O que é manipulação de dados no R?
Manipulação de dados no R é o processo de trabalhar com dados para limpar, organizar e transformá-los de uma forma que permita realizar análises e criar visualizações úteis.
Isso pode incluir tarefas como:
- Limpeza de dados: remover dados faltantes, corrigir entradas incorretas ou inconsistentes, e normalizar formatos de dados.
- Seleção de dados: filtrar linhas ou colunas para incluir apenas os dados relevantes para a análise.
- Transformação de dados: mudar o formato ou a escala dos dados, criar variáveis ou calcular novos agregados.
- Agrupamento e resumo de dados: agrupar dados por uma ou mais variáveis e calcular estatísticas resumo, como média, mediana, soma, contagem etc.
- Junção de dados: juntar várias tabelas ou dataframes baseados em uma, ou mais colunas-chave comuns.
Manipulação de dados é uma etapa importante na análise de dados, pois os dados límpios e organizados são necessários para que as análises e visualizações sejam precisas e úteis. O R é uma ferramenta popular para manipulação de dados devido a sua ampla variedade de pacotes e funções para realizar essas tarefas de forma eficiente.
Como fazer manipulação de dados no r?
Existem várias maneiras de realizar manipulação de dados no R, mas algumas das principais técnicas incluem:
- Seleção de colunas: você pode selecionar colunas específicas de um data frame usando o operador $ ou o operador de colchetes []. Por exemplo, para selecionar a coluna “nome” de um data frame chamado “df”, você pode usar df$nome ou df[,”nome”].
- Filtração de linhas: você pode filtrar linhas de um data frame com base em valores em uma ou mais colunas usando o operador de comparação ==, >, <, >=, <=, != etc. Por exemplo, para selecionar todas as linhas do data frame “df” onde a coluna “idade” é maior que 30, você pode usar df[df$idade > 30,].
- Agrupar e resumir dados: você pode agrupar dados de um data frame com base em valores em uma ou mais colunas usando a função group_by() from dplyr and você pode aplicar funções de resumo (como a média ou a soma) às colunas agrupadas usando funções como summarize() or aggregate().
- Adicionar e remover colunas: você pode adicionar uma nova coluna a um data frame usando o operador de atribuição <- e você pode remover uma coluna existente usando a função drop_var() from data.table ou select() from dplyr.
- Transformar dados: É comum ter que tratar dados categóricos, textuais ou numéricos, essas transformações são feitas através de funções como as.numeric(), as.factor(), substring(), gsub(), entre outros.
- Juntando dataframes: A função merge() ou left_join(), right_join(), inner_join() e full_join() do pacote dplyr permitem unir tabelas com base em uma ou mais colunas-chave comuns.
Essas são apenas algumas das principais técnicas para manipulação de dados no R, há muitas outras funções e pacotes disponíveis para realizar tarefas mais avançadas de manipulação de dados. É recomendado ler a documentação dos pacotes e funções para obter mais informações sobre as opções.
