R-chaeology: uma Introdução à Programação R em Arqueologia

Seja bem-vind@ ao curso online R-chaeology: uma introdução à programação R em Arqueologia ministrado por mim, Alex Martire, no âmbito do nosso grupo de pesquisa ARISE, pertencente ao Museu de Arqueologia e Etnologia da USP (mais conhecido como MAE).

Antes de continuarmos, pare agora e diga a si mesm@: “Eu sou incrível porque vou aprender a programar!”. Repita isso uma, duas, cinco, dez… quantas vezes forem necessárias até que você tenha absoluta convicção de que, sim, você é incrível e vai aprender a programar!

Sei que você provavelmente é arqueólog@ e, por isso, não deve ter tido muito contato com programação. Talvez nunca tenha tido contato algum. Esse curso é para você! Foi feito pensando em você. Vamos aplicar a programação R em Arqueologia e, ao fim dele, tenho certeza de que você terá toda a base necessária para seguir adiante nesse maravilhoso mundo digital de variáveis, funções e gráficos. Pratique bastante: somente assim a programação será parte de você.

May the code be with you

Divirta-se!

 

Introdução ao Curso

 
 

1.1. O que é a linguagem R?

 
 

1.2. R em Arqueologia

 
 

1.3. Instalando R e R Studio

 
 

1.4. Interface do R Studio

 
 

2.0. Antes de começar

 
 

2.1. O que são vetores?

 
 

2.2. Criando vetores & Tipos de dados

 
 

2.3. Operações com vetores

 
 

2.4. Dimensões de vetores

 
 

Exercícios – Módulo 2

Exercício 1
Crie um vetor do tipo double denominado var com os seguintes valores combinados: 5, 7, 9, 11, 13
Verifique se o tipo de vetor está correto.

 

Exercício 2
Em um mesmo vetor, combine os seguintes valores na variável progVou, programar, em, 2019
Printe o resultado.
Não esqueça que existe apenas uma maneira correta de o vetor aceitar essa combinação.

 

Exercício 3
Crie um vetor A que contenha os números de 5 a 10. Crie uma variável B contendo os números de 25 a 30.
Execute a adição, subtração, multiplicação e divisão desses vetores.

 

Exercício 4
Crie os vetores C, D e E dando um valor numérico ímpar a cada um deles.
Compare os vetores entre si utilizando os operadores lógicos.
Observe os resultados no Console e veja se estão corretos (TRUE ou FALSE).

 

Exercício 5
A) Crie a variável Atari com os seguintes valores: 1972, 1979, 1980, 1982
Atribua os nomes a seguir à variável criada: Pong, Asteroids, Adventure, Pitfall!
Printe o resultado final.

B) Selecione todos os elementos do vetor nomeado exceto o terceiro.

C) Selecione apenas o primeiro e o quarto elemento do vetor.

D) Redimensione o vetor Atari para duas linhas e duas colunas. Printe o resultado.

 

 

3.1. O que são matrizes?

 
 

3.2. Criando matrizes em R

 
 

3.3. Nomeando dimensões (linhas e colunas)

 
 

3.4. Operações com matrizes

 
 

3.5. Visualizando matrizes com matplot

 
 

Exercícios – Módulo 3

Exercício 1
Crie a variável mtzA e nela estabeleça uma matriz de 4 linhas com os valores de 20 a 40.
O que acontece quando tentamos criá-la? Solucione o problema subtraindo um elemento da sequência numérica.

 

Exercício 2
Crie a variável mtzB e nela estabeleça uma matriz de 5 colunas com os valores de 40 a 59.
Os valores nas linhas devem estar ordenados.

 

Exercício 3
A) Selecione, na matriz mtzA, todos os elementos da terceira linha.

B) Selecione, na matriz mtzB, o valor 48.

C) Extraia todos os valores da matriz mtzB exceto a segunda linha.

 

Exercício 4
Efetue as seguintes operações, criando variáveis, com as matrizes criadas anteriormente: adição, subtração, multiplicação e divisão.
Compare logicamente os resultados das operações.

 

Exercício 5
A) Crie uma matriz mtzX com sequência numérica de 1 a 6, distribuída em duas linhas ordenadas.

B) Renomeie as colunas para os valores A, B e C. Renomeie as linhas para X e Y.

C) Selecione apenas a coluna C da matriz. Selecione apenas o valor 5 da matriz.

 

 

4.1. O que são data frames?

 
 

4.2. Criando data frames

 
 

4.3. Factors

 
 

4.4. Importando data frames

 
 

4.5. Exportando data frames

 
 

4.6. Indexando/Selecionando e fatiando data frames

 
 

4.7. Adicionando e removendo dados no data frame

 
 

Exercícios – Módulo 4

Exercício 1
Arqueozildo, na campanha de escavações de 2015 a 2017, recolheu os seguintes materiais, respectivamente:
Líticos (22, 36, 12)Faunísticos (58, 47, 71). Ele também anotou as quadras que escavou a cada ano: ARQ8, ARQ12, ARQ3.
Como seria a estrutura do data frame de Arqueozildo?

 

Exercício 2
Vendo que os nomes das suas variáveis não estavam muito claros, Arqueozildo resolveu renomeá-las para as seguintes denominações: Campanha, MaterialLítico, MaterialFaunístico, QuadraEscavada.

 

Exercício 3
A pedido de sua orientadora, Arqueozildo teve de inserir mais uma variável (denominada Verba) com os valores das campanhas de 2015 a 2017, a saber: 10.500, 8.230, 12.876.

 

Exercício 4
Em um dos relatórios pedidos, Arqueozildo teve de entregar apenas os valores presentes nos materiais faunísticos e a quadra que escavou em 2017.
Como Arqueozildo seleciona os elementos pedidos?

 

Exercício 5
Exporte o data frame completo de Arqueozildo para o formato CSV (separado por ; )

 

 

5.1. Gramática dos gráficos

 
 

5.2. Instalando e habilitando o ggplot

 
 

5.3. Visualizando dados com histograma

 
 

5.4. Visualizando dados com gráfico de barras

 
 

5.5. Visualizando dados com diagrama de caixa

 
 

5.6. Visualizando dados com gráfico de dispersão

 
 

Exercícios – Módulo 5

Exercício 1
Configure seu diretório e importe a planilha CSV “PlacasDentarias” presente no material de apoio.
*A planilha foi gentilmente cedida pela pesquisadora Jéssica Mendes Cardoso (USP), que a utilizou em sua dissertação de Mestrado.

 

 

Exercício 2
Habilite o pacote ggplot2 e crie um histograma com a variável da largura da placa superior dentária dos peixes (PsupLargura), presente na planilha “PlacasDentarias.csv”.
Estabeleça a largura dos retângulos para 0.1, e modifique a cor de seus contornos e preenchimento.
Dê o título “Largura de placas dentárias superiores” ao gráfico, e renomeie o eixo da variável para “Largura da placa superior”.
Não esqueça de modificar o tema do histograma.

 

 

Exercício 3
Exporte a plotagem de seu gráfico como imagem.

 

 

Exercício 4
Explore o conteúdo do pacote archdata e crie um gráfico de caixas e um gráfico de dispersão com os data frames que achar mais adequados.
Envie os arquivos de extensão .R para o professor analisar, caso deseje.