<\/p>\n
Duas das tarefas mais comuns que voc\u00ea realizar\u00e1 ao analisar dados s\u00e3o agrupar e resumir os dados.<\/span><\/p>\n Felizmente, o pacote dplyr<\/a> em R permite agrupar e resumir dados rapidamente.<\/span><\/p>\n Este tutorial fornece um guia r\u00e1pido para come\u00e7ar a usar o dplyr.<\/span><\/p>\n Antes de poder usar as fun\u00e7\u00f5es do pacote dplyr, voc\u00ea deve primeiro carregar o pacote:<\/span><\/p>\n A seguir, ilustraremos v\u00e1rios exemplos de uso de fun\u00e7\u00f5es do dplyr para agrupar e resumir dados usando o conjunto de dados R integrado chamado mtcars<\/strong> :<\/span><\/p>\n A sintaxe b\u00e1sica que usaremos para agrupar e resumir dados \u00e9:<\/span><\/p>\n Nota:<\/strong> As fun\u00e7\u00f5es summary() e summarise() s\u00e3o equivalentes.<\/em><\/span><\/p>\n O c\u00f3digo a seguir mostra como calcular medidas de tend\u00eancia central<\/a> por grupo, incluindo a m\u00e9dia e a mediana:<\/span><\/p>\n O c\u00f3digo a seguir mostra como calcular medidas de dispers\u00e3o por grupo, incluindo desvio padr\u00e3o, intervalo interquartil e desvio mediano absoluto:<\/span><\/p>\n O c\u00f3digo a seguir mostra como encontrar o n\u00famero e o n\u00famero exclusivo por grupo em R:<\/span><\/p>\n O c\u00f3digo a seguir mostra como encontrar o percentil 90 dos valores de mpg por grupo de cilindros:<\/span><\/p>\n Voc\u00ea pode encontrar a documenta\u00e7\u00e3o completa do pacote dplyr, bem como folhas de dicas \u00fateis de visualiza\u00e7\u00e3o aqui<\/a> .<\/span><\/p>\n Outras fun\u00e7\u00f5es \u00fateis que voc\u00ea pode usar com group_by()<\/strong> e summary()<\/strong> incluem fun\u00e7\u00f5es para filtrar as linhas do quadro de dados<\/a> eorganiz\u00e1-las em determinadas ordens<\/a> .<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Duas das tarefas mais comuns que voc\u00ea realizar\u00e1 ao analisar dados s\u00e3o agrupar e resumir os dados. Felizmente, o pacote dplyr em R permite agrupar e resumir dados rapidamente. Este tutorial fornece um guia r\u00e1pido para come\u00e7ar a usar o dplyr. Instale e carregue o pacote dplyr Antes de poder usar as fun\u00e7\u00f5es do pacote […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-946","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"yoast_head":"\n Instale e carregue o pacote dplyr<\/strong><\/span><\/h2>\n
#install dplyr (if not already installed)\ninstall.packages(' dplyr<\/span> ')<\/span>\n\n#load dplyr<\/span> \nlibrary(dplyr)<\/strong><\/pre>\n #obtain rows and columns of mtcars<\/em><\/span>\ndim(mtcars)\n\n[1] 32 11\n\n#view first six rows of mtcars<\/em>\n<\/span>head(mtcars)\n\n mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb\nMazda RX4 21.0 6 160 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4\nMazda RX4 Wag 21.0 6 160 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4\nDatsun 710 22.8 4 108 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1\nHornet 4 Drive 21.4 6 258 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1\nHornet Sportabout 18.7 8 360 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2\nValiant 18.1 6 225 105 2.76 3,460 20.22 1 0 3 1<\/strong><\/pre>\n data %>%\n group_by<\/span> (col_name) %>%\n summarize<\/span> (summary_name = summary_function)\n<\/strong><\/pre>\n Exemplo 1: Encontre a m\u00e9dia e mediana por grupo<\/strong><\/h2>\n
#find mean mpg by cylinder<\/span>\nmtcars %>%\n group_by<\/span> (cyl) %>%\n summarize<\/span> (mean_mpg = mean(mpg, na.rm = TRUE<\/span> ))\n\n# A tibble: 3 x 2\n cyl mean_mpg\n \n1 4 26.7\n2 6 19.7\n3 8 15.1\n\n#find median mpg by cylinder\n<\/span>mtcars %>%\n group_by<\/span> (cyl) %>%\n summarize<\/span> (median_mpg = median(mpg, na.rm = TRUE<\/span> ))\n\n# A tibble: 3 x 2\n cyl median_mpg\n \n1 4 26 \n2 6 19.7\n3 8 15.2<\/strong><\/pre>\n Exemplo 2: Encontrando medidas de propaga\u00e7\u00e3o por grupo<\/strong><\/h2>\n
#find sd, IQR, and mad by cylinder<\/span>\nmtcars %>%\ngroup_by<\/span> (cyl) %>%\nsummarize<\/span> (sd_mpg = sd(mpg, na.rm = TRUE<\/span> ),\n iqr_mpg = IQR(mpg, na.rm = TRUE<\/span> ),\n mad_mpg = mad(mpg, na.rm = TRUE<\/span> ))\n\n# A tibble: 3 x 4\n cyl sd_mpg iqr_mpg mad_mpg\n \n1 4 4.51 7.60 6.52\n2 6 1.45 2.35 1.93\n3 8 2.56 1.85 1.56<\/strong><\/pre>\n Exemplo 3: Encontre o n\u00famero por grupo<\/strong><\/h2>\n
#find row count and unique row count by cylinder<\/span>\nmtcars %>%\ngroup_by<\/span> (cyl) %>%\nsummarize<\/span> (count_mpg = n(),\n u_count_mpg = n_distinct(mpg))\n\n# A tibble: 3 x 3\n cyl count_mpg u_count_mpg\n \n1 4 11 9\n2 6 7 6\n3 8 14 12\n<\/strong><\/pre>\n Exemplo 4: Encontre o percentil por grupo<\/strong><\/h2>\n
#find 90th percentile of mpg for each cylinder group<\/span>\nmtcars %>%\ngroup_by<\/span> (cyl) %>%\nsummarize<\/span> (quant90 = quantile(mpg, probs = .9))\n\n# A tibble: 3 x 2\n cyl quant90\n \n1 4 32.4\n2 6 21.2\n3 8 18.3<\/strong><\/pre>\n Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h2>\n