Conhecendo o R e o RStudio

Pré-requisitos:

Linguagem R

R é uma linguagem de programação com o foco em estatística, análise e visualização de dados.

Ela é uma linguagem de código aberto, o que significa que qualquer pessoa pode utilizá-la gratuitamente. Além disso, as pessoas com mais experiência na linguagem podem contribuir com o desenvolvimento de novas funcionalidades e pacotes.

Caso queira saber mais sobre a linguagem R, acesse o site oficial (R-Project).

Ao instalar o R, você terá acesso a um programa chamado “R Console” que permite escrever e executar códigos em R:

Captura de tela do R Console no MacOS

Captura de tela do R Console no Windows

Porém o R Console não é muito amigável para escrever códigos complexos ou realizar análises de dados. Por isso, é recomendado utilizar um ambiente de desenvolvimento integrado (IDE). Existem várias IDEs que podemos utilizar com o R, como: RStudio, Visual Studio Code, Positron, entre outros. A IDE mais utilizada por pessoas que programam em R é o RStudio.

IDE RStudio Desktop

O RStudio é um IDE focada em programação em R, e é desenvolvido pela Posit. Ele facilita a escrita de códigos, execução de scripts, e visualização dos resultados.

Existem algumas versões do RStudio. Neste curso, utilizaremos o RStudio Desktop, pois é a versão de código aberto (portanto é gratuita). Daqui em diante, sempre que mencionarmos “RStudio”, estaremos nos referindo ao RStudio Desktop.

Dica

Caso o seu computador tenha limitações para instalação de programas, você pode utilizar o Posit Cloud, uma versão online do RStudio. Entretanto, a versão gratuita do Posit Cloud tem algumas limitações, como limite de tempo de uso (25 horas por mês) e de memória RAM (1 GB).

Ao abrir o RStudio, veremos a seguinte tela:

Captura de tela do RStudio Aos poucos, conheceremos os painéis e funcionalidades do RStudio. Neste momento, podemos destacar os três painéis que são apresentados:

  • Console: painel onde os códigos são executados. É similar ao “R Console”, citado anteriormente.

  • Environment: painel onde as variáveis e dados carregados ficam listados.

  • Files: painel onde podemos navegar por arquivos no computador. A página inicial é o diretório de trabalho: esse conceito será explicado mais adiante.

Scripts

No RStudio, podemos escrever e executar códigos no Console, porém os códigos são perdidos quando fechamos o programa. Para salvar os códigos e reutilizá-los posteriormente, utilizamos scripts.

Os scripts são arquivos de texto onde podemos escrever códigos R e salvá-los para utilizar posteriormente. É recomendado que qualquer código que você deseje reutilizar ou que seja importante para a análise que você fizer seja salvo em um script.

Existem algumas formas de criar um novo script:

  • No menu superior, clicando em File > New File > R Script.

  • Utilizando o atalho Ctrl + Shift + N (Windows) ou Cmd + Shift + N (Mac).

  • Clicando no ícone de um arquivo com um sinal de + no canto superior esquerdo do RStudio e selecionando R Script:

Captura de tela do RStudio: Opção para criar novo Script

Após abrir um script, o RStudio exibirá 4 paineis:

Captura de tela do RStudio
Dica

O script é um arquivo salvo no nosso computador. Lembre-se de salvar os scripts com frequência para evitar perder o nosso trabalho.

Podemos salvar um script de algumas formas, como:

  • Clicando em File > Save no menu superior.

  • Clicando no ícone do disquete ().

  • Utilizando o atalho Ctrl + S (Windows) ou Cmd + S (Mac).

Como executar os códigos?

Podemos escrever e executar códigos no Console ou em um script.

No Console, escrevemos o código diretamente e pressionamos Enter para executá-lo.

