\documentclass[a4paper, oneside, 10pt]{article}
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\author{}
\begin{document}



\section{\texorpdfstring{Adriana Moriguchi Jeckel}{Adriana Moriguchi Jeckel}}
\label{sec:adriana_moriguchi_jeckel}


\includegraphics[keepaspectratio=true,width=0.8\textwidth]{bie5782/01_curso_atual/alunos/trabalho_final/amjeckel/img-20170121-wa0017}


Doutoranda do Programa de Pós-Graduação em Zoologia do Instituto de Biociências da USP. Faço parte do Laboratório de Anfíbios do Departamento de Zoologia, orientada pelo Prof. Taran Grant. Tenho interesse na ecologia e evolução da defesa química em anfíbios. O meu projeto de doutorado tem como objetivo principal compreender alguns dos mecanismos que permitem que as rãs de veneno (em inglês, \emph{poison frogs}) sequestrem alcaloides da sua alimentação.

\href{http://www.ib.usp.br/grant/anfibios}{Laboratório de Anfíbios}

\subsection{\texorpdfstring{Meus exercícios}{Meus exercicios}}
\label{sec:meus_exercicios}




\begin{center}
\line(1,0){250}
\end{center}



\subsection{\texorpdfstring{Propostas Trabalho Final}{Propostas Trabalho Final}}
\label{sec:propostas_trabalho_final}


\paragraph{\texorpdfstring{Plano Principal}{Plano Principal}}
\label{sec:plano_principal}


\subparagraph{\texorpdfstring{Construção de Matriz a partir de data frames de tamanhos de linhas diferentes}{Construao de Matriz a partir de data frames de tamanhos de linhas diferentes}}
\label{sec:construao_de_matriz_a_partir_de_data_frames_de_tamanhos_de_linhas_diferentes}


O objetivo desta função é construir uma matriz a partir de data frames de duas colunas com números diferentes de linha. A primeira coluna dos data frames deverá ser a variável de interesse, e a segunda coluna os valores de observação de cada caso. A função irá organizar os dataframes levando em conta a variável de interesse. Se em algum dos data frames alguma das linhas não estiver presente, ele automaticamente colocará ,,0". Estes data frames devem estar num diretório exclusivo para eles, já que a função irá chamar todos os data frames direto de arquivos .txt. Como defaut, os argumentos serão FALSE para binary= e TRUE para tranpose=, ou seja, a matriz gerada conterá os valores apresentados no data frame, e transporá a matriz, para que as linhas se tornem as colunas. Caso especificado, binary=TRUE construirá matriz de presença (1) e ausência (0), e transpose=FALSE, manterá a matriz no formato original. Caso nada for especificado no argumento file=, a função irá devolver uma matriz na área de trabalho; se especificado, um arquivo .txt será gerado neste mesmo diretório.

\subparagraph{\texorpdfstring{Atualização 23/06/2017}{Atualizaao 23062017}}
\label{sec:atualizaao_23062017}


Durante a execução da função, percebi que não precisaria ser exatamente uma matriz, mas poderia manter a classe do objeto final como data.frame. Então, como pode ser mais útil, decidi manter o objeto final como data.frame. Assim, a função final vai modificar um pouco do aprovado pela Melina. 

\paragraph{\texorpdfstring{Plano B}{Plano B}}
\label{sec:plano_b}


\subparagraph{\texorpdfstring{Diferenças entre grupos por método Monte Carlo para amostras pequenas}{Diferenas entre grupos por metodo Monte Carlo para amostras pequenas}}
\label{sec:diferenas_entre_grupos_por_metodo_monte_carlo_para_amostras_pequenas}


Na minha área de estudo, temos que analisar estatisticaemente muitos paramêtros de diversidade de toxinas da pele de sapos, porém, não temos um N suficiente para testar qualquer distribuição. Nesta função, quero automatizar as análises de diferença de média que geralmente fazemos, mas aplicando o método de Monte Carlo. A função irá receber dois vetores, um numérico e um fatorial. A função irá identificar se o vetor fatorial tem 2 ou mais fatores. Caso tenha 2 fatores, ele fará o teste de diferença entre duas amostras utilizando uma distribuição nula gerada utilizando os próprios dados. Caso o vetor tenha mais de 2 fatores, ele executará um teste ANOVA, também utilizando um cenário nulo a partir dos dados. Como saída, a função irá descrever na área de trabalho o número de fatores que foi utilizado para fazer a análise e o p-valor.

