Programação em R: começando com o RStudio

1. Boas-vindas ao curso!: Olá, sou Emmanuel soggy e bem-vindo ao meu curso de Programação em nossos primeiros passos com o RStudio. Portanto, este é o primeiro de uma série de análise de dados com R. E há três cursos aqui, três cursos curtos. Portanto, este curso tem 46 minutos de duração, e tem sete aulas. A primeira lição é instalar o RStudio em seu desktop. Então, como usar o RStudio Cloud. Há um questionário prático como terceira lição. Em seguida, os recursos mais importantes do RStudio. Como instalamos e carregamos nossos pacotes usando o RStudio Cloud e criando gráficos, mapas e tabelas interativos em apenas um código de faca. A última lição é uma atividade prática. E então você terá, é claro, um projeto, como todos os meus projetos e cursos de compartilhamento de habilidades. Eles têm um pequeno Projeto Capstone que você deve fazer. É para este projeto específico tarefas para você acessar em tarefas para você acessar sua nuvem RStudio e realizar algumas alterações e opções de operações, e dar uma olhada, navegar para que você possa se sentir confortável usando o RStudio para armazenar programação em R. Então, bem-vindo ao curso e vamos nos aprofundar. 2. Rstudio em seu desktop: Ok, então há duas maneiras de usar o RStudio. Primeiro, vamos baixar o R e o RStudio no computador. Essa será a primeira tarefa e a segunda palestra ou a segunda tarefa será usar o RStudio na nuvem. Esse próprio RStudio foi lançado em julho de agosto, eu acredito, de 2020. E tem sido um salva-vidas para mim quando esqueço meu computador, meu laptop, posso simplesmente usar qualquer computador e simplesmente fazer login na nuvem. Mas a primeira tarefa aqui é baixar o R e o RStudio no laptop ou no seu computador desktop. Para isso, você vai, na verdade, há duas etapas para fazer isso. Em primeiro lugar, você vai baixar R, a linguagem de programação do seu computador. E segundo, depois disso, você fará o download do IDE ou interface de desenvolvimento integrado, o RStudio IDE. Isso vai estar no topo da linguagem de programação artística. E então nós dois, com os dois em seu computador, você poderá desenvolver aplicativos em R usando o RStudio. Então você primeiro baixa R. Então, aqui estou eu no Google, baixe R. Aqui eu posso ver que o primeiro link é ir para cran dot r-project dot org. Então eu clico nele. Aqui, eu tenho um link, então eu apenas sigo o link, certo? Baixe R para Windows. E então Danny, os downloads para mim estão no meu computador aqui. Estamos em setembro de 2022. Portanto, a versão é 4.2, 0.11. Depois de baixado, vou pausar o vídeo e, depois de baixado, vou instalá-lo no meu computador. E então eu vou voltar e vamos baixar o IDE, RStudio IDE. Ok, então eu comecei a instalação aqui. Então, clique duas vezes no instalador, basta seguir as instruções aqui. E eu instalo o R no meu computador. Então, eu vou pausar o vídeo e depois vamos instalar o RStudio. Aqui. Estou no rstudio.com. Aqui eu clico em produtos e no RStudio, o primeiro, o principal IDE para R. Eu assumo isso. Aqui. Eu tenho duas opções, ou servidor desktop ou RStudio. Vou clicar em RStudio Desktop. Esse é o que eu quero baixar. E eu clico em Baixar o RStudio Desktop. Eu escolho minha versão. Há versões diferentes aqui. O primeiro é o RStudio Desktop gratuito que eu quero baixar. Então eu clico em Baixar. E, novamente, detectou que eu tenho janelas. Então, aqui eu não baixei o RStudio para Windows. Novamente, está sendo baixado aqui. E depois de baixado, vou clicar duas vezes nele para instalá-lo no meu computador. Então, vou pausar o vídeo enquanto ele está sendo baixado. Ok, então eu cliquei duas vezes no ícone do RStudio. E aqui o software de configuração do RStudio está começando. Então eu clico em Avançar. E então o RStudio está começando a ser instalado no meu computador. Ok, então estou usando instalado aqui, vou clicar em Concluir. Então eu vou para o meu botão Iniciar aqui e clico em RStudio. Eu clico em Abrir. E aqui estão os RStudio IDE que acabaram de começar com a versão 4.2, 0.1, que eu baixei aqui. Garoto engraçado não é o nome da versão e do ano. O sinal de cenoura significa que você pode começar a codificar em R. Então é isso para este vídeo. No próximo vídeo, você aprenderá como usar o RStudio Cloud instalado usando a interface do RStudio Cloud. Obrigada. 