13.3 Variável numérica vs. fator

A função tapply() faz uso de uma função sobre sobre um vetor numérico para cada categoria de um fator. A função aggregate() faz o mesmo, mas permite múltiplos fatores e retorna um data.frame.

## tapply: resumo de uma variavel numerica, separada por niveis de um ou mais fatores
?tapply # veja o help dessa função

head(avesc) # se nao tem isso, importe novamente o arquivo aves_cerrado

	fisionomia	urubu	carcara	seriema
Ce1	Ce	5	18	6
Ce2	Ce	7	7	6
Ce3	Ce	5	14	4
Ce4	Ce	3	12	5
Ce5	Ce	4	16	4
Ce6	Ce	NA	20	NA

# número de individuos de carcara por fisionomia
tapply(avesc$carcara, avesc$fisionomia, sum)

##  CC  ce  Ce  CL 
## 212  14 291  NA

# numero de individuos de urubo por fisionomia
tapply(avesc$urubu, avesc$fisionomia, sum)

##  CC  ce  Ce  CL 
## 299  13  NA 298

# numero médio de seriemas por localidade+fisionomia
tapply(avesc$seriema, avesc$fisionomia, mean)

##  CC  ce  Ce  CL 
##  NA 4.0  NA 5.6

## "Tabelas dinamicas": funcao aggregate
## Criar data.frame com altura media dos fustes por especie e por local

?aggregate # veja o help dessa função

names(caixeta)

## [1] "local"   "parcela" "arvore"  "fuste"   "cap"     "h"       "especie"

# circunferencia máxima por especie
ob1 <- aggregate(caixeta$cap, by = list(especie = caixeta$especie), FUN = max)
class(ob1) # obtenho um data frame

## [1] "data.frame"

head(ob1)

especie	x
Alchornea triplinervia	840
Andira fraxinifolia	340
bombacaceae	380
Cabralea canjerana	720
Callophyllum brasiliensis	1130
Calophyllum brasiliensis	2100

# neste caso também poderia fazer assim
ob2 <- tapply(caixeta$h, caixeta$especie, max)
class(ob2) # mas neste caso nos temos um array (um vetor unidimensional)

## [1] "array"

ob2[1:10]

##    Alchornea triplinervia       Andira fraxinifolia               bombacaceae 
##                       140                        90                       150 
##        Cabralea canjerana Callophyllum brasiliensis  Calophyllum brasiliensis 
##                       150                       200                       160 
##               Cecropia sp      Coussapoa macrocarpa       Coussapoa micropoda 
##                        70                       100                       110 
##      Cryptocaria moschata 
##                       140

# mas se eu quiser por localidade e por especie, preciso usar aggregate
caixeta.alt <- aggregate(caixeta$h, by = list(local = caixeta$local, especie = caixeta$especie), FUN = max)
head(caixeta.alt)

local	especie	x
jureia	Alchornea triplinervia	140
retiro	Alchornea triplinervia	100
jureia	Andira fraxinifolia	90
jureia	bombacaceae	150
jureia	Cabralea canjerana	150
chauas	Callophyllum brasiliensis	200

## Vamos calcular a area basal (soma da area de todo os fustes)
## calculando a area basal de cada fuste, considerando o fuste um círculo perfeito, poderíamos usar:
caixeta$ab <- caixeta$cap^2 / 4 * pi
## e agora criamos a planilha, com aggregate, somando as areas basais dos fustes
caixeta.2 <- aggregate(caixeta$ab, by = list(local = caixeta$local, parcela = caixeta$parcela, especie = caixeta$especie), FUN = sum)
class(caixeta.2)

## [1] "data.frame"

head(caixeta.2)

local	parcela	especie	x
retiro	1	Alchornea triplinervia	53092.92
jureia	2	Alchornea triplinervia	554176.94
retiro	2	Alchornea triplinervia	90949.11
retiro	3	Alchornea triplinervia	230121.66
jureia	4	Alchornea triplinervia	292246.66
jureia	5	Alchornea triplinervia	273397.10