrays
# Obter o maior valor da primeira tabela
max(a[, , 1])## [1] 9# Obter a soma da primeira coluna da tabela 1
sum(a[, 1, 1])## [1] 6# obter a média dos valores da segunda linha da segunda tabela
mean(a[, 2, 2])## [1] 14# Obter a soma entre os valores da primeira coluna da table 1 com os da
# primeira coluna da tabela 2
sum(a[, 1, 1], a[, 1, 2])## [1] 39# obter a soma dos valores da diagonal da primeira tabele
sum(diag(a[, , 1]))## [1] 1512.3 Atribuir Nomes as Dimensões do Array
Assim como podemos atribuir nomes aos elementos de um vetor e as duas
dimensões de uma matriz, também é possível o fazer para arrays. Para tal
utilizamos a função dimnames(), passando como parâmetros
três vetores com os nomes das linhas da matriz, nomes das colunas e
nomes das matrizes.
a <- array(c(1:24), # Vetor
dim = c(3, 3, 2), # Dimensões do array
dimnames = list(c('L1', 'L2', 'L3'), # Nome das linhas das matrizes
c('C1', 'C2', 'C3'), # Nome das colunas das matrizes
c('Matriz 1', 'Matriz 2'))) # Nomes das Matrizes
print(a)## , , Matriz 1
##
## C1 C2 C3
## L1 1 4 7
## L2 2 5 8
## L3 3 6 9
##
## , , Matriz 2
##
## C1 C2 C3
## L1 10 13 16
## L2 11 14 17
## L3 12 15 1812.4 Inserir Atributo em um Array
# inserir um atributo ao array "a"
attr(a, 'Observação') <- 'Meu primeiro array em R!!'# checar os atributos do array
print(attributes(a))## $dim
## [1] 3 3 2
##
## $dimnames
## $dimnames[[1]]
## [1] "L1" "L2" "L3"
##
## $dimnames[[2]]
## [1] "C1" "C2" "C3"
##
## $dimnames[[3]]
## [1] "Matriz 1" "Matriz 2"
##
##
## $Observação
## [1] "Meu primeiro array em R!!"13 Data Frames
dataframe indiscutivelmente é a estrutura de dados mais importante em R, é nesta estrutura que a maioria dos seus dados será armazenada para análise. Combina a estrutura de uma matriz com a flexibilidade de ter diferentes tipos de dados em cada coluna. Pense em cada coluna como um vetor armazendo um tipo de dado específico. Para criar um dataframe utilizamos a função dataframe( ).
13.1 Criar um data frame
# criar um data frame
df <- data.frame(
# Coluna id
id = c(1, 2, 3, 4, 5),
# Coluna nome
nome = c('Mezilaurus itauba', 'Apuleia leiocarpa', 'Cedrela odorata',
'Amburana acreana', 'Hymenolobium excelsum'),
# Coluna volume
volume = c(3.25, 6.51, 7.45, 8.81, 4.35)
)
# mostrar os dados na tela
df## id nome volume
## 1 1 Mezilaurus itauba 3.25
## 2 2 Apuleia leiocarpa 6.51
## 3 3 Cedrela odorata 7.45
## 4 4 Amburana acreana 8.81
## 5 5 Hymenolobium excelsum 4.3513.2 Carregar um data frame a partir de um arquivo
Em R é possível a leitura de vários formatos de arquivos utilizados para armazenamento de dados, a exemplo de:
.csv
.dbf.dta(Stata).fst.h5.mtp(Minitab).parquet.rda
.rds
.RData
.spss(SPSS).txt
.xlse.xlsx.xml.xport(SAS)
Abordaremos neste módulo apenas os formatos mais frequentemente
utilizados, a saber: .csv, .txt,
.rds e .xls
Para leitura de arquivos nos formatos .csv e .txt, podemos utilizar a função read.csv( ) ou read.csv2( ), a primeira por padrão lê dados de planilhas onde o separador decimal é o . e o separador de colunas é a ,; ao passo que a segunda função é utilizada para leitura de planilhas onde o separador decimal é a , e o separdor de colunas é o ;
13.3 Leitura de Arquivos .csv e .txt
O trecho de código a seguir faz a leitura de uma planilha em formato .csv, a qual é atribuída ao objeto R denominado inventario, o qual após leitura dos dados passa a ser um dataframe, pois as colunas da planilha são importadas como vetores. Assim, podemos definir dataframe como um conjunto de vetores, mas pode também armazenar listas.
# Lê uma planilha csv com dados de inventário florestal
inventario <- read.csv2('./data/UMF_4_UPA_4F_SINAFLOR_v03.csv',
encoding = 'latin1')A seguir usamos a função head( ) para mostrar as linhas iniciais do dataframeinventario. Por padrão esta função mostra apenas as seis primeiras linhas do dataframe, caso queiramos ler as dez primeiras linhas, devemos especificar este número após o nome do dataframe: head(inventario, 10)
# Mostrar as seis primeiras linhas dos dados no console
head(inventario)## N_arv UPA UT Nome_Cientifico Nome_Popular DAP_cm Alt Categoria QF
## 1 10001 6 1 Parkia gigantocarpa Fava-atanã 114.59 19 Remanescente 1
## 2 10002 6 1 Bagassa guianensis Tatajuba 67.48 17 Remanescente 1
## 3 10003 6 1 Castilla ulei Caucho 52.52 11 Explorar 1
## 4 10004 6 1 Castilla ulei Caucho 40.74 13 Remanescente 1
## 5 10005 6 1 Vochysia maxima Quaruba 47.75 15 Remanescente 2
## 6 10006 6 1 Copaifera duckei Copaíba 43.93 18 Remanescente 1
## Vol g lat lon
## 1 12.4891 1.0313 -5.907904 -54.96910
## 2 4.3893 0.3577 -5.907938 -54.96912
## 3 1.8263 0.2166 -5.907999 -54.96991
## 4 1.1068 0.1304 -5.906353 -54.96999
## 5 1.8325 0.1790 -5.906086 -54.97024
## 6 1.7038 0.1515 -5.905871 -54.97024A seguir usamos a função tail( ) para mostrar as últimas linhas do dataframeinventario. Por padrão esta função mostra apenas as seis últimas linhas do dataframe, caso queiramos ler as dez últimas linhas, devemos especificar este número após o nome do dataframe: tail(inventario, 10)
# Mostrar as seis últimas linhas dos dados no console
tail(inventario)## N_arv UPA UT Nome_Cientifico Nome_Popular DAP_cm Alt Categoria
## 18583 290695 6 29 Parkia multijuga Fava-benguê 52.52 15 Remanescente
## 18584 290696 6 29 Couratari guianensis Tauari 92.95 24 Explorar
## 18585 290697 6 29 Vochysia maxima Quaruba 112.68 20 Remanescente
## 18586 290698 6 29 Hymenaea parvifolia Jutaí-mirim 66.53 18 Remanescente
## 18587 290699 6 29 Vochysia maxima Quaruba 127.32 19 Explorar
## 18588 290700 6 29 Vochysia maxima Quaruba 54.75 17 Remanescente
## QF Vol g lat lon
## 18583 2 2.3001 0.2166 -5.853998 -54.97232
## 18584 1 10.4347 0.6785 -5.853668 -54.97245
## 18585 2 12.6251 0.9972 -5.853556 -54.97230
## 18586 2 4.4416 0.3476 -5.853985 -54.96238
## 18587 1 14.6343 1.2732 -5.854445 -54.96315
## 18588 2 2.7760 0.2354 -5.854735 -54.9647513.4 Obter os nomes das colunas de um Dataframe
Alguns Dataframes contém um número muito grande de colunas e precisamos atribuir os mesmos nomes a outros dataframes que formos criando, para evitar ter que digitar estes nomes outras vezes, podemos usar as função names( ) e attributes( ).
A primeira retornará um saída vetorial ao passo que a segunda uma lista com três elementos, o primeiro é names: nomes das colunas; class: mostra a estrutura de dados, no caso data.frame; row.names: referente ao nomes dos rótulos das linhas, se houver. Para acessarmos somente os nomes das colunas usando a função attributes() devemos chamá-la da seguinte forma: attributes(dataframe)[1]
# Mostrar os nomes das colunas do data frame
names(inventario)## [1] "N_arv" "UPA" "UT" "Nome_Cientifico"
## [5] "Nome_Popular" "DAP_cm" "Alt" "Categoria"
## [9] "QF" "Vol" "g" "lat"
## [13] "lon"# Mostrar todos os attributos do data frame, menos os rótulos das lihas
attributes(inventario)[-3]## $names
## [1] "N_arv" "UPA" "UT" "Nome_Cientifico"
## [5] "Nome_Popular" "DAP_cm" "Alt" "Categoria"
## [9] "QF" "Vol" "g" "lat"
## [13] "lon"
##
## $class
## [1] "data.frame"# Mostrar apenas o primeiro atributo (nomes das colunas)
attributes(inventario)[1]## $names
## [1] "N_arv" "UPA" "UT" "Nome_Cientifico"
## [5] "Nome_Popular" "DAP_cm" "Alt" "Categoria"
## [9] "QF" "Vol" "g" "lat"
## [13] "lon"13.5 Obter número de linhas e colunas de uma Dataframe
A função dim( ) recebe como parâmetro um dataframe e retorna o número de linhas e colunas.
