13.1 R básico

R como calculadora

1. Qual a diferença entre o R e o RStudio?

O R é uma linguagem de programação e um programa que instalamos no nosso computador para interpretar código em linguagem R. O RStudio é um ambiente de desenvolvimento para programação em R, isto é, é um programa que nos ajuda a trabalhar com a linguagem R.


2. Podemos usar o RStudio sem o R? E o R sem o RStudio?

Não podemos usar o RStudio sem o R, pois o programa R é que interpreta os nossos códigos e devolve os resultados. Por outro lado, podemos usar o R sem o RStudio (ou qualquer outro ambiente de desenvolvimento), mas a nossa vida de pessoa programadora se torna muito mais difícil.


3. Precisamos compilar nossos códigos de R?

Não. Um código em R é interpretado linha a linha, isto é, podemos ir rodando nosso código parcialmente, conforme vamos escrevendo.


4. Calcule o número de ouro no R. Dica: o número de ouro é dado pela expressão \(\frac{1 + \sqrt{5}}{2}\).

(1 + 5^(1 / 2))/2
## [1] 1.618034

Também poderia ser resolvido usando a função sqrt() para calcular a raiz quadrada.

(1 + sqrt(5))/2
## [1] 1.618034

5. Por que é preferível escrevermos sempre o nosso código no script e não no Console?

Porque o código é a documentação da nossa análise. Se parte da análise for feita diretamente no Console, parte da documentação será perdida.

Objetos e funções

1. Qual a diferença entre os códigos abaixo?

# Código 1
33 / 11

# Código 2
divisao <- 33 / 11

O primeiro código calcula a divisão de 33 por 11 e devolve o resultado na tela. O segundo código faz o mesmo cálculo, mas guardo o resultado no objeto divisao, isto é, o resultado não é retornado na tela.


2. Multiplique a sua idade por meses e salve o resultado em um objeto chamado idade_em_meses. Em seguida, multiplique esse objeto por 30 e salve o resultado em um objeto chamado idade_em_dias.

idade_em_meses <- 31 * 12

idade_em_dias <- idade_em_meses * 30

3. Por que o nome meu-objeto não pode ser utilizado para criar um objeto? O que significa a mensagem de erro resultante?

meu-objeto <- 1
## Error in meu - objeto <- 1: object 'meu' not found

Porque o sinal - é utilizado pelo R como o operador de subtração. O código acima está sendo interpretado como a subtração dos objetos meu e objeto. Como nenhum dos objetos existe na sessão, é devolvido um erro dizendo que o objeto meu (o primeiro deles) não foi encontrado.

No entanto, mesmo que os objetos existissem, seria retornado um erro. Neste caso, seria um erro de sintaxe, pois o R não sabe como interpretar a atribuição do valor 3 à operação meu - objeto. Veja que a mensagem de erro não é muito intuitiva, pois o R entende que -<- é uma função que esquecemos de definir.

meu <- 1
objeto <- 2
meu-objeto <- 1
## Error in meu - objeto <- 1: could not find function "-<-"

Classes

1. Guarde em um objeto chamado nome uma string contendo o seu nome completo.

nome <- "William Nilson de Amorim"

2. Guarde em um objeto chamado cidade o nome da cidade onde você mora. Em seguida, guarde em um objeto chamado estado o nome do estado onde você mora. Usando esses objetos, resolva os itens abaixo:

a. Utilize a função nchar() para contar o número de caracteres em cada cada string.

cidade <- "São Paulo"
estado <- "SP"

nchar(cidade)
## [1] 9
nchar(estado)
## [1] 2

b. Interprete o resultado do seguinte código:

paste(cidade, estado)
## [1] "São Paulo SP"

A função paste juntou (colou) as duas strings, uma do lado da outra, separando-as por um espaço. O resultado gerado foi uma única string.

c. Interprete o resultado do seguinte código:

paste(cidade, estado, sep = " - ")
## [1] "São Paulo - SP"

O argumento sep da função paste() nos permite escolher qual caracter será utilizado para separar as duas strings. Por padrão será utilizado um espaço em branco " ". No exemplo, foi utilizado um espaço, seguido de um traço, seguido de outro espaço. Sem os espaços o resultado seria:

paste(cidade, estado, sep = "-")
## [1] "São Paulo-SP"

Veja que qualquer caracter ou string pode ser utilizada como separador:

paste(cidade, estado, sep = " #tricolor ")
## [1] "São Paulo #tricolor SP"

d. Desafio. Como você reproduziria o mesmo resultado do item (c) sem utilizar o argumento sep?

paste(cidade, "-", estado)
## [1] "São Paulo - SP"

e. Qual a diferença entre as funções paste() e paste0()?

