Filtro em massa (subset)
Srs, tenho uma data.frame onde preciso realizar um filtro do mesmo, a partir de uma das variáveis categóricas. Porém tenho uma lista de restrições dessa variável à filtrar. Escrever uma a uma cada restrição dará muito trabalho. Alguém sabe como posso fazer isso de forma mais inteligente? Abs -- Vinicius Brito Rocha. Estatístico e Atuário, Mestre em Pesquisa Operacional www.aplicademic.blogspot.com http://twitter.com/viniciusbritor "Não se preocupe muito com as suas dificuldades em Matemática, posso assegurar-lhe que as minhas são ainda maiores." - Albert Einstein.
exemplo para q possamos tentar? 2011/7/25 Vinicius Brito Rocha <viniciusbritor@gmail.com>:
Srs,
tenho uma data.frame onde preciso realizar um filtro do mesmo, a partir de uma das variáveis categóricas. Porém tenho uma lista de restrições dessa variável à filtrar. Escrever uma a uma cada restrição dará muito trabalho.
Alguém sabe como posso fazer isso de forma mais inteligente?
Abs
-- Vinicius Brito Rocha. Estatístico e Atuário, Mestre em Pesquisa Operacional
www.aplicademic.blogspot.com http://twitter.com/viniciusbritor
"Não se preocupe muito com as suas dificuldades em Matemática, posso assegurar-lhe que as minhas são ainda maiores." - Albert Einstein.
_______________________________________________ R-br mailing list R-br@listas.c3sl.ufpr.br https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível.
-- Successful people ask better questions, and as a result, they get better answers. (Tony Robbins)
Vinicius, A função subset é bem flexível e permite elevado nível de customização. Geralmente uso ela para crítica dos dados, antecedendo análises. Não seria interessante para você? Por exemplo: # gerando um data.frame com outliers Idade <- c(NA, -10, rnorm(1e2, m=30, sd=2), 150) Tempo <- c(rnorm(1e2, m=10, sd=1), NA, -50, 1e3) dad <- data.frame(Idade, Tempo) str(dad) # verificar outliers boxplot(dad, range=2.5) # remoção de todas as linhas contendo NA dadf <- na.omit(dad) # remoção das linhas de forma mais criteriosa dadf <- subset(dadf, Idade < 2.5*(median(dadf[, 1])) & Idade > 0 & Tempo < 2.5*(median(dadf[, 2])) & Tempo > 0) str(dadf) boxplot(dadf, range=2.5) # verificar remoção de outiliers Usei 2.5*mediana apenas por simpicidade didática. Você poderia usar um critério mais consistente, por exemplo, um múltiplo (1.5 a 2.5) da distância interquartílica. Veja com calcular os quatis no R coma função quantile:
?quantile
Abs, -- ///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\ Jose Claudio Faria Estatistica - Prof. Pleno UESC/DCET/Brasil joseclaudio.faria at gmail.com ///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\ Em 25 de julho de 2011 10:45, Vinicius Brito Rocha <viniciusbritor@gmail.com> escreveu:
Srs,
tenho uma data.frame onde preciso realizar um filtro do mesmo, a partir de uma das variáveis categóricas. Porém tenho uma lista de restrições dessa variável à filtrar. Escrever uma a uma cada restrição dará muito trabalho.
Alguém sabe como posso fazer isso de forma mais inteligente?
Abs
-- Vinicius Brito Rocha. Estatístico e Atuário, Mestre em Pesquisa Operacional
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"Não se preocupe muito com as suas dificuldades em Matemática, posso assegurar-lhe que as minhas são ainda maiores." - Albert Einstein.
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Em relação ao email anterior, usando a distância interquartílica, ficaria algo assim: dadf <- na.omit(dad) dadf <- subset(dadf, Idade < median(dadf[,1]) + 2.5*(quantile(dadf[,1])[4] - quantile(dadf[,1])[2]) & Idade > median(dadf[,1]) - 2.5*(quantile(dadf[,1])[4] - quantile(dadf[,1])[2]) & Tempo < median(dadf[,2]) + 2.5*(quantile(dadf[,2])[4] - quantile(dadf[,2])[2]) & Tempo > median(dadf[,2]) - 2.5*(quantile(dadf[,2])[4] - quantile(dadf[,2])[2])) E você pode ir adicionando outros critérios nesse mesmo subset ou em subsequentes, para não ficar muito complexo. Dá um trabalhinho, sem dúvida, mas você sabe exatamente o que está fazendo. Adicionalmente, evita gastar muito tempo em busca de possíveis pacotes e estudo da documentação. Abs, -- ///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\ Jose Claudio Faria Estatistica - Prof. Pleno UESC/DCET/Brasil joseclaudio.faria at gmail.com ///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\ Em 25 de julho de 2011 18:38, Jose Claudio Faria <joseclaudio.faria@gmail.com> escreveu:
Vinicius,
A função subset é bem flexível e permite elevado nível de customização. Geralmente uso ela para crítica dos dados, antecedendo análises. Não seria interessante para você?
