Como Lidar com Loops For em R

Name

Omar C. Williams

Updated on 19/08/2023

Na análise de dados e ciência computacional, a repetição é uma ocorrência comum. Seja processando dados de vários arquivos ou realizando a mesma operação em vários pontos de dados, muitas vezes nos encontramos em uma situação em que precisamos repetir a mesma tarefa. É aqui que os "loops for" em Python vêm em nosso auxílio.

Python, assim como R e outras linguagens de programação, oferece uma estrutura fundamental para repetição na programação conhecida como "loop for". Esse conceito é vital para qualquer pessoa, desde profissionais médicos analisando dados de pacientes até economistas prevendo tendências econômicas.

Entendendo Loops For Básicos em Python

Os loops for em Python executam a mesma ação para cada item em um objeto iterável, como uma lista ou uma string. A estrutura básica de um "loop for" em Python é a seguinte:

for item in iterável:
    faça_algo(item)

Vamos colocar isso em perspectiva com um exemplo prático. Imagine que temos uma lista de volumes e queremos calcular massas a partir desses volumes usando uma fórmula específica. Precisamos da função print() para exibir os valores dentro do loop.

volumes = [1.6, 3, 8]
for volume in volumes:
    massa = 2.65 * volume ** 0.9
    print(massa)

Este código será executado uma vez para cada valor em volumes. A cada vez que ocorre o loop, o código pega o valor atual de volumes, atribui-o a volume, realiza o cálculo e, em seguida, o imprime. O processo se repete para cada item na lista volumes.

Looping com Índices e Armazenando Resultados

Embora os loops em Python possam iterar diretamente sobre um objeto iterável (looping por valor), também podemos iterar sobre os valores dos índices do iterável (looping por índice). Isso é particularmente útil quando queremos executar operações mais complexas ou quando precisamos armazenar os resultados de nossos cálculos.

Se modificarmos nosso loop anterior para usar um índice, ele ficaria assim:

volumes = [1.6, 3, 8]
massas = [0]*len(volumes)  # cria uma lista de zeros
for i in range(len(volumes)):
    massa = 2.65 * volumes[i] ** 0.9
    massas[i] = massa
print(massas)

Esse código fornece o mesmo resultado do primeiro exemplo, mas pode parecer um pouco mais complicado. Então, por que loopar por índice? A principal vantagem é que nos permite armazenar os resultados calculados para uso futuro.

Looping por Múltiplos Valores

O loop por índice também nos permite lidar com vários vetores simultaneamente. Digamos que temos três vetores: as, bs e volumes. Cada vetor corresponde a um fator específico em um cálculo. Queremos calcular massas usando esses fatores para cada volume correspondente. Veja como podemos fazer isso usando um loop for em R:

as <- c(2.65, 1.28, 3.29)
bs <- c(0.9, 1.1, 1.2)
volumes <- c(1.6, 3, 8)
masses <- vector(mode = "numeric", length = length(volumes))

for (i in 1:length(volumes)){
  mass <- as[i] * volumes[i] ^ bs[i]
  masses[i] <- mass
}

print(masses)

Neste exemplo, o loop itera sobre os índices do vetor volumes. Para cada índice i, os valores correspondentes de as, bs e volumes são usados para calcular a massa. A massa calculada é então armazenada no vetor masses no índice correspondente. Por fim, o vetor masses é impresso, exibindo as massas calculadas para cada volume.

Looping com Funções

Combinar loops com funções é uma técnica poderosa na programação. Você pode chamar uma ou mais funções como uma etapa em seu loop para realizar operações específicas. Vamos considerar um exemplo em que temos uma função não vetorizada que estima a massa com base no volume, a e b. A função retorna a massa estimada se o volume for maior que 5 e NA caso contrário. Podemos iterar sobre os volumes e usar a função para calcular as massas da seguinte maneira:

est_mass <- function(volume, a, b){
  if (volume > 5) {
    mass <- a * volume ^ b
  } else {
    mass <- NA
  }
  return(mass)
}

volumes <- c(1.6, 3, 8)
as <- c(2.65, 1.28, 3.29)
bs <- c(0.9, 1.1, 1.2)
masses <- vector(mode = "numeric", length = length(volumes))

for (i in 1:length(volumes)){
  mass <- est_mass(volumes[i], as[i], bs[i])
  masses[i] <- mass
}

print(masses)

