Manipulação avançada de dados usando pacotes tidyr e dplyr.
Criação de parcelas complexas e avançadas usando ggplot2, incluindo a personalização da estética do enredo, como cores e temas.
Pacotes especializados para manipulação e visualização de dados, como lubridate, forcats e gridExtra.
No domínio em constante expansão da ciência de dados, a capacidade de manipular e visualizar dados de forma eficiente é indispensável. O módulo 3 serve como um trampolim para impulsionar suas habilidades de análise de dados para o próximo nível, mergulhando em técnicas avançadas de manipulação de dados e na criação de visualizações de dados complexas e personalizadas. Aqui, exploramos os recursos avançados dos pacotes tidyr e dplyr para manipulação de dados e apresentamos o mundo da plotagem avançada usando ggplot2. Além disso, nos aventuraremos em pacotes especializados como lubridate, forcats e gridExtra para aprimorar ainda mais seu kit de ferramentas de análise de dados.
O poder do arrumador
O pacote tidyr, desenvolvido por Hadley Wickham, foi projetado para arrumar conjuntos de dados confusos, tornando-os mais passíveis de análise. Arrumar os dados envolve reformulá-los de um formato amplo para um formato longo, garantindo que cada variável tenha sua própria coluna e cada observação tenha sua própria linha (Wickham & Henry, 2018). Os participantes dominarão a arte da arrumação de dados, permitindo-lhes preparar os seus conjuntos de dados para uma análise eficaz.
O pacote tidyr, desenvolvido por Hadley Wickham, foca-se na arrumação de conjuntos de dados desarrumados, permitindo que analistas de dados e cientistas trabalhem com dados de uma forma mais estruturada e organizada (Wickham & Henry, 2018). O objetivo principal é transformar dados de um formato amplo para um formato longo, garantindo que cada variável tenha sua própria coluna e cada observação tenha sua própria linha.
Aqui está um guia passo-a-passo sobre como aproveitar o poder do arrumador em R
Instalar e carregar o pacote tidyr
Antes de poder usar o tidyr, você precisa instalar e carregar o pacote. Você pode fazer isso usando os seguintes comandos:
install.packages("arrumado")
biblioteca(tidyr)
Noções básicas sobre a arrumação de dados
Arrumar dados significa reestruturá-los para atender aos princípios de dados arrumados, conforme definido por Hadley Wickham. Em um conjunto de dados organizado:
Cada variável forma uma coluna.
Cada observação forma uma linha.
Cada valor está em sua célula.
Os dados são organizados de forma a simplificar a manipulação, análise e visualização de dados.
Remodelando dados com gather()
A função gather() é uma ferramenta fundamental para converter dados de um formato amplo para um formato longo. Esta função pega várias colunas e as recolhe em pares chave-valor. É especialmente útil ao lidar com conjuntos de dados em que várias colunas representam diferentes pontos de tempo, categorias ou variáveis.
A sintaxe básica de gather() é a seguinte:
gathered_data <- gather(original_data, key = "new_key_column", value = "new_value_column", columns_to_gather)
original_data: Seu conjunto de dados original.
new_key_column: O nome da nova coluna que conterá os nomes das variáveis.
new_value_column: O nome da nova coluna que conterá os valores.
columns_to_gather: As colunas que você deseja remodelar em pares chave-valor.
Espalhando dados com spread()
Por outro lado, talvez seja necessário distribuir dados de um formato longo para um formato amplo quando quiser que as variáveis armazenadas como pares chave-valor sejam colunas separadas novamente. A função spread() é usada para este fim.
A sintaxe básica de spread() é a seguinte:
spread_data <- spread(original_data, chave = "new_key_column", valor = "new_value_column")
original_data: Seu conjunto de dados original em formato longo.
new_key_column: A coluna que contém os nomes das variáveis.
new_value_column: A coluna que contém os valores.
Tratamento de dados em falta
Ao arrumar dados, você pode encontrar valores ausentes. Tidyr fornece funções como drop_na() para remover linhas contendo valores ausentes.
Exemplo de Arrumação de Dados
Digamos que você tenha um conjunto de dados onde as colunas representam anos diferentes e queira convertê-lo em um formato longo para trabalhar com ele de forma mais eficiente. Você pode usar gather() da seguinte maneira:
long_data <- reunir(original_data, chave = "Ano", valor = "Valor", 2000:2020)
Esse código pega o conjunto de dados original (original_data) e o transforma em um formato longo, com duas novas colunas, "Ano" e "Valor". A coluna "Ano" conterá os anos (2000 a 2020) e a coluna "Valor" conterá os valores correspondentes.
