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Oficina de análise de dados NIR em ambiente R

Partes 1—3 - Manejo de dados com dplyr, preparação de dados, e PCA

Ricardo Perdiz (Luz da Floresta) | 2021/06/30

COVID19
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COVID19

Análise de dados NIR em R

Sumário

Uma breve introdução

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COVID19

Análise de dados NIR em R

Sumário

Uma breve introdução

Manipulação de dados com o pacote dplyr

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COVID19

Análise de dados NIR em R

Sumário

Uma breve introdução

Manipulação de dados com o pacote dplyr

Preparação dos dados para análise

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COVID19

Análise de dados NIR em R

Sumário

Uma breve introdução

Manipulação de dados com o pacote dplyr

Preparação dos dados para análise

Análise de componentes principais (PCA)

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COVID19

Análise de dados NIR em R

"There should be one – and preferably only one – obvious way to do it." (The Zen of Python)1

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COVID19

Análise de dados NIR em R

"There should be one – and preferably only one – obvious way to do it." (The Zen of Python)1

Paradigma em linguagens de programação.

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COVID19

Análise de dados NIR em R

"There should be one – and preferably only one – obvious way to do it." (The Zen of Python)1

Paradigma em linguagens de programação.

"There’s more than one way to do it" (Perl, R)

1: The Zen of Python

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COVID19

Análise de dados NIR em R

Há mais de uma maneira de se fazer uma determinada ação no R

plot(mtcars$hp, mtcars$mpg)
plot(mpg ~ hp, data = mtcars)
library(lattice)
xyplot(mpg ~ hp, data = mtcars)
library(ggplot2)
ggplot(mtcars, aes(x = hp, y = mpg)) + geom_point()
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Várias maneiras de se fazer algo em R, todas com vantagens e desvantagens. O guia de desenvolvedor do Python afirma: R é muito diferente de Python nesse aspecto. Uma vantagem da diversidade de interfaces do R é que ela pode se desenvolver com o tempo e se ajustar às diferentes necessidades dos usuários.

COVID19

Análise de dados NIR em R

Por que ensinar ferramentas do tidyverse, caret e tidymodels?

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COVID19

Análise de dados NIR em R

Por que ensinar ferramentas do tidyverse, caret e tidymodels?

Enraizar a idéia de ter UM conjunto de ferramentas para trabalhar e analisar os dados

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COVID19

Análise de dados NIR em R

Instruções gerais

data.frame(a = 1:10, b = 1:10)
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Análise de dados NIR em R

Instruções gerais

data.frame(a = 1:10, b = 1:10)

Um código por linha!

data.frame(
  a = 1:10,
  b = 1:10)
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Análise de dados NIR em R

Instruções gerais

Dúvidas?

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Análise de dados NIR em R

Instruções gerais

Dúvidas?

Dúvidas de R básico, eu vou apontar onde descobrir a solução, mas não vou focar em resolver nesta oficina.

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COVID19

Análise de dados NIR em R

Instruções gerais

Dúvidas?

Dúvidas de R básico, eu vou apontar onde descobrir a solução, mas não vou focar em resolver nesta oficina.

Podem parar e perguntar!

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COVID19

Análise de dados NIR em R

Dados para a oficina

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COVID19

Análise de dados NIR em R

Dados para a oficina

1. Conjunto de dados nir_data1, que acompanha o pacote NIRtools2.

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Análise de dados NIR em R

Dados para a oficina

1. Conjunto de dados nir_data1, que acompanha o pacote NIRtools2.

2. Próprios dados

  1. Perdiz (2020) Delimitação específica e filogeografia do complexo Protium aracouchini (Aubl.) Marchand (Burseraceae). Tese de doutorado. Programa de pós-graduação em Ciências Biológicas, INPA, Manaus, Amazonas, Brasil. https://repositorio.inpa.gov.br/handle/1/36948

  2. Perdiz (2021) https://github.com/ricoperdiz/NIRtools

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Vou utilizar o conjunto de dados nir_data, um subconjunto proveniente de minha tese de doutorado (Perdiz 2020), e que acompanha o pacote NIRtools (Perdiz 2021) para servir como exemplo para as análises neste tutorial. Vale ressaltar que esse conjunto de dados é extremamente pequeno, por isso desconsidere os resultados das análises. Ele servirá apenas de guia para abordar os procedimentos aqui abordados.

COVID19

Análise de dados NIR em R

Importação dos dados nir_data1

Para ler o conjunto de dados que utilizarei nesta oficina, basta rodar o comando abaixo:

dados <-
  read.table("https://raw.githubusercontent.com/ricoperdiz/NIRtools/master/inst/extdata/nir_data.csv", sep = "\t", header = TRUE, as.is = TRUE)
  1. Perdiz (2020) https://repositorio.inpa.gov.br/handle/1/36948
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COVID19

Análise de dados NIR em R

Importação dos dados nir_data1

Para ler o conjunto de dados que utilizarei nesta oficina, basta rodar o comando abaixo:

dados <-
  read.table("https://raw.githubusercontent.com/ricoperdiz/NIRtools/master/inst/extdata/nir_data.csv", sep = "\t", header = TRUE, as.is = TRUE)
  1. Perdiz (2020) https://repositorio.inpa.gov.br/handle/1/36948

De maneira alternativa, você pode ler estes dados utilizando a função fread() do pacote data.table:

library("data.table")
dados <-
  fread("https://raw.githubusercontent.com/ricoperdiz/NIRtools/master/inst/extdata/nir_data.csv")
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Análise de dados NIR em R

Importação de dados próprios

De maneira alternativa, como no exemplo anterior, você pode utilizar a função fread() do pacote data.table. Esta função não exige a especificação do separador, pois é automaticamente descoberto:

library("data.table")
dados <- fread("MEUSDADOS.csv")
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Análise de dados NIR em R

Transformação do data.frame em um tibble1

library("tibble")
dados <- as_tibble(dados)
head(dados)
## # A tibble: 6 × 1,562
##   especimenid SP1       face  coletor number X10001.03 X3999.64 X4003.497 X4007.354
##         <int> <chr>     <chr> <chr>    <int>     <dbl>    <dbl>     <dbl>     <dbl>
## 1       10194 P. araco… abax… Perdiz…   2856     0.278    0.596     0.596     0.596
## 2       10194 P. araco… adax… Perdiz…   2856     0.254    0.567     0.567     0.567
## 3       10194 P. araco… abax… Perdiz…   2856     0.273    0.581     0.582     0.582
## 4       10194 P. araco… adax… Perdiz…   2856     0.258    0.576     0.577     0.577
## 5       10194 P. araco… abax… Perdiz…   2856     0.278    0.596     0.596     0.596
## 6       10194 P. araco… adax… Perdiz…   2856     0.254    0.567     0.567     0.567
## # ℹ 1,553 more variables: X4011.211 <dbl>, X4015.068 <dbl>, X4018.925 <dbl>,
## #   X4022.781 <dbl>, X4026.638 <dbl>, X4030.495 <dbl>, X4034.352 <dbl>,
## #   X4038.209 <dbl>, X4042.066 <dbl>, X4045.923 <dbl>, X4049.78 <dbl>,
## #   X4053.637 <dbl>, X4057.494 <dbl>, X4061.351 <dbl>, X4065.208 <dbl>,
## #   X4069.065 <dbl>, X4072.922 <dbl>, X4076.779 <dbl>, X4080.635 <dbl>,
## #   X4084.492 <dbl>, X4088.349 <dbl>, X4092.206 <dbl>, X4096.063 <dbl>,
## #   X4099.92 <dbl>, X4103.777 <dbl>, X4107.634 <dbl>, X4111.491 <dbl>, …
  1. Este passo NÃO É NECESSÁRIO. Ele facilita apenas a visualização dos dados no console, e indica o tipo de cada variável em seu conjunto de dados. Saiba mais sobre um tibble em https://r4ds.had.co.nz/tibbles.html.
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Análise de dados NIR em R

Checagem básica

Primeiras 10 linhas e 5 colunas

dados[1:10, 1:5]
## # A tibble: 10 × 5
##    especimenid SP1            face    coletor      number
##          <int> <chr>          <chr>   <chr>         <int>
##  1       10194 P. aracouchini abaxial Perdiz, R.O.   2856
##  2       10194 P. aracouchini adaxial Perdiz, R.O.   2856
##  3       10194 P. aracouchini abaxial Perdiz, R.O.   2856
##  4       10194 P. aracouchini adaxial Perdiz, R.O.   2856
##  5       10194 P. aracouchini abaxial Perdiz, R.O.   2856
##  6       10194 P. aracouchini adaxial Perdiz, R.O.   2856
##  7       10194 P. aracouchini abaxial Perdiz, R.O.   2856
##  8       10194 P. aracouchini adaxial Perdiz, R.O.   2856
##  9       10196 P. aracouchini abaxial Perdiz, R.O.   2858
## 10       10196 P. aracouchini adaxial Perdiz, R.O.   2858
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Análise de dados NIR em R

Estrutura dos dados

str(dados[, 1:15])
## tibble [48 × 15] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
##  $ especimenid: int [1:48] 10194 10194 10194 10194 10194 10194 10194 10194 10196 10196 ...
##  $ SP1        : chr [1:48] "P. aracouchini" "P. aracouchini" "P. aracouchini" "P. aracouchini" ...
##  $ face       : chr [1:48] "abaxial" "adaxial" "abaxial" "adaxial" ...
##  $ coletor    : chr [1:48] "Perdiz, R.O." "Perdiz, R.O." "Perdiz, R.O." "Perdiz, R.O." ...
##  $ number     : int [1:48] 2856 2856 2856 2856 2856 2856 2856 2856 2858 2858 ...
##  $ X10001.03  : num [1:48] 0.278 0.254 0.273 0.258 0.278 ...
##  $ X3999.64   : num [1:48] 0.596 0.567 0.581 0.576 0.596 ...
##  $ X4003.497  : num [1:48] 0.596 0.567 0.582 0.577 0.596 ...
##  $ X4007.354  : num [1:48] 0.596 0.567 0.582 0.577 0.596 ...
##  $ X4011.211  : num [1:48] 0.596 0.567 0.582 0.577 0.596 ...
##  $ X4015.068  : num [1:48] 0.596 0.567 0.581 0.576 0.596 ...
##  $ X4018.925  : num [1:48] 0.595 0.566 0.58 0.575 0.595 ...
##  $ X4022.781  : num [1:48] 0.593 0.565 0.579 0.574 0.593 ...
##  $ X4026.638  : num [1:48] 0.592 0.563 0.578 0.573 0.592 ...
##  $ X4030.495  : num [1:48] 0.59 0.562 0.576 0.571 0.59 ...
##  - attr(*, ".internal.selfref")=<externalptr>
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Análise de dados NIR em R

Contagem de número de amostras por determinada categoria

SP1 é a variável que contem nome de espécie em meu conjunto de dados: 

table(dados$SP1)
## 
## P. aracouchini   P. calanense 
##             24             24
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Análise de dados NIR em R

Plot - NIRtools1

Função nirdf()2,3 converte um objeto com dados NIR em um objeto de classe nirdf, o que permite então utilizar u método próprio para plotar em R usando a função plot(). 

nirdad <-
  NIRtools::nirdf(
    dados,
    category = "SP1",
    measure_columns = grep("^X", names(dados), value = TRUE),
    measure_columns_prefix = "X"
  )
plot(nirdad, "SP1",
     cex_pt = .7,
     cex_leg = 2,
     text_font = 3)

  1. Perdiz (2021). https://github.com/ricoperdiz/NIRtools.

  2. Ver tutorial em https://github.com/ricoperdiz/NIRtools para aprender a usar a função nirdad.

  3. Outra alternativa é utilizar os passos contidos em http://botanicaamazonica.wiki.br/labotam/doku.php?id=analises:nir:ver_spectra, de autoria do Dr. Alberto Vicentini (INPA).

