Capítulo 2 Processamento de dados
Tabelas de dados como a apresentada no capítulo 1 são normalmente armazenadas em planilhas eletrônicas. Os formatos mais comuns para armazenamento são arquivos do tipo .xlsx, .csv, .txt e mais recentemente planilhas em nuvem (ex. google sheets). Os programas para visualização e destes tipos de arquivos são apropriados para inserção e armazenamendo de dados, mas apresentam limitações para o processamento, descrição e visualização.
Neste capítulo iremos utilizar a linguagem estatística R e o ambiente de trabalho RStudio para iniciar um projeto de análise de dados. Veremos como preparar um novo projeto na linguagem R, organizar as base de dados no diretório de trabalho, importá-las para o ambiente R e aplicar algumas ações comuns ao processamento de dados inicial. O objetivo é a base de dados original permaneça inalterada no diretório de trabalho e que todo o processamento seja feito em uma versão da base de dados que será importada para o ambiente R. Isto evita que sejam feitas alterações equivocadas diretamente na base de dados, resultando na perda da informação original.
Para mais detalhes sobre programação e processamento de dados no R veja: Introdução ao Ambiente R de Programação.
2.1 Criando o diretório de trabalho
Inicialmente, vamos criar um diretório de trabalho, um local em nosso computador onde iremos colocar todos os arquivos necessários ao projeto (ex. as tabelas de dados), bem como os arquivos gerados durante o projeto (planilhas, gráficos, figuras, slides, arquivos .pdf, etc.).
2.2 Iniciando o projeto Intro_estatistica
Na pasta Documentos crie um diretório denominado
Intro_estatistica.Após criar o diretório copie para dentro dele a base de dados
Reservatorios_Parana_parcial.csv. A base está disponível no link do GitHub. Após entra no link, a janela de seu navegador irá mostrar um arquivo texto com os dados da planilha. Estes são os mesmo dados que apresentamod no capítulo 1.Abra o R studio e em seguida crie um novo Script em:
File --> New File --> RScript. Antes de qualquer ação, salve o novo arquivo como:aula_01.R. A partir de agora, todos os comandos desta aula deverão ser digitados dentro deste arquivo. Para rodar cada comando, pressione o botãoRunno RStudio ou digite as teclas de atalhoCtrl + Enter. Não se esqueça de salvar o arquivo texto à medida que adiciona novos comandos.Vamos dizer ao R onde procurar os arquivos relacionados a este projeto. Na primeira linha de seu arquivo novo digite o comando abaixo e depois pressione
Run:
# Dewfinindo a localização do projeto em seu cmputador
setwd("C:/Users/f_cop/Documents/Intro_estatistica")O caminho digitado acima é o caminho do meu diretório de trabalho. Você deve substituir pelo caminho do projeto em seu computador. Se você utiliza o Windows, note que o R utiliza a barra invertida (/) para separação dos pastas.
- Para verificar se o comando foi bem sucedido, digite o seguinte comando no Console do RStudio:
getwd()## [1] "C:/Users/f_cop/Documents/Intro_estatistica"Como resultado, você deverá obter uma saída parecida com a apresentada acima, contendo o caminho do projeto em seu computador.
- Finalmente, para verificar se o R está lendo corretamente os arquivos em seu diretório, digite o comando
dir()no console do RStudio:
dir()## [1] "Intro_estatistica.Rproj"
## [2] "Reservatorios_Parana_parcial.csv"Se tudo estiver correto, o resultado deste comando deve listar os dois arquivos presentes em sua pasta de trabalho: Intro_estatistica.Rproj e Reservatorios_Parana_parcial.csv.
2.3 Instalação de pacotes
O R possui vários pacotes (ou bibliotecas) pré-instalados, porém é comum que tenhamos que utilizar alguns que não venham na instalação padrão. Neste projeto utilizaremos o pacote tidyverse. Para instalar o pacote, digite o seguinte comando no Console do RStudio:
install.packages("tidyverse")Para mais detalhes sobre o pacote, acesse a apostila do R e veja o site oficial.
Um pacote necessita ser instalado somente uma vez em seu computador. Feito isto ele estará sempre disponível, bastando carregá-lo a cada vez que você abrir uma seção do R.
2.4 Carregando os pacotes
Antes de iniciar as análises, insira este comando em seu arquivo texto:
# Carrega pacotes
library(tidyverse)Ao rodar este comando você habilita as funções do pacote para serem utilizados em sua seção do R. Sempre que você iniciar uma nova seção do R você deverá carregar os pacotes necessários com o comando library.
2.5 Importanto a base de dados
A base de dados está disponível em nosso diretório, porém ainda não a importamos para o ambiente R. Para isto, utilize o comando read_delim:
# Importa base de dados
res = read_delim('Reservatorios_Parana_parcial.csv',
delim = ',',
locale = locale(decimal_mark = '.',
encoding = 'latin1'))O comando acima importa para o R os dados da tabela denominada Reservatorios_Parana_parcial.csv e cria um objeto denominado res contendo estas informações. A partir de agora, qualquer modificação que fizermos no objeto res, não irá alterar o arquivo .csv original.
Vamos entender alguns argumentos do comando read_delim:
delim = ',': utilizado para dizer ao R que cada coluna na base de dados está separada das demais por uma vírgula. Se no arquivo.csvas colunas estivessem seperadas por ponto-e-vígula, deveríamos escreverdelim = ';'.decimal_mark = '.': informa ao R que o símbolo ponto é utilizado como um separador decimal. Se no arquivo.csvos números decimais utilizassem a vírgula, o argumento deveria serdecimal_mark = ','.encoding = 'latin1': indica a forma de codificação. A necessidade de seu uso depende do sistema operacional de seu computador. Outras formas de codificação além de são por exemploUTF-8,ISO-8859-1. Geralmente, o argumento é necessário quando existem caracteres especiais na base de dados como acentos e cedilhas.
Podemos visualizar a base de dados digitando:
res## # A tibble: 31 × 11
## Reservatorio Bacia Fechamento Area Trofia pH Condutividade Alcalinidade
## <chr> <chr> <dbl> <dbl> <chr> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 Cavernoso Iguacu 1965 2.9 Oligo… 7.4 33.1 140.
## 2 Curucaca Iguacu 1982 2 Oligo… 7 32.4 126.
## 3 Foz do Areia Iguacu 1980 139 Oligo… 7.3 35.5 97
## 4 Irai Iguacu 2000 15 Eutró… 6.9 50.2 3.3
## 5 JMF Iguacu 1970 0.45 Mesot… 7.3 40.2 3.7
## 6 Jordao Iguacu 1996 3.4 Oligo… 7.1 23.7 153.
## 7 Passauna Iguacu 1978 14 Oligo… 8.8 126. 526
## 8 Piraquara Iguacu 1979 3.3 Oligo… 7.1 22.8 50.7
## 9 Salto Caxias Iguacu 1998 124 Oligo… 7.3 39.6 106
## 10 Salto do Vau Iguacu 1959 2.9 Oligo… 6.5 23.2 279
## # … with 21 more rows, and 3 more variables: P.total <dbl>, Riqueza <dbl>,
## # CPUE <dbl>Fazendo isso você verá somente parte da base de dados, a depender do tamanho de sua janela do RStudio. Caso queira ver a tabela completa digite:
View(res)A base de dados é simplesmente uma tabela, em que cada linha trás uma observação e cada coluna uma variável. Vamos realizar algumas operações para entender como explorar as informações na tabela.