# Mostrar as dimensões do data frame
dim(inventario)## [1] 18588 13- Podemos acessar apenas o número de linhas ou de colunas:
dim(inventario)[1]edim(inventario)[2], respetivamente.
# Mostrar apenas o número de linhas do dataframe
dim(inventario)[1]## [1] 18588# Mostrar apenas o número de colunas do dataframe
dim(inventario)[2]## [1] 13Os comandos acima podem ser simplificados com o uso apenas das
funções nrow() e ncol(). veja os exemplos a
seguir:
# Obter o número de linhas de um dataframe
nrow(inventario)## [1] 18588# Obter o número de colunas de um dataframe
ncol(inventario)## [1] 13Dos exemplos acima podemos observar que foram inventariadas 18.588 árvores (número de linhas) e que o dataframe contém 13 variáveis (colunas)
13.6 Obter a Estrutura dos Dados de um DataFrame
# Verificar a estrutura dos dados
str(inventario)## 'data.frame': 18588 obs. of 13 variables:
## $ N_arv : int 10001 10002 10003 10004 10005 10006 10007 10008 10009 10010 ...
## $ UPA : int 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 ...
## $ UT : int 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## $ Nome_Cientifico: chr "Parkia gigantocarpa" "Bagassa guianensis" "Castilla ulei" "Castilla ulei" ...
## $ Nome_Popular : chr "Fava-atanã" "Tatajuba" "Caucho" "Caucho" ...
## $ DAP_cm : num 114.6 67.5 52.5 40.7 47.8 ...
## $ Alt : int 19 17 11 13 15 18 16 20 20 15 ...
## $ Categoria : chr "Remanescente" "Remanescente" "Explorar" "Remanescente" ...
## $ QF : int 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 ...
## $ Vol : num 12.49 4.39 1.83 1.11 1.83 ...
## $ g : num 1.031 0.358 0.217 0.13 0.179 ...
## $ lat : num -5.91 -5.91 -5.91 -5.91 -5.91 ...
## $ lon : num -55 -55 -55 -55 -55 ...13.7 Resumo dos Dados de um Dataframe
# Mostrar o resumo dos dados
summary(inventario)## N_arv UPA UT Nome_Cientifico
## Min. : 10001 Min. :6 Min. : 1.00 Length:18588
## 1st Qu.: 90010 1st Qu.:6 1st Qu.: 9.00 Class :character
## Median :160623 Median :6 Median :16.00 Mode :character
## Mean :161674 Mean :6 Mean :16.13
## 3rd Qu.:240164 3rd Qu.:6 3rd Qu.:24.00
## Max. :290700 Max. :6 Max. :29.00
## Nome_Popular DAP_cm Alt Categoria
## Length:18588 Min. : 39.79 Min. : 7.00 Length:18588
## Class :character 1st Qu.: 54.11 1st Qu.:16.00 Class :character
## Mode :character Median : 66.85 Median :18.00 Mode :character
## Mean : 71.95 Mean :18.12
## 3rd Qu.: 84.99 3rd Qu.:20.00
## Max. :312.26 Max. :40.00
## QF Vol g lat
## Min. :1.000 Min. : 0.7213 Min. :0.1243 Min. :-5.918
## 1st Qu.:1.000 1st Qu.: 2.7023 1st Qu.:0.2300 1st Qu.:-5.897
## Median :1.000 Median : 4.4863 Median :0.3509 Median :-5.881
## Mean :1.282 Mean : 5.5925 Mean :0.4523 Mean :-5.883
## 3rd Qu.:2.000 3rd Qu.: 7.3581 3rd Qu.:0.5673 3rd Qu.:-5.871
## Max. :3.000 Max. :39.0858 Max. :7.6582 Max. :-5.848
## lon
## Min. :-55.00
## 1st Qu.:-54.97
## Median :-54.96
## Mean :-54.96
## 3rd Qu.:-54.95
## Max. :-54.9413.8 Acessar colunas do data frame
Para acessar uma coluna específica de um data frame usamos o sinal
$, se queremos acessar somente a coluna referente a
variável volume, denominada em nossa data frame de Vol:
inventario$Vol. Isso nos permite aplicar uma função apenas
a esta coluna:
# Selecionar a coluna "Vol" e Mostrar o resumo dos dados da coluna "Vol"
summary(inventario$Vol)## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 0.7213 2.7023 4.4863 5.5925 7.3581 39.085813.9 Filtrar Linhas e/ou Colunas de uma Data Frame
Em função do data frame possuir duas dimensões, é possível localizar uma lina e/ou uma coluna através das coordenadas de suas dimensões. Vamos considerar como exemplo os dados referente a lista de espécies da fauna brasileira ameaçadas de extinção.
fauna <- read.csv2('./data/DF_port_MMA_300-2022_fauna.csv')
head(fauna)## n port443 classe ordem familia especie_subespecie
## 1 1 * Aves Accipitriformes Accipitridae Amadonastur lacernulatus
## 2 2 * Aves Accipitriformes Accipitridae Circus cinereus
## 3 3 * Aves Accipitriformes Accipitridae Harpia harpyja
## 4 4 * Aves Accipitriformes Accipitridae Leptodon forbesi
## 5 5 * Aves Accipitriformes Accipitridae Morphnus guianensis
## 6 6 * Aves Accipitriformes Accipitridae Urubitinga coronata
## categoria
## 1 VU
## 2 VU
## 3 VU
## 4 EN
## 5 VU
## 6 ENPara filtrar a segunda linha passamos o endereço desta linha no data frame
fauna[2, ]## n port443 classe ordem familia especie_subespecie categoria
## 2 2 * Aves Accipitriformes Accipitridae Circus cinereus VUPara filtrar apenas a terceira coluna
fauna[, 3]## [1] "Aves" "Aves" "Aves" "Aves"
## [5] "Aves" "Aves" "Anthozoa" "Arachnida"
## [9] "Arachnida" "Arachnida" "Arachnida" "Arachnida"
## [13] "Arachnida" "Arachnida" "Arachnida" "Arachnida"
## [17] "Malacostraca" "Malacostraca" "Malacostraca" "Malacostraca"
## [21] "Malacostraca" "Malacostraca" "Malacostraca" "Malacostraca"
## [25] "Malacostraca" "Malacostraca" "Malacostraca" "Malacostraca"
## [29] "Malacostraca" "Malacostraca" "Aves" "Hydrozoa"
## [33] "Amphibia" "Amphibia" "Diplopoda" "Diplopoda"
## [37] "Amphibia" "Amphibia" "Amphibia" "Amphibia"
## [41] "Amphibia" "Amphibia" "Amphibia" "Amphibia"
## [45] "Amphibia" "Amphibia" "Amphibia" "Amphibia"
## [49] "Amphibia" "Amphibia" "Amphibia" "Amphibia"
## [53] "Amphibia" "Amphibia" "Amphibia" "Amphibia"
## [57] "Amphibia" "Amphibia" "Amphibia" "Amphibia"
## [61] "Amphibia" "Amphibia" "Amphibia" "Amphibia"
## [65] "Amphibia" "Amphibia" "Amphibia" "Amphibia"
## [69] "Amphibia" "Amphibia" "Amphibia" "Amphibia"
## [73] "Amphibia" "Amphibia" "Amphibia" "Amphibia"
## [77] "Amphibia" "Amphibia" "Amphibia" "Amphibia"
## [81] "Amphibia" "Amphibia" "Amphibia" "Amphibia"
## [85] "Amphibia" "Amphibia" "Amphibia" "Amphibia"
## [89] "Amphibia" "Amphibia" "Amphibia" "Amphibia"
## [93] "Amphibia" "Holothuroidea" "Aves" "Aves"
## [97] "Aves" "Aves" "Aves" "Aves"
## [101] "Aves" "Aves" "Aves" "Aves"
## [105] "Arachnida" "Arachnida" "Arachnida" "Arachnida"
## [109] "Arachnida" "Arachnida" "Arachnida" "Arachnida"
## [113] "Arachnida" "Arachnida" "Arachnida" "Arachnida"
## [117] "Arachnida" "Arachnida" "Arachnida" "Arachnida"
## [121] "Arachnida" "Arachnida" "Arachnida" "Arachnida"
## [125] "Arachnida" "Arachnida" "Arachnida" "Arachnida"
## [129] "Actinopterygii" "Insecta" "Gastropoda" "Gastropoda"
## [133] "Gastropoda" "Echinoidea" "Aves" "Aves"
## [137] "Chondrichthyes" "Chondrichthyes" "Chondrichthyes" "Chondrichthyes"
## [141] "Chondrichthyes" "Chondrichthyes" "Chondrichthyes" "Chondrichthyes"
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## [153] "Chondrichthyes" "Chondrichthyes" "Chondrichthyes" "Chondrichthyes"
## [157] "Chondrichthyes" "Chondrichthyes" "Chondrichthyes" "Mammalia"
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## [521] "Actinopterygii" "Actinopterygii" "Actinopterygii" "Actinopterygii"
## [525] "Actinopterygii" "Actinopterygii" "Actinopterygii" "Actinopterygii"
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## [537] "Insecta" "Insecta" "Insecta" "Insecta"
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## [589] "Insecta" "Insecta" "Insecta" "Insecta"
## [593] "Insecta" "Insecta" "Insecta" "Insecta"
## [597] "Insecta" "Insecta" "Insecta" "Insecta"
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## [797] "Aves" "Aves" "Aves" "Aves"
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## [817] "Aves" "Aves" "Aves" "Aves"
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## [869] "Actinopterygii" "Actinopterygii" "Actinopterygii" "Actinopterygii"