3. Como usar o RStudio na nuvem: Portanto, a segunda maneira de usar o RStudio é na nuvem. Então, a RStudio, a empresa em julho ou agosto de 2020, lançou uma versão em nuvem do RStudio. Então é isso que vamos aprender a usar agora. É muito simples. Primeiro você vai para RStudio, dotCloud, RStudio dot cloud. Em seguida, você clica em começar gratuitamente. Aqui você pode ver quatro pacotes diferentes. gratuitas na nuvem, Club, Premium, Organizações gratuitas na nuvem, Club, Premium, Cloud Instructor e Cloud. Todos os pacotes são realmente muito acessíveis, de cinco a talvez $10 por mês para instrutor ou $15 por mês. Obviamente, o que vamos usar em sala de aula é livre de nuvem. Assim, você pode atualizar sua conta por $5 por mês para 75 projetos. Vamos nos inscrever gratuitamente. É claro que, de graça, você tem 25 projetos que você pode, você pode usar e 25 horas por mês que você pode usar. Então, o que você faz é clicar em Inscrever-se aqui. E aqui você tem diferentes maneiras de se inscrever. Três maneiras de usar seu e-mail, inserir uma senha de nome e sobrenome e se inscrever. Ou você pode usar sua conta do Google aqui ou se inscrever com uma conta do GitHub. Se você tem uma conta do GitHub, eu já tenho uma conta aqui. Então, o que eu vou fazer é fazer login e fazer login com o Google. E aqui estou eu no RStudio Cloud. Então, o que você tem aqui à esquerda, você tem os espaços aqui. Então, o que você pode fazer é ter seu próprio espaço de trabalho. Você pode criar outro espaço de trabalho, mas só isso. Para sua versão gratuita e seu espaço de trabalho, você pode criar até 25 projetos. Aqui você aprendeu a seção, você tem folhas de dicas de pacotes de domínio em R, como deep lawyer e o Tidyverse. Aqui você tem primers, qualquer um ou você tem o que há de novo. Aqui. Você pode ter diferentes links de ajuda e informações sobre planos, preços e termos e condições. Ok, então eu vou encerrá-lo. Vamos trabalhar fora do nosso espaço de trabalho. Então, seu espaço de trabalho aqui, e na parte superior, aqui você tem as três guias Projetos. Então, aqui você pode ter uma lista de seus projetos que serão listados aqui. E então você tem uma seção Sobre que explica, que explica um espaço de trabalho pessoal, o que você pode fazer com seu espaço de trabalho pessoal. Você pode compartilhar projetos que você está fazendo. Ok? E aqui, a segunda guia aqui é o uso. Então, quantas horas de projeto você tem disponíveis e ainda disponíveis em sua conta durante o mês? Aqui à direita. Quando clico em meu nome, posso ver algumas informações sobre minha conta pessoal. Portanto, o plano é livre de nuvem. O período é 12 de setembro e 12 de outubro. Eu posso ter até 50 projetos e ter até 25 horas de projeto. Até agora, eu uso o point para projeto 2h e em 12 de outubro, tudo será redefinido no que diz respeito ao horário do projeto. Ok. Então, se eu clicar em Conta aqui, tenho mais descrições sobre minha conta. Tenho um espaço de 50 projetos disponíveis, 25 h e atualmente não tenho nenhum projeto e 0,4 h aqui posso atualizar. Ok, aqui você pode ver meu uso novamente. O que vamos fazer agora é acessar sua conta e começar a criar um projeto. Então, para isso, você precisará ir para o lado direito aqui. Eu vou criar na seta aqui. E você vai clicar na seta aqui. Novos projetos. Você pode criar um novo projeto RStudio que iniciará uma instância do RStudio com a esperança de que as últimas estejam disponíveis. Você pode criar um projeto do Jupiter Notebook. Agora, não na nuvem gratuita, então não podemos fazer isso. O plano gratuito. Mas se você classificou seu plano para um plano premium, por exemplo, que custa apenas dez ou $15 por mês. E você quer tentar e pode pagar por isso. Você pode criar um projeto Jupyter aqui, mas você pode criar um novo projeto a partir de um repositório Git, se tiver um. Então, o que vamos fazer aqui é criar novos projetos de RStudio. E quando eu clico nisso, RStudio está implantando um novo projeto com o lançamento uma sessão R e uma instância do RStudio para você. Então, aqui temos o RStudio aqui, assim como fomos baixados na tarefa anterior, fizemos o download do RStudio no computador. Bem, aqui você tem a mesma coisa. É exatamente o mesmo layout da versão 4.24, 0.1. Portanto, é a versão mais recente e está pronta para codificar aqui na parte superior, aqui você tem seu espaço de trabalho e um espaço para criar um projeto para que possamos nomear seu projeto, quero dizer, para que possamos escrever um projeto de teste, por exemplo, enter. Então, aqui temos nosso projeto e depois testamos o projeto. E aqui temos uma instância do RStudio. Se voltarmos ao nosso espaço de trabalho, podemos ver em meus projetos aqui que temos uma lista de nossos projetos que criamos. Então, acabamos de criar em um projeto. Aqui, teste o projeto. Se eu clicar nele, volto para um currículo, minha sessão R e minha sessão RStudio. Se eu voltar, aqui temos novamente o projeto. E à direita, podemos colocar o projeto na lixeira, na lixeira ou baixar e exportar projetos ou aqui podemos arquivar o projeto. Se clicarmos em Configurações, teremos algumas configurações diferentes que podemos alterar. E quem pode ter acesso a esse projeto. Então, eu ou todos na nuvem, se eu clicar em todos na nuvem , se eu der o link, todos poderão ter acesso a esse projeto. Então, esses são os quatro RStudio Cloud básicos. E, como eu disse antes, foi um salva-vidas para mim, porque nem sempre tenho meu laptop ou computador comigo. E aqui eu posso acessar o RStudio de qualquer lugar. É isso para esta palestra. E na próxima palestra, vamos usar novamente sua nuvem. Vamos nos usar para usar o Cloud em todo esse projeto. E vou mostrar os recursos mais importantes do RStudio IDE na nuvem do RStudio. Muito obrigado. 