2.6 Verificando a base de dados
O comando abaixo informa alguns detalhes sobre cada coluna da tabela e dos tipos de dados:
glimpse(res)## Rows: 31
## Columns: 11
## $ Reservatorio <chr> "Cavernoso", "Curucaca", "Foz do Areia", "Irai", "JMF", …
## $ Bacia <chr> "Iguacu", "Iguacu", "Iguacu", "Iguacu", "Iguacu", "Iguac…
## $ Fechamento <dbl> 1965, 1982, 1980, 2000, 1970, 1996, 1978, 1979, 1998, 19…
## $ Area <dbl> 2.90, 2.00, 139.00, 15.00, 0.45, 3.40, 14.00, 3.30, 124.…
## $ Trofia <chr> "Oligotrófico", "Oligotrófico", "Oligotrófico", "Eutrófi…
## $ pH <dbl> 7.4, 7.0, 7.3, 6.9, 7.3, 7.1, 8.8, 7.1, 7.3, 6.5, 8.6, 9…
## $ Condutividade <dbl> 33.1, 32.4, 35.5, 50.2, 40.2, 23.7, 125.6, 22.8, 39.6, 2…
## $ Alcalinidade <dbl> 139.80, 125.70, 97.00, 3.30, 3.70, 152.70, 526.00, 50.67…
## $ P.total <dbl> 7.8, 4.7, 14.3, 53.4, 41.2, 3.3, 15.2, 4.5, 12.1, 11.0, …
## $ Riqueza <dbl> 18, 16, 19, 12, 18, 17, 11, 8, 21, 8, 24, 21, 22, 15, 10…
## $ CPUE <dbl> 9.22, 28.73, 11.59, 30.76, 5.95, 7.75, 7.51, 4.01, 20.83…Vemos dois tipos de dados: chr identificando que a coluna contém uma variável qualitativa e dbl, identificando que a coluna contém uma variável quantitativa.
2.7 Reorganizando a base de dados
A tabela contém uma coluna denominada Fechamento, que mostra o ano em que o reservatório foi formado. Vamos visualizar em ordem crescente do ano de formação, do mais antigo para o mais novo:
res %>%
arrange(Fechamento) %>%
View()O reservatório mais antigo é de 1909 e o mais novo de 2000. Três reservatórios estão ao final da tabela pois para estes a variável Fechamento consta como faltante.
Ao rodar esta função não alteramos o objeto
res, apenas o visualizamos em uma ordem diferente.
Digite o nome do objeto e verá que a ordem permanece inalterada.
res## # A tibble: 31 × 11
## Reservatorio Bacia Fechamento Area Trofia pH Condutividade Alcalinidade
## <chr> <chr> <dbl> <dbl> <chr> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 Cavernoso Iguacu 1965 2.9 Oligo… 7.4 33.1 140.
## 2 Curucaca Iguacu 1982 2 Oligo… 7 32.4 126.
## 3 Foz do Areia Iguacu 1980 139 Oligo… 7.3 35.5 97
## 4 Irai Iguacu 2000 15 Eutró… 6.9 50.2 3.3
## 5 JMF Iguacu 1970 0.45 Mesot… 7.3 40.2 3.7
## 6 Jordao Iguacu 1996 3.4 Oligo… 7.1 23.7 153.
## 7 Passauna Iguacu 1978 14 Oligo… 8.8 126. 526
## 8 Piraquara Iguacu 1979 3.3 Oligo… 7.1 22.8 50.7
## 9 Salto Caxias Iguacu 1998 124 Oligo… 7.3 39.6 106
## 10 Salto do Vau Iguacu 1959 2.9 Oligo… 6.5 23.2 279
## # … with 21 more rows, and 3 more variables: P.total <dbl>, Riqueza <dbl>,
## # CPUE <dbl>Se desejarmos visualizar a tabela em ordem decresente, basta fazermos:
res %>%
arrange(desc(Fechamento)) %>%
View()Se utilizarmos as função arrange() com uma variável nominal, a tabela será organizada em ordem alfabética para esta variável.
res %>%
arrange(Bacia) %>%
View()2.8 Selecionando colunas da tabela
É interessante, sobretudo para grandes bases de dados, se pudermos selecionar sub-grupos de colunas, excluindo outras que não nos interessam. Podemos fazer isto facilmente utilizando a função select().
Por exemplo, para selecionar somente as colunas Reservatório, Area e Riqueza:
res_new = res %>%
select(Reservatorio, Area, Riqueza)
rew_new| Reservatorio | Area | Riqueza |
|---|---|---|
| Cavernoso | 2.90 | 18 |
| Curucaca | 2.00 | 16 |
| Foz do Areia | 139.00 | 19 |
| Irai | 15.00 | 12 |
| JMF | 0.45 | 18 |
| Jordao | 3.40 | 17 |
| Passauna | 14.00 | 11 |
| Piraquara | 3.30 | 8 |
| Salto Caxias | 124.00 | 21 |
| Salto do Vau | 2.90 | 8 |
| Salto Osorio | 51.00 | 24 |
| Salto Santiago | 208.00 | 21 |
| Segredo | 82.50 | 22 |
| Mourao | 11.30 | 15 |
| Patos | 1.30 | 10 |
| Guaricana | 7.00 | 12 |
| Parigot Souza | 12.00 | 12 |
| Salto do Meio | 0.10 | 11 |
| Vossoroca | 5.10 | 14 |
| Canoas I | 30.85 | 35 |
| Canoas II | 22.50 | 40 |
| Capivara | 419.30 | 34 |
| Chavantes | 400.00 | 23 |
| Rosana | 220.00 | 30 |
| Salto Grande | 12.00 | 24 |
| Taquarucu | 80.10 | 33 |
| Melissa | 0.10 | 12 |
| Santa Maria | 0.07 | 7 |
| Alagados | 7.20 | 7 |
| Apucaraninha | NA | 10 |
| Harmonia | NA | 7 |
O que fizemos aqui foi cirar um novo objeto (res_new), contendo somente as colunas selecionadas.
