Curso
Introdução ao R
4 h
3.1M
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O que é um data frame?
Você deve lembrar, do capítulo sobre matrizes, que todos os elementos em uma matriz precisam ser do mesmo tipo. Naquela época, seu conjunto de dados sobre Star Wars continha apenas elementos numéricos.
Em pesquisas de mercado, porém, você costuma ter perguntas como:
- "Você é casado(a)?" ou perguntas de "sim/não" (
logical) - "Qual é a sua idade?" (
numeric) - "Qual é a sua opinião sobre este produto?" ou outras perguntas abertas (
character) - ...
As respostas dos participantes às perguntas acima formam um conjunto de dados com tipos de dados diferentes. É muito comum trabalhar com conjuntos que misturam tipos, e não apenas um único tipo.
Um data frame organiza as variáveis de um conjunto de dados em colunas e as observações em linhas. Esse conceito será familiar para quem vem de pacotes estatísticos como SAS ou SPSS.
Instruções
Clique em "Submit Answer". Os dados do data frame de exemplo embutido mtcars serão impressos no console.
Dê uma olhada rápida no seu conjunto de dados
Uau, é carro que não acaba mais!
Trabalhar com conjuntos de dados grandes é algo comum em análise de dados. Quando você lida com data sets e data frames (muito) volumosos, sua primeira tarefa como analista é entender claramente sua estrutura e elementos principais. Por isso, muitas vezes vale a pena visualizar apenas uma pequena parte do conjunto inteiro.
Como fazer isso no R? A função head() mostra as primeiras observações de um data frame. De forma semelhante, a função tail() exibe as últimas observações do seu conjunto de dados.
Tanto head() quanto tail() imprimem uma linha superior chamada "header", que contém os nomes das variáveis do seu conjunto de dados.
Instruções
Chame head() no conjunto de dados mtcars para ver o header e as primeiras observações.
Veja a estrutura
Outro método muito usado para obter uma visão rápida dos dados é a função str(). Ela mostra a estrutura do seu conjunto. Para um data frame, ela informa:
O número total de observações (por exemplo, 32 tipos de carros) O número total de variáveis (por exemplo, 11 características) A lista completa dos nomes das variáveis (por exemplo, mpg, cyl ...) O tipo de dado de cada variável (por exemplo, num) As primeiras observações Aplicar a função str() costuma ser a primeira coisa a fazer ao receber um novo conjunto de dados ou data frame. É uma ótima forma de entender melhor seus dados antes de mergulhar na análise de fato.
Instruções
Investigue a estrutura de mtcars. Verifique se você vê os mesmos números, variáveis e tipos de dados mencionados acima.
Criando um data frame
Usar conjuntos de dados embutidos é legal, mas nada supera criar seus próprios dados. O restante deste capítulo usa um conjunto desenvolvido por você. Aperte o cinto do seu jetpack: é hora de explorar o espaço!
Seu primeiro objetivo é construir um data frame que descreva as principais características dos oito planetas do nosso sistema solar. Segundo seu amigo Buzz, as principais características de um planeta são:
- O tipo de planeta (terrestre ou gigante gasoso).
- O diâmetro do planeta em relação ao diâmetro da Terra.
- O tempo de translação ao redor do Sol em relação ao da Terra.
- Se o planeta tem anéis ou não (TRUE ou FALSE).
Depois de uma pesquisa de qualidade na Wikipedia, você está confiante para criar os vetores necessários: name, type, diameter, rotation e rings; esses vetores já estão codificados à direita. O primeiro elemento de cada vetor corresponde à primeira observação.
Você constrói um data frame com a função data.frame(). Como argumentos, passe os vetores acima: eles se tornarão as diferentes colunas do seu data frame. Como cada coluna tem o mesmo comprimento, os vetores passados também devem ter o mesmo tamanho. Mas lembre-se: é possível (e provável) que contenham tipos de dados diferentes.
Instruções
Use a função data.frame() para construir um data frame. Passe os vetores name, type, diameter, rotation e rings como argumentos de data.frame(), nessa ordem. Dê ao data frame resultante o nome planets_df.
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