2.1 numeric

É a classe de objeto mais usada. Essa classe é similar a float ou double em outras linguagens. Ele lida com inteiros e decimais, positivos e negativos e zero. Um valor numérico armazenado em um objeto é automaticamente assumido ser numérico. Para testar se um objeto é numérico usa-se a função is.numeric().

is.numeric(x)
#> [1] TRUE
is.numeric(pi)
#> [1] TRUE

Outro tipo é o integer (inteiro), ou seja não há parte decimal. Para definir um objeto como inteiro é necessário acrescentar ao valor numérico um L. Analogamente, uma forma de verificação se o objeto é inteiro é através função is.integer().

i <- 3L
is.integer(i)
#> [1] TRUE
is.integer(pi)
#> [1] FALSE

Mesmo com o objeto i sendo inteiro, ele também passa na verificação is.numeric().

is.numeric(i)
#> [1] TRUE

O R converte inteiros para numéricos quando necessário. Vamos usar a função typeof() para determinar o tipo de dado e as conversões que o R faz. Por exemplo:

## integer * numeric
typeof(5L)
#> [1] "integer"
typeof(4.5)
#> [1] "double"
(prod_i <- 5L * 4.5)
#> [1] 22.5
typeof(prod_i)
#> [1] "double"
## integer/integer
typeof(5L)
#> [1] "integer"
typeof(2L)
#> [1] "integer"
typeof(5L/2L)
#> [1] "double"
# número complexo
typeof(3 + 2i)
#> [1] "complex"

2.2 character

O tipo de dado character (string) é bastante utilizado e deve ser manipulado com cuidado. No R há duas principais formas de lidar com caracteres: a função character() e factor(). Embora pareçam similares eles são tratados de forma diferente.

(char <- "Vai chover hoje?")
#> [1] "Vai chover hoje?"
charf <- factor("Vai chover hoje?")
charf
#> [1] Vai chover hoje?
#> Levels: Vai chover hoje?
levels(charf)
#> [1] "Vai chover hoje?"
ordered(charf)
#> [1] Vai chover hoje?
#> Levels: Vai chover hoje?

char contém as palavras "Vai chover hoje?", enquanto, charf tem as mesmas palavras porém sem as aspas e a segunda linha de informação sobre os níveis (levels) de charf. Nós veremos esse tipos de dado futuramente em vetores.

Lembre-se que caracteres em letras minúsculas e maiúsculas são coisas diferentes no R.

Para encontrar o tamanho de um character usamos a função nchar().

nchar(char)
#> [1] 16
nchar("abc")
#> [1] 3

Esta função não funcionará para um objeto do tipo factor.

nchar(charf)
#> Error in nchar(charf): 'nchar()' requires a character vector

2.3 logical

logical (lógico) é uma forma de representar dados que podem assumir valores booleanos, isto é, TRUE (verdadeiro) ou FALSE (falso).

# variável lógica
vl <- FALSE

Então em operações aritméticas envolvendo dados lógicos eles serão convertidos numericamente para 1 (TRUE) e 0 (FALSE).

vl * 5
#> [1] 0
TRUE * 5
#> [1] 5
TRUE + TRUE
#> [1] 2
FALSE - TRUE
#> [1] -1

Assim como as outras classes de dados existem funções para verificar a classe de dados lógicos.

class(vl)
#> [1] "logical"
is.logical(vl)
#> [1] TRUE

O R aceita as abreviaturas T e F para representar TRUE e FALSE, respectivamente, mas não é recomendado usá-las, conforme exemplo abaixo.

TRUE
[1] TRUE
T
[1] TRUE
class(T)
[1] "logical"
T <- 10
class(T)
[1] "numeric"

Valores lógicos resultam da comparação de números ou caracteres.

4 == 3 # 4 é idêntico a 3?
#> [1] FALSE
teste2i2 <- 2*2 == 2+2
teste2i2
#> [1] TRUE
teste2d2 <- 2*2 != 2+2 # operador: diferente de
teste2d2
#> [1] FALSE
4 < 3
#> [1] FALSE
4 > 3
#> [1] TRUE
4 >= 3 & 4 <= 5
#> [1] TRUE
4 <= 3 | 4 <= 5
#> [1] TRUE
"abc" == "defg"
#> [1] FALSE
"abc" < "defg"
#> [1] TRUE
nchar("abc") < nchar("defg")
#> [1] TRUE

2.4 Date

Lidar com datas e horários pode ser difícil em qualquer linguagem e pode complicar mais ainda quando há diversas opções de classes de datas disponíveis, como no R.

As mais úteis são:

• Date

• POSIXct

Date armazena apenas a data enquanto POSIXct armazena a data e o horário. Ambos dados são representados como o número de dias (Date) ou segundos (POSIXct) decorridos desde 1 de Janeiro de 1970.

data1 <- as.Date("2012-06-28")
data1
#> [1] "2012-06-28"
class(data1)
#> [1] "Date"
as.numeric(data1)
#> [1] 15519
data2 <- as.POSIXct("2012-06-28 17:42")
data2
#> [1] "2012-06-28 17:42:00 -03"
class(data2)
#> [1] "POSIXct" "POSIXt"
as.numeric(data2)
#> [1] 1340916120

A manipulação de dados da classe de datas e horários (Date-time) torna-se mais versátil através dos pacotes lubridate e chron, o que será visto posteriormente no curso.

Funções como as.numeric() e as.Date() não apenas mudam o formato de um objeto mas muda realmente a classe original do objeto.

class(data1)
#> [1] "Date"
class(as.numeric(data1))
#> [1] "numeric"