nome_da_funcao <- function(argumentos) {
# Corpo da função
# Instruções para realizar a tarefa
return(resultado) # Resultado da função
}6 Funções e Expressões
6.1 Funções
Uma função é um conjunto de instruções que realizam uma tarefa específica quando chamadas. Elas desempenham um papel crucial na programação, permitindo a modularização e reutilização do código. As funções em R seguem uma estrutura geral:
nome_da_funcao: É o nome atribuído à função, que deve ser descritivo e significativo.
argumentos: São os parâmetros que a função recebe como entrada. Eles podem ser opcionais ou obrigatórios, dependendo da função.
Corpo da função: É onde as operações desejadas são definidas usando R.
return(resultado): A função pode opcionalmente retornar um resultado calculado. Se não especificado, a função retorna implicitamente o último valor calculado. É uma boa prática explicitamente definir o que a função deve retornar.
6.1.1 Exemplo
Suponha que temos interesse em calcular a média de uma determinada variável em um banco de dados e gostaríamos de aplicar essa função diversas vezes. Vamos demonstrar isso utilizando o banco de dados “iris”.
data("iris")
media_sepal_len = round(sum(iris$Sepal.Length)/length(iris$Sepal.Length),2)
media_sepal_len[1] 5.84[1] 3.06[1] 3.76[1] 1.2Temos de repetir a mesma operação quatro vezes. Poderiamos simplesmente criar uma função chamada média e não precisar repetir o mesmo procedimento multiplas vezes. Vamos definir nossa primeira função em R.
minha_media <- function(vetor_de_dados){
media = sum(vetor_de_dados)/length(vetor_de_dados)
media = round(media, 2)
return(media)
}
minha_media(iris$Sepal.Length)[1] 5.84Suponha que tenhamos interesse em que o número de casas decimais seja definido pelo usuário:
minha_media_arredond <- function(vetor_de_dados, arredondamento = 5){
media = sum(vetor_de_dados)/length(vetor_de_dados)
media = round(media, arredondamento)
return(media)
}
minha_media(iris$Sepal.Length)[1] 5.84minha_media_arredond(iris$Sepal.Length)[1] 5.84333Podemos estar interessados em calcular o Desvio Padrão Amostral.
meu_desvio_padrao_amostral <- function(vetor) {
media <- minha_media_arredond(vetor)
diferenca <- vetor - media # Calcula as diferenças em relação à média
quadrados <- diferenca^2 # Calcula os quadrados das diferenças
variancia <- sum(quadrados) / (length(vetor) - 1) # Calcula a variância
desvio_padrao <- sqrt(variancia) # Calcula o desvio padrão
return(desvio_padrao)
}
meu_desvio_padrao_amostral(iris$Sepal.Length)[1] 0.8280661Com o desvio padrão amostral e a média podemos calcular o coeficiente de variação (CV). O CV é dado por \[CV = \frac{\text{Desvio Padrão}}{\text{Média}} \times 100\].
Podemos implementar essa função, e para isso, podemos utilizar as duas funções que implementamos anteriormente.
meu_coeficiente_variacao <- function(vetor, arredondamento = 2) {
media <- minha_media_arredond(vetor, arredondamento = arredondamento) # Calcula a média
desvio_padrao <- meu_desvio_padrao_amostral(vetor) # Calcula o desvio padrão
coeficiente_variacao <- (desvio_padrao / media) * 100 # Calcula o CV em porcentagem
coeficiente_variacao = round(coeficiente_variacao, arredondamento)
return(coeficiente_variacao)
}
meu_coeficiente_variacao(iris$Sepal.Length, arredondamento = 2)[1] 14.18Suponha que temos interesse em retornar ao usuário mais do que um valor, no nosso exemplo do CV temos interesse em retornar a média, o desvio padrão e o CV. Podemos fazer isso de diversas maneiras, aqui veremos apenas duas: retornar um data.frame e uma lista nomeada.