4. Questionário de prática: Aqui está o primeiro questionário prático para o curso RStudio, começando com nosso estúdio. Então, de acordo com os dois primeiros vídeos que você assistiu, quais são algumas das vantagens do RStudio Cloud em relação ao RStudio Desktop? Ei, sempre usamos o RStudio Desktop porque a nuvem do RStudio não permite muitas funções. Use o RStudio Cloud porque estou viajando muito e acessar o RStudio usando um navegador da Internet é muito conveniente. Não preciso usar meu próprio laptop o tempo todo. Veja, o RStudio Cloud facilita muito o compartilhamento de projetos com minha equipe e meus alunos. D. Rstudio Cloud é muito fácil de usar porque não há nada para configurar e nenhuma instalação de software para fazer. Acabei de me inscrever para fazer o dotCloud e posso usar o RStudio no meu navegador. Então, quais são todas as respostas possíveis aqui? R, sempre usamos o RStudio Desktop porque a nuvem do RStudio não permite muitas funções. Isso está incorreto. Rstudio Cloud fornece todas as funcionalidades encontradas na versão gratuita do Earth to you. E você pode usar todas as funções fornecidas pela linguagem de programação R. B. Eu uso o RStudio Cloud porque estou viajando muito e acessar ou usar um navegador da Internet é muito conveniente. Isso está correto neste caso de uso específico Se você não quiser levar seu laptop, basta usar o RStudio Cloud em viagens. Basta criar projetos com o RStudio Cloud. Então você pode usar are em qualquer navegador. Veja, o RStudio Cloud facilita muito o compartilhamento de projetos com minha equipe ou meus alunos. Isso também está correto. Com o RStudio Cloud, é mais fácil trabalhar com uma equipe ou estudantes para compartilhar projetos do que com o RStudio Desktop. D. Rstudio Cloud é muito fácil de usar porque não há nada para configurar e nenhuma instalação de software para fazer? Isso está correto. Não há nada para configurar, nenhum software para instalar. Basta se inscrever no RStudio Cloud e você pode criar projetos e começar a usar a linguagem de programação R em qualquer navegador. 5. Características mais importantes sobre o RStudio: Ok, então esta atividade trata de analisar RStudio, o IDE, o layout e falar sobre as melhores práticas e como acessar as opções globais para alterar algumas opções para facilitar nossa vida, na verdade, como artista, seu desenvolvedor. Então, aqui estou eu na minha instância do RStudio Cloud, certo? E eu tenho um projeto, então eu clico em Projeto aqui. Nossa instância está iniciando ou orientando suas instâncias começando com The through. Todos os arquivos aqui no canto inferior direito, todos os arquivos dos nossos projetos. Em primeiro lugar, o que vamos fazer é analisar nossas opções globais em ferramentas. Então vá para Ferramentas, Opções globais. A melhor prática em qualquer IDE é salvar a fonte, mas não o espaço de trabalho. Em R e RStudio. Isso significa duas coisas. Sempre comece com um estado em branco, ok, uma folha em branco. Então, para fazer isso, vamos às opções gerais. E aqui você pode ver, em Workspace, que você restaurou nossos dados no espaço de trabalho na inicialização. Então, o que queremos fazer é desmarcar isso e salvar espaço de trabalho em nossos dados ao sair Queremos escolher nunca. Os dados orais são um arquivo usado para salvar todo o seu objeto de dados quando você trabalha em um projeto. E você não quer salvar isso. O que você quer fazer é que sempre que você inicia um projeto ou no dia seguinte você volta ao seu projeto, sua sessão do RStudio, você queira começar do zero. Você quer sempre começar com uma folha em branco. Portanto, você não quer salvar seu arquivo de dados toda vez que sair do RStudio. Como estamos nas opções globais aqui, vamos mudar a aparência aqui, ao contrário de um tema sombrio. Então aqui você tem o tema RStudio, moderno ou celeste. Então eu escolho o 12 moderno e amanhã à noite, anos 80, para um tema sombrio. E aqui, em Layout do painel, você pode ver aqui quando você chega ao RStudio, há quatro painéis, dois à esquerda e para subscrever. O primeiro à esquerda, no canto superior