1) Armazene um número qualquer em uma variável e utilize a estrutura if ou a função ifelse() para printar a frase ‘Esse número é maior que 100’ se a condição for atendida.
2) Melhore o código anterior para printar a frase ‘Esse número é menor que 100’ ou ‘Esse número é igual a 100’ quando as condições forem atendidas.
3) Crie um loop para imprimir os números 2,4,6,8,10 separadamente no console.
4) Considere o vetor, matriz e lista abaixo. Crie um loop para cada objeto que imprime separadamente os elementos no console e uma mensagem dizendo se o elemento é maior que 5 ou menor ou igual que 5. - (Dica: Utilize a função cbind() para unir o número e a mensagem)
vetor <- c(1,2,4,8,6,5)
matrix <- matrix(c(1:50), nrow = 5, ncol = 5, byrow = T)
lista <- list(2,7,6,3,4,1)1) Considere os dataset mtcars nativo do R. Utiliza a função apply para calcular a média de todas as variáveis (colunas) e a média de todas as observações (linhas).
mean(); Utilize o comando data(mtcars) para carregar o dataset)2) Considere o dataset warpbreaks nativo do R. Utilize a função tapply para calcular a mediana da coluna breaks para cada nível da variável tension. Agora calcule a mediana de breaks para cada nível da variável wool.
median(); Utilize o comando data(warpbreaks) para carregar o dataset)3) Considere a lista abaixo. Utilize a função lapply para calcular as estatísticas Mínimo, 1° Quartil, Mediana, Média, 3° Quartil e Máximo para cada elemento da lista.
summary pode ser utilizada para calcular essas estatísticas)lista <- list(year = c(50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73),
calls = c(4.4, 4.7, 4.7, 5.9, 6.6, 7.3, 8.1, 8.8, 10.6, 12, 13.5, 14.9, 16.1, 21.2, 119, 124, 142, 159, 182, 212, 43, 24, 27, 29))4) Considere a mesma lista do exercício anterior. Utilize a função sapply para calcular as mesmas estatísticas, mas para retornar um objeto mais simplificado.
1) Execute e reescreva os seguintes códigos utilizando o pipe:
a) class(mean(iris$Sepal.Length))
b) round(seq(from=1,to=20, by = 0.01), 2)
c) plot(diamonds[1:1000,5:6], col = 3)
1) Crie um vetor nomeado com 5 nomes e as respectivas idades e o converta para tibble.
2) Crie uma matriz 5x5 e converta para tibble.
3) Crie um tibble especificando as linhas.
4) Selecione as 50 primeiras linhas do data frame iris, armazene em um objeto e converta para tibble.
5) Adicione uma nova linha e uma nova coluna ao tibble criado em 3.
6) Selecione a primeira coluna utilizando o nome da variável.
7) Selecione a primeira coluna utilizando o número da coluna.
8) Crie um tibble com 100 linhas em que a primeira coluna se chame ‘nivel’ e contenha os níveis ‘a’, ‘b’, ‘c’ e ‘d’ repetidos 20 vezes; a segunda coluna assuma valores entre 0 e 1; a terceira coluna assuma valores acima de 50; e a quarta coluna seja a soma das duas anteriores.
1) Importe os arquivos utilizados na Aula 1 utilizando as funções adequadas do Tidyverse.