Mestrado em Entomologia e Conservação da Biodiversidade

Universidade Federal da Grande Dourados

Orientador: Fabio de Oliveira Roque

Exercício 1 Exercício 2 Exercício 3 Exercício 4 Exercício 5 Exercício 6 Exercício 7 Exercício 8 Exercício 9

Fazer uma função a partir de um data frame onde a coluna “x” quando não preenchida ou tenha NULL ou 0, seja preenchida por NA, e quando “x” for preenchida, gere um subset com n colunas (especificadas na função) e uma nova coluna com resultado de uma função (por ex. componentes principais) empregada a duas ou mais destas n colunas.

Acredito que seja muito simples. Um apply concatenado com um na.omit já faz isso. Existem soluções bem mais interessantes para lidar com dados faltantes. Dê uma olhada no pacote “norm”.

— Fabio de A. Machado 2011/04/06 18:24

Criar função com jogo da forca que sorteie palavras aleatoriamente e suas respectivas dicas, onde o primeiro argumento será especificar um data frame(opcional), o segundo argumento será dicas (T ou F), o terceiro argumento será dicas extras (T ou F). Caso não seja apontado o primeiro argumento a função já tem um pacote* de data frames que inclui palavras, dica, e dica extra. A função aguarda a digitação de uma letra por vez, onde cada letra correta será preenchida no espaço correspondente, e cada letra errada será punida com partes do(a) bonequinho(a) a ser enforcado num plot, sendo o quarto e último argumento “orientado(A)” ou“ orintador(A). Quando faltar apenas uma tentativa para o(a) bonequinho(a) ser enforcado abrirá a dica extra, se especificada no terceiro argumento(T).

*No help da função estarão os nomes dos data frames com a classificação das palavras do pacote da função, ex. Autores_Estrangeiros, que deve ser carregado antes de iniciar a função.

Me parece factível, mas talvez demande muito tempo para construir as bases de palavras e as dicas, não? Acho que dá para pensar em algo mais simples e talvez útil em seu projeto.

— Fabio de A. Machado 2011/04/06 18:30

Paulo: Concordo com os dois comentários do Fabio.

Ok, postando então outra função…

descreve               package:nenhum                R Documentation



### Description ###
A partir de uma dataframe ou uma matriz com espécies na primeira coluna e dados ambientais nas demais, retorna um data frame com valores mínimos e máximos de cada descritor ambiental por espécie.


### Usage ###
descreve (dados)


### Arguments ###
dados 	um dataframe ou matriz.


### Details ###
Seleciona a partir dos valores dos descritores ambientais dos locais, valores máximo e mínimo de cada característica ambiental em que ocorre uma determinada espécie.


### Value ###
Retorna um dataframe com os valores máximo e mínimo de cada característica ambiental para cada espécie.


### Author ###
Greici Stefan
Laboratório de Insetos Aquáticos - Universidade Federal da Grande Dourados
greicistefan@yahoo.com.br


### Example ###
sp= rep(c(1,2,3), each=10)
car1= round(runif(30, 10, 50))
car2= round(runif(30, 5,  50))
car3= round(runif(30, 1, 10))
dados= data.frame(sp, car1, car2, car3)
descreve(dados)

### Função ###

descreve = function (dados)
  {
  desc = matrix(rep(NA,((dim(dados)[2])-1)*2), ncol=max(dados[,1]*2), nrow=dim(dados)[2]-1)
  rownames (desc) = colnames(dados[2:dim(dados)[2]])
  colnames (desc) = rep(c("FROM", "TO"), max(dados[,1]))
  seqimp = seq(1, dim(dados)[2]*2, by=2)
  seqpar = seq(2, dim(dados)[2]*2, by=2)
  sp = unique(dados[,1])
  for (j in 1:max(dados[,1]))
  {
    for (i in 1:dim(dados)[2]-1)
    {
      desc[i,seqimp[j]] = min (dados[,i+1][dados[,1]==sp[j]])
      desc[i,seqpar[j]] = max (dados[,i+1][dados[,1]==sp[j]])
    }
  }
  desc.df = data.frame(desc)
  rownames(desc.df) = rownames(desc)
  colnames(desc.df) = colnames(desc)
  desc.df[dim(desc.df)[1]+1,] = rep(seq(from=1, to=max(dados[,1])), each=2)
  rownames(desc.df) = c(rownames(desc.df)[1:dim(desc.df)[1]-1], "SP")
  return(desc.df)
  }

#### Arquivo #### Trabalho Final