A função paste0() é equivalente à função paste() com o argumento sep = "".

paste(cidade, "-", estado)
## [1] "São Paulo - SP"
paste(cidade, "-", estado, sep = "")
## [1] "São Paulo-SP"
paste0(cidade, "-", estado)
## [1] "São Paulo-SP"

Vetores

1. Guarde em um objeto a sequência de números de 0 a 5 e resolva os itens abaixos.

a. Use subsetting para fazer o R devolver o primeiro número dessa sequência. Em seguida, faça o R devolver o último número da sequência.

vetor <- 0:5

# Primeiro elemento
vetor[1]
## [1] 0
# Último elemento
vetor[6]
## [1] 5

b. Multiplique todos os valores do vetor por -1. Guarde o resultado em um novo objeto chamado vetor_negativo.

vetor_negativo <- vetor * -1
vetor_negativo
## [1]  0 -1 -2 -3 -4 -5

2. Crie um vetor com o nome de tres frutas, guarde em um objeto chamado frutas e resolva os itens abaixo.

a. Utilize a a função length() para verificar o tamanho do vetor.

frutas <- c("banana", "maçã", "mamão")

length(frutas)
## [1] 3

b. Inspecione a saída de paste("eu gosto de", frutas) e responda se o tamanho do vetor mudou.

paste("eu gosto de", frutas)
## [1] "eu gosto de banana" "eu gosto de maçã"   "eu gosto de mamão"

O tamanho do vetor não muda. O que aconteceu foi o acréscimo do prefixo “eu gosto de” a cada valor do vetor frutas. Podemos confirmar essa afirmação calculando o comprimento do novo vetor:

length(paste("eu gosto de", frutas))
## [1] 3

3. O que é reciclagem? Escreva um código em R que exemplifique esse comportamento.

Reciclagem é a repetição de valores de um vetor para que uma operação com vetores de tamanhos diferentes possa ser realizada. Embora pareça um comportamento estranho, utilizamos a reciclagem o tempo todo dentro do R, muitas vezes sem perceber. No exemplo a seguir, os valores do vetor_menor serão repetidos (reciclados) até o dois vetores terem o mesmo tamanho. Então, o primeiro valor do vetor menor será somado com o promeiro valor do vetor maior, o segundo do menor somado com o segundo do maior e assim por diante.

# Exemplo
vetor_menor <- c(1, 3)
vetor_maior <- c(1, 2, 3, 4)

vetor_menor + vetor_maior
## [1] 2 5 4 7

4. O que é coerção? Escreva um código em R que exemplifique esse comportamento.

Coerção é a homogenização da classe dos valores de um vetor. Se construirmos um vetor com valores de classes diferentes, todos os valores serão reprimidos para a classe mais dominante entre eles. No exemplo abaixo, todos os valores do vetor foram transformados em character, pois character é mais dominante do que as demais classes presentes (numeric e logical).

Considerando apenas as principais classes, temos a seguinte ordem de dominância: character > numeric > integer > logical.

c(1, -3, "a", TRUE)
## [1] "1"    "-3"   "a"    "TRUE"

5. Por que a coerção pode ser um problema na hora de importarmos bases de dados para o R?

Porque as colunas podem acabar sendo importadas com uma classe diferente daquela que estamos esperando e nenhum erro ou warning será devolvido. Por exemplo, se uma coluna da base que deveria ser numérica tiver, por algum descuido, qualquer tipo de caracter não numérico (texto), toda a coluna será importada como texto.

O caso mais comum desse problema é gerado pelo separador de decimais. Se não especificarmos corretamente qual é o separador de decimais que estamos utilizando na nossa base de dados na hora da importação, qualquer coluna com valores decimais será importada como texto.