Em um Script, escrevemos o código e podemos executá-lo de algumas formas:

  • Selecionando o trecho de código que queremos executar e clicando no botão Run do RStudio, ou utilizando o atalho Ctrl + Enter (Windows) ou Cmd + Enter (Mac).

  • Clicando no trecho que queremos executar e clicando no botão Run do RStudio, ou utilizando o atalho Ctrl + Enter (Windows) ou Cmd + Enter (Mac).

Comentários

Comentários são textos que não são executados pelo R. Podemos usar comentários para explicar o que um bloco de código faz, para anotar ideias e explicar escolhas feitas, ou para desativar temporariamente um trecho de código.

No R, todo texto em uma linha após um hashtag (#) é um comentário. Por exemplo:

# Este é um comentário

Funções

Agora que já sabemos onde escrever nossos códigos em R (no Console ou em um script), é importante entender o conceito de funções.

Uma função é tipo de objeto no R, que quando executado, executa um bloco de código específico. As funções são úteis para evitar repetição de códigos e organizar o nosso trabalho.

No R, existem muitas funções prontas que podemos utilizar. Por exemplo, a função Sys.Date() retorna a data atual do sistema:

Sys.Date()
[1] "2024-11-12"

Para utilizar uma função, escrevemos o nome dela seguido de parênteses. Dentro dos parênteses, podemos colocar dados e informações úteis para a função executar a tarefa desejada, e são chamados de argumentos.

Por exemplo, a função sqrt() calcula a raiz quadrada de um número. Para utilizá-la, podemos escrever mean() e informar esse número entre parênteses:

sqrt(25)
[1] 5
Dica

Ao adquirir experiência com o R, podemos criar nossas próprias funções. Isso é útil para automatizar tarefas repetitivas e para organizar o código.

Pacotes

Pacotes do R são coleções de funções, dados e documentação que estendem a funcionalidade básica da linguagem.

O CRAN (Comprehensive R Archive Network) é o repositório oficial de pacotes do R. Ele contém milhares de pacotes que podem ser instalados e utilizados gratuitamente. Em setembro de 2024, o CRAN continha mais de 21.000 pacotes disponíveis.

Para instalar um pacote, utilizamos a função install.packages() e informando o nome do pacote como texto entre aspas. Por exemplo, para instalar o pacote {tidyverse}, utilizamos o seguinte comando:

install.packages("tidyverse")
1
Instala o pacote tidyverse

Apenas precisamos instalar um pacote uma vez.

Depois de instalado, podemos carregá-lo com a função library(), para que as funções do pacote fiquem disponíveis para uso:

library(tidyverse)
1
Carrega o pacote tidyverse 
── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
✔ dplyr     1.1.4     ✔ readr     2.1.5
✔ forcats   1.0.0     ✔ stringr   1.5.1
✔ ggplot2   3.5.1     ✔ tibble    3.2.1
✔ lubridate 1.9.3     ✔ tidyr     1.3.1
✔ purrr     1.0.2     
── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
✖ dplyr::lag()    masks stats::lag()
ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errors

Precisamos carregar o pacote sempre que abrirmos um novo script, ou quando reiniciamos o RStudio. Uma pratica frequente é carregar os principais pacotes necessários no início do script.

Cuidado

Uma outra forma de acessar uma função é utilizando o operador ::. Por exemplo, para acessar a função read_csv() do pacote {readr}, podemos escrever readr::read_csv().

Essa sintaxe é menos frequente, porém útil para evitar problemas de conflito de funções com o mesmo nome em pacotes diferentes. Esse problema acontece mais frequentemente quando carregamos muitos pacotes em um mesmo script.

Por exemplo: o pacote {dplyr} apresenta uma função filter(), e o pacote {stats} também apresenta uma função filter(). Se não usarmos o operador ::, a função utilizada será a do pacote que foi carregado por último. Usando o operador ::, podemos escolher qual função queremos utilizar.

Documentação

As funções e pacotes do R apresentam textos com explicações e exemplos de uso, chamados de documentação.