meu_coeficiente_variacao2 <- function(vetor, arredondamento = 2) {
media <- minha_media_arredond(vetor, arredondamento = arredondamento) # Calcula a média
desvio_padrao <- meu_desvio_padrao_amostral(vetor) # Calcula o desvio padrão
coeficiente_variacao <- (desvio_padrao / media) * 100 # Calcula o CV em porcentagem
coeficiente_variacao = round(coeficiente_variacao, arredondamento)
return(data.frame(CV = coeficiente_variacao,
média = media,
dp = desvio_padrao))
}
meu_coeficiente_variacao2(iris$Sepal.Length, arredondamento = 2) CV média dp
1 14.18 5.84 0.8280661meu_coeficiente_variacao3 <- function(vetor, arredondamento = 2) {
media <- minha_media_arredond(vetor, arredondamento = arredondamento) # Calcula a média
desvio_padrao <- meu_desvio_padrao_amostral(vetor) # Calcula o desvio padrão
coeficiente_variacao <- (desvio_padrao / media) * 100 # Calcula o CV em porcentagem
coeficiente_variacao = round(coeficiente_variacao, arredondamento)
return(list(CV = coeficiente_variacao,
média = media,
dp = desvio_padrao))
}
meu_coeficiente_variacao3(iris$Sepal.Length, arredondamento = 2)$CV
[1] 14.18
$média
[1] 5.84
$dp
[1] 0.82806616.1.2 Mensagens
No R existem diversos tipos de mensagem que podem ser geradas dentro de uma função, as principais são as messages e os warnings.
As mensagens em R são usadas para fornecer informações ou feedback ao usuário durante a execução de uma função ou script. Elas são úteis para comunicar detalhes sobre o progresso do código ou resultados intermediários.
x <- -5
if (x < 0) {
message("O valor de x é negativo.")
}O valor de x é negativo.Os warnings são mensagens que alertam o usuário sobre situações que não são necessariamente erros, mas que podem indicar problemas ou comportamentos inesperados em um código. Eles são geralmente usados para chamar a atenção do usuário para possíveis questões que precisam ser consideradas. No entanto, o código continuará sendo executado após a exibição de um aviso.
x <- -5
if (x < 0) {
warning("O valor de x é negativo.")
}Warning: O valor de x é negativo.Também podemos forçar a parada da função caso seja um erro.
x <- -5
if (x < 0) {
stop("O valor de x é negativo.")
}6.2 Controle de Fluxo
O controle de fluxo refere-se às estruturas que permitem tomada de decisões e execução de diferentes blocos com base em condições específicas. Podemos usar várias construções para controlar o fluxo de execução, as principais são: Estruturas Condionais e Estruturas de Repetição. Na aula de hoje focaremos apenas nas estruturas condicionais e na próxima em estruturas de repetição.
6.2.1 Estruturas Condicionais (If-else)
As estruturas condicionais permitem a execução um bloco de código se uma condição for verdadeira e outro bloco de código se a condição for falsa.
A estrutura é basicamente:
if (condicao) {
# Código a ser executado se a condição for verdadeira
} else {
# Código a ser executado se a condição for falsa
}Exemplo:
idade <- 25
if (idade >= 18) {
cat("Você é maior de idade.\n")
} else {
cat("Você é menor de idade.\n")
}Você é maior de idade.As estruturas condicionais podem ser aninhadas, por exemplo, podemos ter interesse em classificar as notas dos alunos em diferentes faixas, como “A”, “B”, “C” ou “D”, com base na pontuação. As notas são geralmente classificadas de acordo com um intervalo específico de pontos. Notas acima de 90 são consideradas A, notas entre 80 e 90 são B, notas entre 70 e 80 são C, ou D caso contrário.
pontuacao = 90
if (pontuacao >= 90) {
nota = "A"
} else {
if (pontuacao >= 80) {
nota = "B"
} else {
if (pontuacao >= 70) {
nota = "C"
} else {
nota = "D"
}
}
}
nota[1] "A"Poderíamos estar interessados em realizar esse procedimento múltiplas vezes, e uma forma de resolvermos esse problema podemos simplesmente passar para uma função:
classifica_nota <- function(pontuacao) {
if (pontuacao >= 90) {
nota <- "A"
} else {
if (pontuacao >= 80) {
nota <- "B"
} else {
if (pontuacao >= 70) {
nota <- "C"
} else {
nota <- "D"
}
}
}
cat(paste("A nota do aluno é:", nota))
return(nota)
}
pontuacao_aluno <- 85
nota <- classifica_nota(pontuacao_aluno)A nota do aluno é: BPodemos estar interessado em criar uma função para determinarmos o Quadrante de um Ponto no Plano Cartesiano, essa função recebe como entrada dois valores, as coordenadas (x, y).