6. Use a função sum() para somar os valores de 1 a 100.

sum(1:100)
## [1] 5050

7. Considere o vetor booleano a seguir:

dolar_subiu <- c(TRUE, TRUE, FALSE, FALSE, TRUE, FALSE, TRUE)

Este vetor tem informação de uma semana (7 dias, começando no domingo) indicando se o dólar subiu (TRUE) ou não subiu (FALSE) no respectivo dia. Interprete o resultado dos códigos abaixo:

a. length(dolar_subiu)

length(dolar_subiu)
## [1] 7

Devolve o comprimento do vetor dolar_subiu. Podemos interpretar como o número de dias analisados nesse estudo.

b. dolar_subiu[2]

dolar_subiu[2]
## [1] TRUE

Verifica se o dólar subiu no segundo dia do estudo (segunda-feira).

c. sum(dolar_subiu)

sum(dolar_subiu)
## [1] 4

Verifica o número de dias que o dólar subiu (já que na soma, os valores TRUE viram 1 e os valores FALSE viram 0), no caso, 4 dias com alta do dólar.

d. mean(dolar_subiu)

mean(dolar_subiu)
## [1] 0.5714286

Verifica a proporção de dias em que o dólar subiu (a média de valores 0 e 1 é igual a proporção de valores 1), no caso, cerca de 57% dos dias.

Testes lógicos

1. O código abaixo vai guardar no objeto segredo um número inteiro entre 0 e 10. Sem olhar qual número foi guardado no objeto, resolva os itens a seguir:

segredo <- round(runif(1, min = 0, max = 10))

a. Teste se o segredo é maior ou igual a 0.

segredo >= 0
## [1] TRUE

b. Teste se o segredo é menor ou igual a 10.

segredo <= 10
## [1] TRUE

c. Teste se o segredo é maior que 5.

segredo > 5
## [1] TRUE

d. Teste se o segredo é par.

Precisamos verificar se o resto da divisão por 2 é igual a zero.

# Resto da divisão por 2
segredo %% 2
## [1] 1
# Guardando o resultado
resto <- segredo %% 2

# Teste
resto == 0
## [1] FALSE
# Equivalentemente poderíamos fazer
segredo %% 2 == 0
## [1] FALSE

e. Teste se segredo * 5 é maior que a sua idade.

segredo * 5 > 31
## [1] TRUE

f. Desafio. Escreva um teste para descobrir o valor do segredo.

Vamos descobrir a posição do segredo no vetor 0:10.

numeros_possiveis <- 0:10
numeros_possiveis
##  [1]  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10
segredo == numeros_possiveis
##  [1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE

No código acima, para cada valor de numero_possiveis, foi testado se esse valor é igual ao segredo. Em caso afirmativo, um TRUE é devolvido. Veja que há apenas um TRUE no vetor resultante. Essa é posição do nosso segredo dentro do vetor numeros_possiveis.

Podemos usar esse vetor de TRUE/FALSE para recuperar o valor do segredo fazendo subsetting.

# Eis o valor do segredo
numeros_possiveis[segredo == numeros_possiveis]
## [1] 7

No código acima, foi retornado apenas o número associado ao valor TRUE dado pelo teste segredo == numeros_possiveis.


2. Escreva um código em R que devolva apenas os valores maiores ou iguais a 10 do vetor abaixo:

vetor <- c(4, 8, 15, 16, 23, 42)

# Resposta
vetor[vetor >= 10]
## [1] 15 16 23 42

3. Use o vetor numeross abaixo para responder as questoes seguintes.

numeros <- -4:2

a. Escreva um código que devolva apenas valores positivos do vetor numeros.

numeros[numeros > 0]
## [1] 1 2

b. Escreva um código que devolta apenas os valores pares do vetor numeros.

# Resto da divisão por 2
numeros %% 2
## [1] 0 1 0 1 0 1 0
# Quais números são pares?
numeros %% 2 == 0
## [1]  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE
# Usando para filtrar o vetor
numeros[numeros %% 2 == 0]
## [1] -4 -2  0  2

c. Filtre o vetor para que retorne apenas aqueles valores que, quando elevados a 2, são menores do que 4.

# Quadrado dos valores do vetor
numeros^2
## [1] 16  9  4  1  0  1  4
# Aqueles menores que 4
numeros^2 < 4
## [1] FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE
# Usando para filtrar
numeros[numeros^2 < 4]
## [1] -1  0  1

