Análise e visualização de dados mestre com R no VSCode

Introdução

O Visual Studio Code (VSCode) emparelhado com o R fornece um ambiente poderoso e interativo para análise eficiente de dados e visualização atraente. Neste guia, você aprenderá a realizar a manipulação avançada de dados com tidyverse, visualizar dados com ggplot2 e explorar interativamente as visualizações diretamente no VSCode.

Análise e visualização de dados com R no VSCode

Análise eficiente de dados no VSCode com R

O ambiente integrado do VSCode facilita o carregamento, a transformação e a análise de dados por meio de fluxos de trabalho intuitivos e feedback imediato.

ETAPA 1: carregamento de dados

Carregue e visualize seus conjuntos de dados com perfeição no VSCode:

Carregando arquivos CSV:

# Criar e carregar um arquivo CSV de exemplo
dir.create("data", showWarnings = FALSE)
readr::write_csv(iris, "data/iris.csv")
data <- readr::read_csv("data/iris.csv")

Visualização interativa de dados:

Inspecione seu conjunto de dados interativamente usando o visualizador integrado:
```
View(data)
```

ETAPA 2: organização de dados com o Tidyverse no VSCode

Aproveite o poderoso ecossistema tidyverse para uma manipulação de dados eficiente:

Filtragem e transformação de dados:

library(dplyr)
filtered_data <- data %>%
  filter(Sepal.Length > 5) %>%
  mutate(Sepal.Ratio = Sepal.Length / Sepal.Width)

Encadeamento de comandos eficiente com Pipes:

Agilize suas transformações de dados usando o operador %>%, com suporte contínuo no VSCode para execução interativa.

Visualização avançada de dados com ggplot2 em VSCode

Crie visualizações informativas diretamente no ambiente VSCode usando ggplot2:

ETAPA 1: Criando visualizações atraentes

Produzir visualizações claras e atraentes de forma interativa:

Gráfico de dispersão básico:

library(ggplot2)
ggplot(data, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, color = Species)) +
  geom_point()

Plotagem interativa com httpgd:

Habilite a visualização dinâmica e interativa de gráficos:
```
install.packages("httpgd")
library(httpgd)
httpgd::hgd()
options(device = httpgd::hgd)
```
Os gráficos aparecem interativamente no visualizador de gráficos do VSCode, facilitando a exploração dos dados.

Visualizador de gráficos

ETAPA 2: Personalizando as visualizações para obter o máximo impacto

Aprimore os gráficos para maior clareza e impacto visual:

Títulos, rótulos e temas:

ggplot(data, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, color = Species)) +
  geom_point() +
  labs(title = "Sepal Length vs Width",
       x = "Sepal Length (cm)",
       y = "Sepal Width (cm)") +
  theme_minimal()

Facetamento para maior clareza:

Use facet_wrap() para analisar subconjuntos claramente:

ggplot(data, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width)) +
  geom_point() +
  facet_wrap(~ Species)

Ferramentas de visualização interativa no VSCode

Além dos visuais estáticos, aprimore sua análise de dados com ferramentas interativas:

Visualizador de gráficos interativo: aproveite o visualizador de gráficos interativo integrado do VSCode para exploração dinâmica com httpgd.

Widgets interativos (Plotly, Shiny):

Integre ferramentas avançadas de visualização interativa diretamente no VSCode:

library(plotly)
p <- ggplot(data, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, color = Species)) +
  geom_point()
ggplotly(p)

Depuração e exploração de dados de forma interativa

Depurar, explorar e analisar dados com eficiência em tempo real:

Depuração com VSCode: Use pontos de interrupção e depuração interativa (veja a configuração detalhada aqui).
Gerenciamento do espaço de trabalho e de pacotes: Gerencie com eficiência seu espaço de trabalho e pacotes do R na barra lateral do VSCode.

Saiba mais sobre programação interativa no VSCode.

Conclusão

A combinação de VSCode com R, tidyverse, ggplot2 e ferramentas de visualização interativa transforma seu fluxo de trabalho de análise de dados. Os recursos de programação interativa, a visualização dinâmica com httpgd e os recursos avançados de depuração fazem do VSCode um ambiente avançado para exploração eficiente de dados, análise perspicaz e visualização de dados impactante.

Referências e leituras adicionais

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Nota

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