Agrupamento no R: Use group_by() para Análise e Visualização de Dados

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Sebastian Brandt

Published on 17/08/2023

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O agrupamento no R é uma ferramenta poderosa que permite realizar operações em subconjuntos de dados em vez do conjunto de dados inteiro. Essa técnica é um aspecto crucial da análise de dados e tem usos praticamente ilimitados em ciência de dados. Com a função group_by(), você pode obter um entendimento mais profundo dos seus dados, visualizar padrões e tomar decisões melhores. Neste guia abrangente, exploraremos o conceito de agrupamento no R, seus benefícios, desafios comuns e como superá-los.

A função group_by() faz parte do pacote dplyr no R, que é uma gramática de manipulação de dados, fornecendo um conjunto consistente de verbos que ajudam a resolver os desafios mais comuns de manipulação de dados. O dplyr facilita a exploração e transformação de dados, e o group_by() é uma de suas funcionalidades mais poderosas. Essa função permite agrupar seu data frame por uma ou mais variáveis, possibilitando a análise de métricas e padrões agregados.

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O que é o Agrupamento no R e Como é Usado?

O agrupamento no R é um método que permite realizar operações em subconjuntos dos seus dados. Isso é particularmente útil quando você deseja realizar cálculos em grupos específicos dentro do conjunto de dados. Por exemplo, você pode querer calcular a média de vendas por região, a temperatura máxima por mês ou a idade média por grupo em uma pesquisa.

A função principal para agrupamento no R é group_by(), que faz parte do pacote dplyr. A função group_by() recebe um data frame existente e o converte em um data frame agrupado onde as operações são realizadas "por grupo". Aqui está um exemplo simples:

## Carregue o pacote dplyr
library(dplyr)
 
## Crie um data frame
df <- data.frame(
  group = c("A", "A", "B", "B", "C", "C"),
  value = c(1, 2, 3, 4, 5, 6)
)
 
## Agrupe o data frame pela coluna 'group'
grouped_df <- df %>% group_by(group)
 
## Calcule a média da coluna 'value' para cada grupo
mean_values <- grouped_df %>% summarise(mean_value = mean(value))
 
## Imprima o resultado
print(mean_values)

Neste exemplo, primeiro criamos um data frame com duas colunas: group e value. Em seguida, agrupamos este data frame pela coluna group usando group_by(), e calculamos a média da coluna value para cada grupo usando summarise().

Agrupamento por Valores Específicos no R

Às vezes, você pode querer agrupar seus dados com base em valores específicos. Por exemplo, você pode querer agrupar um conjunto de dados de funcionários com base no departamento deles, ou um conjunto de dados de estudantes com base no nível de grade. No R, você pode fazer isso usando a função group_by() em combinação com condições lógicas.

Digamos que temos um data frame de estudantes com suas notas e queremos agrupá-los em duas categorias: aqueles que passaram (nota >= 50) e aqueles que falharam (nota < 50). Veja como podemos fazer isso:

## Crie um data frame
students <- data.frame(
  name = c("Alice", "Bob", "Charlie
 
", "David", "Eve"),
  grade = c(90, 45, 78, 52, 48)
)
 
## Adicione uma nova coluna 'status' com base na coluna 'grade'
students <- students %>% mutate(status = ifelse(grade >= 50, "Passou", "Falhou"))
 
## Agrupe o data frame pela coluna 'status'
grouped_students <- students %>% group_by(status)
 
## Calcule a nota média para cada status
mean_grades <- grouped_students %>% summarise(mean_grade = mean(grade))
 
## Imprima o resultado
print(mean_grades)

Neste exemplo, primeiro adicionamos uma nova coluna status ao nosso data frame usando a função mutate(). Em seguida, agrupamos o data frame pela coluna status e calculamos a média da nota para cada status.

Diferença Entre as Funções group_by e filter no R

Embora tanto group_by() quanto filter() sejam funções no pacote dplyr e sejam usadas para manipular data frames, elas têm finalidades diferentes.

A função group_by() é usada para agrupar um data frame por uma ou mais variáveis. Isso é útil quando você deseja realizar alguma operação (como resumir ou transformar) em grupos individuais dos seus dados.

Por outro lado, a função filter() é usada para filtrar um data frame, mantendo apenas as linhas que satisfazem suas condições. Isso é útil quando você deseja focar em partes específicas dos seus dados com base em certos critérios.