## [873] "Actinopterygii" "Actinopterygii" "Actinopterygii" "Actinopterygii"
## [877] "Mammalia" "Aves" "Aves" "Aves"
## [881] "Aves" "Aves" "Aves" "Aves"
## [885] "Aves" "Aves" "Aves" "Aves"
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## [897] "Collembola" "Collembola" "Collembola" "Collembola"
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## [989] "Gastropoda" "Gastropoda" "Gastropoda" "Gastropoda"
## [993] "Gastropoda" "Chondrichthyes" "Chondrichthyes" "Chondrichthyes"
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## [1037] "Mammalia" "Mammalia" "Mammalia" "Mammalia"
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## [1121] "Actinopterygii" "Actinopterygii" "Actinopterygii" "Actinopterygii"
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## [1133] "Actinopterygii" "Actinopterygii" "Actinopterygii" "Actinopterygii"
## [1137] "Actinopterygii" "Actinopterygii" "Actinopterygii" "Actinopterygii"
## [1141] "Actinopterygii" "Actinopterygii" "Mammalia" "Mammalia"
## [1145] "Diplopoda" "Diplopoda" "Diplopoda" "Diplopoda"
## [1149] "Diplopoda" "Demospongea" "Demospongea" "Reptilia"
## [1153] "Reptilia" "Reptilia" "Reptilia" "Reptilia"
## [1157] "Reptilia" "Reptilia" "Reptilia" "Reptilia"
## [1161] "Reptilia" "Reptilia" "Reptilia" "Reptilia"
## [1165] "Reptilia" "Reptilia" "Reptilia" "Reptilia"
## [1169] "Reptilia" "Reptilia" "Reptilia" "Reptilia"
## [1173] "Reptilia" "Reptilia" "Reptilia" "Reptilia"
## [1177] "Reptilia" "Reptilia" "Reptilia" "Reptilia"
## [1181] "Reptilia" "Reptilia" "Reptilia" "Reptilia"
## [1185] "Reptilia" "Reptilia" "Reptilia" "Reptilia"
## [1189] "Reptilia" "Reptilia" "Reptilia" "Reptilia"
## [1193] "Reptilia" "Reptilia" "Reptilia" "Reptilia"
## [1197] "Reptilia" "Reptilia" "Reptilia" "Reptilia"
## [1201] "Reptilia" "Reptilia" "Reptilia" "Reptilia"
## [1205] "Reptilia" "Reptilia" "Reptilia" "Reptilia"
## [1209] "Reptilia" "Reptilia" "Reptilia" "Reptilia"
## [1213] "Reptilia" "Reptilia" "Reptilia" "Reptilia"
## [1217] "Reptilia" "Chondrichthyes" "Chondrichthyes" "Chondrichthyes"
## [1221] "Aves" "Aves" "Aves" "Gastropoda"
## [1225] "Gastropoda" "Gastropoda" "Demospongea" "Demospongea"
## [1229] "Aves" "Aves" "Aves" "Collembola"
## [1233] "Collembola" "Collembola" "Collembola" "Collembola"
## [1237] "Collembola" "Actinopterygii" "Actinopterygii" "Actinopterygii"
## [1241] "Rhynchonellata" "Reptilia" "Reptilia" "Reptilia"
## [1245] "Reptilia" "Reptilia" "Aves" "Aves"
## [1249] "Aves" "Aves" "Chondrichthyes" "Turbellaria"
## [1253] "Turbellaria" "Turbellaria" "Turbellaria" "Turbellaria"
## [1257] "Turbellaria" "Aves" "Bivalvia" "Bivalvia"
## [1261] "Asteroidea" "Asteroidea" "Insecta" "Insecta"
## [1265] "Insecta" "Insecta"Também podemos filtrar um data frame com base em uma coluna
fauna[fauna$especie_subespecie == 'Euvola ziczac', ]## n port443 classe ordem familia especie_subespecie categoria
## 672 679 * Bivalvia Ostreoida Pectinidae Euvola ziczac EN13.10 Filtrar dados com a
função subset
# Gerar um subconjunto das árvores selecionadas para corte
especies_explorar <- subset(inventario, Categoria == 'Explorar')
# Mostrar o subconjunto
head(especies_explorar)## N_arv UPA UT Nome_Cientifico Nome_Popular DAP_cm Alt
## 3 10003 6 1 Castilla ulei Caucho 52.52 11
## 7 10007 6 1 Pseudopiptadenia psilostachya Timborana 59.52 16
## 9 10009 6 1 Hymenolobium petraeum Angelim-pedra 72.57 20
## 13 10013 6 1 Goupia glabra Cupiúba 74.80 16
## 23 10023 6 1 Manilkara elata Maçaranduba 74.17 19
## 24 10024 6 1 Goupia glabra Cupiúba 63.66 14
## Categoria QF Vol g lat lon
## 3 Explorar 1 1.8263 0.2166 -5.907999 -54.96991
## 7 Explorar 2 3.2062 0.2783 -5.905860 -54.97020
## 9 Explorar 1 5.7342 0.4137 -5.905200 -54.97010
## 13 Explorar 2 5.1779 0.4395 -5.903429 -54.97043
## 23 Explorar 1 5.7705 0.4320 -5.906069 -54.97048
## 24 Explorar 1 3.3641 0.3183 -5.906245 -54.97040# Número de Árvores a Explorar
nrow(especies_explorar)## [1] 822113.11 Criar uma nova coluna
Iremos criar uma coluna em função de um filtro baseado em dados de
outro data frame. Vamos filtar os dados onde as epécies do
inventario são espécies ameçadas de extinção, as espécies
que forem ameaçadas receberão a denominção conforme sua categoria
definida na Portaria MMA 300/2022, para isso teremos que utilizar
carregar um data frame com os dados da portaria e criar uma
coluna no inventario denominada
status_ecologico, a qual receberá a categoria de
ameaça.
# ler os dados da portaria MMA 300/2022
port_300_flora <- read.csv2('./data/DF_port_MMA_300-2022_flora.csv')
# Mostrar na tela apenas 6 linhas do data frame
head(port_300_flora)## n port443 familia especie_subespecie_var categoria
## 1 1 * Acanthaceae Aphelandra espirito-santensis EN
## 2 2 * Acanthaceae Aphelandra margaritae VU
## 3 3 * Acanthaceae Aphelandra maximiliana EN
## 4 4 Acanthaceae Aphelandra rigida EN
## 5 5 Acanthaceae Aphelandra stephanophysa VU
## 6 6 * Acanthaceae Dyschoriste lavandulacea EN# Filtar as espécies do inventario que coincidem as espécies da Portaria
# MMA 300/2022 e atribuir a categoria de ameaça a uma nova coluna em inventario,
# a ser denominada status_ecologico.
inventario_ameacadas <- inventario[inventario$Nome_Cientifico %in% port_300_flora$especie_subespecie_var, ]Agora podemos saber quais espécies do inventário florestal são ameaçadas de extinção:
unique(inventario_ameacadas$Nome_Cientifico)## [1] "Bertholletia excelsa" "Apuleia leiocarpa" "Cedrela odorata"
## [4] "Hymenaea parvifolia" "Virola surinamensis" "Mezilaurus itauba"13.12 Excluir Linhas e Colunas de um Data Frame
# Excluir a linha 2
fauna <- fauna[-2, ]
# Conferir a remoção da linha 2
head(fauna)## n port443 classe ordem familia especie_subespecie
## 1 1 * Aves Accipitriformes Accipitridae Amadonastur lacernulatus
## 3 3 * Aves Accipitriformes Accipitridae Harpia harpyja
## 4 4 * Aves Accipitriformes Accipitridae Leptodon forbesi
## 5 5 * Aves Accipitriformes Accipitridae Morphnus guianensis
## 6 6 * Aves Accipitriformes Accipitridae Urubitinga coronata
## 7 7 * Anthozoa Actiniaria Actiniidae Condylactis gigantea
## categoria
## 1 VU
## 3 VU
## 4 EN
## 5 VU
## 6 EN
## 7 EN# Excluir a coluna n
fauna$n <- NULL
# Conferir a remoção da coluna 1
head(fauna)## port443 classe ordem familia especie_subespecie
## 1 * Aves Accipitriformes Accipitridae Amadonastur lacernulatus
## 3 * Aves Accipitriformes Accipitridae Harpia harpyja
## 4 * Aves Accipitriformes Accipitridae Leptodon forbesi
## 5 * Aves Accipitriformes Accipitridae Morphnus guianensis
## 6 * Aves Accipitriformes Accipitridae Urubitinga coronata
## 7 * Anthozoa Actiniaria Actiniidae Condylactis gigantea
## categoria
## 1 VU
## 3 VU
## 4 EN
## 5 VU
## 6 EN
## 7 EN13.13 Ler Dados de Arquivo Demilitado por Tabulação
dados <- read.delim2('./data/Bivalvia_tab.txt')
head(dados)## n port443 classe ordem familia especie_subespecie categoria
## 1 679 * Bivalvia Ostreoida Pectinidae Euvola ziczac EN
## 2 1275 * Bivalvia Unionoida Hyriidae Diplodon koseritzi EN
## 3 1276 * Bivalvia Unionoida Mycetopodidae Mycetopoda legumen EN13.14 Ler Dados de Arquivo Delimitado por Espaço
dados <- read.delim2('./data/Separado_por_Espaco.txt', sep = ' ')
head(dados)## id nome volume
## 1 1 Mezilaurus itauba 3.25
## 2 2 Apuleia leiocarpa 6.51
## 3 3 Cedrela odorata 7.45
## 4 4 Amburana acreana 8.81
## 5 5 Hymenolobium excelsum 4.3513.15 Ler Dados de Arquivo Hospedado na Internet
A seguir é mostrado como ler dados diretamente da internet, como exemplo iremos ler um conjunto de dados do SISTAXON.