Valores especiais

1. Quais as diferenças entre NaN, NULL, NA e Inf? Digite expressões que retornem cada um desses valores.

  • O NaN representa uma indefinição matemática. Todo NaN é um NA, mas o contrário não é verdade.
0/0
## [1] NaN
  • O NA representa o nosso desconhecimento acerca de um valor. Esse valor existe, mas nós não o conhecemos. Na Estatística, ele é conhecido como valor omisso ou valor faltante.
sum(c(1, NA))
## [1] NA
  • O NULL é um valor especial para o R, isto é, ao contrário do NA, ele não tem um significado prático para a análise de dados, mas sim computacional. Ele representa a ausência de um vetor e é útil na construção da lógica de programação de alguns códigos.
mtcars$coluna_que_nao_existe
## NULL
  • O Inf representa um número muito grande (que o computador não consegue representar) ou um limite matemático.
2^2000
## [1] Inf

2. Escreva um código que conte o número de NAs do vetor b.

b <- c(1, 0, NA, NA, NA, NA, 7, NA, NA, NA, NA, NA, 2, NA, NA, 10, 1, 1, NA)
sum(is.na(b))
## [1] 12

Data frames

1. Quais códigos abaixo retornam um vetor com a coluna mpg do data frame mtcars?

a. mtcars$mpg

mtcars$mpg
##  [1] 21.0 21.0 22.8 21.4 18.7 18.1 14.3 24.4 22.8 19.2 17.8 16.4 17.3 15.2 10.4
## [16] 10.4 14.7 32.4 30.4 33.9 21.5 15.5 15.2 13.3 19.2 27.3 26.0 30.4 15.8 19.7
## [31] 15.0 21.4

Retorna!

b. mtcars[ , 3]

mtcars[ , 3]
##  [1] 160.0 160.0 108.0 258.0 360.0 225.0 360.0 146.7 140.8 167.6 167.6 275.8
## [13] 275.8 275.8 472.0 460.0 440.0  78.7  75.7  71.1 120.1 318.0 304.0 350.0
## [25] 400.0  79.0 120.3  95.1 351.0 145.0 301.0 121.0

Não retorna. A coluna mpg é a primeira coluna do data frame. A coluna que esse código retornou foi a disp.

c. mtcars("mpg")

mtcars("mpg")
## Error in mtcars("mpg"): could not find function "mtcars"

A sintaxe desse código não é válida pois () não são utilizados para fazer subsetting, mas sim para definir os argumentos de uma função (e mtcars não é uma função).

d. mtcars[ , "mpg"]

mtcars[ , "mpg"]
##  [1] 21.0 21.0 22.8 21.4 18.7 18.1 14.3 24.4 22.8 19.2 17.8 16.4 17.3 15.2 10.4
## [16] 10.4 14.7 32.4 30.4 33.9 21.5 15.5 15.2 13.3 19.2 27.3 26.0 30.4 15.8 19.7
## [31] 15.0 21.4

“Retorna!”

e. mtcars.mpg

mtcars.mpg
## Error in eval(expr, envir, enclos): object 'mtcars.mpg' not found

Essa sintaxe não é válida no R. Ele está procurando por um objeto chamado mtcars.mpg, que não existe.

f. mtcars[ , 1]

mtcars[ , 1]
##  [1] 21.0 21.0 22.8 21.4 18.7 18.1 14.3 24.4 22.8 19.2 17.8 16.4 17.3 15.2 10.4
## [16] 10.4 14.7 32.4 30.4 33.9 21.5 15.5 15.2 13.3 19.2 27.3 26.0 30.4 15.8 19.7
## [31] 15.0 21.4

Retorna!

g. mtcars[1, 1]

mtcars[1, 1]
## [1] 21

Esse código retorna apenas o primeiro valor da coluna mpg.

  1. mpg$mtcars
mpg$mtcars
## Error in eval(expr, envir, enclos): object 'mpg' not found

Não retorna. Essa sintaxe não é válida para selecionar colunas de um data frame. O correto seria nome_do_data_frame$nome_da_coluna.


2. Para que serve a função str(). Dê um exemplo do seu uso.

Serve para espiarmos a estrutura de um data frame, como número de linhas, colunas, classes das colunas e exemplo de valores em cada uma delas.

str(mtcars)
## 'data.frame':    32 obs. of  11 variables:
##  $ mpg : num  21 21 22.8 21.4 18.7 18.1 14.3 24.4 22.8 19.2 ...
##  $ cyl : num  6 6 4 6 8 6 8 4 4 6 ...
##  $ disp: num  160 160 108 258 360 ...
##  $ hp  : num  110 110 93 110 175 105 245 62 95 123 ...
##  $ drat: num  3.9 3.9 3.85 3.08 3.15 2.76 3.21 3.69 3.92 3.92 ...
##  $ wt  : num  2.62 2.88 2.32 3.21 3.44 ...
##  $ qsec: num  16.5 17 18.6 19.4 17 ...
##  $ vs  : num  0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 ...
##  $ am  : num  1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 ...
##  $ gear: num  4 4 4 3 3 3 3 4 4 4 ...
##  $ carb: num  4 4 1 1 2 1 4 2 2 4 ...

