Macarena Valenzuela Beltrán 20 de julio
El presente md se basa en el texto de AnalizaR Datos Políticos de
Francisco Urdinez y Andrés Cruz
(2019).
Urdinez y Cruz (2019) sostiene que la carga de base de datos en R no es una tarea fácil. Esto es así, porque las bases de datos siempre presentan distintos formatos de archivo que optimizan los diferentes parámetros.
Para poder hacer un ejercicio de descarga vamos a utilizar las bases de datos de los mismos ejemplos ocupados en el libro AnalizaR Datos Políticos.
Para ello, vamos a crear un nuevo proyecto en RStudio que lo guardaremos en nuestro computador. Luego, dentro de la carpeta del proyecto crearemos una carpeta llamada “Datos”. En este caso, las fotos mostradas para este ejemplo y los ejemplos posteriores, es la carpeta de nuestro Taller de Investigación 2020 y dentro de ella creamos la carpeta llamada “Datos”.
knitr::include_graphics("Imágenes/carga_datos.png")
Una vez que creamos la carpeta, podemos guardar nuestra base de datos en esta carpeta “Datos” incorporada en el proyecto de R local. Para trabajar este ejercicio de importación, descargaremos la base de datos del libro AnalizaR Datos Políticos llamada “carga-base” del capítulo 5. Luego, la guardamos en la carpeta “Datos” de nuestro proyecto de R local. Esto se debería observar de la siguiente manera:
knitr::include_graphics("Imágenes/carga_datos.png")
Una vez guardado el zip (o archivos comprimidos) en la carpeta “Datos” de nuestro proyecto R local, descomprimimos los archivos con el botón derecho y debiera aparecer una carpeta llamado “datos” (con minúscula y nombrada por el creador de la base de datos). Dentro de la carpeta “datos”, se encuentra el proyecto Desiguales del PNUD. En el libro de Urdinez y Cruz (2019), se utiliza una pequeña subsección de esta base de datos. En ella, se encuentran 300 encuestados y encuestadas a lo largo de 20 variables. La carpeta presenta seis formatos distintos con los cuales vamos a trabajar para ensayar a importar datos.
A continuación, verás imágenes de como se ven los distintos tipos de ficheros que se encuentran dentro de la carpeta “datos” de nuestro proyecto de R local.
knitr::include_graphics("Imágenes/distintos_ficheros.png")
Importación de datos
Para importar los datos ocuparemos el paquete readr que se encuentra ubicado dentro del super paquete tidyverse. Por lo tanto, el primer paso es llamar a a la librería tal como lo hemos aprendido en clases.
library(tidyverse)## -- Attaching packages -------------------------------------- tidyverse 1.3.0 --
## v ggplot2 3.3.2 v purrr 0.3.4
## v tibble 3.0.2 v dplyr 1.0.0
## v tidyr 1.0.0 v stringr 1.4.0
## v readr 1.3.1 v forcats 0.5.0
## -- Conflicts ----------------------------------------- tidyverse_conflicts() --
## x dplyr::filter() masks stats::filter()
## x dplyr::lag() masks stats::lag()
Tal como lo hemos explicado en variadas ocasiones en clases, tidyverse contiene el paquete readr para importación de datos. Por lo tanto, ya estamos listos para comenzar a trabajar. Para cargar el fichero de datos con formato .csv vamos a ocupar el comando “read_csv()” de readr y vamos a crear un objeto que denominaremos df_desiguales_csv con el siguiente comando:
df_desiguales_csv <- read_csv("datos/desiguales.csv")## Parsed with column specification:
## cols(
## .default = col_double()
## )
## See spec(...) for full column specifications.
El nombre del objeto significa dataframe_desiguales_en foramto csv. Para confirmar que el archivo se encuentra en nuestro ambiente de trabajo R, ejecutamos el siguiente comando:
ls()## [1] "df_desiguales_csv"
Este comando te señala en la consola el objeto creado y en el Global Enviroment, (pestaña Enviroment, ubicado en el cuadrante superior derecho) aparecerá el dataframe señalando las 300 observacioens de 20 variables.
knitr::include_graphics("Imágenes/Environment.png")
Una vez confirmada, la importación de los datos necesitamos saber si es o no un objeto tipo dataframe. Para ello, utilizaremos el siguiente comando:
class(df_desiguales_csv)## [1] "spec_tbl_df" "tbl_df" "tbl" "data.frame"
Este comando, nos arroja en la consola que es un archivo de tipo dataframe y tibble (Recordemos que tibble es un formato mejorado de dataframe propio de R).
