* [[cursos:ecor:02_tutoriais:tutorial1:start|Tutorial]] * [[cursos:ecor:01_curso_atual:exercicios1| Exercícios]] * [[cursos:ecor:03_apostila:01-intro| Apostila]] /* [[cursos:ecor:02_tutoriais:tutorial1_teste:start|TesteTutorial]] */ ====== 1a. Introdução ao R: bases da linguagem ====== [[https://www.freecodecamp.org/news/coding-explained-in-25-profound-comics-8847ea03819c/|{{:cursos:ecor:02_tutoriais:tutorial1:computerPrograming.jpeg?250 }}]] Entre as várias características que definem uma linguagem computacional está a forma como o código é implementado pelos sistema operacional, ou seja, como a linguagem do programa é transformada em linguagem de máquina do sistema operacional. Há dois tipos básicos de implementação: compilação e interpretação. O R faz parte do segundo grupo e por isso podemos conversar com o programa a cada linha de comando. Além disso, nossa conversa com o R é baseada em uma linguagem de alto nível, significando que nossa comunicação com o programa é similar à linguagem humana e se distancia da linguagem da máquina que é binária, só contendo zeros e uns. /* */ Outra característica do R é que ele é uma linguagem orientada a objetos, ou seja, manipulamos objetos com procedimentos inerentes à classe a que eles pertencem. Essas características do R fazem com que esse ambiente de programação seja similar uma oficina com matéria-prima (objetos) e ferramentas que manipulam esses objetos ((funções também são uma classe de objetos)) e com isso podemos construir outros objetos, ou //'obras de arte virtual'// em nosso ateliê. Vamos entrar nessa oficina! ===== ateliêR ===== Clique no botão RUN abaixo! Os computeiros dizem que a primeira coisa que deve ser feita ao aprender uma linguagem computacional é faze-la dizer [[https://en.wikipedia.org/wiki/%22Hello,_World!%22_program| Hello, world!]]. Pronto! Já fizemos nossa primeira tarefa na linguagem R! No código acima, ao clicar em **RUN** enviamos o comando ''print("Hello, world!")'' para o interpretador do R. Apesar da simplicidade desse exemplo temos alguns conceitos básicos da sintaxe do R que são importantes. Note que temos no comando acima caracteres (letras, símbolos e espaços em branco) que estão entre aspas ''"Hello, world!"''. Essa é nossa primeira lição: **O que está entre aspas o R interpreta como sendo caracteres**. Parece óbvio, mas veja o que acontece ao rodar o código abaixo: A mensagem ''Error: object 'Hello' not found'', significa que o R não encontrou o objeto com o nome ''Hello''. Nossa segunda lição: **caracteres que não estão entre aspas o R intrepreta como sendo objetos**. No caso, o objeto ''Hello'' não foi encontrado! ===== Atribuição ===== Ok! E como fazemos para criar um objeto no R? __**ATRIBUIÇÃO NO R**__ * junção dos caracteres < e - : atribuição à esquerda; * caracter = : o mesmo que acima, atribuição à esquerda; * junção de - e > : atribuição à direita; Nas regras de boas práticas de estilo da linguagem, em geral, se diz que deve-se usar a primeira forma, que a segunda é aceitável, mas que não devemos usar a terceira! Vamos criar nosso primeiro objeto no R! **Parece que nada aconteceu**, mas de fato, atribuímos ao objeto chamado ''Hello'' os caracteres que compoem a frase ''Hello, world!''. Após criar o objeto podemos manipulá-lo ou apenas chamá-lo para exibir o que foi atribuído a ele. Agora temos novamente o retorno de ''"Hello, world!"'', mas dessa vez a frase vem do objeto ''Hello''. Quando chamamos um objeto que existe no R ele nos retorna o que está armazenado nele. ===== Sintaxe básica ===== No nosso primeiro código do R havia um objeto chamado ''print''. Vamos visualizar o seu conteúdo chamando-o no R. O retorno parece estranho: function (x, ...) UseMethod("print") Vamos nos ater apenas na primeira linha, caso queira mais informação veja o comentário ((é uma função que chama um método que é um generalização de ferramentas. Podemos dizer que o método é, por exemplo, uma faca. Quando esse método é aplicado a algum objeto, por exemplo, um pão, ele chama a função especifica para aquele objeto: a faca de pão!)). Ela nos diz que esse objeto é uma função e nos mostra o código que é executado pela funcão . Ou seja, a função ''print'' é um objeto da classe ''function''. Os objeto da classe ''function'' em geral estão associados a uma documentação que nos ajudam a entender como usar essa ferramenta! Para acessar a documentação