Se quisermos selecionar todas as variáveis exceto Reservatório fazemos:
rew_new = res %>%
select(-Reservatorio)
rew_new| Bacia | Fechamento | Area | Trofia | pH | Condutividade | Alcalinidade | P.total | Riqueza | CPUE |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Iguacu | 1965 | 2.90 | Oligotrófico | 7.4 | 33.1 | 139.80 | 7.8 | 18 | 9.22 |
| Iguacu | 1982 | 2.00 | Oligotrófico | 7.0 | 32.4 | 125.70 | 4.7 | 16 | 28.73 |
| Iguacu | 1980 | 139.00 | Oligotrófico | 7.3 | 35.5 | 97.00 | 14.3 | 19 | 11.59 |
| Iguacu | 2000 | 15.00 | Eutrófico | 6.9 | 50.2 | 3.30 | 53.4 | 12 | 30.76 |
| Iguacu | 1970 | 0.45 | Mesotrófico | 7.3 | 40.2 | 3.70 | 41.2 | 18 | 5.95 |
| Iguacu | 1996 | 3.40 | Oligotrófico | 7.1 | 23.7 | 152.70 | 3.3 | 17 | 7.75 |
| Iguacu | 1978 | 14.00 | Oligotrófico | 8.8 | 125.6 | 526.00 | 15.2 | 11 | 7.51 |
| Iguacu | 1979 | 3.30 | Oligotrófico | 7.1 | 22.8 | 50.67 | 4.5 | 8 | 4.01 |
| Iguacu | 1998 | 124.00 | Oligotrófico | 7.3 | 39.6 | 106.00 | 12.1 | 21 | 20.83 |
| Iguacu | 1959 | 2.90 | Oligotrófico | 6.5 | 23.2 | 279.00 | 11.0 | 8 | 2.43 |
| Iguacu | 1975 | 51.00 | Oligotrófico | 8.6 | 38.9 | 233.30 | 3.4 | 24 | 12.55 |
| Iguacu | 1979 | 208.00 | Oligotrófico | 9.2 | 39.5 | 117.60 | 13.1 | 21 | 11.73 |
| Iguacu | 1992 | 82.50 | Oligotrófico | 7.0 | 34.5 | 165.20 | 6.4 | 22 | 13.72 |
| Ivai | 1964 | 11.30 | Oligotrófico | 8.1 | 23.3 | 56.55 | 7.1 | 15 | 16.50 |
| Ivai | NA | 1.30 | Mesotrófico | 6.9 | 46.0 | 180.10 | 39.2 | 10 | 4.71 |
| Litoranea | 1957 | 7.00 | Oligotrófico | 7.4 | 27.9 | 83.72 | 12.4 | 12 | 7.95 |
| Litoranea | 1970 | 12.00 | Oligotrófico | 7.7 | 63.6 | 259.20 | 16.9 | 12 | 13.12 |
| Litoranea | NA | 0.10 | Oligotrófico | 6.9 | 37.4 | 147.10 | 17.1 | 11 | 16.10 |
| Litoranea | 1949 | 5.10 | Mesotrófico | 7.3 | 39.8 | 156.00 | 21.9 | 14 | 11.74 |
| Paranapanema | 1999 | 30.85 | Oligotrófico | 7.4 | 63.3 | 234.90 | 9.9 | 35 | 17.95 |
| Paranapanema | 1992 | 22.50 | Oligotrófico | 7.8 | 61.2 | NA | 9.0 | 40 | 13.86 |
| Paranapanema | 1975 | 419.30 | Oligotrófico | 7.5 | 58.6 | 196.00 | 5.5 | 34 | 13.04 |
| Paranapanema | 1970 | 400.00 | Oligotrófico | 7.6 | 57.8 | 211.80 | 7.8 | 23 | 7.35 |
| Paranapanema | 1986 | 220.00 | NA | 7.7 | 58.2 | 202.40 | NA | 30 | 20.92 |
| Paranapanema | 1958 | 12.00 | Oligotrófico | 7.1 | 62.3 | 230.10 | 10.3 | 24 | 13.67 |
| Paranapanema | 1989 | 80.10 | Oligotrófico | 7.9 | 57.0 | 191.80 | 4.5 | 33 | 21.82 |
| Piriqui | 1962 | 0.10 | Eutrófico | 6.8 | 34.0 | 68.37 | 66.9 | 12 | 6.29 |
| Piriqui | NA | 0.07 | Oligotrófico | 6.8 | 41.7 | 480.10 | 14.9 | 7 | 9.40 |
| Tibagi | 1909 | 7.20 | Oligotrófico | 7.6 | 41.7 | 172.20 | 19.9 | 7 | 5.60 |
| Tibagi | 1958 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 10 | 2.05 |
| Tibagi | NA | NA | Oligotrófico | 8.3 | 31.0 | 113.30 | 8.6 | 7 | 24.88 |
Podemos fazer também uma seleção que vá desde uma coluna inicial até uma coluna final. Podemos selecionar, por exemplo, todas as colunas desde pH até P.total. Para isto fazemos:
res_new = res %>%
select(pH:P.total)
res_new| pH | Condutividade | Alcalinidade | P.total |
|---|---|---|---|
| 7.4 | 33.1 | 139.80 | 7.8 |
| 7.0 | 32.4 | 125.70 | 4.7 |
| 7.3 | 35.5 | 97.00 | 14.3 |
| 6.9 | 50.2 | 3.30 | 53.4 |
| 7.3 | 40.2 | 3.70 | 41.2 |
| 7.1 | 23.7 | 152.70 | 3.3 |
| 8.8 | 125.6 | 526.00 | 15.2 |
| 7.1 | 22.8 | 50.67 | 4.5 |
| 7.3 | 39.6 | 106.00 | 12.1 |
| 6.5 | 23.2 | 279.00 | 11.0 |
| 8.6 | 38.9 | 233.30 | 3.4 |
| 9.2 | 39.5 | 117.60 | 13.1 |
| 7.0 | 34.5 | 165.20 | 6.4 |
| 8.1 | 23.3 | 56.55 | 7.1 |
| 6.9 | 46.0 | 180.10 | 39.2 |
| 7.4 | 27.9 | 83.72 | 12.4 |
| 7.7 | 63.6 | 259.20 | 16.9 |
| 6.9 | 37.4 | 147.10 | 17.1 |
| 7.3 | 39.8 | 156.00 | 21.9 |
| 7.4 | 63.3 | 234.90 | 9.9 |
| 7.8 | 61.2 | NA | 9.0 |
| 7.5 | 58.6 | 196.00 | 5.5 |
| 7.6 | 57.8 | 211.80 | 7.8 |
| 7.7 | 58.2 | 202.40 | NA |
| 7.1 | 62.3 | 230.10 | 10.3 |
| 7.9 | 57.0 | 191.80 | 4.5 |
| 6.8 | 34.0 | 68.37 | 66.9 |
| 6.8 | 41.7 | 480.10 | 14.9 |
| 7.6 | 41.7 | 172.20 | 19.9 |
| NA | NA | NA | NA |
| 8.3 | 31.0 | 113.30 | 8.6 |
Podemos ainda selecionar todas as variáveis categóricas:
rew_new = res %>%
select_if(is.character)
rew_new| Reservatorio | Bacia | Trofia |
|---|---|---|
| Cavernoso | Iguacu | Oligotrófico |
| Curucaca | Iguacu | Oligotrófico |
| Foz do Areia | Iguacu | Oligotrófico |
| Irai | Iguacu | Eutrófico |
| JMF | Iguacu | Mesotrófico |
| Jordao | Iguacu | Oligotrófico |
| Passauna | Iguacu | Oligotrófico |
| Piraquara | Iguacu | Oligotrófico |
| Salto Caxias | Iguacu | Oligotrófico |
| Salto do Vau | Iguacu | Oligotrófico |
| Salto Osorio | Iguacu | Oligotrófico |
| Salto Santiago | Iguacu | Oligotrófico |
| Segredo | Iguacu | Oligotrófico |
| Mourao | Ivai | Oligotrófico |
| Patos | Ivai | Mesotrófico |
| Guaricana | Litoranea | Oligotrófico |
| Parigot Souza | Litoranea | Oligotrófico |
| Salto do Meio | Litoranea | Oligotrófico |