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Análise de dados NIR em R

Manipulação de dados com o pacote dplyr

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Análise de dados NIR em R

O que é o dplyr?

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Análise de dados NIR em R

O que é o dplyr?

Funções ou verbos para manipular e sumarizar dados tabulados.

Não é um pacote de ações rápidas.

Nomes de funções facilitam a memorização.

Nomes sem aspas dentro das funções!

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Este pacote possui uma série de funções/verbos para manipular e sumarizar dados tabulados.
Não é o pacote mais rápido ou eficiente para fazer tais ações.
Porém, o uso de funções cujos nomes nos remetem às ações que efetuamos rotineiramente com dados facilita a memorização.
Somado a isso, não temos a necessidade de usar aspas nos nomes das variáveis, o que acelera a digitação.

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Análise de dados NIR em R

Principais funções do pacote dplyr

  • Seleção de colunas - select()
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Análise de dados NIR em R

Principais funções do pacote dplyr

  • Seleção de colunas - select()

  • Ordenar linhas - arrange()

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Análise de dados NIR em R

Principais funções do pacote dplyr

  • Seleção de colunas - select()

  • Ordenar linhas - arrange()

  • Filtrar linhas - filter()

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Análise de dados NIR em R

Principais funções do pacote dplyr

  • Seleção de colunas - select()

  • Ordenar linhas - arrange()

  • Filtrar linhas - filter()

  • Criar novas colunas - mutate()

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Análise de dados NIR em R

Principais funções do pacote dplyr

  • Seleção de colunas - select()

  • Ordenar linhas - arrange()

  • Filtrar linhas - filter()

  • Criar novas colunas - mutate()

  • Sumarizar resultados - summarise()

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Análise de dados NIR em R

Principais funções do pacote dplyr

  • Seleção de colunas - select()

  • Ordenar linhas - arrange()

  • Filtrar linhas - filter()

  • Criar novas colunas - mutate()

  • Sumarizar resultados - summarise()

  • Função especial para agrupamentos - group_by()

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Análise de dados NIR em R

Carregando o pacote

library("dplyr")
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Análise de dados NIR em R

Atenção na hora de carregar os pacotes

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Análise de dados NIR em R

Atenção na hora de carregar os pacotes

Ordem de carregar pacotes é IMPORTANTE!

library("MASS")
library("dplyr")

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Análise de dados NIR em R

select() do dplyr funciona!

select(mtcars, mpg)

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Análise de dados NIR em R

Conflito com funções de mesmo nome!

library("dplyr")
library("MASS")

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Análise de dados NIR em R

Erro em select() do dplyr!

select(mtcars, mpg)

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Análise de dados NIR em R

Selecionando colunas com select()

Podemos selecionar quantas colunas desejarmos.

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Análise de dados NIR em R

Selecionando colunas com select()

Podemos selecionar quantas colunas desejarmos.

Uma coluna

select(dados, especimenid)
## # A tibble: 48 × 1
##    especimenid
##          <int>
##  1       10194
##  2       10194
##  3       10194
##  4       10194
##  5       10194
##  6       10194
##  7       10194
##  8       10194
##  9       10196
## 10       10196
## # ℹ 38 more rows
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Para selecionar uma coluna, usamos a função select(). O primeiro argumento é o nome do data.frame, dados; a partir do segundo argumento, colocamos os nomes das colunas sem aspas.

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Análise de dados NIR em R

Selecionando colunas com select()

Duas colunas

select(dados, especimenid, SP1)
## # A tibble: 48 × 2
##    especimenid SP1           
##          <int> <chr>         
##  1       10194 P. aracouchini
##  2       10194 P. aracouchini
##  3       10194 P. aracouchini
##  4       10194 P. aracouchini
##  5       10194 P. aracouchini
##  6       10194 P. aracouchini
##  7       10194 P. aracouchini
##  8       10194 P. aracouchini
##  9       10196 P. aracouchini
## 10       10196 P. aracouchini
## # ℹ 38 more rows
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Análise de dados NIR em R

Selecionando colunas com select()

Múltiplas colunas

select(dados, especimenid, SP1, coletor, number)
## # A tibble: 48 × 4
##    especimenid SP1            coletor      number
##          <int> <chr>          <chr>         <int>
##  1       10194 P. aracouchini Perdiz, R.O.   2856
##  2       10194 P. aracouchini Perdiz, R.O.   2856
##  3       10194 P. aracouchini Perdiz, R.O.   2856
##  4       10194 P. aracouchini Perdiz, R.O.   2856
##  5       10194 P. aracouchini Perdiz, R.O.   2856
##  6       10194 P. aracouchini Perdiz, R.O.   2856
##  7       10194 P. aracouchini Perdiz, R.O.   2856
##  8       10194 P. aracouchini Perdiz, R.O.   2856
##  9       10196 P. aracouchini Perdiz, R.O.   2858
## 10       10196 P. aracouchini Perdiz, R.O.   2858
## # ℹ 38 more rows
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Análise de dados NIR em R

Remoção de colunas

Uma coluna

dados_1colunaremovida <- select(dados, -especimenid)
head(dados_1colunaremovida)
## # A tibble: 6 × 1,561
##   SP1         face  coletor number X10001.03 X3999.64 X4003.497 X4007.354 X4011.211
##   <chr>       <chr> <chr>    <int>     <dbl>    <dbl>     <dbl>     <dbl>     <dbl>
## 1 P. aracouc… abax… Perdiz…   2856     0.278    0.596     0.596     0.596     0.596
## 2 P. aracouc… adax… Perdiz…   2856     0.254    0.567     0.567     0.567     0.567
## 3 P. aracouc… abax… Perdiz…   2856     0.273    0.581     0.582     0.582     0.582
## 4 P. aracouc… adax… Perdiz…   2856     0.258    0.576     0.577     0.577     0.577
## 5 P. aracouc… abax… Perdiz…   2856     0.278    0.596     0.596     0.596     0.596
## 6 P. aracouc… adax… Perdiz…   2856     0.254    0.567     0.567     0.567     0.567
## # ℹ 1,552 more variables: X4015.068 <dbl>, X4018.925 <dbl>, X4022.781 <dbl>,
## #   X4026.638 <dbl>, X4030.495 <dbl>, X4034.352 <dbl>, X4038.209 <dbl>,
## #   X4042.066 <dbl>, X4045.923 <dbl>, X4049.78 <dbl>, X4053.637 <dbl>,
## #   X4057.494 <dbl>, X4061.351 <dbl>, X4065.208 <dbl>, X4069.065 <dbl>,
## #   X4072.922 <dbl>, X4076.779 <dbl>, X4080.635 <dbl>, X4084.492 <dbl>,
## #   X4088.349 <dbl>, X4092.206 <dbl>, X4096.063 <dbl>, X4099.92 <dbl>,
## #   X4103.777 <dbl>, X4107.634 <dbl>, X4111.491 <dbl>, X4115.348 <dbl>, …
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Análise de dados NIR em R

Remoção de colunas

Duas colunas

dados_2colunasremovidas <- select(dados, -especimenid, -SP1)
head(dados_2colunasremovidas)
## # A tibble: 6 × 1,560
##   face    coletor number X10001.03 X3999.64 X4003.497 X4007.354 X4011.211 X4015.068
##   <chr>   <chr>    <int>     <dbl>    <dbl>     <dbl>     <dbl>     <dbl>     <dbl>
## 1 abaxial Perdiz…   2856     0.278    0.596     0.596     0.596     0.596     0.596
## 2 adaxial Perdiz…   2856     0.254    0.567     0.567     0.567     0.567     0.567
## 3 abaxial Perdiz…   2856     0.273    0.581     0.582     0.582     0.582     0.581
## 4 adaxial Perdiz…   2856     0.258    0.576     0.577     0.577     0.577     0.576
## 5 abaxial Perdiz…   2856     0.278    0.596     0.596     0.596     0.596     0.596
## 6 adaxial Perdiz…   2856     0.254    0.567     0.567     0.567     0.567     0.567
## # ℹ 1,551 more variables: X4018.925 <dbl>, X4022.781 <dbl>, X4026.638 <dbl>,
## #   X4030.495 <dbl>, X4034.352 <dbl>, X4038.209 <dbl>, X4042.066 <dbl>,
## #   X4045.923 <dbl>, X4049.78 <dbl>, X4053.637 <dbl>, X4057.494 <dbl>,
## #   X4061.351 <dbl>, X4065.208 <dbl>, X4069.065 <dbl>, X4072.922 <dbl>,
## #   X4076.779 <dbl>, X4080.635 <dbl>, X4084.492 <dbl>, X4088.349 <dbl>,
## #   X4092.206 <dbl>, X4096.063 <dbl>, X4099.92 <dbl>, X4103.777 <dbl>,
## #   X4107.634 <dbl>, X4111.491 <dbl>, X4115.348 <dbl>, X4119.205 <dbl>, …
29 / 101
COVID19

Análise de dados NIR em R

Remoção de colunas

Múltiplas colunas

multiplas_colunas_removidas <- select(dados, -one_of(c("especimenid", "SP1", "face")))
head(multiplas_colunas_removidas)
## # A tibble: 6 × 1,559
##   coletor      number X10001.03 X3999.64 X4003.497 X4007.354 X4011.211 X4015.068
##   <chr>         <int>     <dbl>    <dbl>     <dbl>     <dbl>     <dbl>     <dbl>
## 1 Perdiz, R.O.   2856     0.278    0.596     0.596     0.596     0.596     0.596
## 2 Perdiz, R.O.   2856     0.254    0.567     0.567     0.567     0.567     0.567
## 3 Perdiz, R.O.   2856     0.273    0.581     0.582     0.582     0.582     0.581
## 4 Perdiz, R.O.   2856     0.258    0.576     0.577     0.577     0.577     0.576
## 5 Perdiz, R.O.   2856     0.278    0.596     0.596     0.596     0.596     0.596
## 6 Perdiz, R.O.   2856     0.254    0.567     0.567     0.567     0.567     0.567
## # ℹ 1,551 more variables: X4018.925 <dbl>, X4022.781 <dbl>, X4026.638 <dbl>,
## #   X4030.495 <dbl>, X4034.352 <dbl>, X4038.209 <dbl>, X4042.066 <dbl>,
## #   X4045.923 <dbl>, X4049.78 <dbl>, X4053.637 <dbl>, X4057.494 <dbl>,
## #   X4061.351 <dbl>, X4065.208 <dbl>, X4069.065 <dbl>, X4072.922 <dbl>,
## #   X4076.779 <dbl>, X4080.635 <dbl>, X4084.492 <dbl>, X4088.349 <dbl>,
## #   X4092.206 <dbl>, X4096.063 <dbl>, X4099.92 <dbl>, X4103.777 <dbl>,
## #   X4107.634 <dbl>, X4111.491 <dbl>, X4115.348 <dbl>, X4119.205 <dbl>, …
30 / 101
COVID19

Análise de dados NIR em R

Reordenar colunas

select(dados, SP1, number, coletor)
## # A tibble: 48 × 3
##    SP1            number coletor     
##    <chr>           <int> <chr>       
##  1 P. aracouchini   2856 Perdiz, R.O.
##  2 P. aracouchini   2856 Perdiz, R.O.
##  3 P. aracouchini   2856 Perdiz, R.O.
##  4 P. aracouchini   2856 Perdiz, R.O.
##  5 P. aracouchini   2856 Perdiz, R.O.
##  6 P. aracouchini   2856 Perdiz, R.O.
##  7 P. aracouchini   2856 Perdiz, R.O.
##  8 P. aracouchini   2856 Perdiz, R.O.
##  9 P. aracouchini   2858 Perdiz, R.O.
## 10 P. aracouchini   2858 Perdiz, R.O.
## # ℹ 38 more rows
31 / 101
COVID19