no R, utilizamos outra ferramenta que é a função ''help''((O caracter ''?'' funciona como um atalho para essa função)). Uma questão interessante aqui é que estamos usando uma ferramenta, a função ''help'', para manipular o objeto ''print'', que por sua vez também é uma função! Será que o ''help'' tem help? É muito importante diferenciar o objeto que contém o código, que é a função, do procedimento ao executar essa função. A diferença entre um e outro está em um detalhe pequeno que são os parênteses (...) que acompanham o nome da função. O nome da função acompanhado dos parênteses fazem com que o procedimento associado a esse objeto seja executado! Caso não seja acompanhada dos parênteses, o objeto da classe função irá retornar aquilo que está atribuído a ele: __o texto de código que a funçao contém__. Na documentação da função ''print'' há a descrição de argumentos que, entre outras coisas, flexibilizam o procedimento da função. O primeiro argumento, chamado ''x'' é o objeto que será manipulado, um outro argumento dessa função é o ''digits''. Vamos usá-lo: Para explicitar que estamos manipulando objetos, podemos fazer o procedimento em duas estapas, primeiro atribuíndo o valor ''1,23456789'' a um objeto e depois solicitando para que ele seja mostrado na tela com apenas 3 digitos. Agora vamos ver a diferença na manipulação que o ''print'' faz, dependendo da classe do objeto: Porque o objeto ''numero'' é manipulado diferentemente do objeto ''palavra''? Por que são objetos de classes diferentes e a função ''print'' reconhece essa diferença e trata eles de forma diferente. Quanto manipula números o argumento ''digits'' faz sentido, quando o objeto é da classe ''characters'' esse argumento é desprezado. Aqui tem um conceito avançado da linguagem, a função ''print'' chama um método que executa diferentes procedimentos dependendo da classe do objeto que ela manipula. Podemos dizer que o método é um conjunto de funções. Para acessar a classe a que um objeto pertence usamos a função ''class''. Vamos agora usar uma outra função para exemplificar a sintaxe básica do R. A função em questão é ''round'', que arredonda um valor numérico até a casa decimal solicitada, diferentemente do ''print'' que não modifica o valor, apenas imprime ele com o número de casa decimais solicitado. O ''round'', por sua vez, faz a transformação do valor arredondando o valor. A primeira ação que deve ter ao utilizar uma função no R é: **__SEMPRE LER A DOCUMENTAÇÃO__**. A documentação do ''round'' descreve que ele também tem um argumento chamado ''digits''. A sintaxe básica do R pode ser definida como: object <- tool(x, arg2 = y, arg3 = z) Podemos ler o comando acima como sendo: "utilize a ferramenta ''tool'' para manipular o objeto '' x '' tendo o argumento ''arg2'' com o atributo ''y'' e a opção ''arq3'' como ''z''. O resultado dessa manipulação é armazenado no objeto ''object''. Note que o R, nesse caso, não devolveria nada na tela, pois o resultado da manipulação é atribuído a um objeto. ===== Estrutura e tipos de dados ===== Até aqui vimos dois tipos de informação que podem ser manipuladas no R: caracteres e números. Os números, por sua vez, podem ser de dois tipos: números com decimais (''numeric'') e inteiros (''integer''). Essa distinção é importante para a maneira como o R armazena essa informação na memória do computador, de resto elas funcionam como números racionais na matemática clássica. No capítulo seguinte vamos tratar das funções matemáticas mais a fundo. Aqui vamos apenas ver as bases conceituais dos tipos de dados básicos e qual a estrutura básica de armazenamento em objetos. As operações da algebra básicas no R usam os mesmos simbolos que na matemática tradicional: ''+'', ''-'', ''/'' e ''*''. Como vimos na sessão anterior podemos atribuir valores numéricos a um objeto. Depois disso, podemos manipular os valores indiretamente por intermédio do objeto. Atribuimos o valor ''10'' ao objeto ''dez'' e depois manipulamos o objeto ''dez''. Isso não parece ser uma vantagem. Estamos trocando dois digitos, o valor ''10'', por um objeto que contem 3 letras, o ''dez''. A vantagem começa quando atribuímos o resultado de operações a um outro objeto. ==== Vetores ==== Ficaria ainda melhor se pudessemos operar mais de um valor de uma vez. Como armazenar mais de um valor em um objeto? Usamos uma função ''c'' que significa **c**oncatenar ou **c**ombinar. Os elementos combinados são a estrutura básica de dados no R, que é o objecto da classe ''vector''. Esse é o elemento básico dos objetos no R. Mesmo que o objeto só tenha um elemento, trata-se de um vetor com uma posição. === Indexação de Vetores === Note que, antes de iniciar a apresentação dos valores que estão no vetor ''contadez'' o R apresenta o valor 1 entre colchetes ''[1]''. Caso o nosso vetor fosse longo e tivesse que ser apresentado em várias linhas, outros valores em colchetes iriam iniciar essa outras linhas de apresentação dos dados. Esses valores representam a indexação do elemento que inicia a linha de apresentação do conteúdo do vetor. Ou seja, o elemento na posição 1, no nosso caso é o valor ''1''. Vamos inverter esse vetor, em seguida combiná-lo com o vector anterior! Agora, como fazemos para acessar algum elemento dentro desse vetor? Para isso usamos a indexação de posição. **//Por padrão no R o primeiro elemento está na posição 1//**. Essa frase pouco informativa é uma detalhe importante. Em muitas linguagem computacionais, diria até que a maioria das linguagens mais populares, a indexação começar pela posição definida como ''0'' (zero)! Mais a frente vamos usar outras indexações de vetores e de outras classes de objetos de dados. Abaixo temos alguns exemplos, simples para vetores: ==== Classes Date ==== Crie objetos com as datas do tri e tetracampeonatos mundiais do Brasil((fonte: [[http://pt.fifa.com/worldcup/archive/|FIFA]] )): copa70 <- "21/06/70" copa94 <- "17/07/94" Qual a diferença em dias entre estas datas? A subtração retorna um erro (verifique): copa94 - copa70 Isto acontece porque os objetos são caracteres, uma classe que obviamente não permite operações aritméticas. Já sabemos verificar a classe de um objeto, digitando o código: class(copa70) class(copa94) O resultado seria ''character'' para ambos! Mas o R tem uma classe para datas, que é ''Date''. Vamos fazer a coerção ((procedimento de transformar uma classe em outra)) dos objetos para esta classe, verificar se a coerção foi bem sucedida, e repitir a subtração. O código para isso está descrito abaixo: copa70 <- as.Date(copa70,format="%d/%m/%y") copa94 <- as.Date(copa94,format="%d/%m/%y") class(copa70) class(copa94) copa94 - copa70 **NOTA:** o argumento ''format'' da função ''as.Date'' informa o formato em que está o conjunto de caracteres que deve ser transformado em data, no caso dia/mês/ano (''%d/%m/%y''), todos com dois algarismos. Veja a ajuda da função para outros formatos. Inclua na janela do R online abaixo o código que gera os objetos ''copa70'' e ''cop94'', em seguida verifique a classe a que pertencem, e depois faça a a tranformação para a classe ''Date'' e a subtração entre eles. Não coloque linhas de comando que geram mensagens de erro ou, pode comentá-as iniciando-as com '' # ''. O hagtag ou mais comumente com '' ## '', indica ao R que essa linha é um comentario e não deve ser interpretada. ==== Dado Lógico ==== Até o momento, vimos algumas naturezas de informação que podemos armazenar e manipular no R: caracteres, datas e números. Uma outra natureza importante de dado básico no R é chamada de lógica. As palavras ''TRUE'' e ''FALSE'' e também as abreviações ''T'' e ''F'' são reservadas para esse fim. Uma questão importante dos dados lógicos é que a eles também são associadas os valores 0 e 1, para ''FALSE'' e ''TRUE'', respectivamente. Veja abaixo como podemos operá-los algebricamente: Além disso, o R retorna ''TRUE'' ou ''FALSE'' quando fazemos alguma procedimento utilizando operadores lógica. **__Operadores Lógicos__** * ''=='' : igual * ''!='' : diferente * ''>'' : maior que * ''<'' : menor que * ''>='' : maior ou igual * ''< ='': menor ou igual Alguns exemplos de operações lógicas no R: A operação lógica também funciona com vetores, obedecendo a posição dos elementos: ==== Classe Fator ==== Imagine um experimento em que classificamos as plantas em uma escala de herbivoria com os níveis: "alto", "médio", "baixo" e "nulo". Vamos criar um objeto que representa o valor desta medida de herbivoria em uma amostra de 14 plantas: herb <- c("A","M","M","A","A","M","M","B","A","A","A","A","B","A") E então criar um objeto da classe fator com estes valores: herbFactor <- factor(herb) Usamos a função ''table'' para contar o número de observações em cada nível do fator, cujo resultado atribuímos a um outro