| Vossoroca | Litoranea | Mesotrófico |
| Canoas I | Paranapanema | Oligotrófico |
| Canoas II | Paranapanema | Oligotrófico |
| Capivara | Paranapanema | Oligotrófico |
| Chavantes | Paranapanema | Oligotrófico |
| Rosana | Paranapanema | NA |
| Salto Grande | Paranapanema | Oligotrófico |
| Taquarucu | Paranapanema | Oligotrófico |
| Melissa | Piriqui | Eutrófico |
| Santa Maria | Piriqui | Oligotrófico |
| Alagados | Tibagi | Oligotrófico |
| Apucaraninha | Tibagi | NA |
| Harmonia | Tibagi | Oligotrófico |
Ou todas as variáveis numéricas:
rew_new = res %>%
select_if(is.numeric)
rew_new| Fechamento | Area | pH | Condutividade | Alcalinidade | P.total | Riqueza | CPUE |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1965 | 2.90 | 7.4 | 33.1 | 139.80 | 7.8 | 18 | 9.22 |
| 1982 | 2.00 | 7.0 | 32.4 | 125.70 | 4.7 | 16 | 28.73 |
| 1980 | 139.00 | 7.3 | 35.5 | 97.00 | 14.3 | 19 | 11.59 |
| 2000 | 15.00 | 6.9 | 50.2 | 3.30 | 53.4 | 12 | 30.76 |
| 1970 | 0.45 | 7.3 | 40.2 | 3.70 | 41.2 | 18 | 5.95 |
| 1996 | 3.40 | 7.1 | 23.7 | 152.70 | 3.3 | 17 | 7.75 |
| 1978 | 14.00 | 8.8 | 125.6 | 526.00 | 15.2 | 11 | 7.51 |
| 1979 | 3.30 | 7.1 | 22.8 | 50.67 | 4.5 | 8 | 4.01 |
| 1998 | 124.00 | 7.3 | 39.6 | 106.00 | 12.1 | 21 | 20.83 |
| 1959 | 2.90 | 6.5 | 23.2 | 279.00 | 11.0 | 8 | 2.43 |
| 1975 | 51.00 | 8.6 | 38.9 | 233.30 | 3.4 | 24 | 12.55 |
| 1979 | 208.00 | 9.2 | 39.5 | 117.60 | 13.1 | 21 | 11.73 |
| 1992 | 82.50 | 7.0 | 34.5 | 165.20 | 6.4 | 22 | 13.72 |
| 1964 | 11.30 | 8.1 | 23.3 | 56.55 | 7.1 | 15 | 16.50 |
| NA | 1.30 | 6.9 | 46.0 | 180.10 | 39.2 | 10 | 4.71 |
| 1957 | 7.00 | 7.4 | 27.9 | 83.72 | 12.4 | 12 | 7.95 |
| 1970 | 12.00 | 7.7 | 63.6 | 259.20 | 16.9 | 12 | 13.12 |
| NA | 0.10 | 6.9 | 37.4 | 147.10 | 17.1 | 11 | 16.10 |
| 1949 | 5.10 | 7.3 | 39.8 | 156.00 | 21.9 | 14 | 11.74 |
| 1999 | 30.85 | 7.4 | 63.3 | 234.90 | 9.9 | 35 | 17.95 |
| 1992 | 22.50 | 7.8 | 61.2 | NA | 9.0 | 40 | 13.86 |
| 1975 | 419.30 | 7.5 | 58.6 | 196.00 | 5.5 | 34 | 13.04 |
| 1970 | 400.00 | 7.6 | 57.8 | 211.80 | 7.8 | 23 | 7.35 |
| 1986 | 220.00 | 7.7 | 58.2 | 202.40 | NA | 30 | 20.92 |
| 1958 | 12.00 | 7.1 | 62.3 | 230.10 | 10.3 | 24 | 13.67 |
| 1989 | 80.10 | 7.9 | 57.0 | 191.80 | 4.5 | 33 | 21.82 |
| 1962 | 0.10 | 6.8 | 34.0 | 68.37 | 66.9 | 12 | 6.29 |
| NA | 0.07 | 6.8 | 41.7 | 480.10 | 14.9 | 7 | 9.40 |
| 1909 | 7.20 | 7.6 | 41.7 | 172.20 | 19.9 | 7 | 5.60 |
| 1958 | NA | NA | NA | NA | NA | 10 | 2.05 |
| NA | NA | 8.3 | 31.0 | 113.30 | 8.6 | 7 | 24.88 |
Finalmente, podemos alterar a ordem das colunas:
nova_ordem = c('Fechamento', 'Area', 'Bacia', 'Reservatorio', 'CPUE', 'Riqueza',
'Trofia', 'Condutividade', 'pH', 'P.total', 'Alcalinidade')
res_new = res %>%
select(nova_ordem)
res_new| Fechamento | Area | Bacia | Reservatorio | CPUE | Riqueza | Trofia | Condutividade | pH | P.total | Alcalinidade |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1965 | 2.90 | Iguacu | Cavernoso | 9.22 | 18 | Oligotrófico | 33.1 | 7.4 | 7.8 | 139.80 |
| 1982 | 2.00 | Iguacu | Curucaca | 28.73 | 16 | Oligotrófico | 32.4 | 7.0 | 4.7 | 125.70 |
| 1980 | 139.00 | Iguacu | Foz do Areia | 11.59 | 19 | Oligotrófico | 35.5 | 7.3 | 14.3 | 97.00 |
| 2000 | 15.00 | Iguacu | Irai | 30.76 | 12 | Eutrófico | 50.2 | 6.9 | 53.4 | 3.30 |
| 1970 | 0.45 | Iguacu | JMF | 5.95 | 18 | Mesotrófico | 40.2 | 7.3 | 41.2 | 3.70 |
| 1996 | 3.40 | Iguacu | Jordao | 7.75 | 17 | Oligotrófico | 23.7 | 7.1 | 3.3 | 152.70 |
| 1978 | 14.00 | Iguacu | Passauna | 7.51 | 11 | Oligotrófico | 125.6 | 8.8 | 15.2 | 526.00 |
| 1979 | 3.30 | Iguacu | Piraquara | 4.01 | 8 | Oligotrófico | 22.8 | 7.1 | 4.5 | 50.67 |
| 1998 | 124.00 | Iguacu | Salto Caxias | 20.83 | 21 | Oligotrófico | 39.6 | 7.3 | 12.1 | 106.00 |
| 1959 | 2.90 | Iguacu | Salto do Vau | 2.43 | 8 | Oligotrófico | 23.2 | 6.5 | 11.0 | 279.00 |
| 1975 | 51.00 | Iguacu | Salto Osorio | 12.55 | 24 | Oligotrófico | 38.9 | 8.6 | 3.4 | 233.30 |
| 1979 | 208.00 | Iguacu | Salto Santiago | 11.73 | 21 | Oligotrófico | 39.5 | 9.2 | 13.1 | 117.60 |
| 1992 | 82.50 | Iguacu | Segredo | 13.72 | 22 | Oligotrófico | 34.5 | 7.0 | 6.4 | 165.20 |
| 1964 | 11.30 | Ivai | Mourao | 16.50 | 15 | Oligotrófico | 23.3 | 8.1 | 7.1 | 56.55 |
| NA | 1.30 | Ivai | Patos | 4.71 | 10 | Mesotrófico | 46.0 | 6.9 | 39.2 | 180.10 |
| 1957 | 7.00 | Litoranea | Guaricana | 7.95 | 12 | Oligotrófico | 27.9 | 7.4 | 12.4 | 83.72 |
| 1970 | 12.00 | Litoranea | Parigot Souza | 13.12 | 12 | Oligotrófico | 63.6 | 7.7 | 16.9 | 259.20 |
| NA | 0.10 | Litoranea | Salto do Meio | 16.10 | 11 | Oligotrófico | 37.4 | 6.9 | 17.1 | 147.10 |
| 1949 | 5.10 | Litoranea | Vossoroca | 11.74 | 14 | Mesotrófico | 39.8 | 7.3 | 21.9 | 156.00 |
| 1999 | 30.85 | Paranapanema | Canoas I | 17.95 | 35 | Oligotrófico | 63.3 | 7.4 | 9.9 | 234.90 |
| 1992 | 22.50 | Paranapanema | Canoas II | 13.86 | 40 | Oligotrófico | 61.2 | 7.8 | 9.0 | NA |
