Análise de Dados Ambientais com R
Apresentação
I Introdução
1
Motivação
1.1
Análise de dados meteorológicos
1.2
Ciência de dados
1.3
Etapas para abordagem de um problema
1.4
Programação computacional
1.5
1.6
Por que o R?
1.7
Pacotes da comunidade do R
1.8
Por que um meteorologista usaria o R?
1.9
R não é perfeito!
1.10
Para saber mais sobre o R
II Configuração
2
Instalação do R e RStudio
2.1
Instalando o
2.1.1
Windows
2.1.2
Linux
2.2
Pacotes do R
2.2.1
Da internet
2.3
RStudio no Ubuntu
III Interação
3
Interface do Usuário
3.1
no modo interativo
3.1.1
Expressões em sequência
3.1.2
Navegação entre as expressões já avaliadas
3.1.3
Comentários
3.1.4
Auto preenchimento de funções
3.1.5
Primeiro
script
3.2
no modo de processamento em lote
4
RStudio
4.1
Visão geral do RStudio
IV Fundamentos do R
5
Operações básicas
5.1
Convenção
5.2
Calculadora
5.2.1
Aritmética básica
5.2.2
Constantes
5.2.3
Funções matemáticas internas
5.2.4
Valores numéricos especiais
5.2.5
Notação científica e número de dígitos
5.3
Variáveis
5.3.1
Formas de atribuição
5.3.2
Removendo variáveis
5.3.3
Nomeando variáveis
5.4
Exercícios
6
Tipos de dados
6.1
Classes de dados
6.1.1
Números
6.1.2
Caractere
6.1.3
Lógico
6.1.4
Datas e horários
6.2
Testes sobre tipos de dados
6.3
Conversão entre tipos de dados
7
Estrutura de dados
7.1
Vetor
7.1.1
Vetores atômicos
7.1.2
Operações com vetores
7.1.3
Sequências
7.1.4
Indexação de vetores
7.1.5
Substituição de elementos de um vetor
7.1.6
Criação de vetores com
vector
7.1.7
Vetores nulos e elementos faltantes
7.1.8
Diferença entre
NA
e
NULL
7.2
Matriz
7.2.1
Criação de matrizes
7.2.2
Nomes das linhas e colunas de uma matriz
7.2.3
Indexação de matrizes
7.2.4
Número de linhas e colunas de uma matriz
7.2.5
Adição de linhas e colunas a uma matriz
7.2.6
Matriz transposta e diagonal
7.2.7
Conversão de matriz para vetor
7.3
Arranjo
7.3.1
Criação
7.3.2
Indexação
7.4
Lista
7.4.1
Criação
7.4.2
Indexação
7.4.3
Conversão de lista para vetor e vice-versa.
7.4.4
Conversão de
list
para
data.frame
7.5
Dataframe
7.5.1
Criação
7.5.2
Atributos de um
dataframe
7.5.3
Acesso as variáveis de um
dataframe
7.5.4
Indexação, seleção e substituição
7.5.5
Combinando
dataframes
7.5.6
Teste e Coerção
7.6
Exercícios
8
Entrada e saída de dados
8.1
Pré-requisitos
8.2
Diretório de trabalho
8.3
Boas práticas para importação e exportação de dados
8.4
Arquivos texto
8.4.1
rio
8.4.2
Arquivos texto não estruturados
8.5
Arquivos binários
8.5.1
Formatos binários nativos do R
8.5.2
NetCDF (Network Common Data Form)
8.6
Arquivos Excel
8.6.1
Como usar
8.6.2
Escrita de arquivos excel no formato
.xls
8.6.3
Escrita de arquivos excel no formato
.xlsx
8.6.4
Estrutura de dados não tabulares
8.7
Para saber mais
8.8
Exercícios
V Ferramentas modernas do R
9
Processamento de dados
9.1
Pré-requisitos
9.1.1
Dados
9.2
tibble
: um
data frame
aperfeiçoado
9.2.1
Funcionalidades do
tibble
9.3
Restruturação de dados retangulares
9.3.1
Dados arrumados
9.3.2
Formatos de dados mais comuns
9.3.3
Funções adicionais do
tidyr
9.4
Manipulação de dados
9.4.1
Códigos como fluxogramas
9.4.2
Seleção de variáveis
9.4.3
Seleção de observações
9.4.4
Reordenando dados
9.4.5
Criando e renomeando variáveis
9.4.6
Agregando observações
9.4.7
Agrupando observações
9.4.8
Combinação de dados
9.5
Exercícios
10
Visualização de dados
10.1
Pré-requisitos
10.1.1
Dados
10.2
ggplot2
Referências
Appendix
A
Operações adicionais com matrizes
A.1
Função
dim()
A.2
Atribuição por indexação
A.3
Operações matriciais
A.3.1
Multiplicação matricial
A.3.2
Adição matricial
A.3.3
Produto escalar
A.3.4
Determinante
A.3.5
Solução de sistemas lineares
A.3.6
Produto cartesiano
B
Funções nativas do R para importar e exportar dados
B.1
Amostras pequenas de dados
B.1.1
scan()
B.1.2
readline()
B.1.3
Impressão na tela
B.1.4
textConnection()
B.2
Exportando e recuperando objetos do R no formato textual
B.2.1
dput()
,
dget
,
dump
e
source
.
B.3
Dados de pacotes do R
B.4
Leitura de arquivos texto com funções da base do R
B.4.1
Dados hidrometeorológicos brasileiros
B.4.2
Arquivos formatados com largura fixa
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Referências