objeto. Os valores são exibidos se digitamos o nome do objeto. herbTable <- table(herbFactor) herbTable A função para gerar gráficos ''plot'' pode ser aplicada diretamente ao objeto desta tabela: plot(herbTable) ** Rode o código abaixo e avalie o que está sendo produzido em cada linha de comando **. Caso fique com dúvidas a primeira coisa a fazer é consultar o ''help()'' da função. O quadro onde temos o código abaixo, pode ser editado e pode rodar novamente com outro código. Fique a vontade para explorar a documentação das funções que estamos apresentando. Note que na tabela e na figura os níveis não estão ordenados da forma como deveriam e falta o nível de herbivoria nula. Isto acontece porque, ao criar uma variável de fator a partir de um vetor de valores, o R cria níveis apenas para os valores presentes, e ordena estes níveis alfabeticamente. Caso um nível não tenha sido observado nos dados, ele fica de fora da variável, mas o correto seria ele ter a contagem como ''0 ''. Para ordenar o fator e incluir um nível que não foi representado na amostra usamos o argumento ''levels'' da função ''fator'': herbFactor <- factor(herb, levels=c("N","B","M","A")) Modifique o código da janela acima, incluíndo o argumento ''levels'' na função ''factor'' e rode novamente o código todo na janela abai **NOTA:** há uma classe para fatores ordenados que poderia se aplicar aqui, mas seu uso tem implicações importantes nos resultados de algumas análises, que no momento não vêm ao caso. Mais informações a respeito na ajuda da função [[http://finzi.psych.upenn.edu/R/library/base/html/factor.html|factor]]. ===== O Código ===== Antes de continuar a introdução aos conceitos básicos do R, vamos enteder uma conduta importante em programação. Um dos primeiros hábitos que você deve adquirir para trabalhar com o R é **não digitar os comandos diretamente no console do R((Console é a interface de interação com o interpretador da linguagem: recebe o comando, envia ao interpretador e retorna a resposta. O que vinhamos usando no início desse tutorial é um interpretador online do R))**, e sim em um arquivo texto, que chamamos de **//script//** ou **//código//**. Essa intermediação entre o texto do comando e o interpretador, feita pelo script, é importante pois garante que o que está sendo direcionado ao R é armazenado no arquivo texto, que por fim, pode ser salvo e armazenado no computador, como um registro do procedimento executado e para ser utilizar novamente quando necessário. **__Reprodutibilidade do procedimento__** Quando trabalhamos em uma planilha eletrônica, a partir de dados brutos, podemos salvar os gráficos ou os dados modificados após manipulados. Entretanto, o procedimento não é salvo. Se precisar fazer o mesmo procedimento para outro conjunto de dados precisará lembrar todas as etapas e a ordem em que foram executadas. Em programação, o script é nosso roteiro do procedimento que foi executado. Para repetir um procedimento é só executar novamente o script. Isso incrementa muito a reprodutibilidade do nosso procedimento, uma qualidade muito importante para a ciência de um modo geral, mas também para o dia a dia. Por isso, a partir desse momento no curso, iremos abondonar a interface do R online que estavamos usando para rodar o código e vamos, a patir de agora, produzir script ou códigos! ==== Editor de Código ==== [[https://www.freecodecamp.org/news/coding-explained-in-25-profound-comics-8847ea03819c/|{{:cursos:ecor:02_tutoriais:tutorial1:codeDeadline.png?400 |}}]] Um editor de código nada mais é do que um editor de texto puro como o bloco de notas do Windows. Algumas funcionalidades são bem vindas, como por exemplo, enviar a linha de código diretamente para o console do R sem a necessidade de copiar e colar. A instalação básica do R contém uma interface gráfica de usuário (R-GUI) simples, tanto no Windows como no IOS, que acompanha um editor de códigos. O editor de códigos do R-GUI no Windows e no Mac é bastante simples e costuma ser uma boa opção inicial para usuários deste sistema. Para esta disciplina ele é suficiente. No Linux não uma há uma [[http://en.wikipedia.org/wiki/GUI|GUI]] padrão para o R, e esta escolha deve ser feita logo no início. Na página de material de apoio há uma seção com várias [[http://ecologia.ib.usp.br/bie5782/doku.php?id=cursos:ecor:01_curso_atual:material:start#interfaces_para_o_r|dicas sobre interfaces