esquerdo, é uma fonte. O canto superior direito é um console. Ambiente no canto inferior esquerdo com suas variáveis. E no canto inferior direito você tem seus arquivos, seus pacotes, seus gráficos, etc. Agora você pode alterá-lo da maneira que quiser. Ok? Pessoalmente, gosto da ideia de ter a fonte à esquerda e o console à direita. E todas as minhas coisas extras aqui embaixo. Então, aqui eu clico em Aplicar e clico em OK. Aqui. Eu posso desmaiar aqui se eu quiser. E você pode ver que você tem seus quatro painéis aqui. Você tem o código que está aqui. Você tem o console à direita. Com um terminal. Você pode usar um terminal ou trabalhos em segundo plano. Então, o terminal do console está aqui à direita ou o homem aqui você tem todos os seus arquivos, você tem os gráficos, você tem seus pacotes que já estão instalados. E vamos usar muito o pacote de botões Instalar para instalar pacotes diferentes para o nosso projeto. Temos uma ajuda, temos o visualizador quando você cria, por exemplo, gráficos ou tabelas interativas. E você tem sua guia para apresentação, por exemplo, se você criar uma apresentação do PowerPoint com R. E na parte inferior aqui, você tem seu ambiente com todas as suas variáveis que serão colocadas aqui. A história, suas conexões. Aqui. Se você tem conexões de banco de dados, por exemplo, e aqui você tem acesso a vários tutoriais sobre o Shiny, sobre nossa programação em geral. Agora, vamos examinar as diferentes guias aqui. Em primeiro lugar, na opção Arquivo, a opção mais importante para mim aqui é importar o conjunto de dados. Então, na importação , veremos número da seção para o módulo número dois deste curso, como importar texto, arquivos do Excel, SPSS, etc. Então, ele estará aqui em edição. O mais importante para mim é limpar o console. Às vezes, ele consola, você tem muito código. Controle L, basta limpar, limpar o console ou essa opção de Localizar em arquivos pode ser muito útil. Se você não sabe, se você tem vários arquivos e quer encontrar uma determinada palavra em todos os arquivos de seus projetos. Certo? No código aqui, você tem várias opções aqui. Em Exibir, você pode alterar o layout dos seus painéis aqui. Então eu uso isso às vezes aqui para suas sessões de enredos. Vamos falar um minuto sobre como reiniciar o R. Quando você desenvolve em R, é uma boa ideia reiniciá-lo com muita frequência. E, às vezes, estudantes iniciantes usam esse comando que aprenderam ou procuraram on-line. Eles pesquisaram online. E é para remover basicamente todos os objetos do seu espaço de trabalho, certo? E você pressiona Enter e remove todos os objetos, as variáveis que você teria criado que são colocadas aqui no canto inferior esquerdo do RStudio. O problema quando você faz isso é que na verdade não dá uma folha em branco. Porque quando você trabalha com R e RStudio no shiny, se você tem um aplicativo Shiny, há muitas coisas acontecendo em segundo plano. E a melhor maneira de realmente reiniciar do zero é clicar em restaurar R. Isso iniciará uma nova sessão e esvaziará todas as suas variáveis e o MT, na verdade, tudo o que está em segundo plano que você não vê, você restaurou completamente uma nova sessão R. E é realmente uma boa prática que, quando você desenvolve, quando você debuga apenas para reiniciar, muitas vezes seja ouvido quando você cria, por exemplo, pacotes. Aqui está uma seção onde usar quando você estiver depurando aqui para iniciar a criação de perfil. Aqui está o tempo que você usará para instalar todos os seus pacotes. Isso também é a mesma coisa se você acessar o pacote aqui e clicar em Instalar. Então, a mesma coisa. Aqui, você tem ferramentas diferentes, as Opções Globais, as Opções do Projeto, e aqui você ajudou. Você está à direita. Você tem a versão do R com a qual está trabalhando. Se você quiser trabalhar com versões diferentes, clique na seta aqui e você tem uma lista das versões anteriores, e você clica em, você pode clicar em qualquer versão que desejar. Se você quiser testar, por exemplo criamos um pacote e quer testar se seu pacote funciona bem em diferentes versões do R, você pode usar essa função. Então, passamos pela interface do RStudio. De novo. Para mim, o mais importante, a melhor prática é realmente salvar o código e não salvar o espaço de trabalho. Para começar com uma folha em branco ao iniciar um RStudio. E para fazer isso, você renuncia ao nosso arquivo de dados. Então, no início, acessamos as Opções Globais e desclicamos para restaurar nossos dados. E também para restaurar nosso com muita frequência, especialmente quando você debuga. Então é isso para este vídeo. Em outro vídeo, aprenderemos como instalar e carregar pacotes. 