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Introducción al ambiente de R

Macarena Valenzuela Beltrán 8 de julio

#Estructura de ambiente R

##Familiarizarse con el teclado

Recordar algunos shortcut

ctrl + shift (command) + r -> insertar intersección

ctrl + shift + O -> para ver lista costado lateral derecho

alt + shift + k -> para ver toda la lista de keyboard shortcut

creacmos File -> “new project” en R

verificamos el archivo en el computador local

creamos carpeta de scripts, graficos y data

comprobar donde está nuestra carpeta y archivos

ctrl + enter -> para correr códigos

buscamos en que parte de nuestro directorio no encontramos

getwd()
## [1] "C:/Users/trist/Desktop/GitHub/Clases_TDI_2020]_S2.3/Scripts"

Instalación de librerías

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()

Llamamos a la base de datos diamonds

diamonds
## # A tibble: 53,940 x 10
##    carat cut       color clarity depth table price     x     y     z
##    <dbl> <ord>     <ord> <ord>   <dbl> <dbl> <int> <dbl> <dbl> <dbl>
##  1 0.23  Ideal     E     SI2      61.5    55   326  3.95  3.98  2.43
##  2 0.21  Premium   E     SI1      59.8    61   326  3.89  3.84  2.31
##  3 0.23  Good      E     VS1      56.9    65   327  4.05  4.07  2.31
##  4 0.290 Premium   I     VS2      62.4    58   334  4.2   4.23  2.63
##  5 0.31  Good      J     SI2      63.3    58   335  4.34  4.35  2.75
##  6 0.24  Very Good J     VVS2     62.8    57   336  3.94  3.96  2.48
##  7 0.24  Very Good I     VVS1     62.3    57   336  3.95  3.98  2.47
##  8 0.26  Very Good H     SI1      61.9    55   337  4.07  4.11  2.53
##  9 0.22  Fair      E     VS2      65.1    61   337  3.87  3.78  2.49
## 10 0.23  Very Good H     VS1      59.4    61   338  4     4.05  2.39
## # ... with 53,930 more rows

para saber que tiene la base de datos

?diamonds
## starting httpd help server ... done

para ver la tabla completa

view(diamonds)

para guardar en el ambiente de r write_csv(diamonds, “Data/diamonds_csv”) gurdar script, gráficos y bases de datos

ggplot(diamonds, aes(carat, price))+
  geom_hex()

ggsave(“Gráficos/diamonds_hex.pdf”)

Importación de datos

  • read_csv() lee ficheros separados por coma ‘,’

  • read_csv2() lee ficheros separados por punto y coma ‘;’’

  • read_tsv() lee ficheros separaso por tabulador ’

  • read_delim() lee ficheros separados por lo que nosotros le digamos

  • read_fwf() ficheros de anchura fija

  • fwf_widths()

  • fwf_positions()

  • read_table()

  • read_log() ficheros de un server creados por apache

  • install.packages(“webreadr”)

  • Ficheros creados con python u otros tipos de fichero

install.packages(“feather”)#implementa un formato de lenguaje binario super rápido

library(feather)#puede ser incluido en otros lenguajes (python, etc)

write_feather(challenge, “data/challenge.feather”)

read_feather(“data/challenge.feather”)

write.csv(challenge, “data/challenge.csv”)

read_csv(challenge, “data/challenge.csv”, guess_max = 1001)

write_rds(challenge, “data/challenge.rds”)#tipo de archivo especial de R

read_rds(“data/challenge.rds”)