| 1975 | 419.30 | Paranapanema | Capivara | 13.04 | 34 | Oligotrófico | 58.6 | 7.5 | 5.5 | 196.00 |
| 1970 | 400.00 | Paranapanema | Chavantes | 7.35 | 23 | Oligotrófico | 57.8 | 7.6 | 7.8 | 211.80 |
| 1986 | 220.00 | Paranapanema | Rosana | 20.92 | 30 | NA | 58.2 | 7.7 | NA | 202.40 |
| 1958 | 12.00 | Paranapanema | Salto Grande | 13.67 | 24 | Oligotrófico | 62.3 | 7.1 | 10.3 | 230.10 |
| 1989 | 80.10 | Paranapanema | Taquarucu | 21.82 | 33 | Oligotrófico | 57.0 | 7.9 | 4.5 | 191.80 |
| 1962 | 0.10 | Piriqui | Melissa | 6.29 | 12 | Eutrófico | 34.0 | 6.8 | 66.9 | 68.37 |
| NA | 0.07 | Piriqui | Santa Maria | 9.40 | 7 | Oligotrófico | 41.7 | 6.8 | 14.9 | 480.10 |
| 1909 | 7.20 | Tibagi | Alagados | 5.60 | 7 | Oligotrófico | 41.7 | 7.6 | 19.9 | 172.20 |
| 1958 | NA | Tibagi | Apucaraninha | 2.05 | 10 | NA | NA | NA | NA | NA |
| NA | NA | Tibagi | Harmonia | 24.88 | 7 | Oligotrófico | 31.0 | 8.3 | 8.6 | 113.30 |
2.9 Filtrando linhas da tabela
Podemos fazer algo similar com as linhas utilizando a função filter().
Se quisermos selecionar somente os reservatórios da bacia do rio Paranapanema podemos fazer:
res_paranapanema = res %>%
filter(Bacia == 'Paranapanema')
res_paranapanema| Reservatorio | Bacia | Fechamento | Area | Trofia | pH | Condutividade | Alcalinidade | P.total | Riqueza | CPUE |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Canoas I | Paranapanema | 1999 | 30.85 | Oligotrófico | 7.4 | 63.3 | 234.9 | 9.9 | 35 | 17.95 |
| Canoas II | Paranapanema | 1992 | 22.50 | Oligotrófico | 7.8 | 61.2 | NA | 9.0 | 40 | 13.86 |
| Capivara | Paranapanema | 1975 | 419.30 | Oligotrófico | 7.5 | 58.6 | 196.0 | 5.5 | 34 | 13.04 |
| Chavantes | Paranapanema | 1970 | 400.00 | Oligotrófico | 7.6 | 57.8 | 211.8 | 7.8 | 23 | 7.35 |
| Rosana | Paranapanema | 1986 | 220.00 | NA | 7.7 | 58.2 | 202.4 | NA | 30 | 20.92 |
| Salto Grande | Paranapanema | 1958 | 12.00 | Oligotrófico | 7.1 | 62.3 | 230.1 | 10.3 | 24 | 13.67 |
| Taquarucu | Paranapanema | 1989 | 80.10 | Oligotrófico | 7.9 | 57.0 | 191.8 | 4.5 | 33 | 21.82 |
Ou todos os reservatório exceto os da bacia do rio Paranapanema.
res_outros = res %>%
filter(Bacia != 'Paranapanema')
res_outros| Reservatorio | Bacia | Fechamento | Area | Trofia | pH | Condutividade | Alcalinidade | P.total | Riqueza | CPUE |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Cavernoso | Iguacu | 1965 | 2.90 | Oligotrófico | 7.4 | 33.1 | 139.80 | 7.8 | 18 | 9.22 |
| Curucaca | Iguacu | 1982 | 2.00 | Oligotrófico | 7.0 | 32.4 | 125.70 | 4.7 | 16 | 28.73 |
| Foz do Areia | Iguacu | 1980 | 139.00 | Oligotrófico | 7.3 | 35.5 | 97.00 | 14.3 | 19 | 11.59 |
| Irai | Iguacu | 2000 | 15.00 | Eutrófico | 6.9 | 50.2 | 3.30 | 53.4 | 12 | 30.76 |
| JMF | Iguacu | 1970 | 0.45 | Mesotrófico | 7.3 | 40.2 | 3.70 | 41.2 | 18 | 5.95 |
| Jordao | Iguacu | 1996 | 3.40 | Oligotrófico | 7.1 | 23.7 | 152.70 | 3.3 | 17 | 7.75 |
| Passauna | Iguacu | 1978 | 14.00 | Oligotrófico | 8.8 | 125.6 | 526.00 | 15.2 | 11 | 7.51 |
| Piraquara | Iguacu | 1979 | 3.30 | Oligotrófico | 7.1 | 22.8 | 50.67 | 4.5 | 8 | 4.01 |
| Salto Caxias | Iguacu | 1998 | 124.00 | Oligotrófico | 7.3 | 39.6 | 106.00 | 12.1 | 21 | 20.83 |
| Salto do Vau | Iguacu | 1959 | 2.90 | Oligotrófico | 6.5 | 23.2 | 279.00 | 11.0 | 8 | 2.43 |
| Salto Osorio | Iguacu | 1975 | 51.00 | Oligotrófico | 8.6 | 38.9 | 233.30 | 3.4 | 24 | 12.55 |
| Salto Santiago | Iguacu | 1979 | 208.00 | Oligotrófico | 9.2 | 39.5 | 117.60 | 13.1 | 21 | 11.73 |
| Segredo | Iguacu | 1992 | 82.50 | Oligotrófico | 7.0 | 34.5 | 165.20 | 6.4 | 22 | 13.72 |
| Mourao | Ivai | 1964 | 11.30 | Oligotrófico | 8.1 | 23.3 | 56.55 | 7.1 | 15 | 16.50 |
| Patos | Ivai | NA | 1.30 | Mesotrófico | 6.9 | 46.0 | 180.10 | 39.2 | 10 | 4.71 |
| Guaricana | Litoranea | 1957 | 7.00 | Oligotrófico | 7.4 | 27.9 | 83.72 | 12.4 | 12 | 7.95 |
| Parigot Souza | Litoranea | 1970 | 12.00 | Oligotrófico | 7.7 | 63.6 | 259.20 | 16.9 | 12 | 13.12 |
| Salto do Meio | Litoranea | NA | 0.10 | Oligotrófico | 6.9 | 37.4 | 147.10 | 17.1 | 11 | 16.10 |
| Vossoroca | Litoranea | 1949 | 5.10 | Mesotrófico | 7.3 | 39.8 | 156.00 | 21.9 | 14 | 11.74 |
| Melissa | Piriqui | 1962 | 0.10 | Eutrófico | 6.8 | 34.0 | 68.37 | 66.9 | 12 | 6.29 |
| Santa Maria | Piriqui | NA | 0.07 | Oligotrófico | 6.8 | 41.7 | 480.10 | 14.9 | 7 | 9.40 |
| Alagados | Tibagi | 1909 | 7.20 | Oligotrófico | 7.6 | 41.7 | 172.20 | 19.9 | 7 | 5.60 |
| Apucaraninha | Tibagi | 1958 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 10 | 2.05 |
| Harmonia | Tibagi | NA | NA | Oligotrófico | 8.3 | 31.0 | 113.30 | 8.6 | 7 | 24.88 |
A função
filter()utiliza operadores lógicos (retornam VERDADEIRO ou FALSO). Para aprender sobre este operadores no R veja Operadores lógicos
Podemos realizar operações análogas para variáveis numéricas. Vamos selecionar somente os reservatórios com pH menor que \(7.0\).