Ahora bien, para ver una breve panorámica de nuestra base de datos vamos a ocupar las funciones del paquete dplyr::select() y la función dplyr::glimpse(), Así como vamos a observar nuestra base de datos con otras funciones como head(), str(), summmary().
Para ver una descripción de las variables
glimpse(df_desiguales_csv)## Rows: 300
## Columns: 20
## $ id <dbl> 34, 36, 70, 75, 99, 121, 122, 128, 160, 163, 166, 172, 17...
## $ sexo <dbl> 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 2, 2, 2, 1, 2, 2, 1, 2, 2, ...
## $ zona <dbl> 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, ...
## $ macrozona <dbl> 4, 4, 2, 2, 4, 2, 2, 4, 2, 2, 2, 2, 2, 4, 4, 4, 4, 4, 4, ...
## $ region <dbl> 13, 13, 7, 7, 13, 7, 7, 13, 7, 7, 7, 5, 7, 13, 13, 13, 13...
## $ edad <dbl> 63, 52, 73, 78, 22, 51, 18, 21, 57, 41, 55, 64, 26, 70, 2...
## $ p1_anyo <dbl> 1952, 1963, 1943, 1938, 1993, 1964, 1997, 1995, 1958, 197...
## $ p1_mes <dbl> 8, 7, 2, 2, 12, 11, 10, 1, 12, 4, 10, 12, 12, 10, 10, 11,...
## $ p2 <dbl> 1, 1, 4, 7, 8, 1, 5, 5, 3, 3, 7, 4, 5, 1, 5, 1, 1, 5, 1, ...
## $ p3 <dbl> 2, 3, 2, 3, 3, 2, 3, 3, 2, 2, 3, 1, 1, 1, 3, 1, 2, 3, 1, ...
## $ p4 <dbl> 1, NA, 1, NA, NA, 1, NA, NA, 1, 2, NA, 1, 2, 1, NA, 2, 1,...
## $ p5 <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 2, NA, NA, 1, NA, NA,...
## $ p6 <dbl> 5, 5, 5, 6, 10, 10, 8, 10, 6, 8, 7, 10, 9, 10, 9, 5, 6, 8...
## $ p7 <dbl> 10, 5, 5, 6, 9, 8, 10, 10, 8, 8, 8, 10, 9, 10, 8, 3, 5, 7...
## $ p8 <dbl> 10, 10, 9, 7, 9, 8, 4, 8, 7, 7, 7, 5, 5, 10, 4, 10, 10, 8...
## $ p9_1 <dbl> 10, 8, 10, 7, 8, 9, 7, 6, 8, 7, 7, 5, 10, 9, 6, 10, 7, 9,...
## $ p9_2 <dbl> 7, 10, 9, 7, 9, 10, 10, 7, 8, 7, 6, 5, 9, 8, 5, 10, 10, 9...
## $ p9_3 <dbl> 9, 10, 7, 6, 9, 9, 5, 7, 7, 7, 7, 5, 9, 8, 3, 10, 10, 8, ...
## $ p9_4 <dbl> 5, 8, 8, 6, 9, 10, 8, 7, 7, 7, 7, 3, 9, 8, 5, 10, 7, 8, 1...
## $ p9_5 <dbl> 8, 8, 9, 7, 10, 9, 8, 6, 8, 8, 8, 10, 9, 7, 7, 10, 10, 10...
Para ver las 10 primeras variables
df_desiguales_csv %>% select(1:10) %>% glimpse()## Rows: 300
