Calcule agora para cada variável numérica da base de dados, a média, mediana e a variância para cada mês. Utilze a função abaixo:
tapply()
tapply()
Passo 1
O que o enunciado pede:
- Calcular, para cada variável numérica da base de dados, a média, a mediana e a variância.
- Fazer esses cálculos separadamente para cada mês (ou seja, agrupando por mês).
- Usar a função
tapply()para isso.
Informações dadas pelo enunciado:
- A instrução de usar
tapply(). - Não foi enviada a base de dados nem um exemplo concreto de como se chamam as colunas (por ex. nome da coluna do mês e nomes das variáveis numéricas).
Observação importante: como eu não tenho a sua base de dados aqui, não consigo devolver os números finais calculados. Vou, então, te explicar passo a passo como fazer isso no R com
tapply() — com código prático, explicações detalhadas e um exemplo de montagem de saída — para que você rode no seu R e obtenha os resultados rapidamente.Passo 2
O que é
tapply() e como ele funciona (explicação didática):- A função
tapply()aplica uma função a subsets de um vetor, definidos por um fator (ou lista de fatores). - Assinatura principal:
tapply(X, INDEX, FUN, ...)X: vetor numérico sobre o qual queremos calcular algo (ex.: uma coluna da tabela).INDEX: fator que define os grupos (ex.: vetor com o mês de cada observação).FUN: a função que vamos aplicar a cada grupo (ex.:mean,median,var)....: argumentos adicionais paraFUN(ex.:na.rm = TRUEpara ignorarNA).
- O retorno de
tapply()costuma ser um vetor (ou matriz) indexado pelos níveis do fatorINDEX. Isso é muito prático para obter os valores por mês.
Exemplo conceitual (sem executar):
tapply(df\(Temperatura, df\)Mes, mean, na.rm = TRUE) — isso calcula a média da coluna Temperatura para cada nível de Mes, ignorando NA.Passo 3
Preparação dos dados (o que checar antes de rodar):
- Verificar qual coluna representa o mês. Exemplos comuns:
Mes,month,Month. - Garantir que a coluna de mês esteja em formato de fator ou pelo menos em inteiros/strings que possam ser usados como
INDEX. Se quiser ordem dos meses, transformar emfactorcom níveis na ordem desejada. - Identificar quais colunas são numéricas. No R:
sapply(df, is.numeric)retorna um vetor lógico indicando colunas numéricas. - Tratar
NA: quase sempre é necessário usarna.rm = TRUEnas funçõesmean,medianevarpara ignorarNA.
Passo 4
Como calcular média/mediana/variância para uma única variável usando
tapply() (passo a passo com código e explicação)- Suponha que sua tabela se chama
df, a coluna do mês se chamaMese a variável numérica se chamavar1. - Código e explicação das partes:
# média por mês da variável var1
tapply(df\(var1, df\)Mes, mean, na.rm = TRUE)
# mediana por mês da variável var1
tapply(df\(var1, df\)Mes, median, na.rm = TRUE)
# variância por mês da variável var1
tapply(df\(var1, df\)Mes, var, na.rm = TRUE)
Explicação de cada peça:
df$var1: o vetor numérico onde queremos calcular a estatística.df$Mes: o vetor que identifica o grupo (mês) para cada observação.mean,median,var: funções a serem aplicadas a cada subset.na.rm = TRUE: removeNAantes de calcular; caso contrário, se houverNAem um grupo o resultado pode serNA.
Passo 5
Como automatizar para todas as variáveis numéricas usando
tapply() (codigo completo e detalhado)- Passo A: identificar colunas numéricas
numeric_cols <- names(df)[sapply(df, is.numeric)]
- Passo B: remover a coluna do mês se ela também for numérica (caso
Messeja numérico, não queremos incluí-la nas variáveis a resumir)
numeric_cols <- setdiff(numeric_cols, "Mes") # ajuste "Mes" para o nome da sua coluna de mês
- Passo C: para cada variável numérica, usar
tapply()para cada estatística e juntar resultados. Uma rotina em base R que gera um data.frame final fica assim:
results_list <- lapply(numeric_cols, function(v) {
# para cada variável v, criamos uma matriz com colunas mean, median, variance
tmp <- sapply(c("mean", "median", "variance"), function(fname) {
f <- match.fun(fname)
tapply(df[[v]], df$Mes, function(x) f(x, na.rm = TRUE))
})
# garantir nomes das colunas
colnames(tmp) <- c("mean", "median", "variance")
# transformar em data.frame com coluna da variável
months <- rownames(tmp)
data.frame(variable = v, month = months,
mean = tmp[, "mean"],
median = tmp[, "median"],
variance = tmp[, "variance"],
row.names = NULL, stringsAsFactors = FALSE)
})
# juntar todos em um só data.frame
final_results <- do.call(rbind, results_list)
Explicação:
lapply(numeric_cols, ...): percorre cada variável numérica.sapply(c("mean","median","variance"), ...)cria, para a variável atual, uma matriz com uma coluna para cada estatística; para cada coluna usamostapply()que aplica a função ao vetor dividido pordf$Mes.do.call(rbind, ...)concatena as pequenas tabelas por variável numa única tabela longa (final_results) com colunasvariable,month,mean,median,variance.
