A.6 Comparando o mesmo conjunto de ações entre base R e dplyr
Abaixo, para efeitos de comparação, executamos as mesmas ações usando os pacotes base e dplyr; ao utilizar o dplyr, também fizemos uso do operador %>%.
# para avaliar os objetos criados no ambiente de trabalho, vamos apagar tudo da area de trabalho e comecar do zerorm(list =ls())# filtra os dados em iris## quem tem sepala menor que 6 cm e tem petala maior que 5 cm?iris2 <-subset(iris, Sepal.Length <6& Petal.Length <5)head(iris2, 10)
Sepal.Length
Sepal.Width
Petal.Length
Petal.Width
Species
5.1
3.5
1.4
0.2
setosa
4.9
3.0
1.4
0.2
setosa
4.7
3.2
1.3
0.2
setosa
4.6
3.1
1.5
0.2
setosa
5.0
3.6
1.4
0.2
setosa
5.4
3.9
1.7
0.4
setosa
4.6
3.4
1.4
0.3
setosa
5.0
3.4
1.5
0.2
setosa
4.4
2.9
1.4
0.2
setosa
4.9
3.1
1.5
0.1
setosa
# checa as dimensoes do novo objetodim(iris2)
## [1] 78 5
# ordena os dados segundo comprimento da petalairis_ord <- iris2[order(iris2$Petal.Length), ]head(iris_ord, 10)
Sepal.Length
Sepal.Width
Petal.Length
Petal.Width
Species
23
4.6
3.6
1.0
0.2
setosa
14
4.3
3.0
1.1
0.1
setosa
15
5.8
4.0
1.2
0.2
setosa
36
5.0
3.2
1.2
0.2
setosa
3
4.7
3.2
1.3
0.2
setosa
17
5.4
3.9
1.3
0.4
setosa
37
5.5
3.5
1.3
0.2
setosa
39
4.4
3.0
1.3
0.2
setosa
41
5.0
3.5
1.3
0.3
setosa
42
4.5
2.3
1.3
0.3
setosa
# muda a ordem das colunas, colocando a coluna Species primeirocolsp <-which(colnames(iris_ord) =="Species") # qual a posicao da coluna Species?irisf <- iris_ord[, c(colsp, (which(!(1:ncol(iris_ord)) %in% colsp)))]# cria uma nova coluna de razao entre comprimento da sepala e comprimento da petalairisf$razao_sepall_petall <- irisf$Sepal.Length / irisf$Petal.Lengthhead(irisf, 10)
Species
Sepal.Length
Sepal.Width
Petal.Length
Petal.Width
razao_sepall_petall
23
setosa
4.6
3.6
1.0
0.2
4.600000
14
setosa
4.3
3.0
1.1
0.1
3.909091
15
setosa
5.8
4.0
1.2
0.2
4.833333
36
setosa
5.0
3.2
1.2
0.2
4.166667
3
setosa
4.7
3.2
1.3
0.2
3.615385
17
setosa
5.4
3.9
1.3
0.4
4.153846
37
setosa
5.5
3.5
1.3
0.2
4.230769
39
setosa
4.4
3.0
1.3
0.2
3.384615
41
setosa
5.0
3.5
1.3
0.3
3.846154
42
setosa
4.5
2.3
1.3
0.3
3.461539
# faz um sumario estatisco agrupando as especies e checando min, max, desvio, media e mediana de cada variavelmean_pl <-aggregate(irisf$Petal.Length, list(Species = irisf$Species), FUN ="mean")mean_raz <-aggregate(irisf$razao_sepall_petall, list(Species = irisf$Species), FUN ="mean")sd_pl <-aggregate(irisf$Petal.Length, list(Species = irisf$Species), FUN ="sd")sd_raz <-aggregate(irisf$razao_sepall_petall, list(Species = irisf$Species), FUN ="sd")res <-as.data.frame(mean_pl)res2 <-cbind(res, media_razao = mean_raz[, -1], desvio_pl = sd_pl[, -1], desvio_raz = sd_raz[, -1])names(res2)[2] <-"media_pl"res2
Species
media_pl
media_razao
desvio_pl
desvio_raz
setosa
1.462000
3.464906
0.1736640
0.4302168
versicolor
3.969231
1.404475
0.4249887
0.1195457
virginica
4.700000
1.115873
0.2828427
0.0381613
# plota grafico de pontos com eixo X correspondendo ao comprimento da sepala, e eixo Y ao comprimento da petalaplot(irisf$Sepal.Length, irisf$Petal.Length, col = irisf$Species)
# para avaliar os objetos criados no ambiente de trabalho, vamos apagar tudo da area de trabalho e comecar do zerorm(list =ls())# chama os pacotes tidyverselibrary("dplyr") # o pacote para manipular dadoslibrary("ggplot2") # o pacote para plotar graficos# utilizando a filosofia tidyverse, utilizarei o pipe (" %>% ")iris2t <-# salvamos o objeto como `iris2t` para diferenciar do salvo acima iris %>%# chama os dados e passa para a funcao abaixofilter(Sepal.Length <6& Petal.Length <5) %>%# quem tem sepala menor que 6 cm E petala maior que 5 cm?arrange(Petal.Length) %>%mutate(razao_sepall_petall = Sepal.Length / Petal.Length) %>%select(Species, everything()) # reordena as colunashead(iris2t, 10)
Species
Sepal.Length
Sepal.Width
Petal.Length
Petal.Width
razao_sepall_petall
setosa
4.6
3.6
1.0
0.2
4.600000
setosa
4.3
3.0
1.1
0.1
3.909091
setosa
5.8
4.0