Análise de dados NIR em R

Reordenar colunas com everything()

select(dados, coletor, number, everything())
## # A tibble: 48 × 1,562
##    coletor    number especimenid SP1   face  X10001.03 X3999.64 X4003.497 X4007.354
##    <chr>       <int>       <int> <chr> <chr>     <dbl>    <dbl>     <dbl>     <dbl>
##  1 Perdiz, R…   2856       10194 P. a… abax…     0.278    0.596     0.596     0.596
##  2 Perdiz, R…   2856       10194 P. a… adax…     0.254    0.567     0.567     0.567
##  3 Perdiz, R…   2856       10194 P. a… abax…     0.273    0.581     0.582     0.582
##  4 Perdiz, R…   2856       10194 P. a… adax…     0.258    0.576     0.577     0.577
##  5 Perdiz, R…   2856       10194 P. a… abax…     0.278    0.596     0.596     0.596
##  6 Perdiz, R…   2856       10194 P. a… adax…     0.254    0.567     0.567     0.567
##  7 Perdiz, R…   2856       10194 P. a… abax…     0.273    0.581     0.582     0.582
##  8 Perdiz, R…   2856       10194 P. a… adax…     0.258    0.576     0.577     0.577
##  9 Perdiz, R…   2858       10196 P. a… abax…     0.274    0.681     0.681     0.681
## 10 Perdiz, R…   2858       10196 P. a… adax…     0.278    0.673     0.672     0.672
## # ℹ 38 more rows
## # ℹ 1,553 more variables: X4011.211 <dbl>, X4015.068 <dbl>, X4018.925 <dbl>,
## #   X4022.781 <dbl>, X4026.638 <dbl>, X4030.495 <dbl>, X4034.352 <dbl>,
## #   X4038.209 <dbl>, X4042.066 <dbl>, X4045.923 <dbl>, X4049.78 <dbl>,
## #   X4053.637 <dbl>, X4057.494 <dbl>, X4061.351 <dbl>, X4065.208 <dbl>,
## #   X4069.065 <dbl>, X4072.922 <dbl>, X4076.779 <dbl>, X4080.635 <dbl>,
## #   X4084.492 <dbl>, X4088.349 <dbl>, X4092.206 <dbl>, X4096.063 <dbl>, …
32 / 101
COVID19

Análise de dados NIR em R

Funções auxiliares de select()

Há verbos que auxiliam a busca das colunas desejadas. São eles:

33 / 101
COVID19

Análise de dados NIR em R

Funções auxiliares de select()

Há verbos que auxiliam a busca das colunas desejadas. São eles:

  • starts_with(): Coluna começa com um prefixo X;
  • ends_with(): Termina com um sufixo X;
  • contains(): Contem uma determinada palavra;
  • matches(): Busca uma expressão regular (veja ?regex);
  • num_range(): Busca uma amplitude numérica.
33 / 101
COVID19

Análise de dados NIR em R

starts_with()

select(dados, starts_with("col"))
## # A tibble: 48 × 1
##    coletor     
##    <chr>       
##  1 Perdiz, R.O.
##  2 Perdiz, R.O.
##  3 Perdiz, R.O.
##  4 Perdiz, R.O.
##  5 Perdiz, R.O.
##  6 Perdiz, R.O.
##  7 Perdiz, R.O.
##  8 Perdiz, R.O.
##  9 Perdiz, R.O.
## 10 Perdiz, R.O.
## # ℹ 38 more rows
34 / 101
COVID19

Análise de dados NIR em R

ends_with()

select(dados, ends_with("r"))
## # A tibble: 48 × 2
##    coletor      number
##    <chr>         <int>
##  1 Perdiz, R.O.   2856
##  2 Perdiz, R.O.   2856
##  3 Perdiz, R.O.   2856
##  4 Perdiz, R.O.   2856
##  5 Perdiz, R.O.   2856
##  6 Perdiz, R.O.   2856
##  7 Perdiz, R.O.   2856
##  8 Perdiz, R.O.   2856
##  9 Perdiz, R.O.   2858
## 10 Perdiz, R.O.   2858
## # ℹ 38 more rows
35 / 101
COVID19

Análise de dados NIR em R

contains()

select(dados, contains("ol"))
## # A tibble: 48 × 1
##    coletor     
##    <chr>       
##  1 Perdiz, R.O.
##  2 Perdiz, R.O.
##  3 Perdiz, R.O.
##  4 Perdiz, R.O.
##  5 Perdiz, R.O.
##  6 Perdiz, R.O.
##  7 Perdiz, R.O.
##  8 Perdiz, R.O.
##  9 Perdiz, R.O.
## 10 Perdiz, R.O.
## # ℹ 38 more rows
36 / 101
COVID19

Análise de dados NIR em R

matches()

select(dados, matches("^X[0-9]+\\.97$"))
## # A tibble: 48 × 1
##    X8438.97
##       <dbl>
##  1    0.294
##  2    0.271
##  3    0.290
##  4    0.275
##  5    0.294
##  6    0.271
##  7    0.290
##  8    0.275
##  9    0.285
## 10    0.290
## # ℹ 38 more rows
37 / 101
COVID19

Análise de dados NIR em R

num_range()

select(dados, num_range("X", seq(from = 3999.64, to = 4007.354, by = 3.857)))
## # A tibble: 48 × 3
##    X3999.64 X4003.497 X4007.354
##       <dbl>     <dbl>     <dbl>
##  1    0.596     0.596     0.596
##  2    0.567     0.567     0.567
##  3    0.581     0.582     0.582
##  4    0.576     0.577     0.577
##  5    0.596     0.596     0.596
##  6    0.567     0.567     0.567
##  7    0.581     0.582     0.582
##  8    0.576     0.577     0.577
##  9    0.681     0.681     0.681
## 10    0.673     0.672     0.672
## # ℹ 38 more rows
38 / 101
COVID19

Análise de dados NIR em R

Combinações de linhas distintas - distinct()

Ao selecionar diversas colunas, podemos querer ver combinações distintas de linhas.

39 / 101
COVID19

Análise de dados NIR em R

Combinações de linhas distintas - distinct()

Ao selecionar diversas colunas, podemos querer ver combinações distintas de linhas.

Usamos então a função distinct() para obter essas combinações:

distinct(dados, coletor, number, SP1)
## # A tibble: 6 × 3
##   coletor      number SP1           
##   <chr>         <int> <chr>         
## 1 Perdiz, R.O.   2856 P. aracouchini
## 2 Perdiz, R.O.   2858 P. aracouchini
## 3 Perdiz, R.O.   2859 P. aracouchini
## 4 Perdiz, R.O.   3236 P. calanense  
## 5 Perdiz, R.O.   3237 P. calanense  
## 6 Perdiz, R.O.   3239 P. calanense
39 / 101
COVID19

Análise de dados NIR em R

Ordenar linhas - arrange()

arrange(dados, number)
## # A tibble: 48 × 1,562
##    especimenid SP1      face  coletor number X10001.03 X3999.64 X4003.497 X4007.354
##          <int> <chr>    <chr> <chr>    <int>     <dbl>    <dbl>     <dbl>     <dbl>
##  1       10194 P. arac… abax… Perdiz…   2856     0.278    0.596     0.596     0.596
##  2       10194 P. arac… adax… Perdiz…   2856     0.254    0.567     0.567     0.567
##  3       10194 P. arac… abax… Perdiz…   2856     0.273    0.581     0.582     0.582
##  4       10194 P. arac… adax… Perdiz…   2856     0.258    0.576     0.577     0.577
##  5       10194 P. arac… abax… Perdiz…   2856     0.278    0.596     0.596     0.596
##  6       10194 P. arac… adax… Perdiz…   2856     0.254    0.567     0.567     0.567
##  7       10194 P. arac… abax… Perdiz…   2856     0.273    0.581     0.582     0.582
##  8       10194 P. arac… adax… Perdiz…   2856     0.258    0.576     0.577     0.577
##  9       10196 P. arac… abax… Perdiz…   2858     0.274    0.681     0.681     0.681
## 10       10196 P. arac… adax… Perdiz…   2858     0.278    0.673     0.672     0.672
## # ℹ 38 more rows
## # ℹ 1,553 more variables: X4011.211 <dbl>, X4015.068 <dbl>, X4018.925 <dbl>,
## #   X4022.781 <dbl>, X4026.638 <dbl>, X4030.495 <dbl>, X4034.352 <dbl>,
## #   X4038.209 <dbl>, X4042.066 <dbl>, X4045.923 <dbl>, X4049.78 <dbl>,
## #   X4053.637 <dbl>, X4057.494 <dbl>, X4061.351 <dbl>, X4065.208 <dbl>,
## #   X4069.065 <dbl>, X4072.922 <dbl>, X4076.779 <dbl>, X4080.635 <dbl>,
## #   X4084.492 <dbl>, X4088.349 <dbl>, X4092.206 <dbl>, X4096.063 <dbl>, …
40 / 101
COVID19

Análise de dados NIR em R

Ordenar linhas - arrange()

arrange(dados, desc(number))
## # A tibble: 48 × 1,562
##    especimenid SP1      face  coletor number X10001.03 X3999.64 X4003.497 X4007.354
##          <int> <chr>    <chr> <chr>    <int>     <dbl>    <dbl>     <dbl>     <dbl>
##  1       12650 P. cala… abax… Perdiz…   3239     0.349    0.733     0.733     0.733
##  2       12650 P. cala… adax… Perdiz…   3239     0.342    0.744     0.744     0.744
##  3       12650 P. cala… abax… Perdiz…   3239     0.342    0.713     0.714     0.714
##  4       12650 P. cala… adax… Perdiz…   3239     0.355    0.773     0.773     0.773
##  5       12650 P. cala… abax… Perdiz…   3239     0.349    0.733     0.733     0.733
##  6       12650 P. cala… adax… Perdiz…   3239     0.342    0.744     0.744     0.744
##  7       12650 P. cala… abax… Perdiz…   3239     0.342    0.713     0.714     0.714
##  8       12650 P. cala… adax… Perdiz…   3239     0.355    0.773     0.773     0.773
##  9       12648 P. cala… abax… Perdiz…   3237     0.402    0.745     0.746     0.745
## 10       12648 P. cala… adax… Perdiz…   3237     0.389    0.757     0.757     0.757
## # ℹ 38 more rows
## # ℹ 1,553 more variables: X4011.211 <dbl>, X4015.068 <dbl>, X4018.925 <dbl>,
## #   X4022.781 <dbl>, X4026.638 <dbl>, X4030.495 <dbl>, X4034.352 <dbl>,
## #   X4038.209 <dbl>, X4042.066 <dbl>, X4045.923 <dbl>, X4049.78 <dbl>,
## #   X4053.637 <dbl>, X4057.494 <dbl>, X4061.351 <dbl>, X4065.208 <dbl>,
## #   X4069.065 <dbl>, X4072.922 <dbl>, X4076.779 <dbl>, X4080.635 <dbl>,
## #   X4084.492 <dbl>, X4088.349 <dbl>, X4092.206 <dbl>, X4096.063 <dbl>, …
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COVID19