3. Para que serve a função nanes(). Dê um exemplo do seu uso.

Serve para observamos os nomes das colunas de um data frame. O valor retornado é um vetor de strings.

names(mtcars)
##  [1] "mpg"  "cyl"  "disp" "hp"   "drat" "wt"   "qsec" "vs"   "am"   "gear"
## [11] "carb"

4. Use o data frame airquality para responder às questões abaixo:

a. Quantas colunas airquality tem?

ncol(airquality)
## [1] 6

b. Quantas linhas airquality tem?

nrow(airquality)
## [1] 153

c. O que a função head() retorna?

Retorna as 6 primeiras linhas do data frame.

head(airquality)
##   Ozone Solar.R Wind Temp Month Day
## 1    41     190  7.4   67     5   1
## 2    36     118  8.0   72     5   2
## 3    12     149 12.6   74     5   3
## 4    18     313 11.5   62     5   4
## 5    NA      NA 14.3   56     5   5
## 6    28      NA 14.9   66     5   6

d. Quais são os nomes das colunas?

names(airquality)
## [1] "Ozone"   "Solar.R" "Wind"    "Temp"    "Month"   "Day"

e. Qual é a classe da coluna Ozone?

str(airquality)
## 'data.frame':    153 obs. of  6 variables:
##  $ Ozone  : int  41 36 12 18 NA 28 23 19 8 NA ...
##  $ Solar.R: int  190 118 149 313 NA NA 299 99 19 194 ...
##  $ Wind   : num  7.4 8 12.6 11.5 14.3 14.9 8.6 13.8 20.1 8.6 ...
##  $ Temp   : int  67 72 74 62 56 66 65 59 61 69 ...
##  $ Month  : int  5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 ...
##  $ Day    : int  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
# Também podemos ver apenas a coluna Ozone
class(airquality$Ozone)
## [1] "integer"

5. Desafio. Calculando desvio-padrão no R. Use o data frame airquality para responder às questões abaixo:

a. Tire a média da coluna Ozone e guarde em um objeto.

media_ozone <- mean(airquality$Ozone, na.rm = TRUE)

b. Guarde em um objeto o vetor correspondente à coluna Ozone subtraída da sua própria média (calculada em no item a).

ozone_centralizado <- airquality$Ozone - media_ozone

c. Eleve o vetor calculado em (b) ao quadrado. Salve o resultado em um novo objeto.

ozone_centr_quadrado <- ozone_centralizado ^ 2

d. Tire a média do vetor calculado em (c) e salve o resultado em um objeto chamado variancia. Em seguida, calcule a raiz quadrada desse valor e salve em um objeto chamado desvio_padrao.

variancia <- mean(ozone_centr_quadrado, na.rm = TRUE)
desvio_padrao <- sqrt(variancia)

e. Compare o valor de desvio_padrao com sd(airquality$Ozone) e pesquise por que os valores não são iguais. Dica: veja a documentação da função sd().

desvio_padrao
## [1] 32.84539
sd(airquality$Ozone, na.rm = TRUE)
## [1] 32.98788

Os valores não são iguais, pois na nossa conta, ao calcularmos a média no item (d), dividimos a soma de quadrados por n (tamanho da amostra, no caso, 116), enquanto na função sd() a divisão é por n - 1 (115). A divisão por n - 1, na Estatística, representa o estimador não viesado para a variância/desvio-padrão de uma quantidade. Na prática, ambas podem ser utilizadas como medidas de variabilidade, mas em contextos inferenciais o valor dividido por n - 1 é preferível.