6. Instale e carregue pacotes R: Ok, então, no último vídeo, mostrei as opções mais comuns para poder navegar no RStudio IDE na nuvem, na nuvem de pontos do RStudio. Agora vamos falar sobre baixar e ativar nossos pacotes. Então, quais são nossos pacotes para começar? Bem, elas são bibliotecas gratuitas de código escritas pelos usuários do R em nossa comunidade. E muitas funções que usamos todos os dias vêm em pacotes como funções para manipular dados, criar mapas, desenvolver aplicativos da web, criar modelos estatísticos, criar conjuntos de dados, criar gráficos e tabelas interativos e extrair a web, usar API da Web, etc. Portanto, existem muitos pacotes por aí, mas geralmente eles são encontrados em dois lugares. O primeiro lugar que é o padrão no RStudio é o guindaste. E um guindaste significa Comprehensive R Archive Network. Você pode dizer que é a câmara de compensação pública para nossos pacotes. Portanto, você não vai baixar os pacotes diretamente da Internet. Você usará a interface do RStudio para poder baixar esses pacotes do Alcorão. Então, primeiro eu quero mostrar como você pode gerenciar todos esses repositórios de pacotes. Então você acessa Ferramentas, Opções Globais aqui. E em Pacotes, você pode ver que há uma guia para gerenciamento de pacotes. Aqui você já tem um repositório, que é o repositório principal, é o CRAN, como se você não pudesse alterá-lo se quisesse, mas geralmente é, por padrão o repositório principal que você pode adicionar ou remover outro repositório, como GitHub ou outros repositórios que você encontra na web. Ok, então o repositório principal é o CRAN. Vamos sair daqui. E o que vamos fazer é usar a interface do RStudio para baixar pacotes em nossa biblioteca stdio. Então, antes de tudo, eu queria mostrar a vocês, em pacotes, você tem todos esses pacotes aqui que estão pré-instalados, que vêm com a instalação do RStudio. Então, quando você instala o RStudio em seu computador ou inicia uma instância osteo. Você já tem todos esses pacotes instalados, pré-instalados para você. Há muitos pacotes que não estão instalados e que você usará todos os dias para manipular dados, por exemplo, o que vamos usar para fazer agora é baixar um desses pacotes. Em um desses pacotes, ele chamava de D player. Então, em Pacotes, você foi chamado de Instalar. Aqui você pode escolher onde deseja instalar esses pacotes. Aqui você tem o repositório principal de suas opções globais aqui. Aqui você insere o nome do pacote. Então, aqui vamos baixar o Deep Layer. Enquanto eu digito aqui, você pode ver preenchimento automático de todos os pacotes que começam com o curso D P, L no Alcorão. Então, aqui vamos escolher o fornecedor. Ele vai instalar o plano. Você está em nossa conta, nesta biblioteca. Estamos sempre instalando as dependências. E clicaremos em Instalar. Você pode ver aqui o comando install dot packages. O Dplyr instalou todas as dependências e instalou o player. Podemos consultar os Pacotes aqui. À direita. Vamos entrar em uma camada profunda. E o que você vê aqui é que o player foi instalado, o nome aqui, a descrição da gramática da manipulação de dados e a versão 1.0, 0.10. Se clicarmos no D player, teremos uma descrição ou documentação deste pacote. Manipulação de dados da vovó. Temos aqui a documentação desta versão com uma descrição de todas as funções disponíveis neste pacote. Então, digamos que queremos ver uma função aqui. Clicamos na função e temos uma descrição da função com os argumentos, o valor, etc., etc. É claro que podemos encontrar documentação na web. Podemos acessar o Google e digitar deep liar e o nome da função. E vamos acessar o site do fornecedor e encontrar uma descrição dessa função. Agora temos esse pacote dplyr instalado em nossa conta. Então, agora precisamos ativá-lo. E para ativá-lo, basta clicar na caixa de seleção aqui. E o comando é a biblioteca, o fornecedor. Aqui dentro. Todas as funções disponíveis nesse pacote estão agora disponíveis em nossa sessão. E podemos usá-los para manipular dados, criados, etc. Agora é a segunda forma mais comum de baixar e usar pacotes ou através do GitHub. Então, para baixar e ativar pacotes do GitHub, primeiro precisamos baixar outro pacote, noite, e esse pacote se chama DevTools. É um pacote que tem muitas ferramentas para desenvolver outro pacote. E esse pacote tem uma função chamada instalar o Git Hub que precisaremos para poder baixar pacotes do GitHub. Portanto, precisaremos baixar este primeiro. Então, DevTools, e clicaremos em Instalar. Ok, então, dependendo da sua conexão, você pode demorar um pouco. Aqui ele baixou o DevTools, então precisamos ativá-lo. Ferramentas de desenvolvimento. Você vê aqui a versão 2.4, 0.4, ferramentas de desenvolvimento aqui, precisamos ativá-la. Portanto, todas as funções das ferramentas de desenvolvimento