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rlang Archives - Análise Macro

Como padronizar gráficos sem repetir código

By | Data Science

Criar gráficos padronizados usando pipelines com o tidyverse no R não precisa ser uma tarefa tediosa de Ctrl+C / Ctrl+V mudando a variável de interesse a ser plotada no seu código de ggplot2. Isso torna o seu script caótico e ineficiente, além de ser potencialmente mais trabalhoso fazer atualização/manutenção desse código.

Uma maneira mais elegante de criar gráficos padronizados, para um relatório por exemplo, pode ser através da escrita de uma função que generaliza o resultado que se quer alcançar. Vamos supor que você queira gerar gráficos de linha padronizados em um relatório extenso. Cada uma das várias visualizações de dados do seu relatório terá um gráfico de linha do ggplot2 para as n variáveis do seu conjunto de dados. Nesta situação, a criação de uma função se encaixa perfeitamente, pois irá unificar em um único comando tudo o que você precisa fazer para todas as visualizações a serem geradas, sem precisar repetir código.

Em termos mais práticos, um exemplo desta situação pode ser código abaixo, onde demonstramos um exemplo bom (usando boas práticas de programação em R) e um exemplo ruim (repetindo manualmente o código).

 

A diferença é bastante clara e significativa, o que você acha melhor? Ambas opções produzem os mesmos resultados gráficos:

O "pulo do gato" aqui, no caso da criação da função plot_line, é utilizar o operador chamado curly-curly para passar os nomes das colunas do objeto data frame diretamente nos argumentos da função que criamos, usando a sintaxe {{ func_arg }} no corpo da função (neste caso em aes). O trabalho "sujo" de identificar corretamente o nome de coluna passado no argumento da função é feito todo internamente por esse operador.

Esse operador se originou em 2019 no pacote rlang e é bastante utilizado internamente nas funções do tidyverse. Se você quiser entender mais a fundo seu funcionamento sugiro começar por este post do blog do tidyverse.

Se mesmo após este exemplo básico você não se convenceu, dê uma olhada na diferença de performance (execução em milissegundos) dos dois códigos após 1000 execuções:

As inovações do tidyverse são maravilhosas e facilitam o dia a dia do usuário de R. Espero que este tenha sido um exercício que instigue curiosidade em investigar se seus códigos performam bem e seguem boas práticas.

 

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(*) Para entender mais sobre a linguagem R e suas ferramentas, confira nosso Curso de Introdução ao R para análise de dados.

DataEconomics: um bate papo sobre análise de dados

By | Canal Youtube

Vai ao ar na próxima quinta-feira, no Canal da AM no Youtube, o episódio 4 do nosso vídeocast DataEconomics. Nesse episódio, conversamos com o Bruno Rezende, co-fundador e CEO na 4intelligence e Sócio na 4E. Foi um bate papo bem legal sobre o uso de ferramentas de data science para modelagem e previsão de variáveis econômicas, bem como construção de um portfólio de serviços que vai muito além de uma consultoria tradicional de economia.

A propósito, lá no Canal da AM no Youtube estão disponíveis os episódios anteriores:

O objetivo do projeto é fomentar uma discussão qualificada sobre o potencial da análise de dados e de linguagens de programação como o R para aumentar a produtividade de estudantes, professores e profissionais de mercado nas mais diversas áreas de atuação.

Inscreva-se no canal e receba as notificações das próximas entrevistas!

Programação no Mercado Financeiro: entrevista com Wilson Freitas

By | Canal Youtube

Amanhã, 30/07, às 10h, estreia o episódio 2 do nosso vídeocast semanal sobre análise de dados. No DataEconomics dessa semana, conversamos com o craque Wilson Freitas, Quantitative Modeling Manager no Banco Modal. Um bate papo bastante profundo sobre linguagens de programação, programação no mercado financeiro, a eterna discussão R vs. Python, criação de pacotes/bibliotecas, qual a melhor linguagem para começar, dentre diversos outros temas. Inscreva-se no nosso canal e seja notificado assim que os vídeos forem adicionados lá!

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Super Combos: 30% de desconto nas nossas trilhas!

By | Cursos da Análise Macro

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Super Combos: Último Dia da Promoção!

By | Cursos da Análise Macro

Vamos encerrar hoje, 24/01, às 23h59, a super promoção para você começar 2020 colocando uma linguagem de programação no currículo. Não fique para trás, pois cada vez mais empregos e empresas têm exigido conhecimentos de programação. São cada vez mais frequentes os anúncios de vagas de emprego/estágio onde o recrutador coloca como conhecimento diferencial saber alguma linguagem de programação como \mathbf{R}, voltada para análise de dados. Com o avanço das bases de dados, em pouco tempo isso deixará de ser diferencial e passará a ser mandatório, como falar inglês ou saber Excel Avançado.

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