Arrumação para Análise
Arrumar seus dados é uma etapa crucial na análise de dados. Uma vez que seus dados estejam arrumados, você pode usar eficientemente o pacote dplyr para manipulação de dados e gerar visualizações perspicazes com ggplot2.
Agora que já exploramos o poder do tidyr em R, vamos passar para a próxima seção, onde nos aprofundaremos na manipulação avançada de dados usando o pacote dplyr.
Eficiência com dplyr
O pacote dplyr, outra criação de Hadley Wickham, é uma gramática de manipulação de dados. Ele fornece um conjunto de funções para a transformação de dados, incluindo filtragem, organização, agrupamento, resumo e muito mais (Wickham et al., 2021). Os participantes descobrirão como usar o poder do dplyr para manipular e transformar dados de forma eficiente para extrair insights significativos.
Como mencionado, o dplyr, desenvolvido por Hadley Wickham, é um poderoso kit de ferramentas para transformação de dados, oferecendo uma gama de funções que tornam a manipulação de dados mais intuitiva e eficiente (Wickham et al., 2021).
Aqui está um guia abrangente sobre como aproveitar a eficiência do dplyr em R
Instalar e carregar o pacote dplyr
Antes de poder usar o dplyr, você precisa instalar e carregar o pacote. Você pode fazer isso com os seguintes comandos:
install.packages("dplyr")
Biblioteca(DPLyr)
Os Verbos Básicos
Dplyr se concentra em vários verbos essenciais que servem como blocos de construção para a manipulação de dados. Estes verbos incluem:
filter(): seleciona linhas que atendem a condições específicas.
arrange(): Classifica linhas com base em uma ou mais colunas.
select(): seleciona colunas específicas.
mutate(): Cria novas variáveis com base nas existentes.
summarize(): Agrega dados para sumarização.
Operações de encadeamento com %>%
A sintaxe do Dplyr permite encadear várias operações usando o operador %>% (pronuncia-se "pipe"). Isso permite que você crie uma sequência de etapas de manipulação de dados, tornando seu código mais legível e conciso. Por exemplo:
resultado <- conjunto de dados %>%
filtro(condição) %>%
selecionar(colunas) %>%
arranjar (ordem) %>%
group_by(agrupamento) %>%
resumir(resumo)
Filtrando dados com filter()
A função filter() permite selecionar linhas com base em condições específicas. Por exemplo:
filtered_data <- filtro %>% do conjunto de dados(valor de > da coluna)
Organizando dados com arrange()
A função arrange() é usada para classificar linhas com base em uma ou mais colunas. Por exemplo:
sorted_data <- conjunto de dados %>% arranjar(coluna1, coluna2)
Selecionando colunas com select()
select() permite que você escolha colunas específicas do seu conjunto de dados. Por exemplo:
selected_columns <- conjunto de dados %>% select(column1, column2)
Criando novas variáveis com mutate()
mutate() é usado para criar novas variáveis transformando as existentes. Por exemplo:
mutated_data <- conjunto de dados %>% mutado(new_variable = old_variable * 2)
Resumindo dados com summ()
A função summarize() permite agregar dados, o que é particularmente útil para gerar estatísticas resumidas. Por exemplo:
summary_data <- conjunto de dados %>% group_by(grouping_column) %>% resumir(média = média(valor), dp = sd(valor))
Agrupando dados com group_by()
Agrupar dados com group_by() é essencial quando você deseja executar operações em subconjuntos de dados. É frequentemente usado em conjunto com summarize() para calcular estatísticas para diferentes grupos.
Eficiência e Verbosidade de Dados
Uma das principais vantagens do dplyr é a sua eficiência, uma vez que as operações são otimizadas para a velocidade. Além disso, a sintaxe clara e concisa reduz a verborragia dos dados, tornando seu código mais legível e sustentável.
Tratamento de erros
O Dplyr fornece mensagens de erro significativas, que podem ajudá-lo a identificar e corrigir rapidamente problemas no seu código de manipulação de dados.
Prática e Aplicação
Para se tornar proficiente no uso do dplyr, pratique em conjuntos de dados reais e explore vários cenários de transformação de dados. Quanto mais o utilizar, mais apreciará a sua eficiência e versatilidade.