Para chegarmos no mesmo resultado, poderíamos fazer:

# Número de valores sem NA
n <- length(na.omit(airquality$Ozone))

variancia <- sum(ozone_centr_quadrado, na.rm = TRUE) / (n - 1)
desvio_padrao <- sqrt(variancia)
desvio_padrao
## [1] 32.98788

6. Use o data frame airquality para responder às questões abaixo.

a. Conte quantos NAs tem na coluna Solar.R.

sum(is.na(airquality$Solar.R))
## [1] 7

b. Filtre a tabela airqualitycom apenas linhas em que Solar.R é NA.

tab <- airquality[is.na(airquality$Solar.R),]

# Imprimindo apenas as primeiras linhas para facilitar a leitura
head(tab)
##    Ozone Solar.R Wind Temp Month Day
## 5     NA      NA 14.3   56     5   5
## 6     28      NA 14.9   66     5   6
## 11     7      NA  6.9   74     5  11
## 27    NA      NA  8.0   57     5  27
## 96    78      NA  6.9   86     8   4
## 97    35      NA  7.4   85     8   5

c. Filtre a tabela airquality com apenas linhas em que Solar.R não é NA.

tab <- airquality[!is.na(airquality$Solar.R),]

# Imprimindo apenas as primeiras linhas para facilitar a leitura
head(tab)
##   Ozone Solar.R Wind Temp Month Day
## 1    41     190  7.4   67     5   1
## 2    36     118  8.0   72     5   2
## 3    12     149 12.6   74     5   3
## 4    18     313 11.5   62     5   4
## 7    23     299  8.6   65     5   7
## 8    19      99 13.8   59     5   8

d. Filtre a tabela airquality com apenas linhas em que Solar.R não é NA e Month é igual a 5.

tab <- airquality[!is.na(airquality$Solar.R) & airquality$Month > 5,]

# Imprimindo apenas as primeiras linhas para facilitar a leitura
head(tab)
##    Ozone Solar.R Wind Temp Month Day
## 32    NA     286  8.6   78     6   1
## 33    NA     287  9.7   74     6   2
## 34    NA     242 16.1   67     6   3
## 35    NA     186  9.2   84     6   4
## 36    NA     220  8.6   85     6   5
## 37    NA     264 14.3   79     6   6

Mais sobre funções

1. Qual dos códigos abaixo devolverá um erro se for avaliado?

a. 3 * 5 + 10

3 * 5 + 10
## [1] 25

Sem erro.

b. function <- 10

function <- 10
## Error: <text>:1:10: unexpected assignment
## 1: function <-
##              ^

Retorna erro pois function é um nome reservado no R. Não podemos utilizá-lo para nomear outros objetos.

c. mean(1, 10)

mean(1, 10)
## [1] 1

Não retorna erro, mas o 10 não é considerado na média. O código correto seria mean(c(1, 10)).

d. (soma <- sum(1, 1))

(soma <- sum(1, 1))
## [1] 2

Não retorna erro. Cercar o código com parênteses força a saída a sempre ser apresentada no Console, além de ser gravada dentro do objeto.


2. Crie uma função que receba um número e retorne o quadrado deste número.

quadrado <- function(x) {
  x ^ 2
}

quadrado(2)
## [1] 4
quadrado(3)
## [1] 9
quadrado(0)
## [1] 0

3. Crie uma função que receba 2 números e devolva a raiz quadrada da soma desses números.

raiz_da_soma <- function(a, b) {
  sqrt(a + b)
}

raiz_da_soma(2, 2)
## [1] 2
raiz_da_soma(1, 4)
## [1] 2.236068

4. Crie uma função que receba dois valores (numéricos) e devolva o maior deles.

retornar_maior <- function(x, y) {
  vetor <- c(x, y)
  filtro <- c(x > y, x <= y)
  vetor[filtro]
}

retornar_maior(10, 20)
## [1] 20
retornar_maior(5, -5)
## [1] 5

*Também poderíamos resolver usando a função max().

retornar_maior <- function(x, y) {
  max(x, y)
}

retornar_maior(10, 20)
## [1] 20
retornar_maior(5, -5)
## [1] 5

5. Use a função runif() para criar uma função que retorne um número aleatório inteiro entre 0 e 10 (0 e 10 inclusive). Caso você não conheça a função runif(), rode help(runif) para ler a sua documentação.

sortear_numero <- function() {
  numero <- runif(1, min = 0, max = 10)
  
  numero_inteiro <- round(numero)
  
  return(numero_inteiro)
}

sortear_numero()
## [1] 10

6. Rode help(sample) para descobrir o que a função sample() faz. Em seguida:

a. Use a função sample() para escrever uma função que devolva uma linha aleatória de um data frame.