Análise de dados NIR em R

Filtragem de linhas - filter()

filter(dados, SP1 == "P. calanense")
## # A tibble: 24 × 1,562
##    especimenid SP1      face  coletor number X10001.03 X3999.64 X4003.497 X4007.354
##          <int> <chr>    <chr> <chr>    <int>     <dbl>    <dbl>     <dbl>     <dbl>
##  1       12647 P. cala… abax… Perdiz…   3236     0.322    0.717     0.717     0.717
##  2       12647 P. cala… adax… Perdiz…   3236     0.329    0.714     0.715     0.715
##  3       12647 P. cala… abax… Perdiz…   3236     0.340    0.724     0.724     0.724
##  4       12647 P. cala… adax… Perdiz…   3236     0.320    0.735     0.736     0.736
##  5       12647 P. cala… abax… Perdiz…   3236     0.322    0.717     0.717     0.717
##  6       12647 P. cala… adax… Perdiz…   3236     0.329    0.714     0.715     0.715
##  7       12647 P. cala… abax… Perdiz…   3236     0.340    0.724     0.724     0.724
##  8       12647 P. cala… adax… Perdiz…   3236     0.320    0.735     0.736     0.736
##  9       12648 P. cala… abax… Perdiz…   3237     0.402    0.745     0.746     0.745
## 10       12648 P. cala… adax… Perdiz…   3237     0.389    0.757     0.757     0.757
## # ℹ 14 more rows
## # ℹ 1,553 more variables: X4011.211 <dbl>, X4015.068 <dbl>, X4018.925 <dbl>,
## #   X4022.781 <dbl>, X4026.638 <dbl>, X4030.495 <dbl>, X4034.352 <dbl>,
## #   X4038.209 <dbl>, X4042.066 <dbl>, X4045.923 <dbl>, X4049.78 <dbl>,
## #   X4053.637 <dbl>, X4057.494 <dbl>, X4061.351 <dbl>, X4065.208 <dbl>,
## #   X4069.065 <dbl>, X4072.922 <dbl>, X4076.779 <dbl>, X4080.635 <dbl>,
## #   X4084.492 <dbl>, X4088.349 <dbl>, X4092.206 <dbl>, X4096.063 <dbl>, …
42 / 101
COVID19

Análise de dados NIR em R

Filtragem composta

filter(dados, SP1 == "P. calanense", number == 3237)
## # A tibble: 8 × 1,562
##   especimenid SP1       face  coletor number X10001.03 X3999.64 X4003.497 X4007.354
##         <int> <chr>     <chr> <chr>    <int>     <dbl>    <dbl>     <dbl>     <dbl>
## 1       12648 P. calan… abax… Perdiz…   3237     0.402    0.745     0.746     0.745
## 2       12648 P. calan… adax… Perdiz…   3237     0.389    0.757     0.757     0.757
## 3       12648 P. calan… abax… Perdiz…   3237     0.418    0.748     0.749     0.749
## 4       12648 P. calan… adax… Perdiz…   3237     0.363    0.725     0.725     0.725
## 5       12648 P. calan… abax… Perdiz…   3237     0.402    0.745     0.746     0.745
## 6       12648 P. calan… adax… Perdiz…   3237     0.389    0.757     0.757     0.757
## 7       12648 P. calan… abax… Perdiz…   3237     0.418    0.748     0.749     0.749
## 8       12648 P. calan… adax… Perdiz…   3237     0.363    0.725     0.725     0.725
## # ℹ 1,553 more variables: X4011.211 <dbl>, X4015.068 <dbl>, X4018.925 <dbl>,
## #   X4022.781 <dbl>, X4026.638 <dbl>, X4030.495 <dbl>, X4034.352 <dbl>,
## #   X4038.209 <dbl>, X4042.066 <dbl>, X4045.923 <dbl>, X4049.78 <dbl>,
## #   X4053.637 <dbl>, X4057.494 <dbl>, X4061.351 <dbl>, X4065.208 <dbl>,
## #   X4069.065 <dbl>, X4072.922 <dbl>, X4076.779 <dbl>, X4080.635 <dbl>,
## #   X4084.492 <dbl>, X4088.349 <dbl>, X4092.206 <dbl>, X4096.063 <dbl>,
## #   X4099.92 <dbl>, X4103.777 <dbl>, X4107.634 <dbl>, X4111.491 <dbl>, …
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COVID19

Análise de dados NIR em R

Filtragem composta

> filter(dados, SP1 == "P. calanense", number == 3237)

44 / 101
COVID19

Análise de dados NIR em R

Filtragem composta

> filter(dados, SP1 == "P. calanense", number == 3237)

É o mesmo que

44 / 101
COVID19

Análise de dados NIR em R

Filtragem composta

> filter(dados, SP1 == "P. calanense", number == 3237)

É o mesmo que

> filter(dados, SP1 == "P. calanense" & number == 3237)

44 / 101
COVID19

Análise de dados NIR em R

Filtragem composta

> filter(dados, SP1 == "P. calanense", number == 3237)

É o mesmo que

> filter(dados, SP1 == "P. calanense" & number == 3237)

Vírgula , em filter() equivale a &

44 / 101
COVID19

Análise de dados NIR em R

Criar novas colunas - mutate()

nova_coluna <- mutate(dados, calanense = ifelse(SP1 == "P. calanense", 1, 0))
select(nova_coluna, SP1, calanense)
## # A tibble: 48 × 2
##    SP1            calanense
##    <chr>              <dbl>
##  1 P. aracouchini         0
##  2 P. aracouchini         0
##  3 P. aracouchini         0
##  4 P. aracouchini         0
##  5 P. aracouchini         0
##  6 P. aracouchini         0
##  7 P. aracouchini         0
##  8 P. aracouchini         0
##  9 P. aracouchini         0
## 10 P. aracouchini         0
## # ℹ 38 more rows
45 / 101
COVID19

Análise de dados NIR em R

Sumarizar resultados - summarise()

summarise(dados, media_X8438.97 = mean(X8438.97))
## # A tibble: 1 × 1
##   media_X8438.97
##            <dbl>
## 1          0.327
46 / 101

A função summarise() colapsa um data.frame em uma única linha. No entanto, a verdadeira utilidade dessa função se manifesta ao utilizarmos a função group_by para destacar os agrupamentos que desejamos fazer dentro dos dados.

COVID19

Análise de dados NIR em R

Agrupamentos - group_by

dados_agrupados <- group_by(dados, SP1)
dados_agrupados[1:5, 1:10]
## # A tibble: 5 × 10
## # Groups:   SP1 [1]
##   especimenid SP1       face  coletor number X10001.03 X3999.64 X4003.497 X4007.354
##         <int> <chr>     <chr> <chr>    <int>     <dbl>    <dbl>     <dbl>     <dbl>
## 1       10194 P. araco… abax… Perdiz…   2856     0.278    0.596     0.596     0.596
## 2       10194 P. araco… adax… Perdiz…   2856     0.254    0.567     0.567     0.567
## 3       10194 P. araco… abax… Perdiz…   2856     0.273    0.581     0.582     0.582
## 4       10194 P. araco… adax… Perdiz…   2856     0.258    0.576     0.577     0.577
## 5       10194 P. araco… abax… Perdiz…   2856     0.278    0.596     0.596     0.596
## # ℹ 1 more variable: X4011.211 <dbl>
47 / 101
COVID19

Análise de dados NIR em R

Agrupamentos - group_by

dados_agrupados <- group_by(dados, SP1)
dados_agrupados[1:5, 1:10]
## # A tibble: 5 × 10
## # Groups:   SP1 [1]
##   especimenid SP1       face  coletor number X10001.03 X3999.64 X4003.497 X4007.354
##         <int> <chr>     <chr> <chr>    <int>     <dbl>    <dbl>     <dbl>     <dbl>
## 1       10194 P. araco… abax… Perdiz…   2856     0.278    0.596     0.596     0.596
## 2       10194 P. araco… adax… Perdiz…   2856     0.254    0.567     0.567     0.567
## 3       10194 P. araco… abax… Perdiz…   2856     0.273    0.581     0.582     0.582
## 4       10194 P. araco… adax… Perdiz…   2856     0.258    0.576     0.577     0.577
## 5       10194 P. araco… abax… Perdiz…   2856     0.278    0.596     0.596     0.596
## # ℹ 1 more variable: X4011.211 <dbl>

Os dados estão agrupados?

is_grouped_df(dados_agrupados)
## [1] TRUE
47 / 101

Suponhemos que eu queira ver médias de determinada variável para as espécies de meu conjunto de dados. Usamos a função group_by para agrupar os dados em torno da variável SP1. À primeira vista, não há resultado aparente.

Porém, ao usarmos essa função is_grouped_df(), temos a certeza de que os dados estão agrupados. Não se preocupem em aprender essa função. Foquem na lição a seguir.

COVID19

Análise de dados NIR em R

Agrupa e sumariza!

summarise(dados_agrupados, media_X8438.97 = mean(X8438.97))
## # A tibble: 2 × 2
##   SP1            media_X8438.97
##   <chr>                   <dbl>
## 1 P. aracouchini          0.285
## 2 P. calanense            0.369
48 / 101

Vamos sumarizar os dados para a variável X8438.97.

COVID19

Análise de dados NIR em R

Sumarizar várias colunas

dados_agrupados2 <- 
  group_by(
  select(dados, SP1, ends_with("7")),
  SP1
  )
summarise_all(dados_agrupados2, .funs = mean)
## # A tibble: 2 × 172
##   SP1          X4003.497 X4053.637 X4103.777 X4153.917 X4204.057 X4238.77 X4254.197
##   <chr>            <dbl>     <dbl>     <dbl>     <dbl>     <dbl>    <dbl>     <dbl>
## 1 P. aracouch…     0.651     0.626     0.576     0.547     0.544    0.546     0.551
## 2 P. calanense     0.736     0.709     0.653     0.622     0.620    0.625     0.629
## # ℹ 164 more variables: X4292.767 <dbl>, X4304.337 <dbl>, X4342.907 <dbl>,
## #   X4393.047 <dbl>, X4443.187 <dbl>, X4489.47 <dbl>, X4493.327 <dbl>,
## #   X4543.467 <dbl>, X4582.037 <dbl>, X4593.607 <dbl>, X4632.177 <dbl>,
## #   X4682.317 <dbl>, X4732.457 <dbl>, X4782.597 <dbl>, X4821.167 <dbl>,
## #   X4832.737 <dbl>, X4871.307 <dbl>, X4882.877 <dbl>, X4921.447 <dbl>,
## #   X4971.587 <dbl>, X5017.87 <dbl>, X5021.727 <dbl>, X5071.867 <dbl>,
## #   X5110.437 <dbl>, X5122.007 <dbl>, X5160.577 <dbl>, X5172.147 <dbl>, …
49 / 101
COVID19

Análise de dados NIR em R

Combinando operações com o pipe (cano!)

50 / 101
COVID19

Análise de dados NIR em R

Combinando operações com o pipe (cano!)

Ferramenta existente em outras linguagens (bash, F#).

50 / 101
COVID19

Análise de dados NIR em R

Combinando operações com o pipe (cano!)

Ferramenta existente em outras linguagens (bash, F#).

Simplifica códigos.

50 / 101
COVID19

Análise de dados NIR em R

Combinando operações com o pipe (cano!)

Ferramenta existente em outras linguagens (bash, F#).

Simplifica códigos.

Facilita a leitura.

50 / 101
COVID19

Análise de dados NIR em R

Combinando operações com o pipe (cano!)

Ferramenta existente em outras linguagens (bash, F#).

Simplifica códigos.

Facilita a leitura.

Reduz a quantidade de objetos na área de trabalho ls().

50 / 101
COVID19

Análise de dados NIR em R

Combinando operações com o pipe (cano!)

Ferramenta existente em outras linguagens (bash, F#).

Simplifica códigos.

Facilita a leitura.