Passo 6
Observações sobre tipos, ordem dos meses e
NA- Se quiser que os meses apareçam em ordem de 1 a 12, assegure que
df$Messeja um fator com níveis nessa ordem:
df\(Mes <- factor(df\)Mes, levels = 1:12) # ajuste conforme necessário
- Se os meses vierem como nomes
"Jan","Feb",...coloquelevels = month.abbou escolha a ordem manual. - Se um grupo (um mês) não tiver nenhuma observação para certa variável,
tapply()retornaNApara esse grupo. - A função
var()em R calcula a variância amostral (dividindo porn-1). Se você precisa da variância populacional (dividir porn), ajuste manualmente:var_pop <- function(x) var(x, na.rm = TRUE) * ( (length(na.omit(x)) - 1) / length(na.omit(x)) )— mas geralmente em estatística descritiva de amostrasvar()é apropriado.
Passo 7
Exemplo prático com um dataset conhecido (para testar no seu R)
- O dataset
airqualityjá tem a colunaMonthe várias colunas numéricas. Para testar o script acima no R (apenas para ver o funcionamento), você pode fazer:
df <- airquality
names(df) # ver colunas
# renomear Month para Mes para seguir exemplos (opcional)
names(df)[names(df) == "Month"] <- "Mes"
# agora rodar o código do Passo 5 (identificar numeric_cols etc.)
numeric_cols <- names(df)[sapply(df, is.numeric)]
numeric_cols <- setdiff(numeric_cols, "Mes")
results_list <- lapply(numeric_cols, function(v) {
tmp <- sapply(c("mean", "median", "variance"), function(fname) {
f <- match.fun(fname)
tapply(df[[v]], df$Mes, function(x) f(x, na.rm = TRUE))
})
colnames(tmp) <- c("mean", "median", "variance")
months <- rownames(tmp)
data.frame(variable = v, month = months,
mean = tmp[, "mean"],
median = tmp[, "median"],
variance = tmp[, "variance"],
row.names = NULL, stringsAsFactors = FALSE)
})
final_results <- do.call(rbind, results_list)
head(final_results)
- Ao rodar isso no R com
airquality, você verá as médias, medianas e variâncias por mês para cada variável numérica presente.
Passo 8
Como interpretar / apresentar o resultado final
final_resultsterá uma linha por par (variável numérica, mês) com três colunas de resumo. Exemplo de colunas:variable: nome da variável numérica (ex.:"Ozone").month: nível do fator do mês (ex.:"5"para maio).mean,median,variance: os valores calculados.
- Se preferir uma forma “wide” (cada variável em uma tabela separada com meses nas linhas e estatísticas nas colunas), você pode guardar cada elemento de
results_listseparadamente ou reorganizarfinal_resultscomreshape/tidyr.
Passo 9
Dicas finais e verificação de qualidade
- Sempre verifique
table(df$Mes)para checar quantas observações existem por mês. - Verifique presença de outliers que podem distorcer médias (a mediana é menos sensível).
- Salve os resultados:
write.csv(final_results, "resumos_por_mes.csv", row.names = FALSE).
Resposta
Não é possível calcular os valores numéricos sem a sua base de dados. Rode o código abaixo no seu R (substituindo
df e Mes pelos nomes reais na sua base) para obter média, mediana e variância por mês para todas as variáveis numéricas:# Ajuste: carregar sua base de dados em df e ajustar o nome da coluna de mês para "Mes" se desejar
# 1) identificar colunas numéricas
numeric_cols <- names(df)[sapply(df, is.numeric)]
numeric_cols <- setdiff(numeric_cols, "Mes") # remover a coluna de mês se for numérica
# 2) calcular mean/median/variance por mês para cada variável numérica
results_list <- lapply(numeric_cols, function(v) {
tmp <- sapply(c("mean", "median", "variance"), function(fname) {
f <- match.fun(fname)
tapply(df[[v]], df$Mes, function(x) f(x, na.rm = TRUE))
})
colnames(tmp) <- c("mean", "median", "variance")
months <- rownames(tmp)
data.frame(variable = v, month = months,
mean = tmp[, "mean"],
median = tmp[, "median"],
variance = tmp[, "variance"],
row.names = NULL, stringsAsFactors = FALSE)
})
# 3) unir tudo em um único data.frame
final_results <- do.call(rbind, results_list)
# 4) opcional: salvar em CSV
write.csv(final_results, "resumos_por_mes.csv", row.names = FALSE)
# 5) ver os primeiros resultados
head(final_results)