ecoR

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 [[02_tutoriais:tutorial1_teste:start|TesteTutorial]]
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====== 1b. Introdução ao R: ambiente de programação ======


===== Um Breve Histórico =====

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{{ youtube>zJCv_51lx0I?large |}}
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===== O Ambiente de Programação =====
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{{:02_tutoriais:tutorial1:mapa20.png?400  |}}
*/
Agora que apresentamos as bases conceituais e da sintaxe da linguagem R é o momento de entender o ambiente de programação a que a linguagem está associada. O R não é só o interpretador da linguagem. Existe toda a gestão da informação que transita nessa nossa conversa com o R. Para ser um bom usuário do R é importante que entenda como essa interação se dá e é preciso se localizar nesse ambiente que é nossa oficina virtual de criação.
Até aqui já entendemos que nesse ambiente de programação há dois espaços distintos: o código ou script e o interpretador do R! Pois bem, esses são os limites do nosso ambiente, nossa ligação com o R que é o script e a conexão com a linguagem de máquina que é o interpretador!  

Entre esses extremos existem espaços virtuais ((tecnicamente chamados no R de ''environments'')) que organizam o fluxo da informação e seu armazenamento. 
Por exemplo, criamos objetos e acessamos aquilo que foi atribuído a ele e também manipulamos esse objeto com outros objetos da classe função. Mas onde o objeto criado fica armazenado? De onde vem a função que utilizamos? Como faço para acessar meu script de uma sessão do R?




===== O Mapa do R  ======

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{{ youtube>9kMsCmfzaeA?large |}}

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Nosso exemplo de como se organizar no R aqui, será com o ruWindows. Não porque gostamos do sistema operacional, mas simplesmente porque é o sistema mais utilizado. A lógica é a mesma para outros sistemas operacionais, como macOS e Linux, com pequenas variações. Veja abaixo como o R está organizado no Windows.  

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==== Organize suas pastas ====

Antes de começar um novo projeto, uma nova análise de dados por exemplo, crie uma pasta((diretório é o termo técnico)) de trabalho  específico para o projeto, com o menu //**Botão direito do mouse>Novo>Pasta**// do ruWindows explorer.
Por exemplo, para esse curso você pode criar uma pasta ''cursoR'' e dentro dela uma outra como ''aula01Intro'' e dentro dessa pasta, colocar o script que fizemos na aula anterior ''tutorial01.r'' .

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{{ :02_tutoriais:tutorial1b:printnovapasta.png?700 |}}

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{{ :02_tutoriais:tutorial1:printpastaaula1.PNG?700 ||crie um diretório de projeto}}

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Após criar as pastas, execute o R a partir do atalho do ruWindows ou pelo menu de programas  no computador ou na barra de ferramentas. 

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{{:02_tutoriais:clique_atalho_r.png}} {{:02_tutoriais:clique_barra_ferram-r.png}}

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=== Diretório de Trabalho ===

A primeira coisa que deve fazer ao iniciar uma sessão do R é verificar qual é o diretório((o nome técnico das pastas do computador)) de trabalho que o R está vinculado. Essa pasta é a conexão da sua sessão do R com a memória de disco do seu computador. Podemos acessar o endereço da pasta no computador, com o comando:

<code rsplus>
getwd()

</code>

Ao iniciar o R pelo atalho da área de trabalho do ruWindows o diretório de trabalho será sempre o mesmo,  possivelmente em "Meus Documentos", e.g.:

<code rsplus>
[1] "C:/Documents and Settings/Administrador/Meus documentos"
</code>

Para mudar o diretório usamos a função ''setwd'', de //set work directory//:

<code rsplus>
setwd("C:/Documents and Settings/Administrador/Meus documentos/cursoR/aulaIntro")
</code>

<WRAP center round important 60%>

**IMPORTANTE:** as barras de endereço devem ser no padrão Linux, ou seja, barras simples e não dupla invertida como a utilizada em ruWindows. Um erro comum no R é esquecer as ''"''s ao digitar o endereço do diretório de trabalho, veja [[:dezmanda]]. 
 
</WRAP>

Verifique se mudança funcionou, com um novo comando ''getwd'':
<code rsplus>
getwd()
</code>

Caso esteja no diretório de trabalho desejado é possível listar todos os arquivos da pasta utilizando uma das funções abaixo:
<code rsplus>
dir()
list.files()
</code>

Caso não tenha colocado o script da aula anterior nessa pasta, coloque e rode novamente o código acima para verificar se está tudo certo.