# Link da planilha com dados do Sistaxon
link <- 'http://www.ibama.gov.br/phocadownload/sinaflor/2022/2022-07-22_Lista_especies_DOF.csv'
# Ler o arquivo csv diretamente do link
#sp_sistaxon <- read.csv(link)
# Mostrar os dados no sonsole
#head(sp_sistaxon)13.16 Leitura de Dados em Formatos de Aqruivos de Softwares Proprietários
| Arquivo | Pacote | Função |
|---|---|---|
| .dbf | foreign | read.dbf( ) |
| .dta | foreign | read.tda( ) |
| .fst | fst | read_fst( ) |
| .mtp | foreign | read.mtp( ) |
| .spss | foreign | read.spss( ) |
| .xls | read_xls( ) | |
| .xls | read_xlsx( ) | |
| .xport | foreign | read.xport( ) |
13.17 Ler Dados de Arquivos .xls e .xlsx
# Carregar o pacote readxl
library(readxl)
# Listar as planilhas presentes no arquivo .xls
xls <- excel_sheets('./data/aves_reptilia.xls')
xls## [1] "aves" "reptilia"Por padrão a função read_xls() lê a primeira planilha do
arquivo.
# Ler dados da primeira planilha "aves" e atribuir a um dataframe
dados_fauna <- read_xls('./data/aves_reptilia.xls')
# Mostrar as primeiras seis linhas do dataframe
head(dados_fauna)## # A tibble: 6 × 7
## n port443 classe ordem familia especie_subespecie categoria
## <dbl> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
## 1 1 * Aves Accipitriformes Accipitridae Amadonastur lacer… VU
## 2 2 * Aves Accipitriformes Accipitridae Circus cinereus VU
## 3 3 * Aves Accipitriformes Accipitridae Harpia harpyja VU
## 4 4 * Aves Accipitriformes Accipitridae Leptodon forbesi EN
## 5 5 * Aves Accipitriformes Accipitridae Morphnus guianens… VU
## 6 6 * Aves Accipitriformes Accipitridae Urubitinga corona… ENPara ler uma outra planilha devemos passar essa informação para o
parâmetro sheets. Se quisermos ler a planilha
reptilia o código seria:
read_xls('./data/aves_reptilia.xls', sheet = 'reptilia') ou
read_xls('./data/aves_reptilia.xls', sheet = 2)
# Ler dados da primeira planilha "reptilia" e atribuir a um dataframe
dados_fauna <- read_xls('./data/aves_reptilia.xls', sheet = 'reptilia')
# Mostrar as primeiras seis linhas do dataframe
head(dados_fauna)## # A tibble: 6 × 7
## n port443 classe ordem familia especie_subespecie categoria
## <dbl> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
## 1 1168 * Reptilia Squamata Amphisbaenidae Amphisbaena arda EN
## 2 1169 * Reptilia Squamata Amphisbaenidae Amphisbaena frontalis EN
## 3 1170 * Reptilia Squamata Amphisbaenidae Amphisbaena nigricau… EN
## 4 1171 * Reptilia Squamata Amphisbaenidae Amphisbaena supernum… EN
## 5 1172 * Reptilia Squamata Amphisbaenidae Amphisbaena uroxena EN
## 6 1173 * Reptilia Squamata Amphisbaenidae Leposternon kisteuma… VU14 Salvar Data Frame
14.1 .csv
# criar um data frame
df <- data.frame(
# Definir a coluna id
id = c(1, 2, 3, 4, 5),
# Definir a coluna nome
nome = c('Mezilaurus itauba', 'Apuleia leiocarpa', 'Cedrela odorata',
'Amburana acreana', 'Hymenolobium excelsum'),
# Definir a coluna volume
volume = c(3.25, 6.51, 7.45, 8.81, 4.35)
)# Salvar no disco como arquivo .csv
write.csv2(df, './output/data_frame.csv')14.2 .txt
# Salvar no disco como arquivo .txt
write.table(df, './data_frame.txt', row.names = FALSE)15 2. Fatores
Em R as variáveis categóricas podem ser classificadas e ordenadas através da função factor( ). Ao converter ordenar categoricamente um vetor através desta função, nosso vetor passa a ser denominado de fator.
# Definir o vetor de dados categóricos "sexo"
sexo <- c("macho", "femea", "femea", "macho",
"macho", "macho", "femea", "macho")O trecho de código a seguir mostra a estrutura do vetor sexo, obtida através da função str( ), o retorno desta função nos diz que o tipo de vetor em questão é caracteres e possui oito elementos.
# Checar a estrutura do vetor
str(sexo)## chr [1:8] "macho" "femea" "femea" "macho" "macho" "macho" "femea" "macho"# Resumir os dados do vetor sexo
summary(sexo)## Length Class Mode
## 8 character characterA função levels( ) é utilizada para inspecionar os níveis de um fator, como nosso vetor não foi definido como fator retorna NULL.
# checar os níveis do vetor
levels(sexo)## NULLOutra forma de verificar se um vetor de variáveis categóricas possui fatores é através da função is.factor( ). Esta função retorna TRUE em caso do vetor possuir fatores definidos, caso contrário retorna FALSE.
# Checar se uma vetor é um fator
is.factor(sexo)## [1] FALSEA seguir definimos o vetor sexo como fator
# Converter o vetor sexo para fator
sexo_fator <- factor(sexo, levels = c("macho", "femea"))
# checar a estrutura do fator
str(sexo_fator)## Factor w/ 2 levels "macho","femea": 1 2 2 1 1 1 2 1# checar os níveis do fator
levels(sexo_fator)## [1] "macho" "femea"# Resumir os dados do fator sexo através de um gráfico
plot(sexo_fator)
O código abaixo mostra como atribuir rótulos ao níveis do fatores:
sexo_fator <- factor(sexo, levels = c("macho", "femea"),
labels = c("M", "F"))
str(sexo_fator)## Factor w/ 2 levels "M","F": 1 2 2 1 1 1 2 1levels(sexo_fator)## [1] "M" "F"sexo_fator## [1] M F F M M M F M
## Levels: M F15.1 Converter colunas de
uma data frame para factor
15.1.1 Fatores em Inventário Florestal
# Lê uma planilha csv com dados de inventário florestal
inventario <- read.csv2('./data/UMF_4_UPA_4F_SINAFLOR_v03.csv',
encoding = 'latin1')# Converter a coluna "QF" (qualidade do fuste) para fatores
inventario$QF <- factor(inventario$QF,
levels = c(1, 2, 3),
ordered = TRUE)# Resumo da coluna QF
summary(inventario$QF)## 1 2 3
## 13761 4403 424# Visualização gráfica dos fatores
plot(inventario$QF)
15.2 Atribuir Rótulos ao Fator
Agora iremos atribuir rótulos ao nosso fator, os rótulos serão: Fuste 1, Fuste 2 e Fuste 3.