quadrante <- function(x, y) {
if (x > 0) {
if (y > 0) {
quadrante = "Quadrante 1"
cat(paste0("O ponto (", x, ", ", y, ") pertence ao ", quadrante))
return(quadrante)
} else {
quadrante = "Quadrante 4"
cat(paste0("O ponto (", x, ", ", y, ") pertence ao ", quadrante))
}
} else {
if (y > 0) {
quadrante = "Quadrante 2"
cat(paste0("O ponto (", x, ", ", y, ") pertence ao ", quadrante))
} else {
quadrante = "Quadrante 3"
cat(paste0("O ponto (", x, ", ", y, ") pertence ao ", quadrante))
}
}
}
quadrante(1, 1)O ponto (1, 1) pertence ao Quadrante 1[1] "Quadrante 1"quadrante(-1, 1)O ponto (-1, 1) pertence ao Quadrante 2quadrante(1, -1)O ponto (1, -1) pertence ao Quadrante 4quadrante(-1, -1)O ponto (-1, -1) pertence ao Quadrante 36.2.2 If_else e ifelse
Muitas vezes precisamos codificar valores de uma variável dentro de um banco de dados. Para isso, podemos utilizar as funções if_else ou ifelse.
Suponha que queremos classificar o comprimento das pétalas em “longa”ou “curta”, para isso podemos fazer como segue:
Loading required package: magrittrLoading required package: dplyr
Attaching package: 'dplyr'The following objects are masked from 'package:stats':
filter, lagThe following objects are masked from 'package:base':
intersect, setdiff, setequal, union6.2.3 Switch
O comando switch é outra construção de controle de fluxo que permite escolher entre várias alternativas com base em um valor especificado. É útil quando você precisa executar um bloco de código diferente para diferentes valores de uma variável. A sintaxe básica do switch em R é a seguinte:
switch(expressao, caso1, caso2, ..., casoN)dia_da_semana <- "segunda"
mensagem <- switch(dia_da_semana,
"segunda" = "Hoje é segunda-feira.",
"terca" = "Hoje é terça-feira.",
"quarta" = "Hoje é quarta-feira.",
"quinta" = "Hoje é quinta-feira.",
"sexta" = "Hoje é sexta-feira.",
"sabado" = "Hoje é sábado.",
"domingo" = "Hoje é domingo.",
"Outro" = "Dia não reconhecido."
)
cat(mensagem)Hoje é segunda-feira.
6.2.4 case_when
Similar ao ifelse, temos o case_when quando nosso interesse está em codificar variáveis de um banco de dados.
Tomemos como exemplo as medidas das sépalas, agora queremos agrupar em três categorias:
X < média - 1 desvio
média - 1 desvio < X < média + 1 desvio
X > média + 1 desvio
6.2.5 Exercícios
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Classificação do Combustível do Meio de Transporte: Crie uma função chamada
classifica_combustivelque recebe o nome de um meio de transporte como argumento e retorna o tipo de combustível que esse meio de transporte utiliza. Considere os seguintes meios de transporte e seus respectivos tipos de combustível:
Carro: Gasolina ou Diesel
Moto: Gasolina
Bicicleta: Humana (sem combustível)
Ônibus: Diesel ou Gás Natural
Trem: Eletricidade ou Diesel
Avião: Querosene
Barco: Diesel ou Gasolina
Conversão de Temperatura: Crie uma função chamada
converte_temperaturaque recebe uma temperatura em graus Celsius ou Fahrenheit como argumento e converte para graus Celsius ou Fahrenheit. A função recebe dois argumentos: A temperatura e a unidade de medida correspondente.Calculadora de IMC: Crie uma função chamada
calcula_imcque recebe o peso (em quilogramas) e a altura (em metros) de uma pessoa como argumentos e calcula o Índice de Massa Corporal (IMC). Com base no IMC calculado, a função deve retornar uma mensagem que classifica a pessoa em uma das seguintes categorias: “Abaixo do Peso”, “Peso Normal”, “Sobrepeso” ou “Obesidade”.