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ridiculas [2011/06/07 19:25] walmes |
ridiculas [2011/08/13 08:59] jcfaria [.Rprofile no Linux] |
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- | ===== Ridículas - dicas curtas sobre R ===== | + | ===== R-idículas - dicas curtas sobre R ===== |
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- | **//Ridículas//** é a página do LEG dedicada à fornecer //dicas curtas// sobre R, e.g. condução de análises, operação com dados e confecção de gráficos. As dicas estão organizadas pelo título, seguido de descrição, palavras-chave e CMR (código mínimo reproduzível). Se você deseja contribuir com a nossa página de Ridículas, envie e-mail para ''walmes@ufpr.br''. | + | **//R-idículas//** é a página do LEG dedicada à fornecer //dicas curtas// sobre R, e.g. entre outras: otimização do ambiente, condução de análises, operação com dados e confecção de gráficos. As dicas estão organizadas pelo título, seguido de descrição, palavras-chave e CMR (código mínimo reproduzível). Se você deseja contribuir com a nossa página de R-idículas, envie e-mail para ''walmes@ufpr.br''. |
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+ | ==== .Rprofile no Linux ==== | ||
+ | <code R> | ||
+ | #------------------------------------------------------------------------------------------ | ||
+ | # por JCFaria | ||
+ | #------------------------------------------------------------------------------------------ | ||
+ | </code> | ||
+ | |||
+ | Esse post tem a finalidade de compartilhar algumas coisas que considero importantes na inicialização do R no Linux! | ||
+ | |||
+ | Muitas das opções importantes, do ponto de vista funcional (não relativos à aparência), podem ser feitas no arquivo .Rprofile. | ||
+ | Esse arquivo deve ficar localizado no home do usuário (~/.Rprofile) e é um dos primeiros a ser lido quando uma sessão do | ||
+ | R é iniciada. | ||
+ | |||
+ | Tenho uma função (bem simples) que uso bastante em meu dia a dia: "cv" para calcular o coef. de variação de uma ANOVA: | ||
+ | |||
+ | <code R> | ||
+ | cv <- function(av) | ||
+ | { | ||
+ | if(is.null(av) || !inherits(av, 'aov')) | ||
+ | stop('Please, check the parameter!') | ||
+ | qmee <- with(av, sum(residuals^2) / df.residual) | ||
+ | cv <- 100 * sqrt(qmee) / mean(av$fitted.values) | ||
+ | return(round(cv, 2)) | ||
+ | } | ||
+ | </code> | ||
+ | |||
+ | Pois bem, a medida que vamos aumentando nossa intimidade com o R (inevitavelmente) iremos desenvolvendo nossas próprias | ||
+ | funções (o R foi projetado para isso). | ||
+ | |||
+ | <fc #000080>Ai vem o problema: ter que sempre carregar a função quando for usar, o que pode se tornar uma chatisse! | ||
+ | Pior ainda, ao limpar o workspace do usuário (.GlobalEnv) ela é removida e precisa ser recarregada. Imagine o contexto da necessidade de várias funções, que é o que geralmente acontece com o passar do tempo ...</fc> | ||
+ | |||
+ | <fc #000080>**Tem como contornar? Sim! De várias formas:**</fc> | ||
+ | |||
+ | **//1. Opção muito pouco prática://** | ||
+ | <code R> | ||
+ | oldp <- getwd() | ||
+ | setwd('/home/jcfaria/dados/r/funcoes/') | ||
+ | source('cv.r') | ||
+ | setwd(oldp) | ||
+ | </code> | ||
+ | |||
+ | A função "cv" ficará disponível no meu workspace mas será removida com a instrução: | ||
+ | |||
+ | <code R> | ||
+ | > rm(list=ls()) | ||
+ | </code> | ||
+ | |||
+ | muito usada por várias GUIs. | ||
+ | |||
+ | |||
+ | **//2. Opção mais prática://** | ||
+ | A mesma que a anterior, contudo, a função não deverá se chamar "cv", mas sim ".cv". | ||
+ | Nesse caso ela permanecerá como um objeto oculto no meu workspace e não será removida com a intrução: | ||
+ | |||
+ | <code R> | ||
+ | > rm(list=ls()) | ||
+ | </code> | ||
+ | |||
+ | Contudo, poderá ser removida com a intrução: | ||
+ | |||
+ | <code R> | ||
+ | > rm(list=ls(all=TRUE)) | ||
+ | </code> | ||
+ | |||
+ | |||
+ | **//3. Colocando suas funções em algum ambiente (environment) do R (optei pelo base)://** | ||
+ | <code R> | ||
+ | oldp <- getwd() | ||
+ | setwd('/home/jcfaria/dados/r/funcoes/') | ||
+ | source('cv.r', local=baseenv()) | ||
+ | setwd(oldp) | ||
+ | </code> | ||
+ | |||
+ | Ela não ficará no meu workspace, mas sim no base. | ||
+ | Como tal, poderá ser usada com qualquer outra função desse pacote. | ||
+ | |||
+ | |||
+ | **//4. Criando seu próprio ambiente (acho a solução mais elegante)://** | ||
+ | <code R> | ||
+ | oldp <- getwd() | ||