=== Rodando o script ===


Vimos no tutorial anterior como rodar o script a partir do código aberto no GUI do R. Podemos também rodar o script inteiro, a partir de um arquivo, utilizando a função ''source'' que apresenta um argumento chamado ''file'' ((sempre consulte a documentação antes de usar uma nova função)).
<code rsplus>
source(file = "tutorial01.r")
</code> 


==== Workspace do R ====

Todo objeto criado em uma sessão do R fica armazenado, durante a sessão, na área de trabalho ((tecnicamente chamado de //Global Environment// ou //Workspace//)). Para não confundir a área de trabalho do R com a área de trabalho do ruWindows, vamos aqui utilizar o termo **workspace** para designar a área de trabalho do R. Na nossa metáfora da oficina, podemos dizer que a //área de trabalho do R// é a nossa bancada, onde temos os objetos que estamos trabalhando.  
{{:02_tutoriais:tutorial1:bancada.png?200  |}}


Podemos listar os objetos do //workspace// do R com a função ''ls'' ou  ''objects''. Antes de usar veja a documentação da função. A documentação do ''help'' no R é padronizada e na descrição é sempre fornecida, entre outras, a informação sobre o que é retornado e qual o formato desse output. Vamos encontrar essa informação na documentação:


<code rsplus>
help(ls)
</code>

A documentação reporta que //__"''ls'' and ''objects'' return a vector of character strings..."__//.
Como acabamos de carregar  o script da aula passada nessa sessão do R, o workspace deve conter, entre outros, os objetos que criamos, como ''dez'', ''cem'', ''contadez'', etc... Vamos verificar:


<code rsplus>
ls()
</code>

Caso tenha muitos objetos na sua área de trabalho, uma forma de selecionar os objetos é usar o argumento ''pattern'':

<code rsplus>
ls(pattern = "co")
</code>

O código acima pede para listar os objetos do workspace que tenham ''co'' em algum lugar do nome, o resultado deve ser:

<code rsplus>
[1] "contadez"    "copa70"      "copa94"      "descontadez" 

</code>


Um conceito básico do R é que o resultado retornado por uma função pode ser atribuído a um objeto:

<code rsplus>

objetosCo <- ls(pattern = "co")
objetosCo
class(objetosCo)

</code>

Note que o ''objetosCo'' é um vetor da classe ''characters'' e contém os nomes dos objetos que apresentam ''co'' no nome. 

Os objetos que estão no workspace podem ser salvos no seu diretório de trabalho utilizando a função ''save''. A função ''save.image'' é um atalho da função ''save'' para salvar todos os objetos do workspace. O arquivo salvo, em geral, tem a extensão ''.RData''((pode encontrar também como sendo ''.Rda'', existe outro formato de arquivo de dados no R que é o ''.Rds'' que armazena apenas um objeto)). Vamos salvar os objetos que tem o padrão ''co'' no nome no nosso diretório de trabalho e em seguida certifique-se de que o arquivo RData foi criado:

<code rsplus>

save(list = ls(pattern = "co"), file = "coObjetos.RData")
list.files()

</code>

Agora, vamos salvar todas os objetos do **workspace** e verificar se foi criado o arquivo!


<code rsplus>

save.image()
list.files(all.files = TRUE, pattern = ".RData")

</code>

Como não fornecemos nenhum nome de arquivo ((argumento ''file ='')) para a função ''save.image'', ela por padrão cria um arquivo com o nome ''.RData''. Arquivos começando por ''.'' em geral, são arquivos que ficam oculto no sistema operacional,  por isso usamos o argumento ''all.files = TRUE'' na função ''list.files''. Dessa forma podemos ver os arquivos ocultos no diretório de trabalho.

Vamos criar agora um objeto que contenha todos os nomes dos objetos dessa sessão e em seguida vamos fechar a sessão do R, tomando o cuidado de responder **não** à pergunta se quer salvar a imagem da sua sessão!


<code rsplus>
allobj <- ls()
allobj

</code>

----


==== Arquivo .RData ====

Agora com a sessão do R desligada, abra o gerenciador de arquivos, Windows Explorer, na pasta criada no inicio desse tutorial, nossa sugestão foi algo como:

<code rsplus>

"C:/Documents and Settings/Administrador/Meus documentos/cursoR/aulaIntro"

</code>


Deve existir um  arquivo com o nome ''.RData'' que listamos na nossa sessão do R. Entretanto, como se trata de arquivo oculto, normalmente o sistema operacional não mostra! Veja a documentação do ruWindows: [[https://support.microsoft.com/pt-br/help/14201/windows-show-hidden-files| como mostrar arquivos ocultos ]]

/*

<WRAP center round tip 100%>
**__Mostrando Arquivos Ocultos__**

Veja como configurar essa opção no ruWindows:((clique na imagem para ampliar))

<WRAP center round box 80%>
{{:02_tutoriais:tutorial1b:desocultando_arquivos.png|}}
</WRAP>
</WRAP>

*/

==== .RData: iniciando uma sessão ====

Caso o gerenciador de arquivos já esteja configurado para mostrar arquivos ocultos, você verá o arquivo  ''.RData'' na pasta.