sortear_linha <- function(data_frame) {
  num_linhas <- nrow(data_frame)
  linha_sorteada <- sample(1:num_linhas, 1)
  
  data_frame[linha_sorteada, ]
}

sortear_linha(mtcars)
##               mpg cyl disp  hp drat   wt qsec vs am gear carb
## Ferrari Dino 19.7   6  145 175 3.62 2.77 15.5  0  1    5    6

b. Generalize a função para retornar um número qualquer de linhas, escolhido pelo usuário.

sortear_linha <- function(data_frame, n) {
  num_linhas <- nrow(data_frame)
  linha_sorteada <- sample(1:num_linhas, n)
  
  data_frame[linha_sorteada, ]
}

sortear_linha(mtcars, 10)
##                     mpg cyl  disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
## Honda Civic        30.4   4  75.7  52 4.93 1.615 18.52  1  1    4    2
## Merc 450SE         16.4   8 275.8 180 3.07 4.070 17.40  0  0    3    3
## Valiant            18.1   6 225.0 105 2.76 3.460 20.22  1  0    3    1
## Lotus Europa       30.4   4  95.1 113 3.77 1.513 16.90  1  1    5    2
## Hornet Sportabout  18.7   8 360.0 175 3.15 3.440 17.02  0  0    3    2
## Merc 230           22.8   4 140.8  95 3.92 3.150 22.90  1  0    4    2
## Ferrari Dino       19.7   6 145.0 175 3.62 2.770 15.50  0  1    5    6
## Hornet 4 Drive     21.4   6 258.0 110 3.08 3.215 19.44  1  0    3    1
## Cadillac Fleetwood 10.4   8 472.0 205 2.93 5.250 17.98  0  0    3    4
## Mazda RX4 Wag      21.0   6 160.0 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4

Controle de fluxo

1. Por que o código abaixo retorna erro? Arrume o código para retornar o valor TRUE.

x <- 4
if(x = 4) {
  TRUE
}

**Porque a expressão dentro do if deve retornar um valor lógico (TRUE ou FALSE) e o código x = 4 é uma atribuição (equivalente a x <- 4). O correto seria utilizar == em vez de =.*

x <- 4
if(x == 4) {
  TRUE
}
## [1] TRUE

2. Usando if e else, escreva um código que retorne a string "número" caso um valor x seja da classe numeric ou integer; a string "palavra" caso seja da classe character; e NA caso contrário.

x <- 10

if (class(x) == "numeric" | class(x) == "integer") {
  "número"
} else if (class(x) == "character") {
  "palavra"
} else {
  NA
}
## [1] "número"

Uma solução mais simples seria utilizar as funções is.numeric() e is.character().

x <- "qualquer texto"

if (is.numeric(x)) {
  "número"
} else if (is.character(x)) {
  "palavra"
} else {
  NA
}
## [1] "palavra"

3. Usando apenas for e a função length(), construa uma função que calcule a média de um vetor numérico qualquer. Construa uma condição para a função retornar NULL caso o vetor não seja numérico.

minha_media <- function(vetor) {

  soma <- 0
  
  for (i in 1:length(vetor)) {
    soma <- soma + vetor[i]
  }
  
  media <- soma / length(vetor)  
  
  return(media)
  
}

minha_media(c(1, 2))
## [1] 1.5
minha_media(0:10)
## [1] 5
minha_media(c(2, 2))
## [1] 2

4. Utilize o vetor a para resolver as questões a seguir:

a <- c(10, 3, 5, -1, 3, -4, 8, 9, -10)

a. Utilize o for para imprimir as médias acumuladas do vetor a, isto é, primeiro vamos imprimir 10, depois a média entre 10 e 3, depois a média entre 10, 3 e 5 e assim por diante.

soma <- 0

for(i in 1:length(a)) {
  soma <- soma + a[i]
  
  print(soma / i)
}
## [1] 10
## [1] 6.5
## [1] 6
## [1] 4.25
## [1] 4
## [1] 2.666667
## [1] 3.428571
## [1] 4.125
## [1] 2.555556

b. Adapte o laço que você fez no item anterior para ignorar os valores negativos, isto é, em caso de valor negativo, o laço não deve calcular a média e não imprimir nada.

soma <- 0
divisor <- 0

for(i in 1:length(a)) {
  if (a[i] >= 0) {
    soma <- soma + a[i]
    divisor <- divisor + 1
    print(soma / divisor)
  }
}
## [1] 10
## [1] 6.5
## [1] 6
## [1] 5.25
## [1] 5.8
## [1] 6.333333

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