# Converter a coluna "QF" (qualidade do fuste) para fatores e atribuir rótulos
inventario$QF <- factor(
inventario$QF,
levels = c(1, 2, 3),
label = c('Fuste 1', 'Fuste 2', 'Fuste 3'),
ordered = TRUE
)# Resumo da coluna QF
summary(inventario$QF)## Fuste 1 Fuste 2 Fuste 3
## 13761 4403 424# Mostrar os dados com a inserção de rótulos aos fatores
head(inventario)## N_arv UPA UT Nome_Cientifico Nome_Popular DAP_cm Alt Categoria QF
## 1 10001 6 1 Parkia gigantocarpa Fava-atanã 114.59 19 Remanescente Fuste 1
## 2 10002 6 1 Bagassa guianensis Tatajuba 67.48 17 Remanescente Fuste 1
## 3 10003 6 1 Castilla ulei Caucho 52.52 11 Explorar Fuste 1
## 4 10004 6 1 Castilla ulei Caucho 40.74 13 Remanescente Fuste 1
## 5 10005 6 1 Vochysia maxima Quaruba 47.75 15 Remanescente Fuste 2
## 6 10006 6 1 Copaifera duckei Copaíba 43.93 18 Remanescente Fuste 1
## Vol g lat lon
## 1 12.4891 1.0313 -5.907904 -54.96910
## 2 4.3893 0.3577 -5.907938 -54.96912
## 3 1.8263 0.2166 -5.907999 -54.96991
## 4 1.1068 0.1304 -5.906353 -54.96999
## 5 1.8325 0.1790 -5.906086 -54.97024
## 6 1.7038 0.1515 -5.905871 -54.97024# Visualização gráfica dos fatores
plot(inventario$QF)
15.3 Fatores - Lista Espécies Fauna Ameaçada de Extinção
# Leitura dos dados
fauna <- read.csv2('./data/DF_port_MMA_300-2022_fauna.csv')
# Mostrar as seis primeiras linhas dos dados
head(fauna)## n port443 classe ordem familia especie_subespecie
## 1 1 * Aves Accipitriformes Accipitridae Amadonastur lacernulatus
## 2 2 * Aves Accipitriformes Accipitridae Circus cinereus
## 3 3 * Aves Accipitriformes Accipitridae Harpia harpyja
## 4 4 * Aves Accipitriformes Accipitridae Leptodon forbesi
## 5 5 * Aves Accipitriformes Accipitridae Morphnus guianensis
## 6 6 * Aves Accipitriformes Accipitridae Urubitinga coronata
## categoria
## 1 VU
## 2 VU
## 3 VU
## 4 EN
## 5 VU
## 6 EN# Valores únicos para categoria de ameaça
unique(fauna$categoria)## [1] "VU" "EN" "CR" "CR (PEX)" "EX" "RE" "EW"# Resumo da coluna categoria
summary(fauna$categoria)## Length Class Mode
## 1266 character character# Converter os dados da coluna categoria para fatores
fauna$categoria <- factor(
fauna$categoria,
levels = c('VU', 'EN', 'CR', 'CR (PEX)', 'EX', 'RE', 'EW'),
ordered = TRUE
)# Resumo da coluna categoria
summary(fauna$categoria)## VU EN CR CR (PEX) EX RE EW
## 470 425 325 36 6 3 1# Visualização Gráfica dos Fatores
plot(fauna$categoria)
16 Listas
Imagine que você precisa ir ao supermercado, para se manter organizado e lembrar o que comprar, você provavelmente fará uma lista de compras. Pense no que pode haver nessa lista: Cereais, papel toalha, frutas, detergente… Vários tipos de coisas com formas e estruturas diferentes. Não importa o que seja, se você puder lembar, poderá colocá-los em sua lista. Assim como sua lista de compras, em R, existe um tipo de superestrutura de dados, também chamada de Lista, que permite agrupar outras estruturas de dados em, digamos, uma lista.
Para criar uma lista é simples, basta usar a função list( ) e passar todas as estruturas de dados que você deseja dentro de sua lista.
Agora iremos criar a seguinte lista em R:
- farinha de trigo
- farinha de mandioca
- farinha de milho
- creme dental
- papel higiênico
- sabonete
- água sanitária
- detergente
- carne
- frango
- peixe
- cerveja
- sonrisal
- eparema
lista <- list(c('farinha de trigo', 'farinha de mandioca', 'farinha de milho'),
c('creme dental', 'papel higiênico', 'sabonete'),
c('água sanitária', 'detergente'),
c('carne', 'frango', 'peixe'),
c('cerveja', 'sonrisal', 'eparema'))
print(lista)## [[1]]
## [1] "farinha de trigo" "farinha de mandioca" "farinha de milho"
##
## [[2]]
## [1] "creme dental" "papel higiênico" "sabonete"
##
## [[3]]
## [1] "água sanitária" "detergente"
##
## [[4]]
## [1] "carne" "frango" "peixe"
##
## [[5]]
## [1] "cerveja" "sonrisal" "eparema"16.1 Acessando elementos em uma lista
# Selecionar todos os valores do primeiro ítem da lista
print(lista[[1]])## [1] "farinha de trigo" "farinha de mandioca" "farinha de milho"# Todos os elementos do terceiro vetor da lista
print(lista[[3]])## [1] "água sanitária" "detergente"# Primeiro valor do primeiro da lista
print(lista[[1]][[1]])## [1] "farinha de trigo"# Quarto e Quinto ítens da lista
nao_esquecer <- lista[c(4, 5)]
print(nao_esquecer)## [[1]]
## [1] "carne" "frango" "peixe"
##
## [[2]]
## [1] "cerveja" "sonrisal" "eparema"16.2 Nomear os elementos de uma lista
# Definir nomes para os elementos da lista
names(lista) <- c('cereais', 'higiene', 'limpeza',
'proteína', 'birita')# No primeiro ítem da lista, filtrar apenas o primeiro sub-ítem
lista$cereais[[1]]## [1] "farinha de trigo"# No segundo ítem da lista, filtar o primeiro sub-ítem
# No elemento flora, filtrar a primeira espécie
lista$higiene[[1]]## [1] "creme dental"16.3 Funções Aplicadas à lista
Praticamento todas as funções vistas nas aulas anteriores se aplicam à lista.
16.3.1 str e
summary
# Verificar a estrutua da lista
str(lista)## List of 5
## $ cereais : chr [1:3] "farinha de trigo" "farinha de mandioca" "farinha de milho"
## $ higiene : chr [1:3] "creme dental" "papel higiênico" "sabonete"
## $ limpeza : chr [1:2] "água sanitária" "detergente"
## $ proteína: chr [1:3] "carne" "frango" "peixe"
## $ birita : chr [1:3] "cerveja" "sonrisal" "eparema"# Obter um resumo dos dados armazenados na lista
summary(lista)## Length Class Mode
## cereais 3 -none- character
## higiene 3 -none- character
## limpeza 2 -none- character
## proteína 3 -none- character
## birita 3 -none- character16.3.2
lapply e sapply
As funções lapply e sapply são uma variação
da função apply para iterar sobre aos elementos de uma
lista. Esta funções diferem somente na forma como os resultados são
mostrados na tela. Para a função lapply a saída é na forma
de lista, enquanto sapply apresenta uma saída vetorial.
lista = list(x = c(1.55, 1.15, 1.71, 1.89, 1.65, 1.44),
y = c(12.51, 9.89, 21.22, 22.11, 9.98))
print(lapply(lista, mean))## $x
## [1] 1.565
##
## $y
## [1] 15.142# Média para cada elemento da lista
print(sapply(lista, mean))## x y
## 1.565 15.142# Média apenas do elemento x da lista
print(mean(lista[[1]]))## [1] 1.56516.3.3
toString()
print(toString(lista))## [1] "c(1.55, 1.15, 1.71, 1.89, 1.65, 1.44), c(12.51, 9.89, 21.22, 22.11, 9.98)"16.4 Converter Vetor para Lista
Há duas maneiras de converter um vetor para lista, uma delas é usar a
função list() e passar como parâmetro o nome do vetor, a
outra forma é usar a função as.list(). A diferença entre
essas essas função é que list() produzirá uma lista formada
pelos várias elementos do vetor, ao passo que a função
as.list() irá gerar uma lista para cada elemento do vetor,
coforme demonstrado no código a seguir.
# Definição do vetor "numeros"
numeros <- c(1:26)
# Definição do vetor "letas"
letras <- letters
lista <- list(numeros, toupper(letras))
print(lista)## [[1]]
## [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
## [26] 26
##
## [[2]]
## [1] "A" "B" "C" "D" "E" "F" "G" "H" "I" "J" "K" "L" "M" "N" "O" "P" "Q" "R" "S"
## [20] "T" "U" "V" "W" "X" "Y" "Z"16.4.1
as.list
x = c(1.55, 1.15, 1.71, 1.89, 1.65, 1.44)
lista2 <- as.list(x)
print(head(lista2))## [[1]]
## [1] 1.55
##
## [[2]]
## [1] 1.15
##
## [[3]]
## [1] 1.71
##
## [[4]]
## [1] 1.89
##
## [[5]]
## [1] 1.65
##
## [[6]]
## [1] 1.4416.4.2
list
# Convter o vetor "numeros" para lista usando a função list()
print(list(x))## [[1]]
## [1] 1.55 1.15 1.71 1.89 1.65 1.44Podemos aplicar função aos vetores no momento de criação da lista
# Definição do vetor "numeros"
numeros <- c(1:26)
# Definição do vetor "letas"
letras <- letters
lista <- list(numeros, toupper(letras))
print(lista)## [[1]]
## [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
## [26] 26
##
## [[2]]
## [1] "A" "B" "C" "D" "E" "F" "G" "H" "I" "J" "K" "L" "M" "N" "O" "P" "Q" "R" "S"
## [20] "T" "U" "V" "W" "X" "Y" "Z"## Converter Dataframe para Lista
# definir o dataframe
df <- data.frame(a = c(1:5), b = c(6:10))
# Mostrar os dados do dataframe
df## a b
## 1 1 6
## 2 2 7
## 3 3 8
## 4 4 9
## 5 5 10# converter o dataframe para lista utilizando a função list()
lista_df <- list(df)
print(lista_df)## [[1]]
## a b
## 1 1 6
## 2 2 7
## 3 3 8
## 4 4 9
## 5 5 10# converter o dataframe para lista utilizando a função as.list()
lista_df <- as.list(df)
print(lista_df)## $a
## [1] 1 2 3 4 5
##
## $b
## [1] 6 7 8 9 10as.list() converte cada elemento do vetor em um elemento
de lista, no caso de data frame cada coluna será uma elemento de
lista.
