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Vídeo: Análise de Dados em Python: Aula 01 2025
Na programação R para análises preditivas, dados tipos às vezes são confundidos com dados estruturas . Cada variável na memória do programa tem um tipo de dados. Claro, você pode fugir com várias variáveis no seu programa e ainda ser gerenciável. Mas isso provavelmente não funcionará tão bem se você tiver centenas (ou milhares) de variáveis; você deve dar a cada variável um nome para que você possa acessá-lo.
É mais eficiente armazenar todas essas variáveis em uma coleção lógica.
Tipos de dados
Como outras linguagens de programação de pleno direito, R oferece muitos tipos de dados e estruturas de dados. Não é necessário especificar o tipo que você está atribuindo a uma variável; O intérprete fará isso por você. No entanto, você pode especificar ou converter o tipo se for necessário; isso é chamado lançar . Três tipos de dados são os seguintes:
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Numérico: Estes são os seus decimais típicos. Estes são chamados flutuadores (curto para números de ponto flutuante ) ou duplos em outros idiomas.
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Caracteres: Estas são as suas strings formadas com combinações de letras, caracteres e números. Eles não devem ter nenhum significado numérico. Estes são chamados strings em outros idiomas.
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Lógico: VERDADEIRO ou FALSO. Sempre capitalize esses valores em R. Esses valores são chamados Booleans em outros idiomas.
Comparando uma série de números com um número numérico, o interpretador converte a seqüência de números em um numérico e depois faz uma comparação numérica.
Exemplos de tipos de dados são os seguintes: >> ijkm <- i == j # lógico> n <- i == k # lógico
Depois de executar essas linhas de código, você pode descobrir suas valores e tipos usando a função str (). Essa operação parece assim: >> str (i) num 10> str (j) num 10> str (k) chr "10"> str (m) logi TRUE> str (n) logi TRUE
O a expressão na n atribuição é um exemplo do interpretador que converte temporariamente o tipo de dados de k em um numérico para fazer a avaliação entre numérico i e caractere k.
As estruturas de dados
R precisarão de um lugar para armazenar grupos de tipos de dados para trabalhar com ele de forma eficiente. Estas são chamadas
estruturas de dados
. Um exemplo da vida real deste conceito é uma garagem: é uma estrutura que armazena automóveis de forma eficiente. Ele foi projetado para estacionar o maior número possível de automóveis e permite que os automóveis entre e saia eficientemente.Além disso, nenhum outro objeto além de automóveis deve ser estacionado em uma estrutura de estacionamento. As estruturas de dados incluem:
Vetores:
Os vetores armazenam um conjunto de valores de um único tipo de dados. Pense nisso como um pillbox semanal. Cada compartimento no pillbox só pode armazenar um determinado tipo de objeto. Depois de colocar algumas pílulas em um dos compartimentos, todos os outros compartimentos também devem ser preenchidos com pílulas ceras ou mais pílulas.
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Você não pode colocar moedas na mesma caixa; você precisa usar uma "caixa de pastilhas" diferente (vetor) para isso. Da mesma forma, uma vez que você armazena um número em um vetor, todos os valores futuros também devem ser números. Caso contrário, o intérprete converte todos os seus números em caracteres. Matrizes:
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matriz parece uma planilha do Excel: essencialmente é uma tabela consistindo em linhas e colunas. Os dados preenchem as células vazias por ordem de linha ou coluna, na qual você especifica quando você cria a matriz. Todas as colunas devem ter o mesmo tipo de dados. Molduras de dados:
Um quadro de dados é semelhante a uma matriz, exceto que as colunas de um quadro de dados podem conter diferentes tipos de dados. Os conjuntos de dados utilizados na modelagem preditiva são carregados em quadros de dados e armazenados ali para uso no modelo.
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Fatores: A
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fator é como um vetor com um número limitado de valores distintos. O número de valores distintos é referido como nível . Você pode usar fatores para tratar uma coluna que tenha um número limitado e conhecido de valores como valores categóricos. Por padrão, os dados de caractere são carregados em quadros de dados como fatores. Você acessa vetores, matrizes e quadros de dados usando notação de matriz
. Por exemplo, você digitaria v [5] para acessar o quinto elemento do vetor v. Para uma matriz de dados e matriz bidimensional, você coloca o número da linha e o número da coluna, separados por uma vírgula, dentro dos colchetes. Por exemplo, você digita m [2, 3] para acessar a segunda linha, o valor da terceira coluna para a matriz m . As estruturas de dados são um assunto avançado em ciência da computação. Por enquanto, estamos aderindo ao prático. Basta lembrar que as estruturas de dados foram criadas para armazenar tipos específicos de dados e têm funções para inserção, exclusão e recuperação de dados.