\subsubsection{\texorpdfstring{Comentários Melina}{Comentarios Melina}}
\label{sec:comentarios_melina}


Olá Adriana. Eu gostei mais da sua proposta A, ela tem argumentos úteis e parece um bom desafio. Minha dúvida é: a sua função vai ler todos os arquivos de dados txt de uma pasta ou você vai ter que ficar especificando arquivo por arquivo que será agrupado na matriz? Espero que você consiga fazer com que sua função leia todos de uma vez para evitar que o usuário que tenha por exemplo 50 arquivos de dados (data frames) precise dizer o nome de todos eles na função. Uma outra dúvida é sobre o ,,0" que será colocado na matriz caso não haja a variável de interesse no data frame. Acho que será importante tomar cuidado com a diferença entre dados faltantes e zero, pois se o usuário tiver valores zero ,,verdadeiros" em outras linhas do data frame,isso será confundido com esse zero inserido posteriormente na matriz.

Achei o plano B menos interessante, pois pelo que entendi é muito parecido com a função simula.R, ou seja, teste de hipótese por amostragem aleatória. 

Eu sugiro você tentar o plano A mesmo e ir em frente!

Oi Melina,
A minha ideia é que a função leia todos os arquivos de dados que estiverem na pasta. Então, a pessoa teria que ter cuidado para não ter outros arquivos dentro desta pasta que ela colocaria para ser lida na função. 
Sobre o 0, é que como na minha cabeça, a ideia é que seja tipo uma matriz de diversidade (ex. espécie X localidade), o zero, significa que aquela espécie não está naquele local, então estaria OK colocar o zero. Porém, posso deixar como default NA nos dados faltantes, e se a pessoa quiser transformar o NA em 0, pode. O que acha?
Já estou finalizando a função.
Como poso fazer para te mostrar para ver se está tudo OK, e que posso seguir em frente com o help?

Obrigada pelas sugestões!

\section{\texorpdfstring{Função Trabalho Final}{Funao Trabalho Final}}
\label{sec:funao_trabalho_final}


\subsection{\texorpdfstring{Código da Função join.frames}{Codigo da Funao joinframes}}
\label{sec:codigo_da_funao_joinframes}


Arquivo da função: \href{media/bie5782/01_curso_atual/alunos/trabalho_final/amjeckel/funcao_join.frames.r}{join.frames}\lstset{frame=single}
\begin{lstlisting}

#O objetivo desta função é construir uma matriz a partir de data frames com números diferentes de linha. 
#A primeira coluna dos data frames deverá ser a variável de interesse, e o restante das colunas, os valores de observação de cada caso. 
#A função irá organizar os dataframes levando em conta a variável de interesse.

join.frames<- function(path, na.zero=F, binary=F, transpose=T, file=F)
{
	filenames<- list.files(path) #Objeto com o nome dos arquivos da pasta indicada
	filelist<- lapply(filenames, read.delim) #Objeto tipo lista com todos os data.frames que estão na pasta indicada
	frames<-Reduce(function(x,y) merge(x,y, all=TRUE), filelist) #Junta todos os arquivos de data.frame num arquivo só. Onde não houver dado de uma determinada linha em um dos data.frames, ele vai transformar colocar um NA.
	#Verificar se existe algum nome repetido na variável de interesse
	rownames(frames)<- frames[,1] #Coloca a variável de interesse que está na primeira linha como o nome das linhas.
	frames<- frames[,-1] #Retira a primeira coluna, para deixar o data.frame apenas numérico
	#Se o argumento na.zero=F, ele vai deixar NA. Se o na.zero=T, ele vai transformar os NAs em zero. 
	if(na.zero==T)
	{
		frames[is.na(frames)]<- 0 #Transforma NA em 0
	}
	#Se o argumento binary=F, ele vai deixar os valores que estão nos data.frames. Se binary=T, ele vai tranformar os NAs zero, deixar onde tem zero, e tranformar todas as posições que tem valor em 1.
	if(binary==T)
	{
		frames[is.na(frames)]<- 0 #Transforma NA em 0
		frames[frames>0] <- 1 #Transforma todos os valores acima de 0 em 1
	}
	#Se o argumento transpose=T, ele vai transpor o data.frame. Caso transpose=F, ele vai deixar o data.frame do jeito que está.
	if(transpose==T)
	{
		frames<-t(frames) #Transpõe o data.frame
	}
	#Se o argumento file=NULL, ele vai liberar o data.frame na área de trabalho. Se file="path" ou "file.txt", gravará um arquivo .txt no arquivo indicado ou no diretório de trabalho ativo.
	if(file==F)
	{
		return(frames) #Retorna na área de trabalho o data.frame gerado
	}else
	{
		write.table(frames, file, sep="\t") #Salva o data.frame em um arquivo .txt no diretório ativo
	}
} 
\end{lstlisting}