16.5 Conhecendo a Versatilidade de uma lista
A lista a seguir contém todas as estruturas de dados que conhecemos neste curso, e formada pelo vetor de diâmetros de árvores (dap), uma matriz, um array, um data frame e uma lista. Observe que podemos inserir lista dentro de lista.
li <- readRDS('./data/lista_exemplo.rds')
str(li)## List of 6
## $ Vetor : num [1:18406] 114.6 67.5 52.5 40.7 47.8 ...
## ..- attr(*, "Diâmetro de Árvores")= chr "Vetor de diâmetros"
## $ Matriz : int [1:3, 1:3] 1 2 3 4 5 6 7 8 9
## ..- attr(*, "Observação")= chr "Exemplo de Matriz criada no curso"
## $ Array : int [1:3, 1:3, 1:2] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
## ..- attr(*, "Observação")= chr "Exemplo de Array criado no curso"
## $ Data frame:'data.frame': 5 obs. of 3 variables:
## ..$ id : num [1:5] 1 2 3 4 5
## ..$ nome : chr [1:5] "Mezilaurus itauba" "Apuleia leiocarpa" "Cedrela odorata" "Amburana acreana" ...
## ..$ volume: num [1:5] 3.25 6.51 7.45 8.81 4.35
## ..- attr(*, "Observação")= chr "Primeiro data frame criado no curso"
## $ Lista :List of 5
## ..$ cereais : chr [1:3] "farinha de trigo" "farinha de mandioca" "farinha de milho"
## ..$ higiene : chr [1:3] "creme dental" "papel higiênico" "sabonete"
## ..$ limpeza : chr [1:2] "água sanitária" "detergente"
## ..$ proteína: chr [1:3] "carne" "frango" "peixe"
## ..$ birita : chr [1:3] "cerveja" "sonrisal" "eparema"
## ..- attr(*, "Observação")= chr "Primeira lista criado no curso"
## $ Gráfico :List of 6
## ..$ breaks : int [1:15] 40 60 80 100 120 140 160 180 200 220 ...
## ..$ counts : int [1:14] 6607 6181 3525 1257 533 192 53 39 12 5 ...
## ..$ density : num [1:14] 0.01795 0.01679 0.00958 0.00341 0.00145 ...
## ..$ mids : num [1:14] 50 70 90 110 130 150 170 190 210 230 ...
## ..$ xname : chr "dap"
## ..$ equidist: logi TRUE
## ..- attr(*, "class")= chr "histogram"16.5.1 Mostrar o Vetor Presente na lista
head(li$Vetor)## [1] 114.59 67.48 52.52 40.74 47.75 43.9316.5.2 Extraindo a Matriz Presente na Lista
li$Matriz## [,1] [,2] [,3]
## [1,] 1 4 7
## [2,] 2 5 8
## [3,] 3 6 9
## attr(,"Observação")
## [1] "Exemplo de Matriz criada no curso"16.5.3 Extraindo a Array Presente na Lista
li$Array## , , 1
##
## [,1] [,2] [,3]
## [1,] 1 4 7
## [2,] 2 5 8
## [3,] 3 6 9
##
## , , 2
##
## [,1] [,2] [,3]
## [1,] 10 13 16
## [2,] 11 14 17
## [3,] 12 15 18
##
## attr(,"Observação")
## [1] "Exemplo de Array criado no curso"16.5.4 Extraindo o Data Frame Presente na Lista
li$`Data frame`## id nome volume
## 1 1 Mezilaurus itauba 3.25
## 2 2 Apuleia leiocarpa 6.51
## 3 3 Cedrela odorata 7.45
## 4 4 Amburana acreana 8.81
## 5 5 Hymenolobium excelsum 4.3516.5.5 Extraindo a Lista Presente na Lista
li$Lista## $cereais
## [1] "farinha de trigo" "farinha de mandioca" "farinha de milho"
##
## $higiene
## [1] "creme dental" "papel higiênico" "sabonete"
##
## $limpeza
## [1] "água sanitária" "detergente"
##
## $proteína
## [1] "carne" "frango" "peixe"
##
## $birita
## [1] "cerveja" "sonrisal" "eparema"
##
## attr(,"Observação")
## [1] "Primeira lista criado no curso"17 Aplicação do uso de lista em R
A seguir conheceremos uma lista gerada através de webscraping na página da Impresa Nacional, utilizando o pacote R Rvest. O objetivo foi extrair os dados das espécies da flora e fauna ameaçadas de extinção.
# carregar a lista das espécies da fauna
lista_fauna <- readRDS('./data/lista_classes_fauna_ameacada.rds')
# Resumir os dados da lista
str(lista_fauna)## List of 28
## $ Actinopterygii:'data.frame': 329 obs. of 7 variables:
## ..$ n : int [1:329] 129 191 192 193 194 195 196 197 198 199 ...
## ..$ port443 : chr [1:329] "*" "*" "*" "*" ...
## ..$ classe : chr [1:329] "Actinopterygii" "Actinopterygii" "Actinopterygii" "Actinopterygii" ...
## ..$ ordem : chr [1:329] "Atheriniformes" "Characiformes" "Characiformes" "Characiformes" ...
## ..$ familia : chr [1:329] "Atherinopsidae" "Anostomidae" "Anostomidae" "Anostomidae" ...
## ..$ especie_subespecie: chr [1:329] "Odontesthes bicudo" "Hypomasticus thayeri" "Leporinus guttatus" "Leporinus pitingai" ...
## ..$ categoria : chr [1:329] "EN" "VU" "VU" "CR" ...
## $ Amphibia :'data.frame': 59 obs. of 7 variables:
## ..$ n : int [1:59] 33 34 37 38 39 40 41 42 43 44 ...
## ..$ port443 : chr [1:59] "" "*" "" "*" ...
## ..$ classe : chr [1:59] "Amphibia" "Amphibia" "Amphibia" "Amphibia" ...
## ..$ ordem : chr [1:59] "Anura" "Anura" "Anura" "Anura" ...
## ..$ familia : chr [1:59] "Hylidae" "Phyllomedusidae" "Brachycephalidae" "Brachycephalidae" ...
## ..$ especie_subespecie: chr [1:59] "Boana cymbalum" "Phrynomedusa fimbriata" "Brachycephalus mirissimus" "Brachycephalus pernix" ...
## ..$ categoria : chr [1:59] "EX" "EX" "VU" "CR" ...
## $ Anthozoa :'data.frame': 3 obs. of 7 variables:
## ..$ n : int [1:3] 7 1065 1066
## ..$ port443 : chr [1:3] "*" "*" "*"
## ..$ classe : chr [1:3] "Anthozoa" "Anthozoa" "Anthozoa"
## ..$ ordem : chr [1:3] "Actiniaria" "Scleractinia" "Scleractinia"
## ..$ familia : chr [1:3] "Actiniidae" "Mussidae" "Mussidae"
## ..$ especie_subespecie: chr [1:3] "Condylactis gigantea" "Mussismilia braziliensis" "Mussismilia harttii"
## ..$ categoria : chr [1:3] "EN" "VU" "EN"
## $ Arachnida :'data.frame': 69 obs. of 7 variables:
## ..$ n : int [1:69] 8 9 10 11 12 13 14 15 16 105 ...
## ..$ port443 : chr [1:69] "*" "*" "" "*" ...
## ..$ classe : chr [1:69] "Arachnida" "Arachnida" "Arachnida" "Arachnida" ...
## ..$ ordem : chr [1:69] "Amblypygi" "Amblypygi" "Amblypygi" "Amblypygi" ...
## ..$ familia : chr [1:69] "Charinidae" "Charinidae" "Charinidae" "Charinidae" ...
## ..$ especie_subespecie: chr [1:69] "Charinus acaraje" "Charinus asturius" "Charinus caatingae" "Charinus eleonorae" ...
## ..$ categoria : chr [1:69] "VU" "EN" "CR" "EN" ...
## $ Asteroidea :'data.frame': 7 obs. of 7 variables:
## ..$ n : int [1:7] 499 845 846 847 848 1277 1278
## ..$ port443 : chr [1:7] "*" "*" "*" "*" ...
## ..$ classe : chr [1:7] "Asteroidea" "Asteroidea" "Asteroidea" "Asteroidea" ...
## ..$ ordem : chr [1:7] "Forcipulatida" "Paxillosida" "Paxillosida" "Paxillosida" ...
## ..$ familia : chr [1:7] "Asteriidae" "Astropectinidae" "Astropectinidae" "Astropectinidae" ...
## ..$ especie_subespecie: chr [1:7] "Coscinasterias tenuispina" "Astropecten articulatus" "Astropecten brasiliensis" "Astropecten marginatus" ...