res_acidos = res %>%
filter(pH < 7)
res_acidos| Reservatorio | Bacia | Fechamento | Area | Trofia | pH | Condutividade | Alcalinidade | P.total | Riqueza | CPUE |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Irai | Iguacu | 2000 | 15.00 | Eutrófico | 6.9 | 50.2 | 3.30 | 53.4 | 12 | 30.76 |
| Salto do Vau | Iguacu | 1959 | 2.90 | Oligotrófico | 6.5 | 23.2 | 279.00 | 11.0 | 8 | 2.43 |
| Patos | Ivai | NA | 1.30 | Mesotrófico | 6.9 | 46.0 | 180.10 | 39.2 | 10 | 4.71 |
| Salto do Meio | Litoranea | NA | 0.10 | Oligotrófico | 6.9 | 37.4 | 147.10 | 17.1 | 11 | 16.10 |
| Melissa | Piriqui | 1962 | 0.10 | Eutrófico | 6.8 | 34.0 | 68.37 | 66.9 | 12 | 6.29 |
| Santa Maria | Piriqui | NA | 0.07 | Oligotrófico | 6.8 | 41.7 | 480.10 | 14.9 | 7 | 9.40 |
Se quisermos pH’s menores ou iguais a \(7.0\) fazemos:
res_acidos = res %>%
filter(pH <= 7)
res_acidos| Reservatorio | Bacia | Fechamento | Area | Trofia | pH | Condutividade | Alcalinidade | P.total | Riqueza | CPUE |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Curucaca | Iguacu | 1982 | 2.00 | Oligotrófico | 7.0 | 32.4 | 125.70 | 4.7 | 16 | 28.73 |
| Irai | Iguacu | 2000 | 15.00 | Eutrófico | 6.9 | 50.2 | 3.30 | 53.4 | 12 | 30.76 |
| Salto do Vau | Iguacu | 1959 | 2.90 | Oligotrófico | 6.5 | 23.2 | 279.00 | 11.0 | 8 | 2.43 |
| Segredo | Iguacu | 1992 | 82.50 | Oligotrófico | 7.0 | 34.5 | 165.20 | 6.4 | 22 | 13.72 |
| Patos | Ivai | NA | 1.30 | Mesotrófico | 6.9 | 46.0 | 180.10 | 39.2 | 10 | 4.71 |
| Salto do Meio | Litoranea | NA | 0.10 | Oligotrófico | 6.9 | 37.4 | 147.10 | 17.1 | 11 | 16.10 |
| Melissa | Piriqui | 1962 | 0.10 | Eutrófico | 6.8 | 34.0 | 68.37 | 66.9 | 12 | 6.29 |
| Santa Maria | Piriqui | NA | 0.07 | Oligotrófico | 6.8 | 41.7 | 480.10 | 14.9 | 7 | 9.40 |
2.10 Adicionando ou modificando colunas
Podemos adicionar novas colunas, assim como fazemos em uma planilha excel. Temos por exemplo, o ano de formação do reservatório. Assumindo que estes dados são de 2005, podemos criar uma coluna indicando a idade do reservatório no momento da tomada de dados. Para criar uma nova coluna usamos a função mutate().
res = res %>%
mutate(Idade = 2005 - Fechamento)
res| Reservatorio | Bacia | Fechamento | Area | Trofia | pH | Condutividade | Alcalinidade | P.total | Riqueza | CPUE | Idade |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Cavernoso | Iguacu | 1965 | 2.90 | Oligotrófico | 7.4 | 33.1 | 139.80 | 7.8 | 18 | 9.22 | 40 |
| Curucaca | Iguacu | 1982 | 2.00 | Oligotrófico | 7.0 | 32.4 | 125.70 | 4.7 | 16 | 28.73 | 23 |
| Foz do Areia | Iguacu | 1980 | 139.00 | Oligotrófico | 7.3 | 35.5 | 97.00 | 14.3 | 19 | 11.59 | 25 |
| Irai | Iguacu | 2000 | 15.00 | Eutrófico | 6.9 | 50.2 | 3.30 | 53.4 | 12 | 30.76 | 5 |
| JMF | Iguacu | 1970 | 0.45 | Mesotrófico | 7.3 | 40.2 | 3.70 | 41.2 | 18 | 5.95 | 35 |
| Jordao | Iguacu | 1996 | 3.40 | Oligotrófico | 7.1 | 23.7 | 152.70 | 3.3 | 17 | 7.75 | 9 |
| Passauna | Iguacu | 1978 | 14.00 | Oligotrófico | 8.8 | 125.6 | 526.00 | 15.2 | 11 | 7.51 | 27 |
| Piraquara | Iguacu | 1979 | 3.30 | Oligotrófico | 7.1 | 22.8 | 50.67 | 4.5 | 8 | 4.01 | 26 |
| Salto Caxias | Iguacu | 1998 | 124.00 | Oligotrófico | 7.3 | 39.6 | 106.00 | 12.1 | 21 | 20.83 | 7 |
| Salto do Vau | Iguacu | 1959 | 2.90 | Oligotrófico | 6.5 | 23.2 | 279.00 | 11.0 | 8 | 2.43 | 46 |
| Salto Osorio | Iguacu | 1975 | 51.00 | Oligotrófico | 8.6 | 38.9 | 233.30 | 3.4 | 24 | 12.55 | 30 |
| Salto Santiago | Iguacu | 1979 | 208.00 | Oligotrófico | 9.2 | 39.5 | 117.60 | 13.1 | 21 | 11.73 | 26 |
| Segredo | Iguacu | 1992 | 82.50 | Oligotrófico | 7.0 | 34.5 | 165.20 | 6.4 | 22 | 13.72 | 13 |
| Mourao | Ivai | 1964 | 11.30 | Oligotrófico | 8.1 | 23.3 | 56.55 | 7.1 | 15 | 16.50 | 41 |
| Patos | Ivai | NA | 1.30 | Mesotrófico | 6.9 | 46.0 | 180.10 | 39.2 | 10 | 4.71 | NA |
| Guaricana | Litoranea | 1957 | 7.00 | Oligotrófico | 7.4 | 27.9 | 83.72 | 12.4 | 12 | 7.95 | 48 |
| Parigot Souza | Litoranea | 1970 | 12.00 | Oligotrófico | 7.7 | 63.6 | 259.20 | 16.9 | 12 | 13.12 | 35 |
| Salto do Meio | Litoranea | NA | 0.10 | Oligotrófico | 6.9 | 37.4 | 147.10 | 17.1 | 11 | 16.10 | NA |
| Vossoroca | Litoranea | 1949 | 5.10 | Mesotrófico | 7.3 | 39.8 | 156.00 | 21.9 | 14 | 11.74 | 56 |
| Canoas I | Paranapanema | 1999 | 30.85 | Oligotrófico | 7.4 | 63.3 | 234.90 | 9.9 | 35 | 17.95 | 6 |
| Canoas II | Paranapanema | 1992 | 22.50 | Oligotrófico | 7.8 | 61.2 | NA | 9.0 | 40 | 13.86 | 13 |