Por exemplo:
# gerando um data.frame com outliers Idade <- c(NA, -10, rnorm(1e2, m=30, sd=2), 150) Tempo <- c(rnorm(1e2, m=10, sd=1), NA, -50, 1e3) dad <- data.frame(Idade, Tempo)
str(dad)
# verificar outliers boxplot(dad, range=2.5)
# remoção de todas as linhas contendo NA dadf <- na.omit(dad)
# remoção das linhas de forma mais criteriosa dadf <- subset(dadf, Idade < 2.5*(median(dadf[, 1])) & Idade > 0 & Tempo < 2.5*(median(dadf[, 2])) & Tempo > 0) str(dadf) boxplot(dadf, range=2.5) # verificar remoção de outiliers
Usei 2.5*mediana apenas por simpicidade didática. Você poderia usar um critério mais consistente, por exemplo, um múltiplo (1.5 a 2.5) da distância interquartílica.
Veja com calcular os quatis no R coma função quantile:
?quantile
Abs, -- ///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\ Jose Claudio Faria Estatistica - Prof. Pleno UESC/DCET/Brasil joseclaudio.faria at gmail.com ///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\
Em 25 de julho de 2011 10:45, Vinicius Brito Rocha <viniciusbritor@gmail.com> escreveu:
Srs,
tenho uma data.frame onde preciso realizar um filtro do mesmo, a partir de uma das variáveis categóricas. Porém tenho uma lista de restrições dessa variável à filtrar. Escrever uma a uma cada restrição dará muito trabalho.
Alguém sabe como posso fazer isso de forma mais inteligente?
Abs
-- Vinicius Brito Rocha. Estatístico e Atuário, Mestre em Pesquisa Operacional
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"Não se preocupe muito com as suas dificuldades em Matemática, posso assegurar-lhe que as minhas são ainda maiores." - Albert Einstein.
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Esse é o problema, não quero ter que escrever todas as retrições. Uma vez que as mesmas estão armazenadas em uma variável gostaria de saber se é possível algo do tipo: x=rnorm(100) y=rpois(100,lamb=2) z=as.factor(sample(c("A","B","C","D"),size=100,replace=T)) dados=data.frame(x,y,z) # filtros filtro=as.factor(c("A","B","C")) # algo parecido com isso subset(dados,dados$z==filtro,drop=F) # não quero ter que escrever todas as restriçoes: subset(dados,dados$z=="A"| dados$z=="B"|dados$z=="C" ,drop=F) Tem como? Abs Em 25 de julho de 2011 19:01, Jose Claudio Faria < joseclaudio.faria@gmail.com> escreveu:
Em relação ao email anterior, usando a distância interquartílica, ficaria algo assim:
dadf <- na.omit(dad)
dadf <- subset(dadf, Idade < median(dadf[,1]) + 2.5*(quantile(dadf[,1])[4] - quantile(dadf[,1])[2]) & Idade > median(dadf[,1]) - 2.5*(quantile(dadf[,1])[4] - quantile(dadf[,1])[2]) & Tempo < median(dadf[,2]) + 2.5*(quantile(dadf[,2])[4] - quantile(dadf[,2])[2]) & Tempo > median(dadf[,2]) - 2.5*(quantile(dadf[,2])[4] - quantile(dadf[,2])[2]))
E você pode ir adicionando outros critérios nesse mesmo subset ou em subsequentes, para não ficar muito complexo.
Dá um trabalhinho, sem dúvida, mas você sabe exatamente o que está fazendo. Adicionalmente, evita gastar muito tempo em busca de possíveis pacotes e estudo da documentação.
Abs, -- ///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\ Jose Claudio Faria Estatistica - Prof. Pleno UESC/DCET/Brasil joseclaudio.faria at gmail.com ///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\
Em 25 de julho de 2011 18:38, Jose Claudio Faria <joseclaudio.faria@gmail.com> escreveu:
Vinicius,
A função subset é bem flexível e permite elevado nível de customização. Geralmente uso ela para crítica dos dados, antecedendo análises. Não seria interessante para você?