+ | setwd('/home/jcfaria/dados/r/funcoes/') | ||
+ | .jcf <- new.env() | ||
+ | source('cv.r', local=.jcf) | ||
+ | setwd(oldp) | ||
+ | </code> | ||
+ | |||
+ | Nesse último caso [**//4//**]: | ||
+ | * O objeto ".jcf" ficará oculto no meu workspace evitando ser deletado com: rm(list=ls()) | ||
+ | * Parar acessar a função "cv" é necessário: | ||
+ | |||
+ | <code R> | ||
+ | > .jcf$cv | ||
+ | |||
+ | # ou | ||
+ | |||
+ | > with(.jcf, cv) | ||
+ | </code> | ||
+ | |||
+ | Por exemplo: | ||
+ | <code R> | ||
+ | > av <- aov(Sepal.Length ~ Species, data=iris) | ||
+ | > .jcf$cv(av) | ||
+ | [1] 8.81 | ||
+ | |||
+ | # ou | ||
+ | |||
+ | > with(.jcf, cv(av)) | ||
+ | [1] 8.81 | ||
+ | </code> | ||
+ | |||
+ | Esta forma de carregar funções de forma permanente no R pode ser usado para qualquer outro objeto! | ||
+ | |||
+ | No Windows bastava usar no /etc/Rprofile.site: | ||
+ | |||
+ | <code R> | ||
+ | source('cv', local=TRUE) | ||
+ | </code> | ||
+ | |||
+ | que ela ficava disponível no pacote base. | ||
+ | |||
+ | No Windows não testei na versão em desenvolvimento (instável) que uso no Linux, | ||
+ | mas deve funcionar, pois usei por muitos anos em várias versões. | ||
+ | ---- | ||
+ | |||
+ | |||
+ | ==== Como fazer a justaposição de vários data.frames ==== | ||
+ | |||
+ | Temporariamente sem descrição.\\ | ||
+ | palavras-chave: #merge, #Reduce. | ||
+ | |||
+ | <code R> | ||
+ | #------------------------------------------------------------------------------------------ | ||
+ | # por Walmes | ||
+ | #------------------------------------------------------------------------------------------ | ||
+ | |||
+ | id <- 1:30 # número único que identifica os registros | ||
+ | n <- 20 # número de registros por data.frame | ||
+ | |||
+ | a1 <- data.frame(id=sample(id, n), v1=rnorm(n)) # resposta 1 | ||
+ | a2 <- data.frame(id=sample(id, n), v2=rpois(n,10)) # resposta 2 | ||
+ | a3 <- data.frame(id=sample(id, n), v3=runif(n)) # resposta 3 | ||
+ | |||
+ | merge(a1, a2, by="id") # justapõe 2 data.frames de cada vez | ||
+ | |||
+ | a0 <- list(a1, a2, a3) # cria uma lista com todos os data.frames | ||
+ | |||
+ | |||
+ | Reduce(function(x, y) merge(x, y, by="id"), a0, accumulate=FALSE) # justapõe todos | ||
+ | |||
+ | #------------------------------------------------------------------------------------------ | ||
+ | # font: http://rwiki.sciviews.org/doku.php?id=tips:data-frames:merge | ||
+ | # https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help/2008-April/160836.html | ||
+ | # http://econometricsense.blogspot.com/2011/01/merging-multiple-data-frames-in-r.html | ||
+ | # http://www.youtube.com/watch?v=E4uR5I1uLFM | ||
+ | |||
+ | #------------------------------------------------------------------------------------------ | ||
+ | </code> | ||
+ | |||
+ | ---- | ||
+ | |||
+ | |||
+ | ==== Gráfico de valores observados e curva de valores preditos para modelo linear generalizado ==== | ||
+ | |||
+ | Temporariamente sem descrição.\\ | ||
+ | palavras-chave: #glm, #poisson, #predict. | ||
+ | |||
+ | <code R> | ||
+ | #------------------------------------------------------------------------------------------ | ||
+ | # por Walmes | ||
+ | #------------------------------------------------------------------------------------------ | ||
+ | |||
+ | da <- expand.grid(trat=gl(2,1), tempo=1:20) | ||
+ | y <- rpois(nrow(da), lambda=da$tempo/5) | ||
+ | |||
+ | g0 <- glm(y~trat/(tempo+I(tempo^2)), data=da, family=poisson) | ||
+ | |||
+ | new <- expand.grid(trat=gl(2,1), tempo=seq(1,20,l=50)) | ||
+ | new$p0 <- predict(g0, newdata=new, type="response") | ||
+ | |||
+ | plot(y~tempo, da, col=da$trat) | ||
+ | with(subset(new, trat=="1"), lines(p0~tempo, col=1)) | ||
+ | with(subset(new, trat=="2"), lines(p0~tempo, col=2)) | ||
+ | |||
+ | #------------------------------------------------------------------------------------------ | ||
+ | </code> | ||
+ | |||
+ | ---- | ||
+ | |||
==== Gráficos de barras com intervalos de confiança para as médias ==== | ==== Gráficos de barras com intervalos de confiança para as médias ==== | ||
Linha 1333: | Linha 1523: | ||
hx <- seq(media+2*stder, media+3*stder, .01) | hx <- seq(media+2*stder, media+3*stder, .01) | ||
hy <- dnorm(hx, media, stder) | hy <- dnorm(hx, media, stder) | ||
- | n <- length(hy) | + | n <- |
+ | length(hy) | ||
polygon(c(hx, rev(hx)), c(hy, rep(0, n)), col=2) | polygon(c(hx, rev(hx)), c(hy, rep(0, n)), col=2) | ||
</code> | </code> | ||