## Columns: 10
## $ id <dbl> 34, 36, 70, 75, 99, 121, 122, 128, 160, 163, 166, 172, 17...
## $ sexo <dbl> 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 2, 2, 2, 1, 2, 2, 1, 2, 2, ...
## $ zona <dbl> 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, ...
## $ macrozona <dbl> 4, 4, 2, 2, 4, 2, 2, 4, 2, 2, 2, 2, 2, 4, 4, 4, 4, 4, 4, ...
## $ region <dbl> 13, 13, 7, 7, 13, 7, 7, 13, 7, 7, 7, 5, 7, 13, 13, 13, 13...
## $ edad <dbl> 63, 52, 73, 78, 22, 51, 18, 21, 57, 41, 55, 64, 26, 70, 2...
## $ p1_anyo <dbl> 1952, 1963, 1943, 1938, 1993, 1964, 1997, 1995, 1958, 197...
## $ p1_mes <dbl> 8, 7, 2, 2, 12, 11, 10, 1, 12, 4, 10, 12, 12, 10, 10, 11,...
## $ p2 <dbl> 1, 1, 4, 7, 8, 1, 5, 5, 3, 3, 7, 4, 5, 1, 5, 1, 1, 5, 1, ...
## $ p3 <dbl> 2, 3, 2, 3, 3, 2, 3, 3, 2, 2, 3, 1, 1, 1, 3, 1, 2, 3, 1, ...
Para ver las 6 primeras filas
head(df_desiguales_csv)## # A tibble: 6 x 20
## id sexo zona macrozona region edad p1_anyo p1_mes p2 p3 p4
## <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 34 1 2 4 13 63 1952 8 1 2 1
## 2 36 1 2 4 13 52 1963 7 1 3 NA
## 3 70 1 2 2 7 73 1943 2 4 2 1
## 4 75 2 2 2 7 78 1938 2 7 3 NA
## 5 99 2 2 4 13 22 1993 12 8 3 NA
## 6 121 2 2 2 7 51 1964 11 1 2 1
## # ... with 9 more variables: p5 <dbl>, p6 <dbl>, p7 <dbl>, p8 <dbl>,
## # p9_1 <dbl>, p9_2 <dbl>, p9_3 <dbl>, p9_4 <dbl>, p9_5 <dbl>
Para ver las últimas 6 filas
tail(df_desiguales_csv)## # A tibble: 6 x 20
## id sexo zona macrozona region edad p1_anyo p1_mes p2 p3 p4
## <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 2779 1 2 4 13 48 1967 11 1 3 NA
## 2 2790 1 2 4 13 22 1994 2 5 3 NA
## 3 2801 1 2 1 4 24 1992 2 5 3 NA
## 4 2805 1 2 4 13 72 1944 4 1 1 1
## 5 2806 1 2 4 13 38 1977 10 5 3 NA
## 6 2809 1 2 4 13 51 1964 11 4 2 1
## # ... with 9 more variables: p5 <dbl>, p6 <dbl>, p7 <dbl>, p8 <dbl>,
## # p9_1 <dbl>, p9_2 <dbl>, p9_3 <dbl>, p9_4 <dbl>, p9_5 <dbl>
Para saber la estructura de las variables
str(df_desiguales_csv)## tibble [300 x 20] (S3: spec_tbl_df/tbl_df/tbl/data.frame)
