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R Academy · Aula

Visão geral do sistema de tipos de R

Entenda os tipos double, integer, character, logical e complex.

Visão geral do sistema de tipos de R é uma aula grátis de R Academy no CoddyKit. Esta é a aula 1 de 4. Você pode ler a aula completa abaixo gratuitamente — depois pratica ao vivo no navegador com um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7. Faz parte do caminho de aprendizado de R Academy, e seu progresso é sincronizado entre a web e o app CoddyKit. O curso de R Academy inclui 4 aulas no total.

Sistema de Tipos do R

O R tem um sistema de tipos avançado. Cada objeto tem uma class (categoria de alto nível) e um tipo (modo de armazenamento de baixo nível). Entender ambos ajuda você a escrever código correto e eficiente e a depurar erros relacionados a tipos.

# Check class and type of various objects
cat('class(42L)    :', class(42L), '
')
cat('typeof(42L)   :', typeof(42L), '
')
cat('class(3.14)   :', class(3.14), '
')
cat('typeof(3.14)  :', typeof(3.14), '
')
cat('class(TRUE)   :', class(TRUE), '
')
cat('class("hello"):', class('hello'), '
')

class() vs typeof()

class(x) retorna a categoria de alto nível usada pelo sistema orientado a objetos do R (por exemplo, 'integer', 'numeric', 'matrix'). typeof(x) retorna o tipo de armazenamento de baixo nível em C (por exemplo, 'integer', 'double', 'closure').

m <- matrix(1:4, nrow = 2)
cat('class(matrix)  :', class(m), '
')   # matrix array
cat('typeof(matrix) :', typeof(m), '
')  # integer

f <- factor(c('a', 'b', 'a'))
cat('class(factor)  :', class(f), '
')   # factor
cat('typeof(factor) :', typeof(f), '
')  # integer (stored as int!)

cat('class(list)    :', class(list()), '
')  # list
cat('typeof(list)   :', typeof(list()), '
') # list

is.numeric() — Verificação Numérica

is.numeric(x) retorna TRUE tanto para valores integer quanto para valores double (e matrizes numéricas). Essa função verifica o supertipo numérico, não o modo de armazenamento específico.

cat('is.numeric(3.14):', is.numeric(3.14), '
')    # TRUE (double)
cat('is.numeric(3L):  ', is.numeric(3L), '
')      # TRUE (integer)
cat('is.numeric(TRUE):', is.numeric(TRUE), '
')    # FALSE
cat('is.numeric("3"): ', is.numeric('3'), '
')     # FALSE
cat('is.numeric(NA):  ', is.numeric(NA), '
')      # FALSE (NA is logical)

is.integer() vs is.double()

is.integer() verifica especificamente o armazenamento inteiro (criado com o sufixo L ou com as.integer()). is.double() verifica o armazenamento de ponto flutuante (double). Ambos são subconjuntos de numeric.

x_int <- 5L
x_dbl <- 5.0

cat('--- x_int = 5L ---
')
cat('is.integer:', is.integer(x_int), '
')  # TRUE
cat('is.double: ', is.double(x_int), '
')   # FALSE
cat('is.numeric:', is.numeric(x_int), '
')  # TRUE

cat('--- x_dbl = 5.0 ---
')
cat('is.integer:', is.integer(x_dbl), '
')  # FALSE
cat('is.double: ', is.double(x_dbl), '
')   # TRUE
cat('is.numeric:', is.numeric(x_dbl), '
')  # TRUE

is.character() — Verificação de Texto

is.character(x) retorna TRUE se x for um vetor de caracteres (texto). Use essa função para validar entradas que devem ser texto ou para distinguir tipos NA numéricos de tipos NA de caracteres.

greetings <- c('hello', 'world', 'R')
numbers <- c(1, 2, 3)
numeric_string <- '42'

cat('is.character(greetings):      ', is.character(greetings), '
')
cat('is.character(numbers):        ', is.character(numbers), '
')
cat('is.character(numeric_string): ', is.character(numeric_string), '
')
cat('is.character(NA_character_):  ', is.character(NA_character_), '
')

is.logical() — Verificação Booleana

is.logical(x) retorna TRUE se x contiver valores lógicos (booleanos). Observe que NA sem tipo explícito é, por padrão, um valor lógico.

flags <- c(TRUE, FALSE, TRUE, NA)
cat('is.logical(flags): ', is.logical(flags), '
')   # TRUE
cat('is.logical(NA):    ', is.logical(NA), '
')      # TRUE (default NA is logical)
cat('is.logical(1):     ', is.logical(1), '
')       # FALSE
cat('is.logical("TRUE"):', is.logical('TRUE'), '
')  # FALSE
cat('typeof(NA):        ', typeof(NA), '
')          # logical

Hierarquia de Tipos do R

Os tipos atômicos do R formam uma hierarquia, do mais simples ao mais complexo: logical < integer < double < complex < character. Ao misturar tipos em um vetor, o R converte todos os elementos para o tipo mais complexo presente.