Reduz a quantidade de objetos na área de trabalho ls().

Duas opções:

  • %>% (pacote magrittr)
  • |> (a partir do R 4.1).
50 / 101
COVID19

Análise de dados NIR em R

Código sem encadeamento

summarise_all(group_by(filter(select(dados, SP1, ends_with("7")), SP1 == "P. calanense"), SP1), .funs = mean)
## # A tibble: 1 × 172
##   SP1          X4003.497 X4053.637 X4103.777 X4153.917 X4204.057 X4238.77 X4254.197
##   <chr>            <dbl>     <dbl>     <dbl>     <dbl>     <dbl>    <dbl>     <dbl>
## 1 P. calanense     0.736     0.709     0.653     0.622     0.620    0.625     0.629
## # ℹ 164 more variables: X4292.767 <dbl>, X4304.337 <dbl>, X4342.907 <dbl>,
## #   X4393.047 <dbl>, X4443.187 <dbl>, X4489.47 <dbl>, X4493.327 <dbl>,
## #   X4543.467 <dbl>, X4582.037 <dbl>, X4593.607 <dbl>, X4632.177 <dbl>,
## #   X4682.317 <dbl>, X4732.457 <dbl>, X4782.597 <dbl>, X4821.167 <dbl>,
## #   X4832.737 <dbl>, X4871.307 <dbl>, X4882.877 <dbl>, X4921.447 <dbl>,
## #   X4971.587 <dbl>, X5017.87 <dbl>, X5021.727 <dbl>, X5071.867 <dbl>,
## #   X5110.437 <dbl>, X5122.007 <dbl>, X5160.577 <dbl>, X5172.147 <dbl>, …
51 / 101
COVID19

Análise de dados NIR em R

Possível solução - criação de objetos intermediários

dados_selecionados <- select(dados, SP1, ends_with("7"))
dados_filtrados <- filter(dados_selecionados, SP1 == "P. calanense")
dados_agrupados3 <- group_by(dados_filtrados, SP1)
summarise_all(dados_agrupados3, .funs = mean)
## # A tibble: 1 × 172
##   SP1          X4003.497 X4053.637 X4103.777 X4153.917 X4204.057 X4238.77 X4254.197
##   <chr>            <dbl>     <dbl>     <dbl>     <dbl>     <dbl>    <dbl>     <dbl>
## 1 P. calanense     0.736     0.709     0.653     0.622     0.620    0.625     0.629
## # ℹ 164 more variables: X4292.767 <dbl>, X4304.337 <dbl>, X4342.907 <dbl>,
## #   X4393.047 <dbl>, X4443.187 <dbl>, X4489.47 <dbl>, X4493.327 <dbl>,
## #   X4543.467 <dbl>, X4582.037 <dbl>, X4593.607 <dbl>, X4632.177 <dbl>,
## #   X4682.317 <dbl>, X4732.457 <dbl>, X4782.597 <dbl>, X4821.167 <dbl>,
## #   X4832.737 <dbl>, X4871.307 <dbl>, X4882.877 <dbl>, X4921.447 <dbl>,
## #   X4971.587 <dbl>, X5017.87 <dbl>, X5021.727 <dbl>, X5071.867 <dbl>,
## #   X5110.437 <dbl>, X5122.007 <dbl>, X5160.577 <dbl>, X5172.147 <dbl>, …
52 / 101

Porém, a criação de objetos intermediários "suja" a área de trabalho com objetos que, muitas vezes, não chegarão a serem utilizados novamente

COVID19

Análise de dados NIR em R

Vamos encadear com %>%

select(dados, SP1, ends_with("7")) %>% 
  filter(., SP1 == "P. calanense") %>% 
  group_by(., SP1) %>% 
  summarise_all(., .funs = mean)
## # A tibble: 1 × 172
##   SP1          X4003.497 X4053.637 X4103.777 X4153.917 X4204.057 X4238.77 X4254.197
##   <chr>            <dbl>     <dbl>     <dbl>     <dbl>     <dbl>    <dbl>     <dbl>
## 1 P. calanense     0.736     0.709     0.653     0.622     0.620    0.625     0.629
## # ℹ 164 more variables: X4292.767 <dbl>, X4304.337 <dbl>, X4342.907 <dbl>,
## #   X4393.047 <dbl>, X4443.187 <dbl>, X4489.47 <dbl>, X4493.327 <dbl>,
## #   X4543.467 <dbl>, X4582.037 <dbl>, X4593.607 <dbl>, X4632.177 <dbl>,
## #   X4682.317 <dbl>, X4732.457 <dbl>, X4782.597 <dbl>, X4821.167 <dbl>,
## #   X4832.737 <dbl>, X4871.307 <dbl>, X4882.877 <dbl>, X4921.447 <dbl>,
## #   X4971.587 <dbl>, X5017.87 <dbl>, X5021.727 <dbl>, X5071.867 <dbl>,
## #   X5110.437 <dbl>, X5122.007 <dbl>, X5160.577 <dbl>, X5172.147 <dbl>, …
53 / 101
COVID19

Análise de dados NIR em R

Aplicações de agrupamentos em dados NIR

54 / 101
COVID19

Análise de dados NIR em R

Aplicações de agrupamentos em dados NIR

Suponha que você deseja obter valores de média de cada variável NIR por indivíduo.

54 / 101
COVID19

Análise de dados NIR em R

Aplicações de agrupamentos em dados NIR

Suponha que você deseja obter valores de média de cada variável NIR por indivíduo.

No conjunto de dados exemplo desta oficina, dados, indivíduos são reconhecidos pela variável especimenid.

54 / 101
COVID19

Análise de dados NIR em R

Aplicações de agrupamentos em dados NIR

Suponha que você deseja obter valores de média de cada variável NIR por indivíduo.

No conjunto de dados exemplo desta oficina, dados, indivíduos são reconhecidos pela variável especimenid.

Logo, esta variável, especimenid, será nosso agrupamento.

54 / 101
COVID19

Análise de dados NIR em R

Média por indivíduo

Sem encadeamento (sem uso do operador %>%)

summarise_all(
    group_by(select(dados, especimenid, SP1, starts_with("X")), especimenid, SP1),
    .funs = mean)
## # A tibble: 6 × 1,559
## # Groups:   especimenid [6]
##   especimenid SP1        X10001.03 X3999.64 X4003.497 X4007.354 X4011.211 X4015.068
##         <int> <chr>          <dbl>    <dbl>     <dbl>     <dbl>     <dbl>     <dbl>
## 1       10194 P. aracou…     0.266    0.580     0.581     0.580     0.580     0.580
## 2       10196 P. aracou…     0.274    0.692     0.692     0.692     0.691     0.690
## 3       10197 P. aracou…     0.274    0.680     0.680     0.680     0.680     0.679
## 4       12647 P. calane…     0.328    0.723     0.723     0.723     0.723     0.722
## 5       12648 P. calane…     0.393    0.744     0.744     0.744     0.744     0.744
## 6       12650 P. calane…     0.347    0.741     0.741     0.741     0.741     0.741
## # ℹ 1,551 more variables: X4018.925 <dbl>, X4022.781 <dbl>, X4026.638 <dbl>,
## #   X4030.495 <dbl>, X4034.352 <dbl>, X4038.209 <dbl>, X4042.066 <dbl>,
## #   X4045.923 <dbl>, X4049.78 <dbl>, X4053.637 <dbl>, X4057.494 <dbl>,
## #   X4061.351 <dbl>, X4065.208 <dbl>, X4069.065 <dbl>, X4072.922 <dbl>,
## #   X4076.779 <dbl>, X4080.635 <dbl>, X4084.492 <dbl>, X4088.349 <dbl>,
## #   X4092.206 <dbl>, X4096.063 <dbl>, X4099.92 <dbl>, X4103.777 <dbl>,
## #   X4107.634 <dbl>, X4111.491 <dbl>, X4115.348 <dbl>, X4119.205 <dbl>, …
55 / 101
COVID19

Análise de dados NIR em R

Média por indivíduo

Com encadeamento, utilizando o operador %>%

Mesmo cálculo do slide anterior

dados %>% 
  select(., especimenid, SP1, starts_with("X")) %>% 
  group_by(., especimenid, SP1) %>% 
  summarise_all(., .funs = mean)
## # A tibble: 6 × 1,559
## # Groups:   especimenid [6]
##   especimenid SP1        X10001.03 X3999.64 X4003.497 X4007.354 X4011.211 X4015.068
##         <int> <chr>          <dbl>    <dbl>     <dbl>     <dbl>     <dbl>     <dbl>
## 1       10194 P. aracou…     0.266    0.580     0.581     0.580     0.580     0.580
## 2       10196 P. aracou…     0.274    0.692     0.692     0.692     0.691     0.690
## 3       10197 P. aracou…     0.274    0.680     0.680     0.680     0.680     0.679
## 4       12647 P. calane…     0.328    0.723     0.723     0.723     0.723     0.722
## 5       12648 P. calane…     0.393    0.744     0.744     0.744     0.744     0.744
## 6       12650 P. calane…     0.347    0.741     0.741     0.741     0.741     0.741
## # ℹ 1,551 more variables: X4018.925 <dbl>, X4022.781 <dbl>, X4026.638 <dbl>,
## #   X4030.495 <dbl>, X4034.352 <dbl>, X4038.209 <dbl>, X4042.066 <dbl>,
## #   X4045.923 <dbl>, X4049.78 <dbl>, X4053.637 <dbl>, X4057.494 <dbl>,
## #   X4061.351 <dbl>, X4065.208 <dbl>, X4069.065 <dbl>, X4072.922 <dbl>,
## #   X4076.779 <dbl>, X4080.635 <dbl>, X4084.492 <dbl>, X4088.349 <dbl>,
## #   X4092.206 <dbl>, X4096.063 <dbl>, X4099.92 <dbl>, X4103.777 <dbl>,
## #   X4107.634 <dbl>, X4111.491 <dbl>, X4115.348 <dbl>, X4119.205 <dbl>, …
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COVID19

Análise de dados NIR em R

Média por indíviduo + face do folíolo

Sem encadeamento (sem uso do operador %>%)

summarise_all(
    group_by(select(dados, especimenid, SP1, face, starts_with("X")), especimenid, SP1, face),
    .funs = mean)
## # A tibble: 12 × 1,560
## # Groups:   especimenid, SP1 [6]
##    especimenid SP1           face  X10001.03 X3999.64 X4003.497 X4007.354 X4011.211
##          <int> <chr>         <chr>     <dbl>    <dbl>     <dbl>     <dbl>     <dbl>
##  1       10194 P. aracouchi… abax…     0.275    0.589     0.589     0.589     0.589
##  2       10194 P. aracouchi… adax…     0.256    0.572     0.572     0.572     0.572
##  3       10196 P. aracouchi… abax…     0.275    0.692     0.692     0.692     0.691
##  4       10196 P. aracouchi… adax…     0.272    0.692     0.692     0.692     0.691
##  5       10197 P. aracouchi… abax…     0.273    0.675     0.675     0.675     0.674
##  6       10197 P. aracouchi… adax…     0.274    0.686     0.686     0.685     0.685
##  7       12647 P. calanense  abax…     0.331    0.720     0.721     0.720     0.720
##  8       12647 P. calanense  adax…     0.324    0.725     0.725     0.725     0.725
##  9       12648 P. calanense  abax…     0.410    0.747     0.747     0.747     0.747
## 10       12648 P. calanense  adax…     0.376    0.741     0.741     0.741     0.741
## 11       12650 P. calanense  abax…     0.346    0.723     0.723     0.724     0.723
## 12       12650 P. calanense  adax…     0.349    0.758     0.759     0.759     0.759
## # ℹ 1,552 more variables: X4015.068 <dbl>, X4018.925 <dbl>, X4022.781 <dbl>,
## #   X4026.638 <dbl>, X4030.495 <dbl>, X4034.352 <dbl>, X4038.209 <dbl>,
## #   X4042.066 <dbl>, X4045.923 <dbl>, X4049.78 <dbl>, X4053.637 <dbl>,
## #   X4057.494 <dbl>, X4061.351 <dbl>, X4065.208 <dbl>, X4069.065 <dbl>,
## #   X4072.922 <dbl>, X4076.779 <dbl>, X4080.635 <dbl>, X4084.492 <dbl>,
## #   X4088.349 <dbl>, X4092.206 <dbl>, X4096.063 <dbl>, X4099.92 <dbl>,
## #   X4103.777 <dbl>, X4107.634 <dbl>, X4111.491 <dbl>, X4115.348 <dbl>, …
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COVID19