As documentações podem ser acessadas online, ou diretamente no RStudio.

Documentação no RStudio

No RStudio, podemos acessar a documentação de uma função ou pacote das seguintes formas:

  • Para buscar informações sobre funções de pacotes já carregados (com library), podemos utilizar a função help(), informando o nome da função que queremos buscar como argumento (ex: help(mean)), ou utilizar o operador ?, seguido do nome da função (ex: ?mean).
help(mean)
?mean
1
Abre a documentação da função mean()
  • Para fazer uma por funções presentes em todos os pacotes instalados no computador, podemos utilizar o operador ??, seguido pelo termo que queremos buscar (ex: ??mean). Essa é uma busca mais ampla, que procura pelo termo no nome e na descrição das funções.
??mean
1
Busca por funções que contenham o termo “mean”
  • Podemos utilizar o painel Help para buscar informações sobre funções e pacotes:

Captura de tela do RStudio: Painel Help

Além disso, a maioria dos pacotes vem com textos explicativos sobre como usá-los, chamadas de vignettes. Elas estão disponíveis online, mas também podem ser acessadas diretamente no RStudio.

Para acessar no RStudio, podemos usar a função browseVignettes() para listar as vignettes disponíveis para um pacote específico. A lista será apresentada em uma janela do navegador (ex: Google Chrome, Firefox, Safari, etc):

browseVignettes("dplyr")

Captura de tela: Lista de Vignettes do pacote dplyr

Documentação online

Como citado anteriormente, é possível acessar a documentação dos pacotes diretamente no RStudio e também online. No geral, o conteúdo disponível online é igual ao disponível no RStudio, mas pode ser mais fácil de buscar e navegar.

Uma forma de acessar a documentação online é fazendo uma busca no Google com os termos “R documentation {nome da função}”. Por exemplo: “R documentation mean()”.

Alguns pacotes apresentam também sites próprios com documentações e vignettes.

Por exemplo, o pacote {dplyr} (que usaremos no curso) tem um site próprio onde conseguimos acessar a documentação. Os pacotes do tidyverse apresentam sites similares, com páginas com os seguintes conteúdos:

  • Em Get started encontramos uma introdução ao pacote, e exemplos de uso para quem quer aprender a usá-lo.

  • Em Reference, encontramos a lista de funções disponíveis no pacote, e podemos acessar a documentação de cada uma delas:

Captura de tela: Site do pacote dplyr - Reference
  • Em Articles podemos acessar as vignettes:

Captura de tela: Site do pacote dplyr - Vignettes

Cheatsheets

As cheatsheets (ou folhas de cola) são documentos resumidos com informações sobre funções e pacotes. Elas são úteis para consulta rápida.

A Posit (empresa que desenvolve o RStudio) disponibiliza cheatsheets para diversos pacotes e tópicos. Elas podem ser acessadas no site Posit Cheatsheets.

A lista a seguir apresenta algumas cheatsheets sobre temas que serão abordados ao longo do curso:

Instalação de pacotes necessários no curso

Durante o curso, utilizaremos diversos pacotes do R.

Vamos instalar os pacotes ao longo das aulas. Neste momento, vamos instalar os pacotes que utilizaremos nas primeiras aulas do curso. Copie o código abaixo no console, e execute-o para instalar os pacotes necessários:

pacotes_necessarios <- c(
  "tidyverse",
  "janitor",
  "sidrar",
  "readxl",
  "writexl",
  "fs",
  "naniar",
  "skimr",
  "esquisse",
  "geobr",
  "sf",
  "ipeaplot",
  "ggthemes",
  "censobr",
  "arrow",
  "knitr",
  "abjData",
  "DT",
  "broom",
  "report",
  "car",
  "stargazer"
)

install.packages(pacotes_necessarios)
1
Criando um conjunto com o nome dos pacotes necessários
2
Instalando os pacotes necessários

Sugestões de materiais