GUIA DO MOCHILEIRO DO UNIVERSO R

if e else

Para nossa próxima atividade com os dados, vamos primeiro entender como funcionam as estruturas if e else.

Nas funções condicionais if e else, estabelecemos uma condição para if, se ela for verdade a atividade será realizada, caso contrário (else) outra tarefa será. Como no exemplo:

if(2 > 3){
  print("dois é maior que três")
} else {
  print("dois não é maior que três")
}

• Teste o nível de conhecimento em R obtidos no formulário (13ª coluna) pela segunda pessoa que o respondeu (linha 2). Envie uma mensagem motivacional se ela não possuir qualquer conhecimento (nota 0), outra se possuir algum conhecimento (restante das notas). (dica: o sinal == se refere a “exatamente igual a”)

if(dados[2,13] == 0){
  print("Nunca é tarde para começar!")
} else {
  print("Já pegou o embalo, agora é só continuar!")
}

Podemos espeficiar mais do que uma condição repetindo a estrutura if else:

if(dados[2,13] == 0){
  print("Nunca é tarde para começar!")
} else if (dados[2,13] > 0 & dados[2,13] < 5){
  print("Já pegou o embalo, agora é só continuar!")
} else {
  print("Me avise se estivermos falando algo errado...hehe")
}

Também podemos fazer uso das funções any e all. Será que algum de nós tem mais de 60 anos de idade (idade está na 9ª coluna)? Se sim, diga para essa pessoa tomar cuidado e levar a sério o isolamento.

Lembrando como any e all funcionam:

x <- 1:10
x
all(x > 0)
any(x > 0)
all(x > 9)
any(x > 9)
all(x > 10)
any(x > 10)

if(any(dados[,9] > 60)){
  print("Sabemos que você está entre nós! Para sua segurança, é melhor que fique em casa, esperamos que esteja assistindo remotamente.")
} else{
  print("Não há maiores de 60 anos aqui, evitem visitar idosos nesse período, vamos mantê-los seguros.")
}

Ih! Achamos um bug, né? Vamos lidar com ele! O R deu uma dica de onde ele está:

Error in if (any(dados[, 9] > 60)) { : 
  missing value where TRUE/FALSE needed

dados[,9] # Verificamos que existem dados perdidos
dados[,9] > 60 # Quando comparamos com 60, eles continuam como dados perdidos
any(dados[,9] > 60) # Aqui está o bug! Por padrão o any, quando encontra NA retorna NA
any(dados[,9] > 60, na.rm = TRUE) # Mudamos esse padrão utilizando o argumento para remover os NA

# Nós poderíamos fazer também da seguinte maneira:
idade <- dados[,9]
is.na(idade)
idade
idade_semNA <- idade[-which(is.na(idade))]
idade_semNA

Pronto! Podemos voltar ao código.

if(any(dados[,9] > 60, na.rm = TRUE)){
  print("Sabemos que você está entre nós! Para sua segurança, é melhor que fique em casa, esperamos que esteja assistindo remotamente.")
} else{
  print("Não há maiores de 60 anos aqui. Evitem visitar idosos nesse período, vamos mantê-los seguros.")
}
# ou
if(any(idade_semNA > 60)){
  print("Sabemos que você está entre nós! Para sua segurança, é melhor que fique em casa, esperamos que esteja assistindo remotamente.")
} else{
  print("Não há maiores de 60 anos aqui. Evitem visitar idosos nesse período, vamos mantê-los seguros.")
}

• Lembra do paradoxo do aniversário? Verifique se existe uma data repetida no vetor e responda “Existem pessoas aqui que fazem aniversário no mesmo dia” caso exista e “Não temos pessoas com aniversário no mesmo dia aqui” caso contrário.

Switch

Uma outra estrutura que também pode ser usada com o mesmo propósito é o switch. Esta estrutura é mais utilizada quando trabalhado com caracteres. Por isso vamos aplicá-la para explorar a área (8ª coluna) com que a segunda pessoa se identifica.

switch(dados[2,8],
  Exatas = print("Será que aprendeu alguma linhagem de programação na graduação?"),
  Interdiciplinar = print("Em que foi a gradução?"),
  print("Ta aqui colocando o pezinho na exatas")
)

A estrutura switch costuma ser mais rápida que o if e else. Quando lidamos com grande quantidade de dados isso pode ser uma grande vantagem.