<WRAP center round box 80%>
{{:02_tutoriais:tutorial1b:arquivo_oculto.PNG?700|}}
</WRAP>



Clique nesse arquivo ''.RData'', descrito como ''R Workspace''. Uma sessão do R deve-se abrir automaticamente. 


Verifique quais objetos estão no //workspace// da sessão aberta e qual o diretório de trabalho que está conectado a essa sessão:

<code rsplus>

ls()
getwd()
ls(pattern = "obj")

</code>

Acabamos de ensinar como abrir uma sessão do R com todos os objetos criados na última sessão aberta do R e apontando para o diretório de trabalho desejado. Isso é uma forma eficiente de reiniciar uma sessão do R que foi interrompida!

Note que o ''allobj'' está entre os objetos que foram carregados pelo ''.RData''. Ele foi criado depois que utilizamos a função ''save.image''. Isso acontece porque ao fechar a sessão concordamos em salvá-la e por padrão o R executa ''save.image()'' antes de fechar. O arquivo ''.RData'' salvo anteriormente foi sobrescrito pelo novo ''.RData'' que contem o ''allobj''.


<WRAP center round important 100%>


**__.RData: um problema!__**

{{:02_tutoriais:tutorial1b:slowcomputer.jpg?300  |}}

Quando iniciamos uma sessão do R pelo menu ou por um atalho da área de trabalho do Windows, ele automaticamente busca um arquivo ''.RData'' no diretório de trabalho a que está vinculado e carrega automaticamente esse ''.RData''. Caso o usuário tenha o hábito de abrir o R sempre do mesmo atalho  e sempre salvar ao fechar a sessão, o arquivo ''.RData'' rapidamente se torna um monstro devorador de memória, com todos os objetos criados em todas as sessões do R que foram trabalhadas. Como o R armazena o **workspace** da sessão na memória RAM do computador, logo seu computador irá parecer uma carroça velha, mesmo se for um Mac de 50 mil reais!
Entretanto, o ''.RData'' pode ser um instrumento muito importante para salvar resultados complexos e que ocupam muita memória ou que tomaram muito tempo para serem processados. 





</WRAP>



----



==== Uma nova sessão ====

Quando iniciamos um novo projeto é desejável que a nossa //bancada de trabalho// ou //**workspace**// do R esteja limpo. Não é aconselhável trabalhar em uma oficina bagunçada e cheia de material que não será utilizado na tarefa a ser executada, não é muito eficiente.  

Para remover objetos do workspace usamos o comando ''rm'' que é um atalho para a função ''remove''. Primeiro, como sempre devemos fazer, vamos consultar a documentação:

<code rsplus>

help(rm)

</code>

=== Removendo todos os Objetos ===

A documentação do ''rm'' nos diz que o argumento ''list'' deve receber uma vetor de caracteres com o nome dos objetos que devem ser removidos. 
Como queremos remover todos os objetos, podemos usar a sintaxe de aninhamento de funções do R. Veja como ficaria um comando para listar todos os objetos do workspace do R e ao mesmo tempo removê-los


<code rsplus>
rm(list = ls())

</code>

Note que estamos fornecendo ao argumento ''list'' da função ''rm'' o que a função ''ls()'' nos retorna: a lista do nome de todos os objetos do workspace, na forma de um vetor de caracteres.

Verifique novamente o workspace para garantir que esteja vazio e salve o workspace! 

<code rsplus>
ls()
save.image()
</code>


Agora vamos simular a perda dos objetos: saia do R, respondendo "NÃO" à pergunta "Salvar Área de Trabalho"((detalhes na [[03_apostila:02-entrada#Como o R Guarda os Dados?|apostila]])).

Abra o R de novo a partir do ''.RData''. Tudo perdido? Não! Com o código salvo (script) você pode executá-lo novamente, e recuperar todo o trabalho. Repita o procedimento novamente de abrir o arquivo de script e rodá-lo ;-).