Ao dominar o dplyr, você desbloqueará a capacidade de manipular, manipular e extrair insights de seus dados de forma eficiente, aprimorando suas capacidades de análise de dados e tomada de decisões.
Desbloqueando o potencial do ggplot2
ggplot2, um pacote abrangente de visualização de dados desenvolvido por Hadley Wickham, é conhecido por sua flexibilidade e elegância (Wickham, 2016). Ele permite que você crie enredos intrincados e informativos. Você viajará para o coração da visualização de dados com ggplot2, aprendendo a construir gráficos complexos que retratam relacionamentos, tendências e padrões em seus dados.
Como mencionado, ggplot2, desenvolvido por Hadley Wickham, é um kit de ferramentas poderoso e flexível para visualização de dados, oferecendo uma abordagem estruturada e em camadas para a criação de parcelas complexas (Wickham, 2016).
Aqui está um guia detalhado sobre como desbloquear o potencial de ggplot2 em R
Instalar e carregar o pacote ggplot2
Se você ainda não o fez, você precisa instalar e carregar o pacote ggplot2. Você pode fazer isso com os seguintes comandos:
install.packages("ggplot2")
biblioteca(ggplot2)
Gramática básica de ggplot2
ggplot2 é construído sobre o conceito de uma "gramática de gráficos", que fornece uma maneira estruturada de criar plots. Os componentes essenciais de um gráfico ggplot2 incluem dados, mapeamentos estéticos, objetos geométricos (geoms) e facetas. A estrutura básica de um gráfico ggplot2 tem esta aparência:
ggplot(dados = your_data, aes(x = x_variable, y = y_variable)) +
geom_point()
Dados e Estética
O argumento data especifica o conjunto de dados com o qual você está trabalhando.
A função aes() (mapeamentos estéticos) é usada para definir como as variáveis são mapeadas para elementos visuais no gráfico. Por exemplo, você pode mapear as variáveis x e y dos dados para os eixos x e y do gráfico.
Objetos Geométricos (Geoms)
Objetos geométricos, ou geoms, definem o tipo de gráfico que você deseja criar. Alguns geoms comuns incluem:
geom_point(): Cria um gráfico de dispersão.
geom_line(): Gera gráficos de linha.
geom_bar(): Constrói gráficos de barras.
geom_boxplot(): Produz boxplots.
Personalizando seu lote
ggplot2 oferece extensas opções para personalizar a aparência do seu terreno. Você pode modificar o título do gráfico, rótulos de eixo, legenda, cores e temas. Por exemplo:
ggplot(dados = your_data, aes(x = x_variable, y = y_variable)) +
geom_point() +
labs(title = "Your Plot Title", x = "X-Axis Label", y = "Y-Axis Label") +
theme_minimal() # Aplicar um tema mínimo
Vários Geoms e Camadas
Você pode criar gráficos complexos adicionando vários geoms e camadas ao mesmo gráfico. Isso permite que você represente diferentes aspetos de seus dados em uma única visualização. Por exemplo:
ggplot(dados = your_data, aes(x = x_variable, y = y_variable)) +
geom_point() +
geom_smooth(método = "lm", cor = "vermelho") # Adicionar uma linha de regressão linear
Facetas
A facetagem permite criar vários gráficos, cada um mostrando um subconjunto diferente dos seus dados. Você pode usar as funções facet_wrap() ou facet_grid() para conseguir isso. Por exemplo:
ggplot(dados = your_data, aes(x = x_variable, y = y_variable)) +
geom_point() +
facet_wrap(~category_variable) # Crie vários gráficos com base em uma variável de categoria
Salvando seu lote
Você pode salvar seu gráfico em um arquivo usando a função ggsave(). Por exemplo:
ggsave("your_plot.png", largura = 6, altura = 4, dpi = 300)
Prática e Exploração
Para se tornar proficiente em ggplot2, pratique com seus próprios conjuntos de dados e explore a infinidade de opções e geoms disponíveis. Quanto mais você experimentar, melhor você se tornará na criação de visualizações ricas e informativas.
Comunidade e Recursos
Junte-se às vibrantes comunidades R e ggplot2 para procurar ajuda e compartilhar suas visualizações. Existem inúmeros recursos online, tutoriais e livros dedicados ao ggplot2 para aprofundar o seu conhecimento.
Ao dominar o ggplot2, você terá as ferramentas para criar visualizações complexas e perspicazes, aprimorando sua capacidade de transmitir insights orientados por dados de forma eficaz.