Por exemplo:
# gerando um data.frame com outliers Idade <- c(NA, -10, rnorm(1e2, m=30, sd=2), 150) Tempo <- c(rnorm(1e2, m=10, sd=1), NA, -50, 1e3) dad <- data.frame(Idade, Tempo)
str(dad)
# verificar outliers boxplot(dad, range=2.5)
# remoção de todas as linhas contendo NA dadf <- na.omit(dad)
# remoção das linhas de forma mais criteriosa dadf <- subset(dadf, Idade < 2.5*(median(dadf[, 1])) & Idade > 0 & Tempo < 2.5*(median(dadf[, 2])) & Tempo > 0) str(dadf) boxplot(dadf, range=2.5) # verificar remoção de outiliers
Usei 2.5*mediana apenas por simpicidade didática. Você poderia usar um critério mais consistente, por exemplo, um múltiplo (1.5 a 2.5) da distância interquartílica.
Veja com calcular os quatis no R coma função quantile:
?quantile
Abs, -- ///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\ Jose Claudio Faria Estatistica - Prof. Pleno UESC/DCET/Brasil joseclaudio.faria at gmail.com ///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\
Em 25 de julho de 2011 10:45, Vinicius Brito Rocha <viniciusbritor@gmail.com> escreveu:
Srs,
tenho uma data.frame onde preciso realizar um filtro do mesmo, a partir de uma das variáveis categóricas. Porém tenho uma lista de restrições dessa variável à filtrar. Escrever uma a uma cada restrição dará muito trabalho.
Alguém sabe como posso fazer isso de forma mais inteligente?
Abs
-- Vinicius Brito Rocha. Estatístico e Atuário, Mestre em Pesquisa Operacional
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"Não se preocupe muito com as suas dificuldades em Matemática, posso assegurar-lhe que as minhas são ainda maiores." - Albert Einstein.
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-- Vinicius Brito Rocha. Estatístico e Atuário, Mestre em Pesquisa Operacional www.aplicademic.blogspot.com http://twitter.com/viniciusbritor "Não se preocupe muito com as suas dificuldades em Matemática, posso assegurar-lhe que as minhas são ainda maiores." - Albert Einstein.
Vinicius, tenta assim: subset(dados,*dados$z %in% filtro*,drop=F) 2011/7/25 Vinicius Brito Rocha <viniciusbritor@gmail.com>
Esse é o problema,
não quero ter que escrever todas as retrições. Uma vez que as mesmas estão armazenadas em uma variável gostaria de saber se é possível algo do tipo:
x=rnorm(100) y=rpois(100,lamb=2) z=as.factor(sample(c("A","B","C","D"),size=100,replace=T))
dados=data.frame(x,y,z)
# filtros filtro=as.factor(c("A","B","C"))
# algo parecido com isso subset(dados,dados$z==filtro,drop=F) # não quero ter que escrever todas as restriçoes: subset(dados,dados$z=="A"| dados$z=="B"|dados$z=="C" ,drop=F)
Tem como?
Abs
Em 25 de julho de 2011 19:01, Jose Claudio Faria < joseclaudio.faria@gmail.com> escreveu:
Em relação ao email anterior, usando a distância interquartílica,
ficaria algo assim:
dadf <- na.omit(dad)
dadf <- subset(dadf, Idade < median(dadf[,1]) + 2.5*(quantile(dadf[,1])[4] - quantile(dadf[,1])[2]) & Idade > median(dadf[,1]) - 2.5*(quantile(dadf[,1])[4] - quantile(dadf[,1])[2]) & Tempo < median(dadf[,2]) + 2.5*(quantile(dadf[,2])[4] - quantile(dadf[,2])[2]) & Tempo > median(dadf[,2]) - 2.5*(quantile(dadf[,2])[4] - quantile(dadf[,2])[2]))
E você pode ir adicionando outros critérios nesse mesmo subset ou em subsequentes, para não ficar muito complexo.
Dá um trabalhinho, sem dúvida, mas você sabe exatamente o que está fazendo. Adicionalmente, evita gastar muito tempo em busca de possíveis pacotes e estudo da documentação.
Abs, -- ///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\ Jose Claudio Faria Estatistica - Prof. Pleno UESC/DCET/Brasil joseclaudio.faria at gmail.com ///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\
Em 25 de julho de 2011 18:38, Jose Claudio Faria <joseclaudio.faria@gmail.com> escreveu:
Vinicius,
A função subset é bem flexível e permite elevado nível de customização. Geralmente uso ela para crítica dos dados, antecedendo análises. Não seria interessante para você?
