Revolution R - Parte 2.

Dando continuidade ao nosso estudo sobre o Revolution R, vimos no post Revolution R - Parte 1, como trabalhar inicialmente com a IDE fornecida pelo grupo Revolution Analytics.

Nesse post veremos como manipular grandes bases de dados usando para isso o Revolution R. Para isso, considere o arquivo Pobreza.csv. É claro que essa base não é uma "base grande", mas vamos fazer os exercícios com ela, e, sem perda de generalidade, podemos posteriormente utilizar algum conjunto de dados com maior massa de informações.

O primeiro comando para manipulação de banco de dados no formato *.XDF será o comando rxDataStep. O primeiro passo é ler a base de dados Pobreza.csv:

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1 2	#Importa os dados no formato XDF pobreza.xdf <- rxImport(inData = "Pobreza.csv",outFile = "pobreza.xdf", overwrite=TRUE)

Esse comando importa o arquivo Pobreza.csv e cria outro denominado pobreza.xdf o qual estará no formato nativo do Revolution R, em seguida, podemos fazer consultas simples nessa base de dados "grande". Para utilizar o comando rxDataStep, podemos escrevê-lo diretamente ou usando o Snippet:

Aqui a base Pobres.xdf será composta pelos municípios com Índice de Gini (Var09) maior ou igual a 0.40 e Incidência de Pobreza (Var03) superior a 50. Já a base Ricos.xdf será composta pelos municípios com Índice de Gini (Var09) menores do que 0.40 e Incidência de Pobreza (Var03) inferior ou igual a 50. O código é dado por:

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#Cria as bases Pobres.xdf e Ricos.xdf Pobres.xdf<- rxDataStep(inData = "pobreza.xdf",  outFile = "Pobres.xdf", rowSelection = Var09>=0.4 & Var03>50)   #Mostra as primeiras linhas head(Pobres.xdf)   Ricos.xdf<- rxDataStep(inData = "pobreza.xdf",  outFile = "Ricos.xdf", rowSelection = Var09<0.4 & Var03<=50)   #Mostra as primeiras linhas head(Ricos.xdf)

Para facilitar a alocação de memória podemos manter somente algumas variáveis de interesse, por exemplo, suponha que gostaríamos de ter na base somente as variáveis Var01, Var03 e Var09. Para isso, basta fazer:

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#Mantêm somente as variáveis de interesse rxDataStep(inData = "pobreza.xdf",  outFile = "Pobres.xdf", rowSelection = Var09>=0.4 & Var03>50,  overwrite=TRUE,varsToKeep=c("Var01","Var03","Var09"))     #Retira as variáveis que não são necessárias rxDataStep(inData = "pobreza.xdf",  outFile = "Ricos.xdf", rowSelection = Var09<0.4 & Var03<=50,  overwrite=TRUE,varsToDrop=c("Var02","Var04","Var05",  "Var06","Var07","Var08","Var10","Var11"))

O comando rxDataStep também pode ser utilizado para se criar novas variáveis na base de dados, por exemplo, suponha que desejamos criar uma variável Tipo que assume valor igual a 0, quando a base é Pobres.xdf e 1 quando a base é Ricos.xdf:

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#Cria a variavel Tipo para a base Pobres rxDataStep(inData = "Pobres.xdf",outFile = "Pobres.xdf",  transforms = list(Tipo = Var01 < 0),overwrite=TRUE)   #Mostra as primeiras observações head(Pobres.xdf)   #Cria a variavel Tipo para a base Ricos rxDataStep(inData = "Ricos.xdf",outFile = "Ricos.xdf",  transforms = list(Tipo = Var01 > 0),overwrite=TRUE)   #Mostra as primeiras observações head(Ricos.xdf)

Seguiremos com mais dicas sobre o Revolution R em outros posts.