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R c Function(): Criando vetores de maneira fácil

Saiba como usar a função c() no R para combinar valores em vetores de forma eficiente.
Atualizado 1 de jul. de 2025  · 2 min lido

A função c() no R é a maneira mais fácil de criar e combinar vetores. É uma parte essencial de como o R lida com dados e é algo que todo usuário do R deve saber.

Se você está começando a usar o R, não deixe de fazer nosso curso Introdução à programação em R para aprender todos os conceitos básicos, inclusive vetores, listas, quadros de dados e muito mais. Também escrevi um artigo sobre como aprender R se você quiser criar um plano de aprendizado.

(E se você estiver você estivercurioso sobre a maneira difícil de criar vetores , criei um FAQ no final).

O que é a função c() no R?

A documentação da função c() do R nos diz que c() combina valores em um vetor (portanto, acho que é seguro presumir que o "c" significa "combinar"). Se você não sabe o que isso significa, mostrarei como nos exemplos abaixo.  

Antes de prosseguirmos, devo dizer, mais especificamente, que a função c() recebe qualquer número de argumentos e retorna um vetor que contém todos os valores. Além disso, ele também converte automaticamente os valores para um tipo de dados comum (para o tipo de dados mais flexível) se os tipos de dados forem diferentes, o que seria necessário nesse caso.

Usando c() para combinar valores

Nosso primeiro exemplo: Você pode usar o site c() para criar vetores combinando valores individuais ou variáveis. Você pode ver com esses exemplos que o c() funciona para diferentes tipos de dados, como numéricos, caracteres e lógicos.

numeric_vector <- c(10, 20, 30, 40) 
character_vector <- c("apple", "banana", "cherry") 
logical_vector <- c(TRUE, FALSE, TRUE)

Combinação de vetores existentes com c()

Você também pode combinar vetores existentes usando o site c(). Isso é útil quando você deseja mesclar várias fontes de dados ou resultados.

first_half <- c(1, 2, 3)
second_half <- c(4, 5, 6)
full_vector <- c(first_half, second_half)

Usando c() com elementos nomeados

Você pode atribuir nomes a elementos em um vetor usando c(). Isso é útil para rotular dados.

fruit_counts <- c(apple = 5, banana = 3, cherry = 7)

c() com diferentes tipos de dados

Ao combinar diferentes tipos de dados, o site c() converterá todos os elementos para o mais flexível. Por exemplo, a combinação de números e caracteres resultará em um vetor de caracteres. Isso ocorre porque "dois" não pode ser lido como um tipo numérico, mas "1" pode ser um caractere.

mixed_vector <- c(1, "two", 3)

Nosso resultado aqui será um vetor de caracteres: "1", "2", "3".

Criando um quadro de dados com c()

Você pode usar o site c() para criar vetores que servirão como colunas em um quadro de dados. Para fazer isso, também estou usando a função data.frame() para juntar os vetores.

customer_names <- c("Alice", "Bob", "Charlie")
purchase_totals <- c(120.50, 75.00, 99.99)
customer_data <- data.frame(name = customer_names, total = purchase_totals)

Conclusão

Como você viu, a função c() é uma parte essencial da programação do R. Nos exemplos, mostrei como você pode criar e combinar vetores.

Faça nosso curso de Introdução à Programação em R para obter um caminho de aprendizagem estruturado para você começar e continuar avançando em suas habilidades.


Josef Waples's photo
Author
Josef Waples

Pergunta final

Você disse que c() é a maneira mais fácil de criar vetores. Qual é a maneira mais difícil?

Embora o c() seja o método mais conveniente e fácil de usar para iniciantes, há maneiras mais complexas de criar vetores no R. Aqui estão algumas delas:

Inicialização manual com vector() e indexação 

Você pode criar um vetor vazio de um determinado tipo e comprimento e, em seguida, preenchê-lo com um elemento de cada vez:

x <- vector("numeric", 3) x[1] <- 1 x[2] <- 2 x[3] <- 3

Isso funciona, mas é mais detalhado e menos intuitivo para iniciantes.

Usando append() repetidamente 

Você poderia começar com um vetor vazio e continuar acrescentando valores:

x <- c() x <- append(x, 1) x <- append(x, 2) x <- append(x, 3)

Isso é ineficiente e mais difícil de ler.

Usando outras funções como seq() ou rep()

Essas funções geram padrões específicos e são poderosas, mas são um exagero para vetores simples:

x <- seq(1, 3) y <- rep(1:3, times = 1)

 Achatamento de outras estruturas 

Você pode extrair elementos de uma lista e convertê-la em um vetor:

my_list <- list(1, 2, 3) x <- unlist(my_list)
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