<code rsplus>
source(file = "tutorial01.r")
ls()
</code>

<WRAP center round important 90%>

**__Iniciando um novo projeto__**

  * //Garanta que a sessão do R esteja conectada ao __diretório de trabalho__, que é a pasta onde deve estar os dados que será usado e onde iremos salvar os resultados e gráficos realizados//
  * //Verifique se o __workspace__ está limpo, e caso não esteja, remova todos os objetos que não serão utilizados no projeto. Preferencialmente ele deve estar limpo.//
  * //Não se preocupe com o ''.RData'', concentre-se no script, salve o arquivo com frequência e deixe ele bem documentado. Caso tenha problema na sessão do R, precisa apenas rodar o script novamente e continuar o trabalho pelo script.// 
 

</WRAP>

===== Onde estão as Funções? =====

O nosso **workspace** do R armazena todos os nossos objetos em uma sessão. Entretanto, estamos usando objetos de funções o tempo inteiro. Onde estão as funções? Para responder essa pergunta vamos executar a função abaixo:

<code rsplus>
search()
</code>

O resultado deve ser algo como:

<code rsplus>
 [1] ".GlobalEnv"        "package:stats"    "package:graphics" 
 [4] "package:grDevices" "package:utils"    "package:datasets"
 [7] "package:methods"   "package:base"      

</code>

O ''search()'' retorna os pacotes que estão carregados na sua sessão do R. Pacotes são conjuntos de ferramentas associadas a algum conjunto de tarefas. Na nossa metáfora da oficina os pacotes são os armários onde guardamos nossas ferramentas classificadas pelo tipo de uso. Por padrão o R abre alguns desses armários quando iniciamos uma sessão, os armários com as ferramentas básicas: eles que contem as funções que estamos usando.
   
Além desses pacotes, existem outros que são distribuídos junto ao programa R, mas que não são abertos no início de uma sessão. São pacotes importantes, mas um pouco mais específicos ou especializados do que as ferramentas básicas. São como armários que estão trancados, com ferramentas que usamos menos frequentemente, precisamos destrancar e abrir para poder usar as ferramentas que estão neles. Para acessar esses pacotes utilizamos a função ''library'' que nos mostra os pacotes que estão instalados no nosso computador:

<code rsplus>
 library()
</code>

Por exemplo, temos o pacote ''lattice'' descrito como: "A powerful and elegant high-level data visualization...". Uma das funções desse pacote é ''bwplot'' para a construção de boxplots. Se tentarmos consultar a documentação dessa função:

<code rsplus>
help(bwplot)
</code>

A resposta é que não há documentação associada.


==== Carregando Pacotes ====

Para utilizar as funções de um pacote, não basta o pacote estar instalado no computador, é necessário carregá-lo, ou seja abrir o armário contém as ferramentas! Para isso usamos a própria função ''library''
:

<code rsplus>
library("lattice")
search()
</code>


Agora o pacote ''lattice'' aparece na segunda posição do nosso ''search''. O que isso significa? Cada uma das posições que o search apresenta, representam o caminho de busca do R na memória. São como compartimentos ((chamados de "Environments")) de memória. Quando executamos um comando o R busca os objetos na memória seguindo trajeto apresentado pelo ''search''. O primeiro compartimento que é procurado se chama ''.GlobalEnv''. Esse é o compartimento de memória do nosso **workspace** e o pacote que foi carregado recentemente é colocado na posição seguinte. O último compartimento é dedicado ao pacote ''base'' onde estão os objetos e funções básicas do R.   




Agora a função ''bwplot'' está disponível para ser utilizada. Como ainda não ensinamos a fazer gráficos, é possível pedir auxílio para a própria função mostrar o que ela é capaz de fazer. Na documentação da função há uma sessão dedicada a exemplificar o uso da função. É possível copiar e colar esse código para executar os exemplos, ou usar a função ''example'' que extrai e roda os exemplos:


<code rsplus>
help(bwplot)
example(bwplot)

</code>


Quais funções estão disponíveis em um pacote instalado? Qual documentação está disponível junto ao pacote?
Essas informações podem ser encontradas em um outro tipo de ajuda de documentação do R, o ''help.start''.
Que abre toda a documentação geral do R que foi instalada no computador. Apesar de ser um hipertexto, ela está localmente instalada e não precisa de internet para ser aberta. Para encontrar a documentação específica de um pacote instalado entre no link ''Packages''. Navegue nessa documentação para se habituar a ela.

<code rsplus>
help.start()
</code>



 

  
 

===== Instalando Pacotes =====

{{:02_tutoriais:tutorial1b:18.png?400  |}}Quando estamos trabalhando em uma oficina normalmente chegamos a um ponto em que precisamos de uma ferramenta que não está disponível localmente. Nesses momentos precisamos nos deslocar até uma loja especializada para adquirir as ferramentas necessárias. As loja do R são os repositórios de pacotes,  oficial é o CRAN [[https://cran.r-project.org/]]. 