Análise de dados NIR em R

Média por indíviduo + face do folíolo

Com encadeamento, utilizando o operador %>%

Mesmo cálculo do slide anterior

dados %>% 
  select(., especimenid, SP1, face, starts_with("X")) %>% 
  group_by(., especimenid, SP1, face) %>% 
  summarise_all(., .funs = mean)
## # A tibble: 12 × 1,560
## # Groups:   especimenid, SP1 [6]
##    especimenid SP1           face  X10001.03 X3999.64 X4003.497 X4007.354 X4011.211
##          <int> <chr>         <chr>     <dbl>    <dbl>     <dbl>     <dbl>     <dbl>
##  1       10194 P. aracouchi… abax…     0.275    0.589     0.589     0.589     0.589
##  2       10194 P. aracouchi… adax…     0.256    0.572     0.572     0.572     0.572
##  3       10196 P. aracouchi… abax…     0.275    0.692     0.692     0.692     0.691
##  4       10196 P. aracouchi… adax…     0.272    0.692     0.692     0.692     0.691
##  5       10197 P. aracouchi… abax…     0.273    0.675     0.675     0.675     0.674
##  6       10197 P. aracouchi… adax…     0.274    0.686     0.686     0.685     0.685
##  7       12647 P. calanense  abax…     0.331    0.720     0.721     0.720     0.720
##  8       12647 P. calanense  adax…     0.324    0.725     0.725     0.725     0.725
##  9       12648 P. calanense  abax…     0.410    0.747     0.747     0.747     0.747
## 10       12648 P. calanense  adax…     0.376    0.741     0.741     0.741     0.741
## 11       12650 P. calanense  abax…     0.346    0.723     0.723     0.724     0.723
## 12       12650 P. calanense  adax…     0.349    0.758     0.759     0.759     0.759
## # ℹ 1,552 more variables: X4015.068 <dbl>, X4018.925 <dbl>, X4022.781 <dbl>,
## #   X4026.638 <dbl>, X4030.495 <dbl>, X4034.352 <dbl>, X4038.209 <dbl>,
## #   X4042.066 <dbl>, X4045.923 <dbl>, X4049.78 <dbl>, X4053.637 <dbl>,
## #   X4057.494 <dbl>, X4061.351 <dbl>, X4065.208 <dbl>, X4069.065 <dbl>,
## #   X4072.922 <dbl>, X4076.779 <dbl>, X4080.635 <dbl>, X4084.492 <dbl>,
## #   X4088.349 <dbl>, X4092.206 <dbl>, X4096.063 <dbl>, X4099.92 <dbl>,
## #   X4103.777 <dbl>, X4107.634 <dbl>, X4111.491 <dbl>, X4115.348 <dbl>, …
58 / 101
COVID19

Análise de dados NIR em R

Pausa para o café e PERGUNTAS

Fonte do gif: https://escolaconquer.com.br/blog/wp-content/uploads/2018/07/café.gif

59 / 101
COVID19

Análise de dados NIR em R

Preparação dos dados para análise

60 / 101
COVID19

Análise de dados NIR em R

Pré-análise

61 / 101
COVID19

Análise de dados NIR em R

Pré-análise

Divisão de dados em conjuntos treino e teste

61 / 101
COVID19

Análise de dados NIR em R

Pré-análise

Divisão de dados em conjuntos treino e teste

Criação de receitas de dados para pré-processamento dos dados

61 / 101
COVID19

Análise de dados NIR em R

Divisão de dados em conjuntos treino e teste

62 / 101

Vamos utilizar aqui as funcionalidades dos pacotes dentro da interface tidymodels (Kuhn et al. 2020).

COVID19

Análise de dados NIR em R

rsample::initial_split() (Silge et al. 2021)

63 / 101
COVID19

Análise de dados NIR em R

rsample::initial_split() (Silge et al. 2021)

library("rsample") # initial_split
dados_split <- initial_split(dados, prop = 3/4)
dados_split
## <Training/Testing/Total>
## <36/12/48>
63 / 101

rsample::initial_split(), que é carregado automaticamente ao se chamar o pacote tidymodels - esta função cria índices para separar o conjunto de dados em treino e teste. Por padrão, a função divide o conjunto de dados em 75% para treino e 25% para teste. Caso você queira outra proporção, altere o argumento prop. Em caso de dúvida, veja o ? desta função executando o comando ?initial_split.

COVID19

Análise de dados NIR em R

Divisão de dados proporcionalmente em relação a uma variável

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COVID19

Análise de dados NIR em R

Divisão de dados proporcionalmente em relação a uma variável

dados_split <- initial_split(dados, prop = 3/4, strata = "SP1")
64 / 101
COVID19

Análise de dados NIR em R

Conjunto treino rsample::training() vs. teste rsample::testing()

65 / 101
COVID19

Análise de dados NIR em R

Conjunto treino rsample::training() vs. teste rsample::testing()

Conjunto treino
treino <- training(dados_split)
table(treino$SP1)
## 
## P. aracouchini   P. calanense 
##             18             18
65 / 101

ambas do mesmo pacote rsample - ambas recebem o objeto criado com a função initial_split(), dados_split, e dividem o treino em conjuntos treino e teste, respectivamente:

COVID19

Análise de dados NIR em R

Conjunto treino rsample::training() vs. teste rsample::testing()

Conjunto teste
teste <- testing(dados_split)
table(teste$SP1)
## 
## P. aracouchini   P. calanense 
##              6              6
66 / 101
COVID19

Análise de dados NIR em R

Reprodutibilidade na aleatorização

set.seed()

67 / 101
COVID19

Análise de dados NIR em R

Reprodutibilidade na aleatorização

set.seed()

set.seed(221015)
iris_split <- initial_split(iris, prop = 3/4, strata = "Species")
iris_split
## <Training/Testing/Total>
## <111/39/150>
67 / 101

Vamos estabelecer uma seed para que vocês cheguem ao mesmo resultado, caso utilizem estas "receitas" durante o aprendizado do tutorial.

Recomendo que vocês executem esses comandos juntamente comigo para que vocês tenham ciência de que a quebra dos dados será igual para todos.

COVID19

Análise de dados NIR em R

Reprodutibilidade na aleatorização

head(training(iris_split), 20)
##    Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
## 1           5.1         3.5          1.4         0.2  setosa
## 2           4.9         3.0          1.4         0.2  setosa
## 3           4.7         3.2          1.3         0.2  setosa
## 4           5.0         3.6          1.4         0.2  setosa
## 5           5.0         3.4          1.5         0.2  setosa
## 6           4.4         2.9          1.4         0.2  setosa
## 7           4.9         3.1          1.5         0.1  setosa
## 8           4.8         3.4          1.6         0.2  setosa
## 9           4.8         3.0          1.4         0.1  setosa
## 10          4.3         3.0          1.1         0.1  setosa
## 11          5.8         4.0          1.2         0.2  setosa
## 12          5.7         4.4          1.5         0.4  setosa
## 13          5.1         3.5          1.4         0.3  setosa
## 14          5.7         3.8          1.7         0.3  setosa
## 15          5.1         3.8          1.5         0.3  setosa
## 16          4.6         3.6          1.0         0.2  setosa
## 17          4.8         3.4          1.9         0.2  setosa
## 18          5.0         3.0          1.6         0.2  setosa
## 19          5.0         3.4          1.6         0.4  setosa
## 20          5.2         3.5          1.5         0.2  setosa
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Análise de dados NIR em R

Criação de receitas de dados para pré-processamento dos dados

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Análise de dados NIR em R

Ambiente de pré-processamento do pacote recipes (Kuhn e Wickham 2021).

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Análise de dados NIR em R

Ambiente de pré-processamento do pacote recipes (Kuhn e Wickham 2021).

  • Seleção de variáveis
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Análise de dados NIR em R

Ambiente de pré-processamento do pacote recipes (Kuhn e Wickham 2021).

  • Seleção de variáveis

  • Remoção de valores ausentes

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Análise de dados NIR em R

Ambiente de pré-processamento do pacote recipes (Kuhn e Wickham 2021).

  • Seleção de variáveis

  • Remoção de valores ausentes

  • Transformar valores

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Análise de dados NIR em R

Ambiente de pré-processamento do pacote recipes (Kuhn e Wickham 2021).

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Análise de dados NIR em R

Como funciona?

recipes::recipe(FORMULA, data = NomeDoDataFrame)
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Ele facilita a criação de "receitas" que permitem a criação e documentação de conjuntos de dados para serem utilizados posteriormente em análises do tidymodels, permitindo ao usuário um fluxo contínuo de análise de dados e a facilidade na reutilização do mesmo conjunto de dados para diversas análises. Recomendo o aprendizado destas novas (algumas não tão novas, como é o caso do pacote caret ferramentas de pré-processamento e análise de dados em R.

A primeira função desta abordagem é a função recipe(), em que usamos uma fórmula SP1 ~ . para dizer que SP1 é nossa variável resposta e as demais são as variáveis preditoras, representadas pelo . na fórmula. Porém, sabemos que nosso conjunto de dados dados possui outras variáveis que não são preditoras, como face e coletor.

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Análise de dados NIR em R

Uso básico

library("recipes")
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Análise de dados NIR em R

Uso básico

library("recipes")
recipes::recipe(SP1 ~ ., data = dados)
##
## ── Recipe ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────
##
## ── Inputs
## Number of variables by role
## outcome:      1
## predictor: 1561
72 / 101

Aí entra o papel da função update_role() em que informamos o papel de cada variável extra em nosso conjunto de dados. Por exemplo, as variáveis coletore number são identificadores da coleta. Então, iniciamos a função com o objeto contendo a receita, dados_receita, e colocamos estas duas variáveis, sem aspas, em seguida, seguido do argumento new_role, em que colocamos um texto informando que papel é esse. Ao utilizarmos esta receita nos passos de análises, essas variáveis não serão analisadas pois terão a informação desses papéis que elas têm no conjunto de dados.