\subsection{\texorpdfstring{Página do Help: join.frames}{Pagina do Help joinframes}}
\label{sec:pagina_do_help_joinframes}
\lstset{frame=single}
\begin{lstlisting}

join.frames              package:unknown                R Documentation

       Cria um único data frame a partir de outros data frames

Description:

     Esta função cria um data.frame a partir de outros data.frames com diferentes números de linha de um diretório específico. A primeira coluna de cada data.frame deve ser a variável de interesse, e as outras colunas, as observações de cada caso. Esta função irá organizar o data.frame baseado na primeira coluna de cada data.frame, que deverá ser a variável de interesse. Se em algum dos data.frames algum caso da variável de interesse não estiver presente, será colocado um NA.

Usage:

     join.frames(path, na.zero=F, binary=F, transpose=F, file=F)

Arguments:

path			diretório onde estão os arquivos .txt que serão lidos na função. Os arquivos serão lidos com a função read.delim().
na.zero			se TRUE, transforma os NAs em 0. 
binary			FALSE - os valores de cada observação serão mantidos como nos arquivos originais. Se TRUE, transforma o data.frame em dados de presença (1) e ausência (0).
transpose		se FALSE, as colunas e linhas do data.frame serão mantidos como os arquivos de data.frames originais.
file			se FALSE, o data.frame final será lançado no área de trabalho. Se file="file.txt", o data.frame será salvo no diretório atual como arquivo .txt, separado por tabulação.


Details:

     Note que o diretório especificado no "path" deve ser exclusivo para os arquivos que serão trabalhados na função, já que todos os arquivos do diretório serão lidos.
  

Value:

	join.frames gera o data.frame final na área de trabalho. Se for especificado algum nome para o arquivo .txt, será gerado um arquivo .txt separado por tabulação com o data.frame no diretório ativo.
 
Warning:
     
     A primeira coluna, da variável de interesse, será transformado em nome de linhas em um determinado momento. Caso exista alguma observação repetida ou nome repetido nesta coluna, o rownames() gerará uma mensagem de erro impossibilitando a continuidade da função.

Note:

     Os arquivos serão lidos do diretório especificado pela função read.delim(). Certifique-se que os arquivos estão no formato correto. 

Author(s):

     A. M. Jeckel


See Also:

     read.delim()
     rownames()

Examples:

    #Para executar o exemplo, o arquivo Exemplo_Funcao.zip deve ser baixado (wikialunos de Adriana Moriguchi Jeckel: http://ecologia.ib.usp.br/bie5782/doku.php?id=bie5782:01_curso_atual:alunos:trabalho_final:amjeckel:func ), e colocado em um diretório exclusivo, o qual será o seu "path"
    #Assim que baixado, coloque esta pasta como diretório ativo
    getwd() #Verifique se o diretório está correto
    dir() #Verifique se apenas os arquivos do exemplo estão neste diretório
    join.frames(getwd(), na.zero=T, binary=F, transpose=F, file="example.txt")
\end{lstlisting}



\subsubsection{\texorpdfstring{Link para o exemplo\_funcao.zip}{Link para o exemplo_funcaozip}}
\label{sec:link_para_o_exemplo_funcaozip}


\href{media/bie5782/01_curso_atual/alunos/trabalho_final/amjeckel/exemplo_funcao.zip}{Exemplo\_Funcao.zip}

\end{document}