## $ id : num [1:300] 34 36 70 75 99 121 122 128 160 163 ...
## $ sexo : num [1:300] 1 1 1 2 2 2 2 2 1 1 ...
## $ zona : num [1:300] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
## $ macrozona: num [1:300] 4 4 2 2 4 2 2 4 2 2 ...
## $ region : num [1:300] 13 13 7 7 13 7 7 13 7 7 ...
## $ edad : num [1:300] 63 52 73 78 22 51 18 21 57 41 ...
## $ p1_anyo : num [1:300] 1952 1963 1943 1938 1993 ...
## $ p1_mes : num [1:300] 8 7 2 2 12 11 10 1 12 4 ...
## $ p2 : num [1:300] 1 1 4 7 8 1 5 5 3 3 ...
## $ p3 : num [1:300] 2 3 2 3 3 2 3 3 2 2 ...
## $ p4 : num [1:300] 1 NA 1 NA NA 1 NA NA 1 2 ...
## $ p5 : num [1:300] NA NA NA NA NA NA NA NA NA 2 ...
## $ p6 : num [1:300] 5 5 5 6 10 10 8 10 6 8 ...
## $ p7 : num [1:300] 10 5 5 6 9 8 10 10 8 8 ...
## $ p8 : num [1:300] 10 10 9 7 9 8 4 8 7 7 ...
## $ p9_1 : num [1:300] 10 8 10 7 8 9 7 6 8 7 ...
## $ p9_2 : num [1:300] 7 10 9 7 9 10 10 7 8 7 ...
## $ p9_3 : num [1:300] 9 10 7 6 9 9 5 7 7 7 ...
## $ p9_4 : num [1:300] 5 8 8 6 9 10 8 7 7 7 ...
## $ p9_5 : num [1:300] 8 8 9 7 10 9 8 6 8 8 ...
## - attr(*, "spec")=
## .. cols(
## .. id = col_double(),
## .. sexo = col_double(),
## .. zona = col_double(),
## .. macrozona = col_double(),
## .. region = col_double(),
## .. edad = col_double(),
## .. p1_anyo = col_double(),
## .. p1_mes = col_double(),
## .. p2 = col_double(),
## .. p3 = col_double(),
## .. p4 = col_double(),
## .. p5 = col_double(),
## .. p6 = col_double(),
## .. p7 = col_double(),
## .. p8 = col_double(),
## .. p9_1 = col_double(),
## .. p9_2 = col_double(),
## .. p9_3 = col_double(),
## .. p9_4 = col_double(),
## .. p9_5 = col_double()
## .. )
Para ver un resumen estadístico
summary(df_desiguales_csv)## id sexo zona macrozona
## Min. : 34.0 Min. :1.00 Min. :1.000 Min. :1.000
## 1st Qu.: 704.2 1st Qu.:1.00 1st Qu.:2.000 1st Qu.:2.000
## Median :1320.5 Median :2.00 Median :2.000 Median :3.000
## Mean :1380.4 Mean :1.61 Mean :1.847 Mean :2.993
## 3rd Qu.:2031.2 3rd Qu.:2.00 3rd Qu.:2.000 3rd Qu.:4.000
## Max. :2809.0 Max. :2.00 Max. :2.000 Max. :4.000
##
## region edad p1_anyo p1_mes
## Min. : 1.000 Min. :18.00 Min. :1928 Min. : 1.000
## 1st Qu.: 6.000 1st Qu.:29.00 1st Qu.:1956 1st Qu.: 4.000
## Median :10.000 Median :49.00 Median :1967 Median : 7.000
## Mean : 9.447 Mean :46.72 Mean :1969 Mean : 6.663
## 3rd Qu.:13.000 3rd Qu.:60.00 3rd Qu.:1986 3rd Qu.:10.000
## Max. :15.000 Max. :87.00 Max. :1998 Max. :12.000
##
## p2 p3 p4 p5
## Min. : 1.000 Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :1.000
## 1st Qu.: 1.000 1st Qu.:1.000 1st Qu.:1.000 1st Qu.:1.000
## Median : 5.000 Median :2.000 Median :1.000 Median :1.000
## Mean : 4.417 Mean :1.883 Mean :1.603 Mean :1.718
## 3rd Qu.: 5.000 3rd Qu.:3.000 3rd Qu.:2.000 3rd Qu.:2.000
## Max. :99.000 Max. :9.000 Max. :3.000 Max. :8.000
## NA's :106 NA's :215
## p6 p7 p8 p9_1
## Min. : 1.000 Min. : 1.000 Min. : 1.000 Min. : 1.000
## 1st Qu.: 6.000 1st Qu.: 7.000 1st Qu.: 7.000 1st Qu.: 7.000
## Median : 7.000 Median : 8.000 Median : 9.000 Median : 8.000
## Mean : 7.303 Mean : 7.893 Mean : 9.123 Mean : 8.277
## 3rd Qu.: 9.000 3rd Qu.:10.000 3rd Qu.:10.000 3rd Qu.:10.000
## Max. :10.000 Max. :10.000 Max. :99.000 Max. :88.000
##
## p9_2 p9_3 p9_4 p9_5
## Min. : 1.000 Min. : 1.000 Min. : 1.000 Min. : 1.000
## 1st Qu.: 8.000 1st Qu.: 7.000 1st Qu.: 7.000 1st Qu.: 7.000
## Median : 9.000 Median : 9.000 Median : 8.000 Median : 9.000
## Mean : 8.537 Mean : 8.127 Mean : 8.063 Mean : 8.157
## 3rd Qu.:10.000 3rd Qu.:10.000 3rd Qu.:10.000 3rd Qu.:10.000
## Max. :10.000 Max. :10.000 Max. :10.000 Max. :10.000
##
Para ver las dimensiones del dataframe
dim(df_desiguales_csv)## [1] 300 20
Algunos respasos: archivos crados en .RData y .rds Los archivos .Rdata ó .Rda permiten almacenar