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Análise de dados NIR em R

Atualizando o papel de variáveis extras

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Análise de dados NIR em R

Atualizando o papel de variáveis extras

Dados do espécime

recipes::recipe(SP1 ~ ., data = dados) %>% 
  update_role(., coletor, number, new_role = "dados do espécime")
##
## ── Recipe ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────
##
## ── Inputs
## Number of variables by role
## outcome:              1
## predictor:         1559
## dados do espécime:    2
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Análise de dados NIR em R

Face do folíolo

recipes::recipe(SP1 ~ ., data = dados) %>% 
  update_role(., coletor, number, new_role = "dados do espécime") %>% 
  update_role(., face, new_role = "identificador da face do foliolo")
##
## ── Recipe ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────
##
## ── Inputs
## Number of variables by role
## outcome:                             1
## predictor:                        1558
## dados do espécime:                   2
## identificador da face do foliolo:    1
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Análise de dados NIR em R

Identificador do espécime

recipes::recipe(SP1 ~ ., data = treino) %>% 
  update_role(., coletor, number, new_role = "dados do espécime") %>% 
  update_role(., face, new_role = "identificador da face do foliolo") %>% 
  update_role(., especimenid, new_role = "id")
##
## ── Recipe ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────
##
## ── Inputs
## Number of variables by role
## outcome:                             1
## predictor:                        1557
## dados do espécime:                   2
## id:                                  1
## identificador da face do foliolo:    1
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Análise de dados NIR em R

Receita completa

dados_receita <- 
  recipes::recipe(SP1 ~ ., data = treino) %>% 
  update_role(., especimenid, new_role = "id") %>% 
  update_role(., coletor, number, new_role = "dados do espécime") %>% 
  update_role(., face, new_role = "identificador da face do foliolo")
dados_receita
##
## ── Recipe ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────
##
## ── Inputs
## Number of variables by role
## outcome:                             1
## predictor:                        1557
## dados do espécime:                   2
## id:                                  1
## identificador da face do foliolo:    1
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Preparo da receita com prep()

dados_receita_prep <- prep(dados_receita)
dados_receita_prep
##
## ── Recipe ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────
##
## ── Inputs
## Number of variables by role
## outcome:                             1
## predictor:                        1557
## dados do espécime:                   2
## id:                                  1
## identificador da face do foliolo:    1
##
## ── Training information
## Training data contained 36 data points and no incomplete rows.
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Análise de dados NIR em R

Assando o conjunto teste pós-receita

bake()

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Análise de dados NIR em R

Assando o conjunto teste pós-receita

bake()

teste_processado <- bake(dados_receita_prep, new_data = teste)
teste_processado
## # A tibble: 12 × 1,562
##    especimenid face    coletor      number X10001.03 X3999.64 X4003.497 X4007.354
##          <int> <chr>   <chr>         <int>     <dbl>    <dbl>     <dbl>     <dbl>
##  1       10194 adaxial Perdiz, R.O.   2856     0.258    0.576     0.577     0.577
##  2       10196 abaxial Perdiz, R.O.   2858     0.276    0.703     0.703     0.703
##  3       10196 adaxial Perdiz, R.O.   2858     0.267    0.712     0.712     0.711
##  4       10197 adaxial Perdiz, R.O.   2859     0.274    0.662     0.662     0.661
##  5       10197 adaxial Perdiz, R.O.   2859     0.274    0.662     0.662     0.661
##  6       10197 adaxial Perdiz, R.O.   2859     0.275    0.710     0.710     0.709
##  7       12647 adaxial Perdiz, R.O.   3236     0.320    0.735     0.736     0.736
##  8       12648 abaxial Perdiz, R.O.   3237     0.402    0.745     0.746     0.745
##  9       12648 abaxial Perdiz, R.O.   3237     0.418    0.748     0.749     0.749
## 10       12648 adaxial Perdiz, R.O.   3237     0.389    0.757     0.757     0.757
## 11       12648 abaxial Perdiz, R.O.   3237     0.418    0.748     0.749     0.749
## 12       12650 abaxial Perdiz, R.O.   3239     0.349    0.733     0.733     0.733
## # ℹ 1,554 more variables: X4011.211 <dbl>, X4015.068 <dbl>, X4018.925 <dbl>,
## #   X4022.781 <dbl>, X4026.638 <dbl>, X4030.495 <dbl>, X4034.352 <dbl>,
## #   X4038.209 <dbl>, X4042.066 <dbl>, X4045.923 <dbl>, X4049.78 <dbl>,
## #   X4053.637 <dbl>, X4057.494 <dbl>, X4061.351 <dbl>, X4065.208 <dbl>,
## #   X4069.065 <dbl>, X4072.922 <dbl>, X4076.779 <dbl>, X4080.635 <dbl>,
## #   X4084.492 <dbl>, X4088.349 <dbl>, X4092.206 <dbl>, X4096.063 <dbl>,
## #   X4099.92 <dbl>, X4103.777 <dbl>, X4107.634 <dbl>, X4111.491 <dbl>, …
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Análise de dados NIR em R

Espremendo os dados treino

juice()

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Análise de dados NIR em R

Espremendo os dados treino

juice()

juice(dados_receita_prep)
## # A tibble: 36 × 1,562
##    especimenid face    coletor      number X10001.03 X3999.64 X4003.497 X4007.354
##          <int> <chr>   <chr>         <int>     <dbl>    <dbl>     <dbl>     <dbl>
##  1       10194 abaxial Perdiz, R.O.   2856     0.278    0.596     0.596     0.596
##  2       10194 adaxial Perdiz, R.O.   2856     0.254    0.567     0.567     0.567
##  3       10194 abaxial Perdiz, R.O.   2856     0.273    0.581     0.582     0.582
##  4       10194 adaxial Perdiz, R.O.   2856     0.258    0.576     0.577     0.577
##  5       10194 abaxial Perdiz, R.O.   2856     0.278    0.596     0.596     0.596
##  6       10194 adaxial Perdiz, R.O.   2856     0.254    0.567     0.567     0.567
##  7       10194 abaxial Perdiz, R.O.   2856     0.273    0.581     0.582     0.582
##  8       10196 abaxial Perdiz, R.O.   2858     0.274    0.681     0.681     0.681
##  9       10196 adaxial Perdiz, R.O.   2858     0.278    0.673     0.672     0.672
## 10       10196 abaxial Perdiz, R.O.   2858     0.274    0.681     0.681     0.681
## # ℹ 26 more rows
## # ℹ 1,554 more variables: X4011.211 <dbl>, X4015.068 <dbl>, X4018.925 <dbl>,
## #   X4022.781 <dbl>, X4026.638 <dbl>, X4030.495 <dbl>, X4034.352 <dbl>,
## #   X4038.209 <dbl>, X4042.066 <dbl>, X4045.923 <dbl>, X4049.78 <dbl>,
## #   X4053.637 <dbl>, X4057.494 <dbl>, X4061.351 <dbl>, X4065.208 <dbl>,
## #   X4069.065 <dbl>, X4072.922 <dbl>, X4076.779 <dbl>, X4080.635 <dbl>,
## #   X4084.492 <dbl>, X4088.349 <dbl>, X4092.206 <dbl>, X4096.063 <dbl>, …
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Análise de dados NIR em R

Receitas em etapas? Também pode!

# receita para analise
dados_receita <- recipes::recipe(SP1 ~ ., data = treino)
dados_receita <- update_role(dados_receita, especimenid, new_role = "id")
dados_receita <- update_role(dados_receita, coletor, number, new_role = "dados do espécime")
dados_receita <- update_role(dados_receita, face, new_role = "identificador da face do foliolo")
dados_receita_prep <- prep(dados_receita)
dados_receita_prep
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Análise de dados NIR em R

Receitas em etapas? Também pode!

# receita para analise
dados_receita <- recipes::recipe(SP1 ~ ., data = treino)
dados_receita <- update_role(dados_receita, especimenid, new_role = "id")
dados_receita <- update_role(dados_receita, coletor, number, new_role = "dados do espécime")
dados_receita <- update_role(dados_receita, face, new_role = "identificador da face do foliolo")
dados_receita_prep <- prep(dados_receita)
dados_receita_prep

Base R vs. Tidyverse de nosso Curso básico de Introdução ao R para entender o encadeamento (pipeline) do %>%

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Vejam que os comandos acima ficaram muito repetitivos, pois a receita dados_receita aparece múltiplas vezes. Caso utilizássemos o encadeamento de ações proporcionado pelo operador %>% do pacote magrittr (Bache e Wickham 2020), o texto ficaria mais limpo. Porém, devo admitir que isto é uma questão de preferência.

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Análise de dados NIR em R

Pré-processamento em recipes

Funções step_*()

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Análise de dados NIR em R

Normalizar variáveis numéricas
dados_receita_normal <- 
  dados_receita %>% 
  step_normalize(all_predictors())
dados_receita_normal
##
## ── Recipe ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────
##
## ── Inputs
## Number of variables by role
## outcome:                             1
## predictor:                        1557
## dados do espécime:                   2
## id:                                  1
## identificador da face do foliolo:    1
##
## ── Operations
## • Centering and scaling for: all_predictors()
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Análise de dados NIR em R

Há várias possibilidades de transformação de dados com as funções step_*()

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Análise de dados NIR em R

Há várias possibilidades de transformação de dados com as funções step_*()

https://recipes.tidymodels.org/reference/index.html

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Análise de dados NIR em R

Pausa para o café e PERGUNTAS

Fonte do gif: https://escolaconquer.com.br/blog/wp-content/uploads/2018/07/café.gif

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Análise de componentes principais (PCA)

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Análise de dados NIR em R

PCA é um algoritmo matemático que reduz as dimensões dos dados ao mesmo tempo em que mantem a maior parte da variação do conjunto de dados. Ele cumpre essa redução ao identificar direções, chamadas de componentes principais, ao longo das quais a variação dos dados é máxima. Ao utilizar menos componentes, cada amostra pode ser representada por poucas variáveis em oposição à enormidade de variáveis presentes no conjunto de dados brutos. Amostras podem então ser plotadas, permitindo a inferência visual de similaridades e diferenças entre as amostras, e também determinar se as amostras podem ou não ser agrupadas1.

  1. Ringnér (2008). https://doi.org/10.1038/nbt0308-303.
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Análise de dados NIR em R

PCA dentro da receita

dados_receita_pca <- 
  dados_receita %>% 
  step_pca(all_predictors())
dados_receita_pca
##
## ── Recipe ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────
##
## ── Inputs
## Number of variables by role
## outcome:                             1
## predictor:                        1557
## dados do espécime:                   2
## id:                                  1
## identificador da face do foliolo:    1
##
## ── Operations
## • PCA extraction with: all_predictors()
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Análise de dados NIR em R

Preparando a PCA

dados_receita_pca_prep <- 
  dados_receita_pca %>% 
  prep()
dados_receita_pca_prep
##
## ── Recipe ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────
##
## ── Inputs
## Number of variables by role
## outcome:                             1
## predictor:                        1557
## dados do espécime:                   2
## id:                                  1
## identificador da face do foliolo:    1
##
## ── Training information
## Training data contained 36 data points and no incomplete rows.
##
## ── Operations
## • PCA extraction with: X10001.03, X3999.64, X4003.497, X4007.354, ... | Trained
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Análise de dados NIR em R

Explorando o resultado com tidy()

pca_tabela <- tidy(dados_receita_pca_prep, 1)
pca_tabela
## # A tibble: 56,052 × 4
##    terms       value component id       
##    <chr>       <dbl> <chr>     <chr>    
##  1 X10001.03 -0.0200 PC1       pca_OTwyZ
##  2 X3999.64  -0.0444 PC1       pca_OTwyZ
##  3 X4003.497 -0.0444 PC1       pca_OTwyZ
##  4 X4007.354 -0.0444 PC1       pca_OTwyZ
##  5 X4011.211 -0.0444 PC1       pca_OTwyZ
##  6 X4015.068 -0.0443 PC1       pca_OTwyZ
##  7 X4018.925 -0.0443 PC1       pca_OTwyZ
##  8 X4022.781 -0.0442 PC1       pca_OTwyZ
##  9 X4026.638 -0.0440 PC1       pca_OTwyZ
## 10 X4030.495 -0.0439 PC1       pca_OTwyZ
## # ℹ 56,042 more rows
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Análise de dados NIR em R