# Type hierarchy in action
cat('c(TRUE, 1L) type:     ', typeof(c(TRUE, 1L)), '
')   # integer
cat('c(1L, 1.5) type:      ', typeof(c(1L, 1.5)), '
')   # double
cat('c(1.5, 1+0i) type:    ', typeof(c(1.5, 1+0i)), '
') # complex
cat('c(1+0i, "a") type:   ', typeof(c(1+0i, 'a')), '
')  # character
cat('c(TRUE, "x") type:    ', typeof(c(TRUE, 'x')), '
') # character

Inspeção Programática de Tipos

Você pode escrever funções de inspeção de tipos para auditar uma lista de objetos. Combinar class(), typeof() e length() fornece um resumo abrangente da estrutura de qualquer objeto.

describe_type <- function(x, label) {
  cat(label, ': class =', class(x), ', typeof =', typeof(x),
      ', length =', length(x), '
')
}

describe_type(42L,         'integer literal')
describe_type(3.14,        'double literal')
describe_type(TRUE,        'logical')
describe_type('hello',     'character')
describe_type(c(1,2,3),    'numeric vector')
describe_type(list(1,'a'), 'list')

storage.mode() e mode()

storage.mode(x) é semelhante a typeof(x), mas usa a convenção de nomenclatura S3 (por exemplo, retorna 'double' em vez de 'double'). mode(x) retorna um agrupamento um pouco mais amplo, reunindo integer e double como 'numeric'.

x_int <- 5L
x_dbl <- 5.0

cat('mode(5L):         ', mode(x_int), '
')          # numeric
cat('mode(5.0):        ', mode(x_dbl), '
')          # numeric
cat('storage.mode(5L): ', storage.mode(x_int), '
')  # integer
cat('storage.mode(5.0):', storage.mode(x_dbl), '
')  # double
# mode() lumps int+dbl; storage.mode() / typeof() distinguish them

Inspeção de Tipos para Listas e Quadros de Dados

Para objetos mais complexos, como listas e quadros de dados, sapply(df, class) aplica class() a cada coluna, fornecendo um vetor nomeado com os tipos das colunas — uma maneira rápida de auditar o esquema de um quadro de dados.

df <- data.frame(
  id      = 1:3,
  name    = c('Alice', 'Bob', 'Carol'),
  score   = c(88.5, 79.0, 92.3),
  passed  = c(TRUE, TRUE, TRUE)
)
cat('Column types:
')
print(sapply(df, class))
cat('Column typeof:
')
print(sapply(df, typeof))

Resumo do Sistema de Tipos

Aqui está uma referência rápida às ferramentas de inspeção de tipos do R:

  • class(x) — nome da classe S3 de alto nível
  • typeof(x) — tipo de armazenamento C de baixo nível
  • is.numeric(x) — TRUE para integer ou double
  • is.integer(x) — TRUE apenas para armazenamento integer
  • is.double(x) — TRUE apenas para double (ponto flutuante)
  • is.character(x) — TRUE para textos
  • is.logical(x) — TRUE para TRUE/FALSE/NA
x <- 42L
cat('class(42L):       ', class(x), '
')
cat('typeof(42L):      ', typeof(x), '
')
cat('is.numeric(42L):  ', is.numeric(x), '
')
cat('is.integer(42L):  ', is.integer(x), '
')
cat('is.double(42L):   ', is.double(x), '
')
cat('is.character(42L):', is.character(x), '
')

Verificação Rápida

O que is.numeric(5L) retorna no R?

Recapitulação: Sistema de Tipos do R

Ótimo trabalho! Principais aprendizados desta lição:

  • class(x) retorna o tipo de alto nível; typeof(x) retorna o tipo de armazenamento de baixo nível
  • is.numeric() é TRUE tanto para inteiros quanto para doubles
  • is.integer() e is.double() distinguem os dois subtipos numéricos
  • Hierarquia de tipos do R (baixo → alto): logical → integer → double → complex → character
  • Misturar tipos em um vetor aciona a conversão automática para o tipo mais alto
  • sapply(df, class) audita todos os tipos de coluna em um quadro de dados
# Type audit function
audit_types <- function(x, name = 'x') {
  cat(name, ': class=', class(x), ', typeof=', typeof(x),
      ', is.numeric=', is.numeric(x), '
')
}
audit_types(1L,      'integer')
audit_types(1.0,     'double')
audit_types(TRUE,    'logical')
audit_types('hello', 'character')
audit_types(1+2i,    'complex')

Perguntas Frequentes

A aula “Visão geral do sistema de tipos de R” é grátis?

Sim — o texto completo de “Visão geral do sistema de tipos de R” é grátis para ler aqui na web. Para praticá-la interativamente (um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7) e desbloquear o restante do curso de R Academy, atualize para CoddyKit PRO. O curso de R Academy inclui 4 aulas no total.

O que vou aprender em “Visão geral do sistema de tipos de R”?

Entenda os tipos double, integer, character, logical e complex. Você pratica R Academy com código prático que executa diretamente no navegador, e um tutor de IA 24/7 responde suas dúvidas enquanto trabalha na aula.

Preciso ter experiência prévia para começar R Academy?

Nenhuma experiência prévia é necessária. R Academy no CoddyKit é estruturado para alunos iniciantes até avançados, então você pode começar aqui ou desde o início e aprender no seu ritmo. Esta é a aula 1 de 4.

Quanto tempo leva a aula “Visão geral do sistema de tipos de R”?

A maioria das aulas CoddyKit leva cerca de 5–10 minutos. Cada uma é compacta e interativa, então você faz progresso constante e retoma exatamente de onde parou entre web e app.

Posso escrever e executar código nesta aula de R Academy?

Sim. Cada aula de R Academy inclui um editor de código integrado, então você escreve e executa código real direto no navegador e recebe feedback de IA instantaneamente — nenhuma configuração local necessária.

Todas as aulas deste curso

  1. Visão geral do sistema de tipos de R
  2. Convertendo entre tipos numéricos
  3. Conversão lógica e de caracteres
  4. Armadilhas e boas práticas de coerção
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