Neste exemplo, definimos a função est_mass, que recebe o volume, a e b como parâmetros de entrada. Dentro do loop, chamamos a função para cada volume, passando os valores correspondentes de as e bs. O resultado é armazenado no vetor masses, que é impresso no final.

Usar funções dentro de loops pode tornar seu código mais modular e reutilizável, permitindo encapsular operações complexas em funções separadas e usá-las de forma flexível dentro de seus loops.

Looping sobre Arquivos

Looping sobre arquivos é uma tarefa comum, especialmente quando você precisa executar as mesmas ações em vários arquivos. Vamos considerar um exemplo em que temos um diretório com vários arquivos contendo dados simulados de colares de satélite. Queremos iterar sobre esses arquivos, contar o número de observações em cada arquivo e armazenar as contagens em um vetor. Veja como podemos fazer isso em R:

data_files <- list.files(pattern = "locations-")
n_files <- length(data_files)
results <- integer(n_files)

for (i in 1:n_files){
  filename <- data_files[i]
  data <- read.csv(filename)
  count <- nrow(data)
  results[i] <- count
}

print(results)

Neste exemplo, usamos a função list.files() com o argumento pattern para recuperar os nomes dos arquivos que correspondem a um padrão específico. Em seguida, iteramos sobre os nomes dos arquivos usando um loop for, lemos cada arquivo usando read.csv(), contamos o número de linhas dos dados e armazenamos a contagem no vetor results. Por fim, o vetor results é impresso, exibindo as contagens para cada arquivo.

Looping sobre arquivos é uma técnica poderosa para automatizar tarefas repetitivas que envolvem o processamento ou análise de dados em vários arquivos.

Armazenando Resultados de Loop em um Data Frame

Em muitos casos, você pode querer armazenar os resultados de seu loop em um formato estruturado, como um data frame. Os data frames oferecem uma maneira conveniente de organizar e analisar dados. Vamos modificar nosso exemplo anterior de contagem de observações em vários arquivos para armazenar os resultados em um data frame:

data_files <- list.files(pattern = "locations-")
n_files <- length(data_files)
results <- data.frame(file_name = character(n_files),
                      count = integer(n_files),
                      min_lat = numeric(n_files))

for (i in 1:n_files){
  filename <- data_files[i]
  data <- read.csv(filename)
  count <- nrow(data)
  min_lat <- min(data$lat)
  results$file_name[i] <- filename
  results$count[i] <- count
  results$min_lat[i] <- min_lat
}

print(results)

Neste exemplo, criamos um data frame vazio chamado results usando a função data.frame(). Definimos as colunas do data frame e as inicializamos com vetores vazios dos tipos apropriados. Dentro do loop, preenchemos cada coluna do data frame com os valores correspondentes. Por fim, o data frame results é impresso, exibindo os nomes dos arquivos, contagens e latitudes mínimas para cada arquivo.

Armazenar os resultados de um loop em um data frame permite a manipulação e análise fáceis dos dados coletados, fornecendo um formato estruturado para processamento adicional.

Conclusão

Os loops for são uma ferramenta poderosa para automatizar tarefas repetitivas na análise de dados e programação. Neste artigo, exploramos o básico dos loops for em R, abrangendo a iteração sobre valores, iteração com índices, iteração com funções, iteração sobre arquivos e armazenamento de resultados de loop em data frames. Armado com esse conhecimento, você pode aproveitar o poder dos loops for em Python e aplicá-lo a várias áreas, incluindo medicina, economia e muito mais. Portanto, aproveite a flexibilidade e eficiência dos loops for para otimizar seus fluxos de trabalho de análise de dados e desbloquear novas possibilidades.