## ..$ categoria : chr [1:7] "VU" "VU" "VU" "VU" ...
## $ Atheriniformes:'data.frame': 3 obs. of 7 variables:
## ..$ n : int [1:3] 862 863 864
## ..$ port443 : chr [1:3] "*" "*" "*"
## ..$ classe : chr [1:3] "Atheriniformes" "Atheriniformes" "Atheriniformes"
## ..$ ordem : chr [1:3] "Perciformes" "Perciformes" "Perciformes"
## ..$ familia : chr [1:3] "Epinephelidae" "Epinephelidae" "Epinephelidae"
## ..$ especie_subespecie: chr [1:3] "Epinephelus itajara" "Epinephelus marginatus" "Epinephelus morio"
## ..$ categoria : chr [1:3] "CR" "VU" "VU"
## $ Aves :'data.frame': 263 obs. of 7 variables:
## ..$ n : int [1:263] 1 2 3 4 5 6 31 95 96 97 ...
## ..$ port443 : chr [1:263] "*" "*" "*" "*" ...
## ..$ classe : chr [1:263] "Aves" "Aves" "Aves" "Aves" ...
## ..$ ordem : chr [1:263] "Accipitriformes" "Accipitriformes" "Accipitriformes" "Accipitriformes" ...
## ..$ familia : chr [1:263] "Accipitridae" "Accipitridae" "Accipitridae" "Accipitridae" ...
## ..$ especie_subespecie: chr [1:263] "Amadonastur lacernulatus" "Circus cinereus" "Harpia harpyja" "Leptodon forbesi" ...
## ..$ categoria : chr [1:263] "VU" "VU" "VU" "EN" ...
## $ Bivalvia :'data.frame': 3 obs. of 7 variables:
## ..$ n : int [1:3] 679 1275 1276
## ..$ port443 : chr [1:3] "*" "*" "*"
## ..$ classe : chr [1:3] "Bivalvia" "Bivalvia" "Bivalvia"
## ..$ ordem : chr [1:3] "Ostreoida" "Unionoida" "Unionoida"
## ..$ familia : chr [1:3] "Pectinidae" "Hyriidae" "Mycetopodidae"
## ..$ especie_subespecie: chr [1:3] "Euvola ziczac" "Diplodon koseritzi" "Mycetopoda legumen"
## ..$ categoria : chr [1:3] "EN" "EN" "EN"
## $ Chilopoda :'data.frame': 6 obs. of 7 variables:
## ..$ n : int [1:6] 1067 1068 1069 1070 1071 1072
## ..$ port443 : chr [1:6] "*" "*" "*" "" ...
## ..$ classe : chr [1:6] "Chilopoda" "Chilopoda" "Chilopoda" "Chilopoda" ...
## ..$ ordem : chr [1:6] "Scolopendromorpha" "Scolopendromorpha" "Scolopendromorpha" "Scolopendromorpha" ...
## ..$ familia : chr [1:6] "Cryptopidae" "Cryptopidae" "Scolopendridae" "Scolopocryptopidae" ...
## ..$ especie_subespecie: chr [1:6] "Cryptopsiporangensis" "Cryptopsspelaeoraptor" "Scolopendropsisduplicata" "Newportia potiguar" ...
## ..$ categoria : chr [1:6] "EN" "CR" "CR" "VU" ...
## $ Chondrichthyes:'data.frame': 61 obs. of 7 variables:
## ..$ n : int [1:61] 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 ...
## ..$ port443 : chr [1:61] "" "" "" "" ...
## ..$ classe : chr [1:61] "Chondrichthyes" "Chondrichthyes" "Chondrichthyes" "Chondrichthyes" ...
## ..$ ordem : chr [1:61] "Carcharhiniformes" "Carcharhiniformes" "Carcharhiniformes" "Carcharhiniformes" ...
## ..$ familia : chr [1:61] "Carcharhinidae" "Carcharhinidae" "Carcharhinidae" "Carcharhinidae" ...
## ..$ especie_subespecie: chr [1:61] "Carcharhinus acronotus" "Carcharhinus brevipinna" "Carcharhinus falciformis" "Carcharhinus leucas" ...
## ..$ categoria : chr [1:61] "VU" "VU" "CR" "VU" ...
## $ Collembola :'data.frame': 39 obs. of 7 variables:
## ..$ n : int [1:39] 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 ...
## ..$ port443 : chr [1:39] "*" "" "" "" ...
## ..$ classe : chr [1:39] "Collembola" "Collembola" "Collembola" "Collembola" ...
## ..$ ordem : chr [1:39] "Collembola" "Collembola" "Collembola" "Collembola" ...
## ..$ familia : chr [1:39] "Arrhopalitidae" "Arrhopalitidae" "Entomobryidae" "Entomobryidae" ...
## ..$ especie_subespecie: chr [1:39] "Arrhopalites amorimi" "Arrhopalites glabrofasciatus" "Pseudosinella ambigua" "Pseudosinella guanhaensis" ...
## ..$ categoria : chr [1:39] "VU" "EN" "VU" "CR" ...
## $ Demospongea :'data.frame': 5 obs. of 7 variables:
## ..$ n : int [1:5] 916 1166 1167 1243 1244
## ..$ port443 : chr [1:5] "*" "*" "*" "*" ...
## ..$ classe : chr [1:5] "Demospongea" "Demospongea" "Demospongea" "Demospongea" ...
## ..$ ordem : chr [1:5] "Poecilosclerida" "Spongillida" "Spongillida" "Suberitida" ...
## ..$ familia : chr [1:5] "Latrunculiidae" "Spongillidae" "Metaniidae" "Halichondriidae" ...
## ..$ especie_subespecie: chr [1:5] "Latrunculia janeirensis" "Racekiela cavernicola" "Corvomeyenia epilithosa" "Halichondria cebimarensis" ...
## ..$ categoria : chr [1:5] "VU" "VU" "VU" "VU" ...
## $ Diplopoda :'data.frame': 14 obs. of 7 variables:
## ..$ n : int [1:14] 35 36 513 917 918 919 920 921 922 1161 ...
## ..$ port443 : chr [1:14] "" "" "*" "*" ...
## ..$ classe : chr [1:14] "Diplopoda" "Diplopoda" "Diplopoda" "Diplopoda" ...
## ..$ ordem : chr [1:14] "Anura" "Anura" "Glomeridesmida" "Polydesmida" ...
## ..$ familia : chr [1:14] "Aromobatidae" "Aromobatidae" "Glomerodesmidae" "Chelodesmidae" ...
## ..$ especie_subespecie: chr [1:14] "Anomaloglossus apiau" "Anomaloglossus tepequem" "Glomeridesmus spelaeus" "Dioplosternus salvatrix" ...
## ..$ categoria : chr [1:14] "EN" "CR (PEX)" "EN" "VU" ...
## $ Diplura :'data.frame': 1 obs. of 7 variables:
## ..$ n : int 471
## ..$ port443 : chr ""
## ..$ classe : chr "Diplura"
## ..$ ordem : chr "Diplura"
## ..$ familia : chr "Campodeidae"
## ..$ especie_subespecie: chr "Oncinocampa trajanoae"
## ..$ categoria : chr "CR"
## $ Echinoidea :'data.frame': 2 obs. of 7 variables:
## ..$ n : int [1:2] 134 176
## ..$ port443 : chr [1:2] "*" "*"
## ..$ classe : chr [1:2] "Echinoidea" "Echinoidea"
## ..$ ordem : chr [1:2] "Camarodonta" "Cassiduloida"
## ..$ familia : chr [1:2] "Toxopneustidae" "Cassidulidae"
## ..$ especie_subespecie: chr [1:2] "Lytechinus variegatus" "Cassidulus mitis"
## ..$ categoria : chr [1:2] "VU" "EN"
## $ Enteropneusta :'data.frame': 1 obs. of 7 variables:
## ..$ n : int 473
## ..$ port443 : chr "*"
## ..$ classe : chr "Enteropneusta"
## ..$ ordem : chr "Enteropneusta"
## ..$ familia : chr "Spengelidae"
## ..$ especie_subespecie: chr "Willeya loya"
## ..$ categoria : chr "CR"
## $ Gastropoda :'data.frame': 18 obs. of 7 variables:
## ..$ n : int [1:18] 131 132 133 520 641 642 643 644 1003 1004 ...
## ..$ port443 : chr [1:18] "*" "*" "*" "*" ...
## ..$ classe : chr [1:18] "Gastropoda" "Gastropoda" "Gastropoda" "Gastropoda" ...
## ..$ ordem : chr [1:18] "Caenogastropoda" "Caenogastropoda" "Caenogastropoda" "Gymnomorpha" ...
## ..$ familia : chr [1:18] "Hydrobiidae" "Ampullariidae" "Hydrobiidae" "Veronicellidae" ...
## ..$ especie_subespecie: chr [1:18] "Potamolithus troglobius" "Pomacea sordida" "Potamolithus karsticus" "Phyllocaulis renschi" ...