estão disponíveis para nós e uma das funções é a instalação do Git Hub. Vamos instalar um pacote do GitHub, um pacote chamado bromine. Portanto, essa é a sintaxe específica para essa função de instalação do GitHub. Então instale. Então você pode ver o preenchimento automático aqui. Obtenha o hub. Cliquei na guia e, em seguida, cito o autor do pacote por sua barra, o nome do pacote. E então pressionamos Enter. Então, aqui está sendo baixado aqui. E dependendo da condutividade do seu computador, você pode demorar um pouco. Então, eu vou pausar o vídeo e voltar. Quando as funções e pacotes estão instalados. O pacote está instalado e agora você usará a biblioteca de comandos apenas para ativar a biblioteca e poderá usar todas as funções disponíveis nesse pacote. Então esse é o final do vídeo sobre pacotes R, como baixar os pacotes, os dois lugares mais comuns para baixar pacotes e como ativar pacotes. E ative todas as funções do pacote. Dentro de sua sessão R. 7. Crie tabelas de mapas de gráficos interativos: Então, neste vídeo, vamos baixar mais bibliotecas, mais pacotes para criar tabelas, mapas e gráficos. E usaremos as funções desses pacotes para criar tabelas interativas. Na verdade, widgets HTML interativos para tabelas, gráficos e mapas com apenas uma linha de código. Então, primeiro, o que vou fazer é mostrar como obter dados porque precisamos de um conjunto de dados para trabalhar com esses gráficos , esses mapas e tudo mais. Então, aqui estou na minha conta do RStudio. Então eu clico aqui na pequena vassoura aqui para limpar meu console. Então, já fiz isso. E aqui eu clico no ícone de recolher. Então, temos mais espaço aqui. E essa linha de código nos mostrará o conjunto de dados que é pré-carregado quando você inicia uma sessão R. Então, aqui eu vou dividir isso aqui. E você pode ver aqui todos os conjuntos de dados que estão incluídos em um pacote chamado que eu disse que já estão, que já estão incluídos quando você inicia uma sessão R. , você tem todos esses conjuntos Basicamente, você tem todos esses conjuntos de dados para usar, certo? Então, por exemplo, aqui eu tenho um conjunto de dados chamado Titanic. Aqui, descrição do conjunto de dados de sobrevivência dos passageiros no Titanic. Aqui você tem um crescimento dentário. Prisões nos EUA que têm taxas de criminalidade violenta por estado dos EUA. Então, vou escolher um conjunto de dados aqui, prisões nos EUA, por exemplo e pressionar Enter. Então, aqui as colunas representam as quatro variáveis, quatro colunas e as linhas representam cada estado. Podemos obter outro conjunto de dados, suíço, por exemplo aqui está outro conjunto de dados com coluna 123456 ou seis variáveis. E cada linha representa um condado na Suíça. E para cada condado, o conjunto de dados representa a fertilidade, a porcentagem, exame agrícola, a educação, a católica e a mortalidade de bebês em cada condado da Suíça. Então, vamos limpar tudo isso e o conjunto que vamos usar é chamado de carros vazios. Então, primeiro vamos usar um pacote chamado DT para criar uma tabela interativa. Primeiro, precisamos baixar esse pacote. Vamos até o pacote tab e depois instalamos. E estamos entrando no DT. Dt é a primeira opção aqui. Esse é o nome do pacote. E estamos clicando em Instalar. Então, aqui você tem install.packages. D t é o comando. Agora que o DT está instalado, precisamos carregá-lo. Então, a maneira mais fácil é ir aqui, digitar D T e clicar na marca de seleção aqui. Como alternativa, você pode usar a biblioteca de comandos d t para carregar os pacotes na memória. Então, agora você vai usar as funções que estão dentro da biblioteca dentro do pacote R para criar uma função de tabela interativa que vamos usar, chamada tabela de dados. Tabela de dados. E então vamos passar o primeiro argumento, que é com o conjunto de dados que desejaremos trabalhar. Portanto, o conjunto de dados que estamos usando é de carros vazios. E pressionaremos Enter. Aqui em uma linha de código, temos uma boa tabela interativa aqui com diferentes opções. Podemos mostrar várias entradas das várias opções, 102550100 entradas. Podemos pesquisar uma determinada marca de carro, se quisermos. Aqui, você tem uma opção de paginação interativa. E, claro, isso funciona com muitas, muitas opções diferentes que você pode alterar para melhor atender às suas necessidades. D. D é um pacote muito usado ao criar aplicativos brilhantes, por exemplo, ou aplicativos da web usando o pacote brilhante. E o que você pode fazer para ver todas as opções possíveis. Você acessa o Google, digita nosso pacote d t. E, em seguida, o primeiro link o levará ao site. Isso lhe dará todas as opções e funções disponíveis no pacote. Então, agora eu vou voltar para o RStudio. Vou clicar na