| Capivara | Paranapanema | 1975 | 419.30 | Oligotrófico | 7.5 | 58.6 | 196.00 | 5.5 | 34 | 13.04 | 30 |
| Chavantes | Paranapanema | 1970 | 400.00 | Oligotrófico | 7.6 | 57.8 | 211.80 | 7.8 | 23 | 7.35 | 35 |
| Rosana | Paranapanema | 1986 | 220.00 | NA | 7.7 | 58.2 | 202.40 | NA | 30 | 20.92 | 19 |
| Salto Grande | Paranapanema | 1958 | 12.00 | Oligotrófico | 7.1 | 62.3 | 230.10 | 10.3 | 24 | 13.67 | 47 |
| Taquarucu | Paranapanema | 1989 | 80.10 | Oligotrófico | 7.9 | 57.0 | 191.80 | 4.5 | 33 | 21.82 | 16 |
| Melissa | Piriqui | 1962 | 0.10 | Eutrófico | 6.8 | 34.0 | 68.37 | 66.9 | 12 | 6.29 | 43 |
| Santa Maria | Piriqui | NA | 0.07 | Oligotrófico | 6.8 | 41.7 | 480.10 | 14.9 | 7 | 9.40 | NA |
| Alagados | Tibagi | 1909 | 7.20 | Oligotrófico | 7.6 | 41.7 | 172.20 | 19.9 | 7 | 5.60 | 96 |
| Apucaraninha | Tibagi | 1958 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 10 | 2.05 | 47 |
| Harmonia | Tibagi | NA | NA | Oligotrófico | 8.3 | 31.0 | 113.30 | 8.6 | 7 | 24.88 | NA |
Note que aqui, nós re-escrevemos o objeto res adicionando uma coluna Idade. A partir de agora, o objeto res tem uma coluna a mais. Mas lembre-se que nossa base de dados original .csv permanece inalterada.
Podemos também fazer alterações em uma coluna existente usando a mesma função mutate. Por exemplo, a variável Area é dada em \(km^2\). Podemos transformá-la em Hectares multiplicando os valores por \(100\).
res = res %>%
mutate(Area = Area * 100)
res| Reservatorio | Bacia | Fechamento | Area | Trofia | pH | Condutividade | Alcalinidade | P.total | Riqueza | CPUE | Idade |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Cavernoso | Iguacu | 1965 | 290 | Oligotrófico | 7.4 | 33.1 | 139.80 | 7.8 | 18 | 9.22 | 40 |
| Curucaca | Iguacu | 1982 | 200 | Oligotrófico | 7.0 | 32.4 | 125.70 | 4.7 | 16 | 28.73 | 23 |
| Foz do Areia | Iguacu | 1980 | 13900 | Oligotrófico | 7.3 | 35.5 | 97.00 | 14.3 | 19 | 11.59 | 25 |
| Irai | Iguacu | 2000 | 1500 | Eutrófico | 6.9 | 50.2 | 3.30 | 53.4 | 12 | 30.76 | 5 |
| JMF | Iguacu | 1970 | 45 | Mesotrófico | 7.3 | 40.2 | 3.70 | 41.2 | 18 | 5.95 | 35 |
| Jordao | Iguacu | 1996 | 340 | Oligotrófico | 7.1 | 23.7 | 152.70 | 3.3 | 17 | 7.75 | 9 |
| Passauna | Iguacu | 1978 | 1400 | Oligotrófico | 8.8 | 125.6 | 526.00 | 15.2 | 11 | 7.51 | 27 |
| Piraquara | Iguacu | 1979 | 330 | Oligotrófico | 7.1 | 22.8 | 50.67 | 4.5 | 8 | 4.01 | 26 |
| Salto Caxias | Iguacu | 1998 | 12400 | Oligotrófico | 7.3 | 39.6 | 106.00 | 12.1 | 21 | 20.83 | 7 |
| Salto do Vau | Iguacu | 1959 | 290 | Oligotrófico | 6.5 | 23.2 | 279.00 | 11.0 | 8 | 2.43 | 46 |
| Salto Osorio | Iguacu | 1975 | 5100 | Oligotrófico | 8.6 | 38.9 | 233.30 | 3.4 | 24 | 12.55 | 30 |
| Salto Santiago | Iguacu | 1979 | 20800 | Oligotrófico | 9.2 | 39.5 | 117.60 | 13.1 | 21 | 11.73 | 26 |
| Segredo | Iguacu | 1992 | 8250 | Oligotrófico | 7.0 | 34.5 | 165.20 | 6.4 | 22 | 13.72 | 13 |
| Mourao | Ivai | 1964 | 1130 | Oligotrófico | 8.1 | 23.3 | 56.55 | 7.1 | 15 | 16.50 | 41 |
| Patos | Ivai | NA | 130 | Mesotrófico | 6.9 | 46.0 | 180.10 | 39.2 | 10 | 4.71 | NA |
| Guaricana | Litoranea | 1957 | 700 | Oligotrófico | 7.4 | 27.9 | 83.72 | 12.4 | 12 | 7.95 | 48 |
| Parigot Souza | Litoranea | 1970 | 1200 | Oligotrófico | 7.7 | 63.6 | 259.20 | 16.9 | 12 | 13.12 | 35 |
| Salto do Meio | Litoranea | NA | 10 | Oligotrófico | 6.9 | 37.4 | 147.10 | 17.1 | 11 | 16.10 | NA |
| Vossoroca | Litoranea | 1949 | 510 | Mesotrófico | 7.3 | 39.8 | 156.00 | 21.9 | 14 | 11.74 | 56 |
| Canoas I | Paranapanema | 1999 | 3085 | Oligotrófico | 7.4 | 63.3 | 234.90 | 9.9 | 35 | 17.95 | 6 |
| Canoas II | Paranapanema | 1992 | 2250 | Oligotrófico | 7.8 | 61.2 | NA | 9.0 | 40 | 13.86 | 13 |
| Capivara | Paranapanema | 1975 | 41930 | Oligotrófico | 7.5 | 58.6 | 196.00 | 5.5 | 34 | 13.04 | 30 |
| Chavantes | Paranapanema | 1970 | 40000 | Oligotrófico | 7.6 | 57.8 | 211.80 | 7.8 | 23 | 7.35 | 35 |
| Rosana | Paranapanema | 1986 | 22000 | NA | 7.7 | 58.2 | 202.40 | NA | 30 | 20.92 | 19 |
| Salto Grande | Paranapanema | 1958 | 1200 | Oligotrófico | 7.1 | 62.3 | 230.10 | 10.3 | 24 | 13.67 | 47 |
| Taquarucu | Paranapanema | 1989 | 8010 | Oligotrófico | 7.9 | 57.0 | 191.80 | 4.5 | 33 | 21.82 | 16 |
| Melissa | Piriqui | 1962 | 10 | Eutrófico | 6.8 | 34.0 | 68.37 | 66.9 | 12 | 6.29 | 43 |
| Santa Maria | Piriqui | NA | 7 | Oligotrófico | 6.8 | 41.7 | 480.10 | 14.9 | 7 | 9.40 | NA |
| Alagados | Tibagi | 1909 | 720 | Oligotrófico | 7.6 | 41.7 | 172.20 | 19.9 | 7 | 5.60 | 96 |