Mas repare que só é possível utilizar essas estruturas para um elemento individual do vetor ou em todo ele, se quisermos percorrer os elementos individualmente precisamos recorrer a outro recurso.

For

Esse recurso pode ser a função for, uma função muito utilizada e poderosa. Ela constitui uma estrutura de loop, pois irá aplicar a mesma atividade repetidamente até atingir uma determinada condição. Veja exemplos:

for(i in 1:10){
  print(i)
}

test <- vector()
for(i in 1:10){
  test[i] <- i+4 
}
test

Nos casos acima, i funciona como um index que irá variar de 1 até 10 a operação determinada entre chaves.

Com essa estrutura, podemos repetir a operação realizada com as estruturas if e else para todo o vetor:

for(i in 1:nrow(dados)){
  if(dados[i,13] == 0){
    print("Nunca é tarde para começar!")
  } else if (dados[i,13] > 0 && dados[i,13] < 5){
    print("Já pegou o embalo, agora é só continuar!")
  } else {
      print("Nos avise se estivermos falando algo errado...hehe")
    }
}

Dica: Identação

Repare a diferença:

# Sem identação
for(i in 1:nrow(dados)){
if(dados[i,13] == 0){
print("Nunca é tarde para começar!")
} else if (dados[i,13] > 0 && dados[i,13] < 5){
print("Já pegou o embalo, agora é só continuar!")
} else {
print("Nos avise se estivermos falando algo errado...hehe")
}
}
# Com identação correta
for(i in 1:nrow(dados)){
  if(dados[i,13] == 0){
    print("Nunca é tarde para começar!")
  } else if (dados[i,13] > 0 && dados[i,13] < 5){
    print("Já pegou o embalo, agora é só continuar!")
  } else {
    print("Nos avise se estivermos falando algo errado...hehe")
  }
}

O editor de código do RStudio tem uma facilitação para identar códigos em R, selecione a área que deseja identar e aperte Ctrl-i.

Agora vamos trabalhar com a coluna 4, que possui a informação da cidade de origem dos participantes. Repare que alguns não colocaram o estado, como o exemplo sugeria. Vamos utilizar um loop para descobrir quais estão faltando. Vamos utilizar a função grepl para identificar as strings que contém o caracter “-”, aqueles que tiverem consideraremos correto, os que não tiverem, vamos pedir para adicionar mais informações.

# Exemplo do uso da função grepl
grepl("-", dados[1,4]) # A primeira linha contem o caracter "-"
for(i in 1:nrow(dados)){
  if(grepl("-", dados[i,4])){
    cat("Esse seguiu o exemplo direitinho. Parabéns!\n")
  } else {
    cat("Precisamos adicionar mais informações na linha", i, "\n")
  }
}

Para que seja possível imprimir conteúdo de objetos durante o loop, usamos a função cat, ela não separa cada resposta em uma linha, precisamos colocar o \n indicando a quebra de linha.

Agora vamos nos mesmos corrigir essas informações. Podemos armazenar em uma variável a posição das linhas incorretas, então corrigiremos manualmente somente essas:

corrigir <- vector()
for(i in 1:nrow(dados)){
  if(grepl("-", dados[i,4])){
    cat("Esse/a seguiu o exemplo direitinho. Parabéns!\n")
  } else {
    cat("Precisamos adicionar mais informações na linha", i, "\n")
    corrigir <- c(corrigir, i)
  }
}
corrigir

Como você faria para corrigir esses elementos errados? Tente! Dica: Primeiro busque quais são as cidades desses elementos (dados[corrigir,4]), depois, faça um novo vetor com os nomes corretos e substitua na tabela

Uma possibilidade de resposta:

dados[corrigir,4]
novo <- c("Piracicaba - SP")
novo
dados[corrigir,4] <- novo
# Verificando se corrigiu
dados[,4]
dados[3,4] <- c("São Paulo-SP")

A coluna 9 da tabela se refere à idade dos participantes, imprima na tela (usando print ou cat) a década em que cada um nasceu, como a seguir: “Nasceu na década de 80”. Dica: Faça um novo vetor com a subtração das idades pelo ano atual e depois faça um loop com uma condicional para imprimir as mensagens na tela