vassoura aqui no console. E então vamos usar outro pacote chamado High Charter. Um charter é um pacote que usa uma biblioteca JavaScript. E vamos para o pacote, vamos clicar em Instalar. E depois High Charter. Então, sua carta foi instalada. Vamos carregá-lo agora para poder usar as diferentes funções. Ok, agora a carta alta do pacote está carregada e podemos usar as funções para criar diferentes tipos de gráficos. Então, vamos usar a carta da função h aqui para criar um novo gráfico interativo em uma linha de código. Então, aqui está a linha de código aqui. A função é carta H e o primeiro argumento são carros vazios. Carros vazios são o conjunto de dados que queremos usar. Então, o segundo argumento é o tipo de enredo que queremos. Novamente, podemos acessar a Internet e digitar R package high charter. Haverá um site dedicado ao pacote Heart Charter, onde você poderá ver as diferentes opções e argumentos das os diferentes argumentos das diferentes funções disponíveis. O segundo argumento aqui é que o tipo de gráfico que você deseja aqui é um gráfico de dispersão. E esta linha aqui diz no eixo x, eu quero o peso e no eixo y eu quero as milhas por galão. E no eixo z, eu quero a variável GRAT e todas as cores dependerão da variável HP. E temos um gráfico interativo aqui que é exibido com o pacote High Charter. Então, novamente, o pacote height shoulder está usando uma biblioteca JavaScript e podemos criar gráficos bonitos, eu acho, muito bonitos com esse pacote. E eu gosto muito, mesmo que às vezes seja difícil entender como funciona, mas a versão é incrível. Então esse é o nosso segundo pacote que podemos usar para criar gráficos interativos. Agora vamos usar outro pacote para criar um mapa interativo. O terceiro pacote que vamos usar é chamado de folheto. Então, vamos instalá-lo. Folha. Deixe. Leaflet é usado para criar belos mapas, especialmente se você estiver criando um aplicativo R Shiny. Então você clica no folheto e depois em Instalar. Então, está instalando o pacote de folhetos agora mesmo. E então eu entrei neste site, lat long dotnet, e digitei meu CD, Huntsville, Alabama. Eu queria saber qual é a longitude, a latitude da cidade, porque é isso que vamos usar para criar nosso mapa aqui. Então, agora o pacote levantado está instalado. Nós vamos carregá-lo. Luz. Aqui. Vamos clicar nessa caixa de seleção. Somente o voo está instalado. Vamos abrir algum espaço aqui. E aqui vamos usar o folheto de funções. E então vamos dizer: Ei, eu quero usar alguns ladrilhos. E então vamos definir a vista para aqui. Colocamos longitude e latitude e zoom em 12%. Então, novamente, para fazer isso, basta ir ao Google e você digitar o folheto informativo R. Ele o levará ao site, onde você poderá ver todas as opções possíveis que você pode usar com o pacote Leaflet. Então, se eu pressionar Enter, tenho um mapa da minha cidade aqui no Alabama. E, como você pode ver aqui, é interativo. Eu posso ampliar, diminuir o zoom de drogas e drogas, meu mapa, etc. Então, essas foram três pequenas linhas de código que você pode usar para criar uma tabela interativa, um mapa interativo e um gráfico interativo. Novamente, se você quiser conhecer todas as opções diferentes e como alterar as diferentes opções. Você pode simplesmente ir ao Google e digitar pacote R e o nome do pacote. E isso o levará ao site com todas as opções disponíveis. Então é isso para este vídeo. O próximo vídeo será uma atividade que você fará na sua instância do RStudio Cloud. 8. Atividade de prática: Portanto, esta é uma atividade prática para o cavalo fazer, começando com o RStudio. Nesta atividade prática, você executará as três tarefas a seguir. Primeiro, no RStudio Desktop ou no RStudio Cloud, se você criou uma conta, mude o tema para o moderno amanhã à noite dos anos 80 com uma fonte de correio com 12 lados. Segunda tarefa, instalar e carregar o pacote tidyverse por meio da interface do RStudio. Terceira tarefa, instalar, carregar e usar o pacote d t para mostrar uma tabela interativa do conjunto de dados chamado iris que já vem pré-instalado com R. Portanto, você não precisa instalar ou obter esse conjunto de dados iris. Ele já está pré-instalado quando o RStudio é iniciado. Então, novamente, assim como no questionário, pause o vídeo que agora executou as três tarefas, e então você pode voltar aqui e eu lhe darei as respostas. Então, primeiro, mude o tema para amanhã moderno dos anos 1980 com a fonte Courier com tamanho 12º. Quando estiver no RStudio Desktop ou na Nuvem, você acessa Ferramentas e clica em Opções Globais. Em seguida, na guia, apareça sob o tema osteo, escolha moderno, em fonte, escolha Courier, tamanho da fonte, escolha 12 e, em tema do editor, escolha a segunda tarefa da AB amanhã à