Sessão 2 - Loops em R

Allan Vieira
março de 2018

Objetivos

aprender as principais estruturas de laço (loops);
saber quando utilizá-las

Introdução (1)

Loops ou laços são estruturas de controle, assim como if, else e a função ifelse() que vimos no Módulo 1;

Existem em todas as linguagens de programação;

As estruturas de controle nas linguagens de programação permitem controlar o fluxo de execução do nosso programa, dependendo do trecho de execução;

Elas permitem executar parte(s) do nosso programa até que se atenda a uma regra de parada.

Exemplo prático: voluntário(a)?

Introdução (2)

Particularidade do R: devido ao seu funcionamento vetorizado, poderemos em algumas ocasiões substituir os laços por funções – assunto da próxima sessão;

A recomedação (antiga) é: evitar loops ao máximo no R;

Se não der para evitar, utilize-os;

Se o foco for rapidez: evite;

Se o foco for resolver um problema independente do tempo de execução: utilize;

Introdução (3)

Estruturas mais comuns para construir loops no R:

ESTRUTURA	TAREFA
for	executa um loop n vezes
while	executa um loop enquanto uma condição é verdadeira
repeat	executa um loop infinito
break	para a execução do loop
next	sai da iteração de um loop
return	sai de uma função

A maioria das estruturas de controle não são usadas em sessões interativas do R (execução comando a comando), mas principalmente quando estamos escrevendo funções ou programas para automatizar alguma tarefa.

Loops for (1)

pegam uma variável de iteração e atribuem a ela números sucessivos de uma sequência ou vetor;
utilizados percorrer os elementos de um objeto no R, como por exemplo as colunas de uma matriz;
exemplo básico: imprimir na tela os valores que a variável de iteração assumirá a cada “rodada” do loop.

for(i in 1:4){
  print(i)
}

[1] 1
[1] 2
[1] 3
[1] 4

Funcionamento:

a variável de iteração é a variável i;
o laço pega os valores da sequência de 1 a 4 e vai atribuindo um de cada vez a variável i;
após atribuir o último número da sequência, saímos do loop.

Loops for (2)

Nos próximos exemplos, aproveitamos a variável de iteração para passá-la como índice de um vetor:

x<-c("a","b","c","d")

for(i in 1:4){
  print(x[i])
}

[1] "a"
[1] "b"
[1] "c"
[1] "d"

for(i in seq_along(x)){
  print(x[i])
}

[1] "a"
[1] "b"
[1] "c"
[1] "d"

for(letter in x){
  print(letter)
}

[1] "a"
[1] "b"
[1] "c"
[1] "d"

Note que os 3 loops têm o mesmo comportamento, embora sejam estruturados de forma diferente;
Isso corrobora a máxima de que podemos fazer a mesma coisa de várias maneiras distintas no R !!

Loops for (3)

Assim como os ifelse() anihandos do Módulo 1, podemos contruir loops FOR aninhados também;
No exemplo abaixo, utilizaremos dois FOR, um para percorrer as linhas de uma matriz e outro para percorrer as colunas de uma matriz:

m <- matrix(1:6, 2 ,3)

for(i in 1:nrow(m)){
  for(j in 1:ncol(m)){
    print(m[i,j])
  }
}

[1] 1
[1] 3
[1] 5
[1] 2
[1] 4
[1] 6

Note que para cada loop, usamos uma variável de iteração diferente: para receber os índices das linhas, usamos i; para receber os índices das colunas, usamos j.

Looping patterns para o FOR

No R, há três formas básicas para fazer um loop sobre um vetor que servirá como sequência para iteração:

loop sobre os elementos: for(x in vetor)
loop sobre os índices numéricos: for(i in seq_along(vetor))
loop sobre os nomes dos itens de um vetor (indices nominais): for(nm in names(vetor))

É importante compreender essas 3 opções, pois iremos retomá-las ao falar sobre as funções da família apply na próxima seção.
A primeira normalmente não é uma boa escolha, porque costuma levar a formas ineficientes de salvar o output;
Hadley Wickham (e eu também) sugere a segunda que é a mais comum nas demais linguagens de programação.

