Funções

Escrevendo Funções em R

Em R, não só podemos usar as funções fornecidas pelos packages, mas também é muito fácil escrever nossas próprias funções. Primeiro, vamos criar uma função própria para calcular a média e, em seguida, uma função para calcular a amplitude interquartil.


Sintaxe

A seguir, vamos escrever nossas próprias funções. A estrutura básica do código é a seguinte:

my_function <- function(arg1, arg2, ..., argn){
  # Instruções
}

Primeiro, definimos um nome para a função (my_function) e atribuímos uma função a ela. Entre parênteses () são passados argumentos para a função, que são utilizados nas instruções (tudo entre chaves {}). Estes podem ser conjuntos de dados, variáveis ou valores individuais, dependendo de como o argumento é utilizado nas instruções.

Função Própria: Média

Agora queremos calcular a média de uma variável com uma função escrita por nós mesmos. Para isso, o conjunto de dados statistics (ou qualquer outro conjunto de dados com uma variável métrica) deve ser carregado no ambiente. Vamos criar uma função onde passamos um argumento: a variável da qual queremos calcular a média. Este argumento é nomeado na função como x. Em todas as instruções, onde usamos x, o argumento passado será utilizado quando chamarmos a função own_mean().

Em seguida, calculamos a média na primeira instrução da nova função. Aqui, acessamos o argumento fornecido (x). Com a segunda instrução, exibimos esse valor. Em seguida, podemos chamar a função criada por nós mesmos e devemos fornecer o argumento exigido (variável do cálculo). A média será calculada e exibida.

own_mean <- function(x){
  mean = sum(x) / length(x)
  
  print(mean) 
}

own_mean(statistics$grade)

Assim, escrevemos nossa primeira função personalizada!

Função Personalizada: Amplitude Interquartil

Agora queremos escrever uma função que nos forneça o quartil inferior e superior, bem como a amplitude interquartil. Portanto, precisamos de três instruções na função:

  1. cálculo do quartil inferior,

  2. cálculo do quartil superior e

  3. cálculo da amplitude interquartil.

Além disso, vamos exibir esses três valores com a função print().

own_iqr <- function(x){
  uGrenze <-  quantile(x,
                       probs = 0.25,
                       na.rm = TRUE
                       )
  
  oGrenze <- quantile(x,
                      probs = 0.75,
                      na.rm = TRUE
                      )
  
  abstand <- oGrenze - uGrenze
  
  print(paste("Das untere Quartil liegt bei:",
              uGrenze
              )
        )
  
  print(paste("Das obere Quartil liegt bei:",
              oGrenze
              )
        )
  
  print(paste("Der Interquartilsabstand beträgt:",
              abstand
              )
        )
}

own_iqr(statistics$grade)

No entanto, se quisermos armazenar os valores calculados da função em um novo objeto, precisamos usar return como acima. Primeiro, criamos uma nova lista results, para que tenhamos como objetivo um objeto de lista com os valores individuais. Nomeamos as partes individuais da lista como na função $uGrenze, $oGrenze e $abstand. A função quantile() armazena automaticamente um named numeric, mas queremos armazenar apenas o valor numérico. Portanto, indexamos a atribuição à nossa lista com [[1]].

own_iqr_return <- function(x){
  uGrenze <-  quantile(x,
                       probs = 0.25,
                       na.rm = TRUE
                       )
  
  oGrenze <- quantile(x,
                      probs = 0.75,
                      na.rm = TRUE
                      )
  
  abstand <- oGrenze - uGrenze
  
  print(paste("Das untere Quartil liegt bei:",
              uGrenze
              )
        )
  
  print(paste("Das obere Quartil liegt bei:",
              oGrenze
              )
        )
  
  print(paste("Der Interquartilsabstand beträgt:",
              abstand
              )
        )
  
  results <- list()
  
  results$uGrenze <- uGrenze[[1]]
  
  results$oGrenze <-oGrenze[[1]]
  
  results$abstand <- abstand[[1]]
  
  return(results) 
}

test <- own_iqr(statistics$grade)

test

Escrever funções personalizadas é fácil de implementar em R e é útil em muitas etapas da análise de dados quando não há funções existentes para aplicações específicas.

Funções e Loops

Também podemos usar loops em funções. Por exemplo, poderíamos escrever uma função que nos mostra a diferença entre a média e o valor de uma variável. Para isso, usamos novamente o conjunto de dados de exemplo statistics.

Wir agora vamos vincular a função a um for-loop e a uma expressão if. Nomeamos a função como showcase e passamos um argumento (a variável a ser usada). Em seguida, o for-loop é iniciado. Se nenhum valor estiver presente, uma mensagem será exibida informando que nenhum valor está presente. Se um valor estiver presente, a distância até a média será calculada e esse valor será exibido juntamente com o valor alcançado.

showcase <- function(x){
  for (i in 1:length(x)) {
    if (is.na(x[i])) {
      print(paste("Für Student", 
                  i, 
                  "liegt kein Wert vor."
                  )
            )
      next
    } else {
      abstand = mean(x, 
                     na.rm = TRUE
                     ) - x[i]
      
      print(paste0("Student ",
                  i, 
                  " hat folgenden Wert: ",
                  x[i], 
                  " (Abweichung zum Mean: ",
                  round(abstand, 
                        2
                        ),
                  ")"
                  )
            )
    }
  }
}

Agora podemos exemplificar a variável grade e grade2 do conjunto de dados statistics.

showcase(statistics$grade)
showcase(statistics$grade2)