Entre os três principais repositórios ((CRAN, GitHub e Bioconductor)), em consulta feita em 31 de julho de 2020, existiam 20.205 pacotes contendo mais de **3,1 milhões de funções** disponíveis para o R(([[https://www.rdocumentation.org/]]))!

Nesse universo de itens disponíveis fica difícil encontrar a melhor ferramenta para a tarefa que queremos executar. Existem várias ferramentas para auxiliar nessa tarefa. Aconselhamos fortemente a usar e inciar a sua busca pelo ''Task Views'' disponível no site oficial do CRAN. Que são revisões de pacotes disponíveis separadas por temas, normalmente áreas de pesquisa (ecologia, genética, economia...) ou tipos de análises (bayesiana, multivariada, espacial...).
   
<WRAP center round box 90%>
{{  :02_tutoriais:tutorial1b:taskviews.png?800  |}}
</WRAP>

Entre no site do [[https://cran.r-project.org/ | CRAN ]] e navegue para **Task Views** > **Environmetrics**. Nele irá encontrar uma revisão sobre as ferramentas disponíveis para análises de dados na área de ecologia, dividida em tópicos. É muito útil, inclusive para saber quanto confiável e estável é um pacote. Na documentação está a descrição de um dos pacotes mais importantes para análise de dados multivariados em ecologia de comunidades chamado ''vegan''. Um pacote com cerca de 20 anos, atualizado frequentemente com incorporação de novas metodologia e que já foi muito testado, um pacote clássico para a ecologia.  
A forma mais prática para instalar um pacote do CRAN é utilizar a função interativa ''install.packages()''. Essa função irá abrir uma janela para que o usuário escolha qual o espelho do CRAN de onde o pacote virá e em seguida lista todos os pacotes que estão no repositório. Como são muitos é aconselhável usar o argumento ''pkgs'' que recebe um vetor de caracteres com os nomes dos pacotes a serem instalados ((VEJA A DOCUMENTAÇÃO!!!)) 


<code rsplus>
install.packages(pkgs = "vegan")

</code>

Selecione o repositório mais próximo fisicamente, no nosso caso, é o ''Brazil(SP 1)[https]'':

<WRAP center round box 90%>
{{  :02_tutoriais:tutorial1b:selectCRANmirror.png?800  |}}
</WRAP>
 

Agora vamos verificar se o  pacote está instalado consultando o ''help.start()'' e verificando se aparece na na lista de pacotes instalados. Vá no link abaixo do ''Descrition File'' denominado ''User guides, package vignettes and other documentation'' e abra o documento com o tema ''Diversity analysis in vegan''. 

<code rsplus>
help.start()

</code>

Vá no link ''Packages'' e selecione o pacote ''vegan'' na lista de pacotes. A página inicial do pacote com o título **Community Ecology Package** conterá o link para a documentação de cada uma das funções do pacote. São muitas, mais de 500! Felizmente a documentação do pacote é muito completa e tem alguns tutoriais incluídos que são chamados de ''Vignettes''. Essas vinhetas são de grande ajuda para quem precisa estudar um pacote.  Abra a vinheta sobre ''Diversity analysis in vegan'', navegue no documento. São 12 páginas condensadas sobre análises de diversidade, mostrando como faze-las no ''vegan'' e com exemplos muito ilustrativos.

===== Esquema do Mapa do R =====

Esse tutorial é uma base muito importante para que o usuário se torne fluente na linguagem e se posicione no ambiente de programação. Uma boa sugestão é retornar a esse tutorial depois que tiver alguma experiência no R para sedimentar os conceitos aqui apresentados. Abaixo o esquema que apresentamos em aula e no inicio desse tutorial. Garanta que consegue se localizar nele.

<WRAP center round box 100%>
**__MapeaR__**
{{  :02_tutoriais:tutorial1:mapa20.png?1000  |}}


</WRAP>

Siga para a aba de exercícios para fazer os exercícios associados a esse tutorial.

===== Referências =====

  * [[https://amstat.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/10618600.1996.10474713| Ross Ihaka & Robert Gentleman (1996) R: A Language for Data Analysis and Graphics, Journal of Computational and Graphical Statistics, 5:3, 299-314, DOI: 10.1080/10618600.1996.10474713]]

  * [[https://mitpress.mit.edu/sites/default/files/sicp/index.html|Harold Abelson, Jerry Sussman & Julie Sussman 1993. Structure and Interpretation of Computer Programs]]
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