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lsbastos/r4ds

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r4ds: R for data science

Esse repositório tem como objetivo documentar atividades do PICME do IMPA Tech R para ciência de dados.

Importantes bases de dados

Há um enorme viés para a minha área (dados de casos de doenças infecciosas)

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No laboratório

Seguindo o Guia para Criação e Gerenciamento de Ambientes R no Anaconda

Criando o ambiente e instalando os pacotes

Abra um terminal, crie um ambiente com os pacotes pré-instalados.

Por exemplo, para criar um ambiente chamado 'ambiente_R', você pode usar o nome que quiser para o ambiente, e, no mesmo comando, instalar o tidyverse replique no terminal:

conda create -n ambiente_R -c conda-forge r-tidyverse 

Ativando o ambiente

Para ativar o ambiente criado:

conda activate ambiente_R

Abrindo R ou RStudio

Dentro do ambiente criado basta abrir o R ou preferencialmente uma IDE (integrated development environment) como o RStudio. Para a abrir o RStudio basta digitar rstudio no terminal, mas eu prefiro incluir um & para manter o terminal livre rodando o RStudio no background.

rstudio &

Uma vez aberto o RStudio, pode trabalhar normalmente nele.

Instalando outros pacotes

No RStudio um novo pacote pode ser instalado localmente via 'install.packages' ou via ambiente gráfico. Se a instalação local falhar, você pode tentar instalar o pacote via anaconda. Para isso volte ao terminal que o ambiente R foi ativado e instale o pacote por lá com o comando

conda install -c conda-forge r-nome_do_pacote

Por exemplo, para instalar o units (Esse pacote precisa de uma biblioteca externa que teoricamente precisaria de um usuário sudo para instalá-la)

conda install -c conda-forge r-units

Kit completo

Se quiser puxar o kit completo, com vários pacotes de uma vez, faça:

conda create -n ambient-r -c conda-forge \
r-tidyverse \
r-geofacet \
r-metbrewer \
r-ggpubr \
r-scales \
r-ggnewscale \
r-sf \
r-colorspace \
r-geobr \
r-devtools \
r-roxygen2 \
r-testthat \
r-knitr

conda activate ambiente-r

rstudio &

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