Embora R possa ser executado através da linha de comando, a utilização de uma ferramenta IDE facilita muito o processo de desenvolvimento de software, qualquer que seja a linguagem de programação. E com R não é diferente.

Caso você considere a linha de comando algo indispensável, o RStudio também fornece acesso a uma console onde você pode executar operações e testar seus resultados livremente, embora para ter uma maior produtividade e controle do processo de desenvolvimento, seja importante utilizar os outros recursos da ferramenta.

Alguns dos recursos oferecidos pelo RStudio incluem:

• acesso à biblioteca de funções da linguagem R, incluindo o recurso autocompletar, que sugere como completar a linha de código;
• interpretador de comandos que permite testar funções e outras operações da linguagem e analisar o resultado;
• visualizador de dados, imagens, gráficos para facilitar a exploração de dados através de visualizações que facilitem o entendimento dos dados a serem analisados;
• gravação dos dados da sessão em arquivo para salvar o trabalho e retomar depois de onde parou;
• identificação e correção de erros e exploração de dados, dentre outros recursos;
• criação de “relatórios” que facilitam o desenvolvimento de projetos de análises de dados que tenham reprodutibilidade, facilitando a repetição e verificação dos resultados obtidos da análise.

RStudio é uma IDE bastante usada por programadores da linguagem R, e uma das principais ferramentas da plataforma R, pois fornece um ambiente integrado de desenvolvimento com recursos muito úteis para facilitar a criação de aplicações, como vimos.

O RStudio está disponível para vários sistemas operacionais (Windows, Linux, Mac) e seu processo de instalação é bastante simples. Convém notar que o RStudio não inclui a linguagem R, ou seja, é necessário instalar também a linguagem R antes que possa começar a criar soluções para análise de dados em R.

Observe que ao digitar ou colar comandos longos no console, ocupando mais de uma linha, o R adiciona o símbolo + à primeira coluna da tela para indicar que a linha é a continuação do comando anterior. Por exemplo, ao digitar no console do R:

c(1, 2, 3, 4, 5, 6,

7, 8, 9, 10, 11)

será exibido na tela:

> c(1, 2, 3, 4, 5, 6,

+

7, 8, 9, 10, 11) (AQUINO, 2014).

Obtendo Ajuda

Há várias maneiras de buscar por ajuda em caso de dúvidas dentro da plataforma R. Há a função help.start(), que permite acessar o manual completo, e várias outras formas de buscar informações sobre um recurso da linguagem R e suas ferramentas. No exemplo abaixo vemos como usar a função args(), que ajuda a entender os parâmetros necessários para utilizar uma função da biblioteca:

args(setwd)

# function (dir)

# NULL

args(log)

# function (x, base = exp(1))

# NULL

args(head)

# function (x, …)

# NULL

Há funções que exigem argumentos, outras que possuem argumentos opcionais. Para saber se um argumento é obrigatório ou opcional, é necessário ler a documentação ou executar a função e verificar se o interpretador indica erro na operação. Abaixo, vemos o que ocorre quando tentamos executar a função setwd() sem argumentos:

setwd()

# Error: argumento “dir” ausente, sem padrão

Há funções que possuem valores pré-definidos para os argumentos, para o caso de não serem informados. Por isso, as três operações abaixo produzem exatamente o mesmo resultado:

log(10, base = exp(1))

# [1] 2.303

log(10, base = 2.718282)

# [1] 2.303

log(10)

# [1] 2.303

Há também a função help(), que permite acessar o documento de ajuda de um recurso da linguagem, trazendo todos os detalhes da documentação sobre o recurso. Também é possível utilizar a notação simplificada “?” para obter o mesmo tipo de ajuda:

help(demo)

?quit

Há situações em que sequer lembramos o nome exato do recurso que desejamos utilizar. Nestas situações, a função apropos() é muito útil, pois permite buscar ajuda utilizando um termo qualquer, de forma que a função vai retornar todos os recursos da linguagem relacionados ao termo em questão que puderam ser localizados:

apropos(“csv”)

# [1] “read.csv”

 “read.csv2”

 “write.csv”

 “write.csv2”

Caso nenhuma das alternativas anteriores seja capaz de encontrar a ajuda que necessita, é possível fazer uma busca na Internet:

RSiteSearch(“social network analysis”)

Outro recurso que facilita muito o entendimento e uso da linguagem é a possibilidade de visualizar exemplos:

example(“ls”)

Ter acesso a exemplos de utilização de funções e outros recursos é muito bom. Melhor ainda é ter acesso a um passo a passo com demonstrações da utilização de uma função! E esta opção está disponível através da função demo(). Infelizmente, nem todos os recursos da linguagem R têm a possibilidade de demonstração, mas os que têm podem ser acessados como no exemplo abaixo:

demo(“graphics”)