## ..$ categoria : chr [1:18] "CR" "EN" "CR" "CR" ...
## $ Holothuroidea :'data.frame': 1 obs. of 7 variables:
## ..$ n : int 94
## ..$ port443 : chr "*"
## ..$ classe : chr "Holothuroidea"
## ..$ ordem : chr "Apodida"
## ..$ familia : chr "Synaptidae"
## ..$ especie_subespecie: chr "Synaptula secreta"
## ..$ categoria : chr "CR"
## $ Hydrozoa :'data.frame': 1 obs. of 7 variables:
## ..$ n : int 32
## ..$ port443 : chr "*"
## ..$ classe : chr "Hydrozoa"
## ..$ ordem : chr "Anthoathecata"
## ..$ familia : chr "Milleporidae"
## ..$ especie_subespecie: chr "Millepora laboreli"
## ..$ categoria : chr "VU"
## $ Insecta :'data.frame': 146 obs. of 7 variables:
## ..$ n : int [1:146] 130 261 262 263 264 265 266 267 268 269 ...
## ..$ port443 : chr [1:146] "" "*" "" "*" ...
## ..$ classe : chr [1:146] "Insecta" "Insecta" "Insecta" "Insecta" ...
## ..$ ordem : chr [1:146] "Blattodea" "Coleoptera" "Coleoptera" "Coleoptera" ...
## ..$ familia : chr [1:146] "Blattellidae" "Dytiscidae" "Carabidae" "Carabidae" ...
## ..$ especie_subespecie: chr [1:146] "Litoblatta camargoi" "Copelatus cessaima" "Coarazuphium amazonicum" "Coarazuphium caatinga" ...
## ..$ categoria : chr [1:146] "EN" "EN" "CR" "EN" ...
## $ Malacostraca :'data.frame': 46 obs. of 7 variables:
## ..$ n : int [1:46] 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 ...
## ..$ port443 : chr [1:46] "" "" "" "" ...
## ..$ classe : chr [1:46] "Malacostraca" "Malacostraca" "Malacostraca" "Malacostraca" ...
## ..$ ordem : chr [1:46] "Amphipoda" "Amphipoda" "Amphipoda" "Amphipoda" ...
## ..$ familia : chr [1:46] "Artesiidae" "Artesiidae" "Artesiidae" "Artesiidae" ...
## ..$ especie_subespecie: chr [1:46] "Spelaeogammarus bahiensis" "Spelaeogammarus sanctus" "Spelaeogammarus santanensis" "Spelaeogammarus spinilacertus" ...
## ..$ categoria : chr [1:46] "VU" "CR" "CR" "EN" ...
## $ Mammalia :'data.frame': 104 obs. of 7 variables:
## ..$ n : int [1:104] 160 161 162 163 164 168 169 170 171 172 ...
## ..$ port443 : chr [1:104] "*" "*" "*" "*" ...
## ..$ classe : chr [1:104] "Mammalia" "Mammalia" "Mammalia" "Mammalia" ...
## ..$ ordem : chr [1:104] "Carnivora" "Carnivora" "Carnivora" "Carnivora" ...
## ..$ familia : chr [1:104] "Canidae" "Canidae" "Canidae" "Canidae" ...
## ..$ especie_subespecie: chr [1:104] "Atelocynus microtis" "Chrysocyon brachyurus" "Lycalopex vetulus" "Speothos venaticus" ...
## ..$ categoria : chr [1:104] "VU" "VU" "VU" "VU" ...
## $ Oligochaeta :'data.frame': 1 obs. of 7 variables:
## ..$ n : int 536
## ..$ port443 : chr "*"
## ..$ classe : chr "Oligochaeta"
## ..$ ordem : chr "Haplotaxida"
## ..$ familia : chr "Glossoscolecidae"
## ..$ especie_subespecie: chr "Fimoscolex sporadochaetus"
## ..$ categoria : chr "EN"
## $ Polychaeta :'data.frame': 2 obs. of 7 variables:
## ..$ n : int [1:2] 493 494
## ..$ port443 : chr [1:2] "*" "*"
## ..$ classe : chr [1:2] "Polychaeta" "Polychaeta"
## ..$ ordem : chr [1:2] "Eunicida" "Eunicida"
## ..$ familia : chr [1:2] "Eunicidae" "Onuphidae"
## ..$ especie_subespecie: chr [1:2] "Eunice sebastiani" "Diopatra cuprea"
## ..$ categoria : chr [1:2] "EN" "VU"
## $ Reptilia :'data.frame': 71 obs. of 7 variables:
## ..$ n : int [1:71] 1168 1169 1170 1171 1172 1173 1174 1175 1176 1177 ...
## ..$ port443 : chr [1:71] "*" "*" "*" "*" ...
## ..$ classe : chr [1:71] "Reptilia" "Reptilia" "Reptilia" "Reptilia" ...
## ..$ ordem : chr [1:71] "Squamata" "Squamata" "Squamata" "Squamata" ...
## ..$ familia : chr [1:71] "Amphisbaenidae" "Amphisbaenidae" "Amphisbaenidae" "Amphisbaenidae" ...
## ..$ especie_subespecie: chr [1:71] "Amphisbaena arda" "Amphisbaena frontalis" "Amphisbaena nigricauda" "Amphisbaena supernumeraria" ...
## ..$ categoria : chr [1:71] "EN" "EN" "EN" "EN" ...
## $ Rhynchonellata:'data.frame': 1 obs. of 7 variables:
## ..$ n : int 1257
## ..$ port443 : chr "*"
## ..$ classe : chr "Rhynchonellata"
## ..$ ordem : chr "Terebratulida"
## ..$ familia : chr "Bouchardiidae"
## ..$ especie_subespecie: chr "Bouchardia rosea"
## ..$ categoria : chr "EN"
## $ Turbellaria :'data.frame': 6 obs. of 7 variables:
## ..$ n : int [1:6] 1268 1269 1270 1271 1272 1273
## ..$ port443 : chr [1:6] "" "" "" "" ...
## ..$ classe : chr [1:6] "Turbellaria" "Turbellaria" "Turbellaria" "Turbellaria" ...
## ..$ ordem : chr [1:6] "Tricladida" "Tricladida" "Tricladida" "Tricladida" ...
## ..$ familia : chr [1:6] "Dimarcusidae" "Dugesiidae" "Dugesiidae" "Dugesiidae" ...
## ..$ especie_subespecie: chr [1:6] "Hausera hauseri" "Girardia arenicola" "Girardia desiderensis" "Girardia multidiverticulata" ...
## ..$ categoria : chr [1:6] "VU" "CR" "CR" "CR" ...
## $ Udeonychophora:'data.frame': 4 obs. of 7 variables:
## ..$ n : int [1:4] 495 496 497 498
## ..$ port443 : chr [1:4] "*" "*" "*" "*"
## ..$ classe : chr [1:4] "Udeonychophora" "Udeonychophora" "Udeonychophora" "Udeonychophora"
## ..$ ordem : chr [1:4] "Euonychophora" "Euonychophora" "Euonychophora" "Euonychophora"
## ..$ familia : chr [1:4] "Peripatidae" "Peripatidae" "Peripatidae" "Peripatidae"
## ..$ especie_subespecie: chr [1:4] "Epiperipatus adenocryptus" "Epiperipatus diadenoproctus" "Epiperipatus ohausi" "Epiperipatus paurognostus"
## ..$ categoria : chr [1:4] "CR" "VU" "EN" "CR"# Selecionar e mostrar a classe das aves
head(lista_fauna$Aves)## n port443 classe ordem familia especie_subespecie
## 1 1 * Aves Accipitriformes Accipitridae Amadonastur lacernulatus
## 2 2 * Aves Accipitriformes Accipitridae Circus cinereus
## 3 3 * Aves Accipitriformes Accipitridae Harpia harpyja
## 4 4 * Aves Accipitriformes Accipitridae Leptodon forbesi
## 5 5 * Aves Accipitriformes Accipitridae Morphnus guianensis
## 6 6 * Aves Accipitriformes Accipitridae Urubitinga coronata
## categoria
## 1 VU
## 2 VU
## 3 VU
## 4 EN
## 5 VU
## 6 ENtail(lista_fauna$Aves)## n port443 classe ordem familia especie_subespecie
## 1231 1247 * Aves Suliformes Sulidae Sula sula
## 1247 1263 * Aves Tinamiformes Tinamidae Crypturellus zabele
## 1248 1264 * Aves Tinamiformes Tinamidae Nothura minor
## 1249 1265 * Aves Tinamiformes Tinamidae Taoniscus nanus
## 1250 1266 * Aves Tinamiformes Tinamidae Tinamus tao
## 1258 1274 * Aves Trogoniformes Trogonidae Trogon collaris eytoni
## categoria
## 1231 EN
## 1247 VU
## 1248 EN
## 1249 EN
## 1250 VU
## 1258 EN