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lang: "pt-br"
title: "Um breve tutorial sobre dplyr com ggplot2"
author:
- name: "Cristian Villegas ([email protected])"
url: https://github.com/clobos/
affiliation: Universidade de São Paulo, Escola Superior de Agricultura "Luiz de Queiroz"
affiliation_url: http://www.lce.esalq.usp.br/equipe/docentes
date: "10/03/2023"
site: bookdown::bookdown_site
documentclass: book
bibliography: [book.bib, packages.bib]
description: |
Dizer alguma coisa
link-citations: yes
github-repo: clobos/UFLA_verao_2023/
---
```{r, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE,
message = FALSE,
warning = FALSE)
```
# Introdução
Palestra do *XIV Programa de Verão DES-ICET/UFLA - 2023*
## Alguns atalhos no Rstudio
Para considerar
> Operador Pipe (%>%): Ctrl + Shift + M (Windows) ou Cmd + Shift + M (Mac).
> Criar novos chunks: Ctrl + Alt + I (Windows) ou Cmd + Option + I (Mac).
## Carrega pacotes a serem usados
```{r}
#install.packages("tidyverse")
#install.packages("dplyr")
#install.packages("tidyr")
#install.packages("ggplot2")
# Manipulação de dados
library(dplyr)
# Visualização de gráficos
library(ggplot2)
library(gridExtra)
library(patchwork)
library(plotly)
library(esquisse)
# Para dados gráfico de perfis
library(nlme)
```
## Descrição dos dados `mpg`
Dados de economia de combustível de 1999 a 2008 para *38 modelos populares de carros*. Este conjunto de dados contém um subconjunto dos dados de economia de combustível que a EPA disponibiliza em *https://fueleconomy.gov/*. Ele contém apenas modelos que tiveram um novo lançamento a cada ano entre 1999 e 2008 - isso foi usado como um substituto para a popularidade do carro. Um *data frame* com 234 linhas e 11 variáveis:
- *manufacturer* nome do fabricante
- *model* nome do modelo
- *displ* cilindrada do motor, em litros
- *year* ano de fabricação
- *cyl* número de cilindros
- *trans* tipo de transmissão
- *drv* o tipo de trem de força, onde **f = tração dianteira**, **r = tração traseira** e **4 = 4wd**
- *cty* milhas urbanas por galão
- *hwy* milhas rodoviárias por galão
- *fl* tipo de combustível
- *class* "tipo" de carro
```{r}
#help("mpg")
dados <- mpg
glimpse(dados)
dados <- mutate(.data = dados,
across(where(is.character),
as.factor))
#View(df)
glimpse(dados)
```
## Propaganda 1 (Gustavo Jun Yakushiji)
Assistir os 3 vídeos do **Gustavo Jun Yakushiji** e **Cristian Villegas** no *youtube*
[Dia 1 Introdução à Ciência de Dados (Introdução ao R e importação de dados)](https://youtu.be/gf2-KtABk9c)
[Dia 2 Introdução à Ciência de Dados (Introdução ao ggplot2)](https://youtu.be/qCuzyUr0HBk)
[Dia 3 Introdução à Ciência de Dados (Introdução ao Tidyverse)](https://youtu.be/dCY005dgEVo)
## Propaganda 2 (Gustavo Jun Yakushiji)
[Introdução à Ciência de Dados em R, Gustavo Jun Yakushiji; Cristian Villegas](https://gustavojy.github.io/ApostilaCD-R/)
## Propaganda 3
> Como pegar o código fonte do meu github? [Link do meu github](https://github.com/clobos/UFLA_verao_2023)
> Como pegar o arquivo PDF da apresentação? [link: Um breve tutorial sobre dplyr com ggplot2](https://clobos.github.io/UFLA_verao_2023/) ou [Arquivo PDF](https://clobos.github.io/UFLA_verao_2023/UFLA_verao_2023.pdf)