Personalizando a estética do enredo
Na visualização de dados, a personalização é fundamental para produzir visuais impactantes. Exploraremos como ajustar a estética do enredo, incluindo cores, temas e fontes, para garantir que suas visualizações sejam não apenas informativas, mas também visualmente atraentes.
Na visualização de dados, a personalização desempenha um papel vital na criação de gráficos visualmente atraentes e informativos. ggplot2, o poderoso pacote de visualização em R, oferece amplas opções para personalizar a estética do enredo, incluindo cores, temas e fontes.
Temas
ggplot2 oferece vários temas que controlam a aparência geral de seus tramas. O tema padrão é bastante minimalista, mas você pode escolher entre temas como theme_minimal(), theme_bw() ou theme_classic() para mudar a aparência do seu enredo.
ggplot(data = your_data, aes(x = x_variable, y = y_variable)) + geom_point() + theme_minimal()
Cores
Você pode personalizar as cores em seu gráfico, desde as cores de preenchimento e borda dos pontos de dados até as cores de plano de fundo e texto. As funções scale_fill_manual() e scale_color_manual() permitem definir paletas de cores personalizadas.
ggplot(data = your_data, aes(x = x_variable, y = y_variable, color = category_variable)) +
geom_point() +
scale_color_manual(valores = c("vermelho", "azul", "verde"))
Fontes e texto
Você pode ajustar a estética relacionada ao texto, como tamanho da fonte, família de fontes e orientação do texto. A função theme() pode ser usada para este fim.
ggplot(data = your_data, aes(x = x_variable, y = y_variable, label = data_labels)) +
geom_text(tamanho = 12, família = "Arial", ângulo = 45) +
tema(texto = element_text(família = "Arial", tamanho = 14))
Lendas e Eixos
Personalizar legendas, títulos e rótulos de eixos é essencial. Você pode usar funções como labs() para alterar o título do gráfico e os rótulos do eixo. A função theme() também é útil para ajustar o texto do eixo.
ggplot(dados = your_data, aes(x = x_variable, y = y_variable)) +
geom_point() +
labs(title = "Custom Plot Title", x = "X-Axis Label", y = "Y-Axis Label") +
theme(axis.text.x = element_text(tamanho = 12, ângulo = 45))
Salvando parcelas personalizadas
Depois de adaptar a estética do seu lote, você pode salvá-lo em um arquivo usando a função ggsave().
ggsave("custom_plot.png", largura = 6, altura = 4, dpi = 300)
O Kit de Ferramentas do Viajante do Tempo: lubridate
Dados relacionados ao tempo podem ser um desafio para trabalhar, mas com o pacote lubridate, você pode facilmente lidar com datas e horas em R (Spinu et al., 2021). Os participantes ganharão experiência na manipulação e análise de dados temporais, abrindo uma nova dimensão na análise de dados.
O Kit de Ferramentas do Viajante do Tempo: lubridate
Trabalhar com dados relacionados ao tempo pode ser desafiador, mas o pacote de lubrificação em R facilita significativamente (Spinu et al., 2021). Ele fornece funções para analisar, formatar e manipular dados de data e hora. Veja como você pode utilizar o lubridate:
Instalação e carregamento de lubridate
Se ainda não o fez, instale o pacote lubridate e carregue-o no seu ambiente R.
install.packages("lubridate")
biblioteca (lubridate)
Datas de análise
O LubriDate permite analisar cadeias de caracteres em objetos Date usando funções como YMD() (ano, mês, dia) ou DMY() (dia, mês, ano). Por exemplo:
date_string <- "2022-12-31"
Data <- YMD(date_string)
Aritmética de Data
Você pode executar várias operações em objetos de data, como calcular intervalos de tempo, adicionar ou subtrair dias e encontrar a diferença entre duas datas.
Hoje <- YMD("2023-03-15")
future_date <- hoje + dias(30)
time_difference <- difftime(future_date, hoje)
Extraindo componentes
O lubridate permite extrair componentes específicos de objetos de data, como ano, mês, dia, hora, minuto e segundo.
ano(hoje)
mês(hoje)
Formatando datas
Você pode formatar objetos de data em cadeias de caracteres personalizadas para apresentação.
format(hoje, formato = "%B %d, %Y")
Lidar com fusos horários
O pacote também lida com fusos horários e horário de verão, garantindo cálculos temporais precisos em diferentes fusos horários.