| Apucaraninha | Tibagi | 1958 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 10 | 2.05 | 47 |
| Harmonia | Tibagi | NA | NA | Oligotrófico | 8.3 | 31.0 | 113.30 | 8.6 | 7 | 24.88 | NA |
2.11 Renomeando colunas
Finalmente, podemos renomear colunas para facilitar a leitura dos dados. A coluna P.total, por exemplo, indica a quantidade de fósforo total, enquanto a variável CPUE é a captura em kg. Podemos renomear estas colunas usando a função rename:
res = res %>%
rename(Fosforo_total = P.total,
Captura_kg = CPUE)
res| Reservatorio | Bacia | Fechamento | Area | Trofia | pH | Condutividade | Alcalinidade | Fosforo_total | Riqueza | Captura_kg | Idade |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Cavernoso | Iguacu | 1965 | 290 | Oligotrófico | 7.4 | 33.1 | 139.80 | 7.8 | 18 | 9.22 | 40 |
| Curucaca | Iguacu | 1982 | 200 | Oligotrófico | 7.0 | 32.4 | 125.70 | 4.7 | 16 | 28.73 | 23 |
| Foz do Areia | Iguacu | 1980 | 13900 | Oligotrófico | 7.3 | 35.5 | 97.00 | 14.3 | 19 | 11.59 | 25 |
| Irai | Iguacu | 2000 | 1500 | Eutrófico | 6.9 | 50.2 | 3.30 | 53.4 | 12 | 30.76 | 5 |
| JMF | Iguacu | 1970 | 45 | Mesotrófico | 7.3 | 40.2 | 3.70 | 41.2 | 18 | 5.95 | 35 |
| Jordao | Iguacu | 1996 | 340 | Oligotrófico | 7.1 | 23.7 | 152.70 | 3.3 | 17 | 7.75 | 9 |
| Passauna | Iguacu | 1978 | 1400 | Oligotrófico | 8.8 | 125.6 | 526.00 | 15.2 | 11 | 7.51 | 27 |
| Piraquara | Iguacu | 1979 | 330 | Oligotrófico | 7.1 | 22.8 | 50.67 | 4.5 | 8 | 4.01 | 26 |
| Salto Caxias | Iguacu | 1998 | 12400 | Oligotrófico | 7.3 | 39.6 | 106.00 | 12.1 | 21 | 20.83 | 7 |
| Salto do Vau | Iguacu | 1959 | 290 | Oligotrófico | 6.5 | 23.2 | 279.00 | 11.0 | 8 | 2.43 | 46 |
| Salto Osorio | Iguacu | 1975 | 5100 | Oligotrófico | 8.6 | 38.9 | 233.30 | 3.4 | 24 | 12.55 | 30 |
| Salto Santiago | Iguacu | 1979 | 20800 | Oligotrófico | 9.2 | 39.5 | 117.60 | 13.1 | 21 | 11.73 | 26 |
| Segredo | Iguacu | 1992 | 8250 | Oligotrófico | 7.0 | 34.5 | 165.20 | 6.4 | 22 | 13.72 | 13 |
| Mourao | Ivai | 1964 | 1130 | Oligotrófico | 8.1 | 23.3 | 56.55 | 7.1 | 15 | 16.50 | 41 |
| Patos | Ivai | NA | 130 | Mesotrófico | 6.9 | 46.0 | 180.10 | 39.2 | 10 | 4.71 | NA |
| Guaricana | Litoranea | 1957 | 700 | Oligotrófico | 7.4 | 27.9 | 83.72 | 12.4 | 12 | 7.95 | 48 |
| Parigot Souza | Litoranea | 1970 | 1200 | Oligotrófico | 7.7 | 63.6 | 259.20 | 16.9 | 12 | 13.12 | 35 |
| Salto do Meio | Litoranea | NA | 10 | Oligotrófico | 6.9 | 37.4 | 147.10 | 17.1 | 11 | 16.10 | NA |
| Vossoroca | Litoranea | 1949 | 510 | Mesotrófico | 7.3 | 39.8 | 156.00 | 21.9 | 14 | 11.74 | 56 |
| Canoas I | Paranapanema | 1999 | 3085 | Oligotrófico | 7.4 | 63.3 | 234.90 | 9.9 | 35 | 17.95 | 6 |
| Canoas II | Paranapanema | 1992 | 2250 | Oligotrófico | 7.8 | 61.2 | NA | 9.0 | 40 | 13.86 | 13 |
| Capivara | Paranapanema | 1975 | 41930 | Oligotrófico | 7.5 | 58.6 | 196.00 | 5.5 | 34 | 13.04 | 30 |
| Chavantes | Paranapanema | 1970 | 40000 | Oligotrófico | 7.6 | 57.8 | 211.80 | 7.8 | 23 | 7.35 | 35 |
| Rosana | Paranapanema | 1986 | 22000 | NA | 7.7 | 58.2 | 202.40 | NA | 30 | 20.92 | 19 |
| Salto Grande | Paranapanema | 1958 | 1200 | Oligotrófico | 7.1 | 62.3 | 230.10 | 10.3 | 24 | 13.67 | 47 |
| Taquarucu | Paranapanema | 1989 | 8010 | Oligotrófico | 7.9 | 57.0 | 191.80 | 4.5 | 33 | 21.82 | 16 |
| Melissa | Piriqui | 1962 | 10 | Eutrófico | 6.8 | 34.0 | 68.37 | 66.9 | 12 | 6.29 | 43 |
| Santa Maria | Piriqui | NA | 7 | Oligotrófico | 6.8 | 41.7 | 480.10 | 14.9 | 7 | 9.40 | NA |
| Alagados | Tibagi | 1909 | 720 | Oligotrófico | 7.6 | 41.7 | 172.20 | 19.9 | 7 | 5.60 | 96 |
| Apucaraninha | Tibagi | 1958 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 10 | 2.05 | 47 |
| Harmonia | Tibagi | NA | NA | Oligotrófico | 8.3 | 31.0 | 113.30 | 8.6 | 7 | 24.88 | NA |
2.12 Outras operações para processamento e transformação de dados
Existem muitas outras operações possíveis para processar conjuntos de dados. A maioria faz parte do conjunto de pacotes tidyverse (veja aqui).
Neste capítulo vimos funções para:
Importar arquivos
.csv:read_delim;Verificar os tipos de dados de uma tabela:
glimpse;Reorganizar informações:
arrange;Selecionar colunas:
select;Filtrar linhas:
filter;Adicionar/modificar colunas:
mutate;Renomear colunas:
rename.
A partir dos próximos capítulos iremos nos dedicar a aspectos da estatística descritiva, apresentando novas funções à medida que forem necessárias.