noite, instale e carregue o pacote tidyverse através da interface do RStudio. Quando você está no IDE do RStudio, você tem quatro painéis. E, geralmente, no canto superior direito da tela, você tem essa guia chamada pacotes. Clique no pacote. E então haverá um botão chamado Instalar. Você clica em Instalar janelas que vão aparecer para instalar. E em Pacotes, você digita tidyverse. Em seguida, você clica em Instalar. Depois de instalado, você precisa carregá-lo. E para carregá-lo, basta encontrar o pacote tidyverse e clicar na marca de seleção , para poder usar todas as funções disponíveis no verso organizado. terceira tarefa é instalar, carregar e usar o pacote d t para mostrar a tabela interativa do conjunto de dados chamado iris, que ele já está pré-instalado com R. Então, novamente, assim como na tarefa anterior, você acessa pacotes e instala, digita d t e clica em instalar. Então, é claro, após a instalação, você precisa carregar o pacote. Então, encontre o pacote e clique na marca de seleção para carregar o pacote. Finalmente, embaixo do console, geralmente está no canto superior direito da tela. Você tem o console e pode usar a tabela de dados da função do pacote d t para que nossa tabela apareça. Você pressiona Enter e tem uma tabela interativa sob o visualizador da íris do conjunto de dados. 9. Resultados de encerramento e passos seguintes: Portanto, este é o fim da primeira parte desta série sobre como começar a usar o RStudio. E nesta primeira parte, aprendemos sobre o RStudio Cloud e como você pode usar as diferentes opções para configurar sua conta. E a segunda parte é sobre como importar dados para o RStudio para trabalhar com a linguagem de programação R. E na terceira parte, você aprenderá como usar pacotes R para transformar dados em R, para passar de dados confusos em dados limpos. E você pode encontrar todos esses links abaixo na descrição do curso. Muito obrigado. Este é o fim da segunda parte desta série sobre como começar a usar o RStudio. Você acabou de aprender como importar dados para o R. Com o RStudio, especialmente as contas do RStudio Cloud que você criou na primeira parte. E se você ainda não acompanhou a primeira parte do nosso curso em estúdio, eu o encorajo a ver os vídeos e praticar. E a terceira parte aqui será sobre a transformação de dados com o RStudio. E, novamente, você pode encontrar todos esses links para esses vídeos no Skill Share, abaixo da descrição deste curso. Muito obrigado. Bem-vindo à terceira parte desta série sobre como começar a usar o RStudio. Então, a primeira parte da série foi sobre o RStudio Cloud e como você pode usar diferentes opções para configurar sua conta na nuvem. A segunda parte abordou os dados das pesquisas. E este é sobre como limpar e transformar dados em RStudio. Então, como você pode ver aqui, há oito lições. A primeira lição, primeiro vídeo, é sobre como selecionar grupos de observações. Então, examinaremos várias funções e aprenderemos diferentes funções, especialmente do pacote de camada profunda ou do pacote tidyverse. Em seguida, vídeo 2.3 ou duas partes, na verdade, dois vídeos sobre como transformar dados confusos em dados limpos. Em primeiro lugar, vou definir o que constitui um conjunto de dados confuso e como limpá-lo. Então, dois vídeos e, claro, para limpar um conjunto de dados, você terá valores ausentes ou valores nulos. Portanto, é importante saber como lidar com valores ausentes em R. Esse é o objetivo deste vídeo. O próximo vídeo mostra como dividir e combinar células diferentes. Portanto, ele está usando algumas funções para dividir e combinar dados de string. O vídeo aqui mostra como combinar, unir ou reunir mesas diferentes. Portanto, é o equivalente à junção interna, à esquerda ou à direita ou à junção externa completa. E, finalmente, você precisará praticar vídeo para aumentar sua confiança na limpeza e transformação de dados em RStudio. É claro que, no final, você terá um projeto e a descrição do projeto está abaixo deste vídeo aqui, na seção do projeto. Então, proponho que nos aprofundemos e aprendamos como limpar e transformar dados no RStudio. Este é o final da terceira parte desta série, Getting Started with RStudio Este curso em vídeo específico foi sobre limpeza e transformação de dados em RStudio. Se você mexer nos dois cursos em vídeo anteriores, o primeiro está no RStudio Cloud. Tive que configurá-lo e usar todas as opções para configurar sua conta na nuvem. E a segunda parte foi como importar todos os tipos de dados para o RStudio. Você pode ver este vídeo e encontrar links para esses cursos em vídeo anteriores sobre como começar a usar o RStudio. E espero que você goste do curso e da série sobre como começar a trabalhar em nosso estúdio. Muito obrigado.