Por exemplo:
# gerando um data.frame com outliers Idade <- c(NA, -10, rnorm(1e2, m=30, sd=2), 150) Tempo <- c(rnorm(1e2, m=10, sd=1), NA, -50, 1e3) dad <- data.frame(Idade, Tempo)
str(dad)
# verificar outliers boxplot(dad, range=2.5)
# remoção de todas as linhas contendo NA dadf <- na.omit(dad)
# remoção das linhas de forma mais criteriosa dadf <- subset(dadf, Idade < 2.5*(median(dadf[, 1])) & Idade > 0 & Tempo < 2.5*(median(dadf[, 2])) & Tempo > 0) str(dadf) boxplot(dadf, range=2.5) # verificar remoção de outiliers
Usei 2.5*mediana apenas por simpicidade didática. Você poderia usar um critério mais consistente, por exemplo, um múltiplo (1.5 a 2.5) da distância interquartílica.
Veja com calcular os quatis no R coma função quantile:
?quantile
Abs, -- ///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\ Jose Claudio Faria Estatistica - Prof. Pleno UESC/DCET/Brasil joseclaudio.faria at gmail.com ///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\
Em 25 de julho de 2011 10:45, Vinicius Brito Rocha <viniciusbritor@gmail.com> escreveu:
Srs,
tenho uma data.frame onde preciso realizar um filtro do mesmo, a partir de uma das variáveis categóricas. Porém tenho uma lista de restrições dessa variável à filtrar. Escrever uma a uma cada restrição dará muito trabalho.
Alguém sabe como posso fazer isso de forma mais inteligente?
Abs
-- Vinicius Brito Rocha. Estatístico e Atuário, Mestre em Pesquisa Operacional
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se quiser encurtar um pouco mais: subset(dados, z %in% filtro) 2011/7/26 Rodrigo Coster <rcoster@gmail.com>:
Vinicius, tenta assim: subset(dados,dados$z %in% filtro,drop=F)
2011/7/25 Vinicius Brito Rocha <viniciusbritor@gmail.com>
Esse é o problema,
não quero ter que escrever todas as retrições. Uma vez que as mesmas estão armazenadas em uma variável gostaria de saber se é possível algo do tipo:
x=rnorm(100) y=rpois(100,lamb=2) z=as.factor(sample(c("A","B","C","D"),size=100,replace=T))
dados=data.frame(x,y,z)
# filtros filtro=as.factor(c("A","B","C"))
# algo parecido com isso subset(dados,dados$z==filtro,drop=F) # não quero ter que escrever todas as restriçoes: subset(dados,dados$z=="A"| dados$z=="B"|dados$z=="C" ,drop=F)
Tem como?
Abs
Em 25 de julho de 2011 19:01, Jose Claudio Faria <joseclaudio.faria@gmail.com> escreveu:
Em relação ao email anterior, usando a distância interquartílica, ficaria algo assim:
dadf <- na.omit(dad)
dadf <- subset(dadf, Idade < median(dadf[,1]) + 2.5*(quantile(dadf[,1])[4] - quantile(dadf[,1])[2]) & Idade > median(dadf[,1]) - 2.5*(quantile(dadf[,1])[4] - quantile(dadf[,1])[2]) & Tempo < median(dadf[,2]) + 2.5*(quantile(dadf[,2])[4] - quantile(dadf[,2])[2]) & Tempo > median(dadf[,2]) - 2.5*(quantile(dadf[,2])[4] - quantile(dadf[,2])[2]))
E você pode ir adicionando outros critérios nesse mesmo subset ou em subsequentes, para não ficar muito complexo.
Dá um trabalhinho, sem dúvida, mas você sabe exatamente o que está fazendo. Adicionalmente, evita gastar muito tempo em busca de possíveis pacotes e estudo da documentação.
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Em 25 de julho de 2011 18:38, Jose Claudio Faria <joseclaudio.faria@gmail.com> escreveu:
Vinicius,
A função subset é bem flexível e permite elevado nível de customização. Geralmente uso ela para crítica dos dados, antecedendo análises. Não seria interessante para você?
Por exemplo:
# gerando um data.frame com outliers Idade <- c(NA, -10, rnorm(1e2, m=30, sd=2), 150) Tempo <- c(rnorm(1e2, m=10, sd=1), NA, -50, 1e3) dad <- data.frame(Idade, Tempo)
str(dad)
# verificar outliers boxplot(dad, range=2.5)
# remoção de todas as linhas contendo NA dadf <- na.omit(dad)
# remoção das linhas de forma mais criteriosa dadf <- subset(dadf, Idade < 2.5*(median(dadf[, 1])) & Idade > 0 & Tempo < 2.5*(median(dadf[, 2])) & Tempo > 0) str(dadf) boxplot(dadf, range=2.5) # verificar remoção de outiliers
Usei 2.5*mediana apenas por simpicidade didática. Você poderia usar um critério mais consistente, por exemplo, um múltiplo (1.5 a 2.5) da distância interquartílica.
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participantes (4)
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Benilton Carvalho -
Jose Claudio Faria -
Rodrigo Coster -
Vinicius Brito Rocha