====== Greici Stefan ====== {{:bie5782:01_curso_atual:alunos:trabalho_final:greici:peq.jpg|}} Mestrado em Entomologia e Conservação da Biodiversidade Universidade Federal da Grande Dourados Orientador: Fabio de Oliveira Roque ===== MEUS EXERCÍCIOS ===== {{:bie5782:01_curso_atual:alunos:trabalho_final:greici:exercício_1.txt|Exercício 1}} {{:bie5782:01_curso_atual:alunos:trabalho_final:greici:exercício_2.txt|Exercício 2}} {{:bie5782:01_curso_atual:alunos:trabalho_final:greici:exercicio_3.txt|Exercício 3}} {{:bie5782:01_curso_atual:alunos:trabalho_final:greici:exercício_4.txt|Exercício 4}} {{:bie5782:01_curso_atual:alunos:trabalho_final:greici:exercício_5.txt|Exercício 5}} {{:bie5782:01_curso_atual:alunos:trabalho_final:greici:exercício_6.txt|Exercício 6}} {{:bie5782:01_curso_atual:alunos:trabalho_final:greici:exercã_cio_7.txt|Exercício 7}} {{:bie5782:01_curso_atual:alunos:trabalho_final:greici:exercã_cio_8.txt|Exercício 8}} {{:bie5782:01_curso_atual:alunos:trabalho_final:greici:exercício_9.txt|Exercício 9}} ==== PROPOSTA FINAL ==== ==== Opção 1 ==== Fazer uma função a partir de um data frame onde a coluna "x" quando não preenchida ou tenha NULL ou 0, seja preenchida por NA, e quando "x" for preenchida, gere um subset com n colunas (especificadas na função) e uma nova coluna com resultado de uma função (por ex. componentes principais) empregada a duas ou mais destas n colunas. ==== Comentários ==== Acredito que seja muito simples. Um apply concatenado com um na.omit já faz isso. Existem soluções bem mais interessantes para lidar com dados faltantes. Dê uma olhada no pacote "norm". --- //[[macfabio@gmail.com|Fabio de A. Machado]] 2011/04/06 18:24// ==== Opção 2 ==== Criar função com jogo da forca que sorteie palavras aleatoriamente e suas respectivas dicas, onde o primeiro argumento será especificar um data frame(opcional), o segundo argumento será dicas (T ou F), o terceiro argumento será dicas extras (T ou F). Caso não seja apontado o primeiro argumento a função já tem um pacote* de data frames que inclui palavras, dica, e dica extra. A função aguarda a digitação de uma letra por vez, onde cada letra correta será preenchida no espaço correspondente, e cada letra errada será punida com partes do(a) bonequinho(a) a ser enforcado num plot, sendo o quarto e último argumento "orientado(A)" ou" orintador(A). Quando faltar apenas uma tentativa para o(a) bonequinho(a) ser enforcado abrirá a dica extra, se especificada no terceiro argumento(T). *No help da função estarão os nomes dos data frames com a classificação das palavras do pacote da função, ex. Autores_Estrangeiros, que deve ser carregado antes de iniciar a função. ==== Comentários ==== Me parece factível, mas talvez demande muito tempo para construir as bases de palavras e as dicas, não? Acho que dá para pensar em algo mais simples e talvez útil em seu projeto. --- //[[macfabio@gmail.com|Fabio de A. Machado]] 2011/04/06 18:30// Paulo: Concordo com os dois comentários do Fabio. ==== Opção 3 ==== Ok, postando então outra função... descreve package:nenhum R Documentation ### Description ### A partir de uma dataframe ou uma matriz com espécies na primeira coluna e dados ambientais nas demais, retorna um data frame com valores mínimos e máximos de cada descritor ambiental por espécie. ### Usage ### descreve (dados) ### Arguments ### dados um dataframe ou matriz. ### Details ### Seleciona a partir dos valores dos descritores ambientais dos locais, valores máximo e mínimo de cada característica ambiental em que ocorre uma determinada espécie. ### Value ### Retorna um dataframe com os valores máximo e mínimo de cada característica ambiental para cada espécie. ### Author ### Greici Stefan Laboratório de Insetos Aquáticos - Universidade Federal da Grande Dourados greicistefan@yahoo.com.br ### Example ### sp= rep(c(1,2,3), each=10) car1= round(runif(30, 10, 50)) car2= round(runif(30, 5, 50)) car3= round(runif(30, 1, 10)) dados= data.frame(sp, car1, car2, car3) descreve(dados) ### Função ### descreve = function (dados) { desc = matrix(rep(NA,((dim(dados)[2])-1)*2), ncol=max(dados[,1]*2), nrow=dim(dados)[2]-1) rownames (desc) = colnames(dados[2:dim(dados)[2]]) colnames (desc) = rep(c("FROM", "TO"), max(dados[,1])) seqimp = seq(1, dim(dados)[2]*2, by=2) seqpar = seq(2, dim(dados)[2]*2, by=2) sp = unique(dados[,1]) for (j in 1:max(dados[,1])) { for (i in 1:dim(dados)[2]-1) { desc[i,seqimp[j]] = min (dados[,i+1][dados[,1]==sp[j]]) desc[i,seqpar[j]] = max (dados[,i+1][dados[,1]==sp[j]]) } } desc.df = data.frame(desc) rownames(desc.df) = rownames(desc) colnames(desc.df) = colnames(desc) desc.df[dim(desc.df)[1]+1,] = rep(seq(from=1, to=max(dados[,1])), each=2) rownames(desc.df) = c(rownames(desc.df)[1:dim(desc.df)[1]-1], "SP") return(desc.df) } #### Arquivo #### {{:bie5782:01_curso_atual:alunos:trabalho_final:greici:função_greici.txt|Trabalho Final}}