para o R]] para lhe ajudar. A figura abaixo é uma captura de tela do R-GUI do Windows, mas no MAC o editor é similar, e você pode manter a mesma lógica. Deixe sempre uma janela de código aberta acima da janela do R, como na imagem abaixo: {{ :cursos:ecor:02_tutoriais:script_e_r-windows.png |Janelas do r e do script}} **__Interface de usuário R-GUI__** Na figura acima há duas janelas com funcionamentos e objetivos muito distintos. - a janela da parte superior apresenta um arquivo de texto puro que pode ser editado e salvo como texto. Por padrão salvamos esses arquivos com a extensão ''.r'' ou ''.R'' para reconhecermos que é um script da linguagem R. O sistema operacional deve reconhecer a extensão com sendo do R automaticamente. - a janela na parte inferior é o console do R, ou seja o programa propriamente dito. Essa janela recebe os comandos de código e envia ao interpretador do R, que por sua vez, retorna o resultado final do processamento((quando a tarefa solicitada é a representação de um gráfico, uma nova janela é aberta, um dispositivo gráfico. )). Para evitar confusão e perda de trabalho é importante digitar as informações que serão transmitidas ao R (linhas de código) no arquivo texto e ir passando esses comandos ao R. Uma boa prática também é comentar as linhas de código para que outras pessoas, ou mesmo a pessoa que criou o código, possam entender ou lembrar o que o código executa. É imprescindível aprender a se organizar dentro da lógica do ambiente de programação, com o risco de perder trabalho ou ficar completamente perdido entre as tarefas que executa. ==== O primeiro Script ==== * Copie todas as linhas de códigos que foram processados nesse tutorial até o momento em arquivo texto simples no bloco de nota do Windows ou algum outro programa simples de texto (TextEdit no macOS); * Salve o arquivo em uma pasta ((diretório de trabalho é o nome técnico desta pasta para o R)) conhecida do seu computador, associada a essa disciplina, com o nome e extensão ''tutorial01.r'' ((quando o sistema operacional não mostra a extensão dos arquivos é preciso configura-lo para que seja apresentado)); *Execute o R e abra o //script// que salvou, utilizando a opção do menu "Arquivo/Abrir script": {{ :cursos:ecor:02_tutoriais:abrir_script.png |abra o arquivo de código}} * Vá para a janela do //script//, coloque o cursor na primeira linha e tecle ''Ctrl-r''. Faça o mesmo com as linhas seguintes; //**__Para Usuários de MAC__**// Para enviar comandos do editor de código do R-GUI para o R utilize //Command+Enter// ou //Command+Return//. Veja o material [[https://cran.r-project.org/bin/macosx/RMacOSX-FAQ.html| RMacOSX]] * Coloque o título no arquivo como sendo ''## Tutorial Introducao ao R '' * Na linha seguinte coloque a data como comentário: ''## Data: ....''; * Comente cada bloco de código com o nome do tópico que o código está associado no roteiro * Comente ou retire qualquer linha de código que tenha gerado erros durante o processamento; * Retire a redundância na atribuição dos abjetos, mas cuidado com objetos que são sobrescritos, veja o ''copa70'', por exemplo; * Ao final selecione todas as linhas do script, inclusive comentários e e tecle ''Ctrl-r'' para submeter tudo ao interpretador do R; * Garanta que não há mesagens de erro ao longo do processamento do script. {{:cursos:ecor:02_tutoriais:envia_comando_do_script.png|CTRL-R envia comandos do script}} **__Comentários no código__** Para fazer comentários no código, usamos o simbolo de '' # ''. Qualquer conteúdo na linha de comando depois do '' # '' não é interpretado pelo R. Utilizamos os comentários, em geral, para tornar o código autoexplicativo. * Salve o //script// com estas modificações. Agora vamos submeter o //script// salvo no nosso sistema de correção automática de código, chamado **notaR**. {{url>http://www.lage.ib.usp.br/notar/exercicio.php?exerc=88}} Agora que já fez seu primeiro exercício no notaR. Siga para a aba de [[cursos:ecor:01_curso_atual:exercicios1|exercícios]] para seguir os execícios desse tópico. Os exercícios ficarão embutidos nesse wiki, mas deixaremos sempre o link para o notaR caso prefiram abrir a plataforma diretamente. **Lembre-se de logar no sitema notaR** antes de fazer os exercícios e não deixe de passar pela aba da apostila, ela e complementar aos [[cursos:ecor:03_apostila:01-intro|tutoriais]], apesar de alguma redundância desejável.