Uma possibilidade de resposta:

decada <- 2021 - idade_semNA
decada
for(i in 1:length(decada)){
  if(decada[i] < 1960){
    print("Nasceu antes da década de 60")
  } else if(decada[i] > 1960 && decada[i] < 1970){
    print("Nasceu na década de 60")
  } else if(decada[i] >= 1970 && decada[i] < 1980){
    print("Nasceu na década de 70")
  } else if(decada[i] >= 1980 && decada[i] < 1990){
    print("Nasceu na década de 80")
  } else if(decada[i] >= 1990 && decada[i] < 2000){
    print("Nasceu na década de 90")
  } else {
    print("Xófên")
  }
}

While

Nesse tipo de estrutura de repetição a tarefa será realizada até que seja atingida determinada condição.

x <- 1
x
while(x < 5){
  x <- x + 1
  print(x)
}

É muito importante que nessa estrutura a condição seja atingida, caso contrário o loop irá funcionar infinitamente e você terá que interrompê-lo por meios externos, como, se este utilizando RStudio, clicar no simbolo em vermelho no canto direito superior da janela do console, ou apertar ESC no console.

Não é muito difícil disso acontecer, basta um pequeno erro como:

x <- 1
while(x < 5){
  x + 1
  print(x)
}

Aqui podemos utilizar os comandos break e next para atender a outras condições, como:

x <- 1
while(x < 5){
  x <- x + 1
  if(x==4) break
  print(x)
}
x <- 1
while(x < 5){
  x <- x + 1
  if(x==4) next
  print(x)
}

Repeat

Esta estrutura também exige uma condição de parada, mas esta condição é necessariamente colocada dentro do bloco de código com o uso do break. Ela então repete o bloco de código até a condição o interrompa.

x <- 1
repeat{
  x <- x+1
  print(x)
  if(x==4) break
}

Loops dentro de loops

É possível também utilizarmos estruturas de repetição dentro de estruturas de repetição. Por exemplo, se quisermos trabalhar tanto nas colunas como nas linhas de uma matrix.

# Criando uma matrix vazia
ex_mat <- matrix(nrow=10, ncol=10)
ex_mat
# cada número dentro da matrix será o produto no índice da coluna pelo índice da linha
for(i in 1:dim(ex_mat)[1]) {
  for(j in 1:dim(ex_mat)[2]) {
    ex_mat[i,j] = i*j
  }
}
ex_mat

Outro exemplo de uso:

var1 <- c("fertilizante1", "fertilizante2")
var2 <- c("ESS", "URO", "GRA")
w <- 0
for(i in var1){
  for(j in var2){
    nome_arquivo <- paste0(i,"_planta_",j,".txt")
    arquivo <- data.frame("bloco" = "fake_data", "tratamento" ="fake_data")
    write.table(arquivo, file = nome_arquivo)
    w <- w + 1
  }
}
getwd()

Algumas dicas:

• Cuidado ao rodar o mesmo comando mais de uma vez, algumas variáveis podem não ser mais como eram antes. Para que o comando funcione da mesma forma é necessário que os objetos de entrada estejam da forma como você espera.
• Lembrem-se que = é para definir objetos e == é o sinal de igualdade.
• Nas estruturas condicionais e de repetição, lembrem-se que é necessário manter a sintaxe esperada: If(){} e for(i in 1:10){}. No for, podemos trocar a letra que será o índice, mas é sempre necessário fornecer uma sequência de inteiros ou caracteres.
• Usar identação ajuda a visualizar o começo e fim de cada estrutura de código e facilita o abrir e fechar de chaves. Identação são aqueles espaços que usamos antes da linha, como:

# Criando uma matrix vazia
ex_mat <- matrix(nrow=10, ncol=10)
# cada número dentro da matrix será o produto no índice da coluna pelo índice da linha
for(i in 1:dim(ex_mat)[1]) {   # Primeiro nível, não tem espaço
  for(j in 1:dim(ex_mat)[2]) { # Segundo nível tem um espaço (tab)
    ex_mat[i,j] = i*j          # Terceiro nível tem dois espaços
  }                            # Fechei o segundo nível
}                              # Fechei o primeiro nível