R é uma linguagem de programação de alto nível e um ambiente de software livre, utilizado principalmente para computação estatística e análise de dados. É preferido por estatísticos, cientistas de dados e acadêmicos devido à sua poderosa manipulação de dados, modelagem estatística e capacidades gráficas. R oferece uma ampla gama de pacotes que ampliam sua funcionalidade, tornando-o adaptável para diversas tarefas em mineração de dados, bioinformática e até mesmo aprendizado de máquina.
R foi criado no início da década de 1990 por Ross Ihaka e Robert Gentleman na Universidade de Auckland, Nova Zelândia. Foi concebido como uma linguagem de código aberto baseada na linguagem de programação S, que foi desenvolvida nos Laboratórios Bell na década de 1970. R foi projetado para ser tanto uma ferramenta estatística quanto uma linguagem de programação, permitindo que os usuários manipulem dados facilmente e produzam saídas gráficas de alta qualidade.
Ao longo dos anos, R conquistou uma comunidade de usuários crescente e um substancial ecossistema de pacotes associado, conhecido como CRAN (Comprehensive R Archive Network). Esta rede permite que os usuários baixem e instalem várias bibliotecas que ampliam as capacidades do R. No início dos anos 2000, R começou a ganhar destaque em círculos acadêmicos e industriais, sendo frequentemente citado em artigos de pesquisa em diversos domínios.
Em 2023, R continua sendo uma linguagem dominante em ciência de dados e análise estatística. Evoluiu com atualizações regulares, novos pacotes e uma comunidade ativa contribuindo para melhorias e aprimoramentos contínuos. R também é reconhecido por sua integração com outras linguagens de programação e frameworks, solidificando ainda mais seu papel na análise de dados moderna.
R apresenta vetores como uma de suas principais estruturas de dados. Um vetor pode conter múltiplos valores do mesmo tipo, tornando-o essencial para a manipulação de dados.
numbers <- c(1, 2, 3, 4, 5)
O data frame é outra estrutura fundamental, permitindo o armazenamento de dados em um formato de tabela onde cada coluna pode ser de diferentes tipos.
data <- data.frame(Name=c("Alice", "Bob"), Age=c(25, 30))
R suporta funções de primeira classe, permitindo que os usuários definam e invoquem funções facilmente.
add <- function(x, y) {
return(x + y)
}
result <- add(5, 3)
Estruturas de controle padrão, como if, else e loops for, são partes integrais da sintaxe do R.
for (i in 1:5) {
print(i)
}
R possui amplas capacidades de plotagem integradas, permitindo a criação de visualizações com uma única chamada de função.
plot(data$Age, main="Gráfico de Idade", xlab="Índice", ylab="Idade")
Os usuários podem instalar pacotes adicionais do CRAN diretamente através do R usando a função install.packages().
install.packages("ggplot2")
R suporta listas, que podem conter tipos mistos, e ambientes que definem escopos de variáveis.
my_list <- list(name="Alice", age=25, height=5.5)
Strings em R podem ser manipuladas usando funções integradas como paste() para concatenação.
greeting <- paste("Olá", "Mundo")
R utiliza operações vetorizadas que permitem o processamento em lote em estruturas de dados.
squared <- numbers^2
Fatores são usados para lidar com dados categóricos, permitindo que o R os trate adequadamente durante a análise.
categories <- factor(c("Alto", "Médio", "Baixo"))
Várias IDEs são populares entre os desenvolvedores de R:
R funciona como uma linguagem interpretada usando o interpretador R, que permite a execução imediata do código R. O pacote de ferramentas R fornece os componentes necessários para construir pacotes R se você estiver interessado em compartilhar seu código.
Normalmente, um projeto R é estruturado com scripts em um diretório R/, dados em uma pasta data/ e documentação em uma pasta docs/. Os usuários podem verificar o projeto usando sistemas de controle de versão como o Git.
R é utilizado em várias áreas:
caret e randomForest.ggplot2.Quando comparado a outras linguagens como Python, R é especializado em análise estatística e visualização. Python oferece um escopo de aplicação mais amplo, mas está cada vez mais integrado à ciência de dados através de bibliotecas como Pandas e NumPy. C++ geralmente oferece execução mais rápida, mas carece das capacidades estatísticas do R.
Java oferece soluções robustas para empresas, enquanto o R se destaca em análises rápidas e pesquisa. Linguagens como SAS ou MATLAB também são voltadas para análise estatística, mas não são de código aberto, enquanto o R prospera com contribuições da comunidade.
Para traduzir código R para outras linguagens, ferramentas de tradução de código fonte como Rcpp para R para C++ podem ser benéficas para desempenho. Além disso, os usuários podem explorar bibliotecas que facilitam traduções para Python, como rpy2, que permitem a integração de funções R e data frames em scripts Python.
Além disso, usar ferramentas como reticulate pode ajudar na integração do R em ambientes Python, permitindo o uso do R ao lado de bibliotecas Python de forma contínua.