Loop while (1)

Começam testando uma condição;
- se a condição for TRUE. os comandos do “corpo” do loop são executados;
- após a execução do laço, a condição é novamente testada e repete-se todo o processo;
- somente quando, ao se testar a condção novamente, esta for FALSE, o laço é interrompido;

count <- 0
while(count < 10){
  print(count)
  count <- count + 1
}

[1] 0
[1] 1
[1] 2
[1] 3
[1] 4
[1] 5
[1] 6
[1] 7
[1] 8
[1] 9

Loop while (2)

Podemos, ainda, testar mais de uma condição utilizando os operadores lógicos que vimos no Módulo 1:

z <- 5

while(z >= 3 && z <= 10){
  print(z)
  coin <- rbinom(1, 1, 0.5)

  if(coin == 1){ ## random walk ou passeio aleatório
    z <- z + 1
  } else {
    z <- z-1
  }
}

[1] 5
[1] 4
[1] 5
[1] 6
[1] 7
[1] 8
[1] 7
[1] 8
[1] 7
[1] 8
[1] 9
[1] 8
[1] 9
[1] 10

Os loops FOR e WHILE são os mais importantes e utilizados;
As demais estruturas serão passadas apenas a título de conhecimento.

Repeat (2)

A estrutura repeat inicia um loop infinito;
Não é uma estrutura muito utilizada, mas pode ser útil em alguns momentos;
Para sair de um laço do tipo repeat, devemos utilizar o comando “break”:

a <- 0
b <- -3

repeat{
  print("FNDE")

  if((b - a) > 0){
    break
  } else {
    b <- b+1
  }

}

[1] "FNDE"
[1] "FNDE"
[1] "FNDE"
[1] "FNDE"
[1] "FNDE"

Usar “repeat” pod ser perigoso: não há garantias de que o loop repeat atingirá sua condição de parada.
É bom estabelecer um número máximo de iterações (acresecentando um loop for, por exemplo) dentro de repeat e depois verificar se a condição ou convergência foi ou não atingida;
- esse tipo de estratégia é bastante utilizada em ajustes de modelos e em algoritmos de machine learning.

A estrutura next é utilizada para “pular” a iteração (ou um número de iterações) de um loop. Veja o exemplo:

for(i in 1:10){
  if(i <= 6){
    # pula as primeiras 6 iterações
    next
  }
  print("FNDE")
}

[1] "FNDE"
[1] "FNDE"
[1] "FNDE"
[1] "FNDE"

Note que utilizamos uma expressão condicional com if, para informamos quantas (ou quais) iterações gostaríamos de pular;
read.table internamente tem uma estrutura parecida para quando desejamos ler um arquivo, mas precisamos pular as “n” primeiras linhas – isso é passado no argumento “skip”.

Return

return é uma estrutura usada especificamente em funções. Como já vimos, ela sinaliza que a função deve sair e retornar um determinado valor.

myfun <- function(argumentos){
  # executar algum comando
  # (...)
  return(objeto_a_retornar)
}

Exercícios

1) Crie os seguintes objetos:

vetor numérico com 10 números;
vetor de contendo as 12 primeiras letras do alfabeto;
data.frame com duas colunas qualquer;
uma lista contendo todos os objetos acima.

2) Por meio de um laço, crie um programa para obter a classe (class()) de cada um dos objetos presentes na lista que criou. Você pode imprimir os resultados no console ou salvar em um vetor se preferir.

3) Crie 4 matrizes com qualquer tamanho e coloque todas em uma lista. Depois, utilizando laço, extraia somente as colunas pares de cada uma dessas matrizes presentes na lista e salve o resultado em uma nova lista.

DICAS:

no item 1, utilize help(letters) para verificar como criar o vetor de ltras de formamais rápida;
no item 3, utilize a função seq() para gerar um vetor somente com números pares e indexar as colunas pares das matrizes;
no item 3, se você quer extrarir a coluna j da i-ésima posição da lista, utilize: mylist[[i]][,j]

FIM

OBRIGADO!!