Calculando a variação das PC's

##     pcs variacao_porcentagem variacao_cumulativa
## 1   PC1         9.989442e+01            99.89442
## 2   PC2         1.016427e-01            99.99606
## 3   PC3         2.560043e-03            99.99862
## 4   PC4         6.865889e-04            99.99931
## 5   PC5         3.850244e-04            99.99969
## 6   PC6         1.781250e-04            99.99987
## 7   PC7         8.591413e-05            99.99996
## 8   PC8         1.992217e-05            99.99998
## 9   PC9         9.102538e-06            99.99998
## 10 PC10         5.233821e-06            99.99999
## 11 PC11         3.122542e-06            99.99999
## 12 PC12         1.979344e-06            99.99999
## 13 PC13         1.600457e-06           100.00000
## 14 PC14         8.980482e-07           100.00000
## 15 PC15         5.973608e-07           100.00000
## 16 PC16         4.585431e-07           100.00000
## 17 PC17         4.203126e-07           100.00000
## 18 PC18         3.932582e-07           100.00000
## 19 PC19         3.433343e-07           100.00000
## 20 PC20         2.998497e-07           100.00000
## 21 PC21         2.715171e-07           100.00000
## 22 PC22         2.340049e-07           100.00000
## 23 PC23         1.637715e-30           100.00000
## 24 PC24         9.969899e-31           100.00000
## 25 PC25         9.969899e-31           100.00000
## 26 PC26         9.969899e-31           100.00000
## 27 PC27         9.969899e-31           100.00000
## 28 PC28         9.969899e-31           100.00000
## 29 PC29         9.969899e-31           100.00000
## 30 PC30         9.969899e-31           100.00000
## 31 PC31         9.969899e-31           100.00000
## 32 PC32         9.969899e-31           100.00000
## 33 PC33         9.969899e-31           100.00000
## 34 PC34         9.969899e-31           100.00000
## 35 PC35         9.969899e-31           100.00000
## 36 PC36         9.969899e-31           100.00000
sdev <- dados_receita_pca_prep$steps[[1]]$res$sdev
percent_variation <- sdev^2 / sum(sdev^2)
pca_variacao <- 
  data.frame(
    pcs = unique(pca_tabela$component),
    variacao_porcentagem = percent_variation*100,
    variacao_cumulativa = cumsum(percent_variation*100)
  )
pca_variacao
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COVID19

Análise de dados NIR em R

Visualizando a PCA com ggplot2

pc1 <- filter(pca_variacao, pcs == "PC1")
pc2 <- filter(pca_variacao, pcs == "PC2")
juice(dados_receita_pca_prep) %>%
  ggplot(aes(PC1, PC2)) +
  geom_point(aes(color = SP1), alpha = 0.7, size = 2) +
  xlab(paste0("PC1 (", round(pc1$variacao_porcentagem, 2), "%)")) +
  ylab(paste0("PC2 (", round(pc2$variacao_porcentagem, 2), "%)"))
91 / 101
COVID19

Análise de dados NIR em R

Combinando etapas para a PCA

dados_receita_normal_pca <- 
  dados_receita_normal %>% 
  step_pca(all_predictors()) %>% 
  prep()
dados_receita_normal_pca
##
## ── Recipe ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────
##
## ── Inputs
## Number of variables by role
## outcome:                             1
## predictor:                        1557
## dados do espécime:                   2
## id:                                  1
## identificador da face do foliolo:    1
##
## ── Training information
## Training data contained 36 data points and no incomplete rows.
##
## ── Operations
## • Centering and scaling for: X10001.03, X3999.64, X4003.497, ... | Trained
## • PCA extraction with: X10001.03, X3999.64, X4003.497, X4007.354, ... | Trained
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Análise de dados NIR em R

Checando as etapas da PCA com dados normalizados

Dados normalizados

tidy(dados_receita_normal_pca, 1)
## # A tibble: 3,114 × 4
##    terms     statistic value id             
##    <chr>     <chr>     <dbl> <chr>          
##  1 X10001.03 mean      0.309 normalize_0VXeM
##  2 X3999.64  mean      0.689 normalize_0VXeM
##  3 X4003.497 mean      0.689 normalize_0VXeM
##  4 X4007.354 mean      0.689 normalize_0VXeM
##  5 X4011.211 mean      0.688 normalize_0VXeM
##  6 X4015.068 mean      0.688 normalize_0VXeM
##  7 X4018.925 mean      0.687 normalize_0VXeM
##  8 X4022.781 mean      0.685 normalize_0VXeM
##  9 X4026.638 mean      0.683 normalize_0VXeM
## 10 X4030.495 mean      0.681 normalize_0VXeM
## # ℹ 3,104 more rows
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COVID19

Análise de dados NIR em R

Checando médias das variáveis

tidy(dados_receita_normal_pca, 1) %>%
  filter(statistic == "mean")
## # A tibble: 1,557 × 4
##    terms     statistic value id             
##    <chr>     <chr>     <dbl> <chr>          
##  1 X10001.03 mean      0.309 normalize_0VXeM
##  2 X3999.64  mean      0.689 normalize_0VXeM
##  3 X4003.497 mean      0.689 normalize_0VXeM
##  4 X4007.354 mean      0.689 normalize_0VXeM
##  5 X4011.211 mean      0.688 normalize_0VXeM
##  6 X4015.068 mean      0.688 normalize_0VXeM
##  7 X4018.925 mean      0.687 normalize_0VXeM
##  8 X4022.781 mean      0.685 normalize_0VXeM
##  9 X4026.638 mean      0.683 normalize_0VXeM
## 10 X4030.495 mean      0.681 normalize_0VXeM
## # ℹ 1,547 more rows
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COVID19

Análise de dados NIR em R

Checando desvio padrão das variáveis

tidy(dados_receita_normal_pca, 1) %>%
  filter(statistic == "sd")
## # A tibble: 1,557 × 4
##    terms     statistic  value id             
##    <chr>     <chr>      <dbl> <chr>          
##  1 X10001.03 sd        0.0417 normalize_0VXeM
##  2 X3999.64  sd        0.0601 normalize_0VXeM
##  3 X4003.497 sd        0.0601 normalize_0VXeM
##  4 X4007.354 sd        0.0602 normalize_0VXeM
##  5 X4011.211 sd        0.0602 normalize_0VXeM
##  6 X4015.068 sd        0.0601 normalize_0VXeM
##  7 X4018.925 sd        0.0601 normalize_0VXeM
##  8 X4022.781 sd        0.0600 normalize_0VXeM
##  9 X4026.638 sd        0.0599 normalize_0VXeM
## 10 X4030.495 sd        0.0597 normalize_0VXeM
## # ℹ 1,547 more rows
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COVID19

Análise de dados NIR em R

Checando a PCA normalizada

pca_tabela_normalizada <- tidy(dados_receita_normal_pca, 2)
pca_tabela_normalizada
## # A tibble: 56,052 × 4
##    terms      value component id       
##    <chr>      <dbl> <chr>     <chr>    
##  1 X10001.03 0.0258 PC1       pca_lZPx9
##  2 X3999.64  0.0222 PC1       pca_lZPx9
##  3 X4003.497 0.0222 PC1       pca_lZPx9
##  4 X4007.354 0.0223 PC1       pca_lZPx9
##  5 X4011.211 0.0223 PC1       pca_lZPx9
##  6 X4015.068 0.0223 PC1       pca_lZPx9
##  7 X4018.925 0.0224 PC1       pca_lZPx9
##  8 X4022.781 0.0224 PC1       pca_lZPx9
##  9 X4026.638 0.0224 PC1       pca_lZPx9
## 10 X4030.495 0.0224 PC1       pca_lZPx9
## # ℹ 56,042 more rows
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COVID19

Análise de dados NIR em R

Calculando a variação das PC's

##     pcs variacao_porcentagem variacao_cumulativa
## 1   PC1         9.443263e+01            94.43263
## 2   PC2         5.335957e+00            99.76858
## 3   PC3         1.317963e-01            99.90038
## 4   PC4         5.227559e-02            99.95265
## 5   PC5         2.774673e-02            99.98040
## 6   PC6         1.328499e-02            99.99369
## 7   PC7         3.438648e-03            99.99712
## 8   PC8         9.002714e-04            99.99802
## 9   PC9         7.762045e-04            99.99880
## 10 PC10         4.287108e-04            99.99923
## 11 PC11         2.452045e-04            99.99947
## 12 PC12         1.455485e-04            99.99962
## 13 PC13         9.697651e-05            99.99972
## 14 PC14         5.609298e-05            99.99977
## 15 PC15         4.162806e-05            99.99982
## 16 PC16         3.964418e-05            99.99985
## 17 PC17         3.855582e-05            99.99989
## 18 PC18         3.353950e-05            99.99993
## 19 PC19         2.809163e-05            99.99995
## 20 PC20         2.407041e-05            99.99998
## 21 PC21         2.097662e-05           100.00000
## 22 PC22         3.603135e-29           100.00000
## 23 PC23         2.349727e-30           100.00000
## 24 PC24         8.521586e-31           100.00000
## 25 PC25         8.521586e-31           100.00000
## 26 PC26         8.521586e-31           100.00000
## 27 PC27         8.521586e-31           100.00000
## 28 PC28         8.521586e-31           100.00000
## 29 PC29         8.521586e-31           100.00000
## 30 PC30         8.521586e-31           100.00000
## 31 PC31         8.521586e-31           100.00000
## 32 PC32         8.521586e-31           100.00000
## 33 PC33         8.521586e-31           100.00000
## 34 PC34         8.521586e-31           100.00000
## 35 PC35         8.521586e-31           100.00000
## 36 PC36         8.521586e-31           100.00000
sdev_pca_normalizada <- dados_receita_normal_pca$steps[[2]]$res$sdev
porcent_variacao_normalizada <- sdev_pca_normalizada^2 / sum(sdev_pca_normalizada^2)
pca_normalizada_variacao <- 
  data.frame(
    pcs = unique(pca_tabela_normalizada$component),
    variacao_porcentagem = porcent_variacao_normalizada*100,
    variacao_cumulativa = cumsum(porcent_variacao_normalizada*100)
  )
pca_normalizada_variacao
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Visualizando a PCA com dados normalizados

pc1_normal <- filter(pca_normalizada_variacao, pcs == "PC1")
pc2_normal <- filter(pca_normalizada_variacao, pcs == "PC2")
juice(dados_receita_normal_pca) %>%
  ggplot(aes(PC1, PC2)) +
  geom_point(aes(color = SP1), alpha = 0.7, size = 2) +
  xlab(paste0("PC1 (", round(pc1_normal$variacao_porcentagem, 2), "%)")) +
  ylab(paste0("PC2 (", round(pc2_normal$variacao_porcentagem, 2), "%)"))
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PERGUNTAS?

Fonte do gif: https://escolaconquer.com.br/blog/wp-content/uploads/2018/07/café.gif

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Referências importantes

Kuhn, M. e Johnson, K. 2019. Feature Engineering and Selection: A Practical Approach for Predictive Models. CRC Press.

Kuhn, M. 2019. The caret package. Disponível em https://topepo.github.io/caret/index.html.

Kuhn, M. 2019. A Short Introduction to the caret Package. Disponível em https://cran.r-project.org/web/packages/caret/vignettes/caret.html.

Kuhn, Max e Silge, J. 2021. Tidy Modeling with R. Disponível em https://www.tmwr.org/base-r.html.

Perdiz, R. O que é o tidyverse? Disponível em https://www.ricardoperdiz.com/blog/2020-04-tidyverse/

Silge, Julia. Todas suas postagens são úteis. #tidytuesday #tidymodels.

Wickham, H. e Grolemund, J. 2017. R for Data Science. Disponível em https://r4ds.had.co.nz.

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Grato! Retornaremos na parte 2, dia 02-07-2021

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