Aqui está um exemplo que demonstra a diferença:

## Carregue o pacote dplyr
library(dplyr)
 
## Crie um data frame
df <- data.frame(
  group = c("A", "A", "B", "B", "C", "C"),
  value = c(1, 2, 3, 4, 5, 6)
)
 
## Agrupe o data frame pela coluna 'group' e calcule a média da coluna 'value' para cada grupo
grouped_df <- df %>% group_by(group) %>% summarise(mean_value = mean(value))
 
## Filtra o data frame mantendo apenas as linhas em que 'value' é maior que 2
filtered_df <- df %>% filter(value > 2)
 
## Imprima os resultados
print(grouped_df)
print(filtered_df)

Neste exemplo, group_by() é usado para calcular o valor médio para cada grupo, enquanto filter() é usado para manter apenas as linhas onde o valor é maior que 2.

Agrupando por Múltiplas Colunas no R

No R, você pode agrupar seus dados por múltiplas colunas usando a função group_by(). Isso é particularmente útil quando você deseja realizar cálculos em subconjuntos específicos dos seus dados que são definidos por várias variáveis.

Por exemplo, suponha que você tenha um data frame com dados de vendas e deseje calcular as vendas totais para cada produto em cada região. Veja como você pode fazer isso:

# Criar um data frame
vendas <- data.frame(
  regiao = c("Norte", "Norte", "Sul", "Sul", "Leste", "Leste"),
  produto = c("Maçãs", "Laranjas", "Maçãs", "Laranjas", "Maçãs", "Laranjas"),
  vendas = c(100, 200, 150, 250, 300, 350)
)
 
# Agrupar o data frame pelas colunas 'regiao' e 'produto'
vendas_agrupadas <- vendas %>% group_by(regiao, produto)
 
# Calcular as vendas totais para cada grupo
vendas_totais <- vendas_agrupadas %>% summarise(vendas_totais = sum(vendas))
 
# Imprimir o resultado
print(vendas_totais)

Neste exemplo, primeiro agrupamos o data frame de vendas pelas colunas regiao e produto. Em seguida, calculamos as vendas totais para cada grupo usando a função summarise().

Erros Comuns e Desafios ao Usar Agrupamento no R

Embora o agrupamento no R seja uma ferramenta poderosa, também pode ser desafiador, especialmente para iniciantes. Aqui estão alguns erros comuns e desafios que você pode encontrar:

1. Esquecer de desagrupar: Após usar group_by(), seu data frame permanece agrupado até que você o desagrupe explicitamente usando a função ungroup(). Se você esquecer de desagrupar, operações subsequentes podem não funcionar como o esperado.

2. Não entender o efeito do agrupamento: O agrupamento altera a forma como muitas funções do dplyr funcionam. Por exemplo, summarise() retornará uma linha por grupo quando aplicado a um data frame agrupado, em vez de apenas uma única linha.

3. Agrupando pela variável errada: Certifique-se de agrupar pela variável que define os grupos de seu interesse. Se você agrupar pela variável errada, os resultados podem não fazer sentido.

4. Não verificar seus resultados: Sempre verifique seus resultados após agrupar e realizar operações em seus dados. Isso pode ajudá-lo a detectar erros e garantir que seus resultados estejam corretos.

Perguntas Frequentes

Qual é a diferença entre as funções group_by e filter no R?

A função group_by() é usada para agrupar um data frame por uma ou mais variáveis, permitindo que você realize operações em grupos individuais de seus dados. Por outro lado, a função filter() é usada para selecionar um subconjunto de um data frame, mantendo apenas as linhas que satisfazem as suas condições.

Como agrupar por múltiplas colunas no R?

Você pode agrupar seus dados por múltiplas colunas no R usando a função group_by(). Basta passar os nomes das colunas que você deseja agrupar como argumentos para a função. Por exemplo: data_frame_agrupado <- data_frame %>% group_by(coluna1, coluna2).

Quais são alguns erros comuns ao usar o agrupamento no R?

Alguns erros comuns ao usar o agrupamento no R incluem esquecer de desagrupar seus dados após usar a função group_by(), não entender o efeito do agrupamento em outras funções do dplyr, agrupar pela variável errada e não verificar os resultados após agrupar e realizar operações em seus dados.