O LubriDate é um kit de ferramentas inestimável para qualquer analista de dados ou pesquisador que trabalhe com dados temporais, pois simplifica as tarefas muitas vezes complexas associadas à análise de séries temporais e manipulação de dados.
Ao dominar a personalização em ggplot2 e gerenciar efetivamente dados relacionados ao tempo com lubridate, você estará bem equipado para criar visualizações sofisticadas e lidar com dados temporais de forma eficiente.
O pacote forcats, desenvolvido por Hadley Wickham, equipa-o com uma variedade de funções para manipular e visualizar dados categóricos de forma eficaz.
Instalação e Carregamento
Se ainda não o fez, instale o pacote forcats e carregue-o no seu ambiente R.
install.packages("forcats")
Biblioteca(Forcats)
Reordenando os níveis de fator
O pacote forcats permite reordenar os níveis de fatores com base em determinados critérios, facilitando o controle da ordem em que as variáveis categóricas são exibidas nos gráficos.
your_data$your_fator <- fct_reorder(your_data$your_fator, your_variable)
Alteração dos níveis de fatores
Você pode modificar os níveis de fatores, mesclando-os ou recodificando-os para melhor clareza em suas visualizações.
your_data$your_fator <- fct_collapse(your_data$your_fator, "Novo Nível" = c("Nível Antigo 1", "Nível Antigo 2"))
Visualizando dados categóricos
Forcats fornece funções como fct_count() para visualizar eficientemente a frequência de cada nível em uma variável categórica.
ggplot(data = your_data, aes(x = fct_reorder(your_fator, your_variable))) +
geom_bar() +
coord_flip()
Lidar com rótulos sobrepostos
Em alguns casos, você pode encontrar rótulos sobrepostos ao visualizar dados categóricos. A função fct_lump() permite agrupar níveis pouco frequentes em uma categoria "Outros", reduzindo a desordem.
your_data$your_fator <- fct_lump(your_data$your_fator, n = 5)
Expandindo horizontes com gridExtra
O pacote gridExtra aprimora seus recursos de visualização de dados, permitindo que você organize vários gráficos criados com ggplot2 em uma única exibição visual. Isso é inestimável para transmitir informações complexas de forma estruturada e abrangente.
Instalação e Carregamento
Se ainda não o fez, instale o pacote gridExtra e carregue-o no seu ambiente R.
install.packages("gridExtra")
biblioteca(gridExtra)
Criação de gráficos compostos
Com gridExtra, você pode criar gráficos compostos organizando gráficos ggplot2 individuais em vários layouts, como linhas ou colunas.
composite_plot <- grid.arrange(plot1, plot2, ncol = 2)
Personalizando layouts
Você tem controle sobre a disposição, o espaçamento e o alinhamento dos gráficos dentro da tela composta, permitindo que você projete visuais que atendam às suas necessidades específicas.
composite_plot <- arranjarGrob(plot1, plot2, ncol = 2, top = "Composite Plot Title")
Salvando gráficos compostos
Depois de criar um gráfico composto, você pode salvá-lo como uma imagem ou incorporá-lo em relatórios e apresentações.
ggsave("composite_plot.png", composite_plot, largura = 8, altura = 6, dpi = 300)
Ao dominar o pacote forcats para manipulação categórica de dados e o pacote gridExtra para visualização avançada, você terá as ferramentas necessárias para gerenciar e visualizar seus dados de forma eficiente, especialmente ao lidar com informações categóricas complexas.
Ao longo deste módulo, você adquirirá habilidades avançadas em manipulação e visualização de dados. O conhecimento e as ferramentas adquiridos aqui permitirão que você enfrente tarefas complexas de análise de dados, transforme dados confusos em informações valiosas e crie visualizações impactantes. À medida que você mergulha no mundo do tidyr, dplyr, ggplot2 e pacotes especializados, sua capacidade de trabalhar com diversos conjuntos de dados e produzir visuais informativos se tornará uma segunda natureza. Essas habilidades servirão como uma base sólida para análise e exploração avançada de dados em sua jornada de ciência de dados.
Auguie, B. (2017). gridExtra: Miscellaneous functions for "Grid" Graphics. R package version 2.3.
Spinu, V., Grolemund, G., & Wickham, H. (2021). lubridate: Make dealing with dates a little easier. R package version 1.8
Wickham, H. (2021). forcats: Tools for working with categorical variables (Factors). R package version 0.5.1.