1.2
0.2
4.833333
setosa
5.0
3.2
1.2
0.2
4.166667
setosa
4.7
3.2
1.3
0.2
3.615385
setosa
5.4
3.9
1.3
0.4
4.153846
setosa
5.5
3.5
1.3
0.2
4.230769
setosa
4.4
3.0
1.3
0.2
3.384615
setosa
5.0
3.5
1.3
0.3
3.846154
setosa
4.5
2.3
1.3
0.3
3.461539
# faz um sumario estatisco agrupando as especies e checando min, max, desvio, media e mediana de cada variavelres_t <- iris2t %>%group_by(Species) %>%# agrupa dados pela coluna Speciessummarise( # sumarisa dados de acordo com os grupo estabelecidos acimamean_pl =mean(Petal.Length), # media da coluna comp de petalamean_raz =mean(razao_sepall_petall), # media da coluna razao de comp de sepala/petalasd_pl =sd(Petal.Length), # desvio do comp da petalasd_raz =sd(razao_sepall_petall) ) # desvio do comp da sepalahead(res_t, 10)
Species
mean_pl
mean_raz
sd_pl
sd_raz
setosa
1.462000
3.464906
0.1736640
0.4302168
versicolor
3.969231
1.404475
0.4249887
0.1195457
virginica
4.700000
1.115873
0.2828427
0.0381613
# plota grafico de pontos com eixo X correspondendo ao comprimento da sepala, e eixo Y ao comprimento da petalatgraf <-ggplot(data = iris2t) +geom_point(aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length, color = Species))tgraf
Vejam que os resultados são iguais, com exceção da estética diferente proporcionada pelo pacote ggplot2.
Porém, há uma mudança notável em como a manipulação dos dados é feita quando utilizamos o operador %>% dentro do fluxo de trabalho, como resumido acima: a leitura é feita da esquerda para a direita, podemos reduzir a criação de objetos intermediários na área de trabalho, e o código pode ser lido com mais clareza.
Postagens futuras abordarão com mais detalhes outros usos deste operador e de alguns outros inclusos no mesmo pacote, porém com funções levemente diferentes.
A.6.1 E o uso do operador %>% com o pacote base?
Apesar de termos explorado até aqui o uso do operador %>% apenas com o pacote dplyr, ele pode ser utilizado com qualquer função no R. Vamos retormar o exemplo da seção acima com comandos do pacote base do R, porém adicionando o operador %>% na manipulação dos dados:
iris_ord <- iris %>%subset(Sepal.Length <6& Petal.Length <5) %>%# filtramos os dados com a funcao subset() .[order(.$Petal.Length), ] # usamos o `.` para representar o data.frame filtrado no passo anteriorcolsp <-which(colnames(iris_ord) =="Species")irisf <- iris_ord[, c(colsp, (which(!(1:ncol(iris_ord)) %in% colsp)))]irisf$razao_sepall_petall <- irisf$Sepal.Length / irisf$Petal.Lengthhead(irisf, 10)
Species
Sepal.Length
Sepal.Width
Petal.Length
Petal.Width
razao_sepall_petall
23
setosa
4.6
3.6
1.0
0.2
4.600000
14
setosa
4.3
3.0
1.1
0.1
3.909091
15
setosa
5.8
4.0
1.2
0.2
4.833333
36
setosa
5.0
3.2
1.2
0.2
4.166667
3
setosa
4.7
3.2
1.3
0.2
3.615385
17
setosa
5.4
3.9
1.3
0.4
4.153846
37
setosa
5.5
3.5
1.3
0.2
4.230769
39
setosa
4.4
3.0
1.3
0.2
3.384615
41
setosa
5.0
3.5
1.3
0.3
3.846154
42
setosa
4.5
2.3
1.3
0.3
3.461539
mean_pl <-aggregate(irisf$Petal.Length, list(Species = irisf$Species), FUN ="mean")mean_raz <-aggregate(irisf$razao_sepall_petall, list(Species = irisf$Species), FUN ="mean")sd_pl <-aggregate(irisf$Petal.Length, list(Species = irisf$Species), FUN ="sd")sd_raz <-aggregate(irisf$razao_sepall_petall, list(Species = irisf$Species), FUN ="sd")res <-as.data.frame(mean_pl)res2 <-cbind(res, media_razao = mean_raz[, -1], desvio_pl = sd_pl[, -1], desvio_raz = sd_raz[, -1])names(res2)[2] <-"media_pl"res2
Species
media_pl
media_razao
desvio_pl
desvio_raz
setosa
1.462000
3.464906
0.1736640
0.4302168
versicolor
3.969231
1.404475
0.4249887
0.1195457
virginica
4.700000
1.115873
0.2828427
0.0381613
Reparem que, mesmo utilizando o operador %>%, algumas transformações realizadas com poucas linhas de código com o pacote dplyr em uma cadeia de comandos (o chamado pipeline em inglês) não são possíveis com o uso do pacote base do R, notadamente a criação de colunas, o rearranjo de colunas, e o sumário de dados.
