CONTENIDO

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# Copiar todo esto #

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# Hecho con gusto por Rafa @GonzalezGouveia

# video 04 - variables

# Objetivo: estudiar qué es una variable en R.

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# En este ejercicio vamos a:

# 1. Realizar operaciones aritméticas en la consola

# 2. Asignar variables a un script en RStudio, y

# 3. Identificar distintos tipos de datos en R

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# practica 1: operaciones aritmeticas #

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# primer acertijo de redes sociales

1+1-1*(1+1-1)/1+1*(-1)

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# practica 2: asignación de variables #

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# asigna los numeros a cada fruta

mango <- 10

manzana <- 5

aguacate <- 15

# resuelve el complejo acertijo

resultado <- 2*aguacate + 4*manzana + 1.5*mango

# imprime el resultado por pantalla

resultado

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# practica 3: tipos de variables #

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# observa la clase del resultado

class(resultado)

# crea una variable con algún nombre

nombre <- "Rafa"

# observa la clase del nombre

class(nombre)

# es 1 mayor que 2

1 > 2

# cual es la clase de esto

class(1 > 2)

# suma nombre con resultado

nombre + resultado

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VECTORES

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# Hecho con gusto por Rafa @GonzalezGouveia

# video 05 - vectores

# Objetivo: estudiar qué es una vector en R.

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# En este ejercicio vamos a:

# 1. Crear vectores en un script

# 2. Realizar opraciones aritméticas con vectores

# 3. Seleccionar elementos en un vector

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# práctica 1: creando vectores en R #

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# crear vector carácter con nombre de las películas

nombre <- c("Shrek", "Shrek 2", "Shrek Tercero", "Shrek: Felices por siempre")

# crear vector numérico con puntuación de las películas

puntuacion <- c(7.9, 7.2, 6.1, 6.3)

# crear vector lógico sobre si la película es posterior a 2015

posterior_2005 <- c(FALSE, FALSE, TRUE, TRUE)

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# práctica 2: operaciones aritméticas con vectores #

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# sumar 2 a la puntuación

puntuacion + 2

# dividir la puntuación entre 2

puntuacion/2

# crea la puntuación de rafa

puntuacion_de_rafa <- c(10, 9, 6, 7)

# calcular diferencia entre puntuaciones

puntuacion_de_rafa - puntuacion

# calcular la longitud del vector

length(puntuacion)

# calcular el promedio del vector puntuacion

mean(puntuacion)

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# práctica 3: selección de elementos de un vector #

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## selección basada en posición

# seleccionar la tercera película

nombre[3]

# seleccionar la primera y la última película

nombre[c(1, 4)]

## selección basada en condición lógica

# crear condición lógica

puntuacion_baja <- puntuacion < 7

# mostrar condición para ver TRUE/FALSE

puntuacion_baja

# mostrar puntuaciones bajas

puntuacion[puntuacion_baja]

# mostrar nombres de películas con puntuaciones bajas

nombre[puntuacion_baja]

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MATRICES

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# Hecho con gusto por Rafa @GonzalezGouveia

# video 06 - matrices

# Objetivo: estudiar qué es una matriz en R.

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# En este ejercicio vamos a:

# 1. Crear matrices en un script

# 2. Realizar opraciones aritméticas con matrices

# 3. Seleccionar elementos en una matriz

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# práctica 1: creando matrices en R #

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# crear vectores para las columnas de la matriz

warner <- c(20, 20, 16, 17, 17, 22, 17, 18, 19)

disney <- c(11, 13, 11, 8, 12, 11, 12, 8, 10)

fox <- c(18, 15, 15, 15, 16, 17, 15, 13, 11)

# fuente https://www.the-numbers.com/market/

# creando matriz a partir de vectores

peliculas <- matrix(c(warner, disney, fox),

nrow = 9,

ncol = 3)

# imprimir matriz en consola

peliculas

# agregar nombres de columnas

colnames(peliculas) <- c('warner', 'disney', 'fox')

# agregar nombres de filas/renglones

rownames(peliculas) <- c('2010', '2011', '2012', '2013', '2014', '2015', '2016', '2017', '2018')

# imprimir matriz por segunda vez

peliculas

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# práctica 2: operaciones aritméticas con matrices #

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# resta 5 a la matriz

peliculas - 5

# sumar matriz consigo misma

peliculas + peliculas

# multiplicar la matriz consigo mismo

peliculas * peliculas

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# práctica 3: selección de elementos de un matriz #

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# seleccionar un elemento de la matriz

peliculas[3, 2]

peliculas['2012', 'disney']

# seleccionar más de un elemento de la matriz

peliculas[c(3,4), c(2,3)]

peliculas[c(3,4), c('disney', 'fox')]

# seleccionar una fila o renglón

peliculas[3,]

peliculas['2012',]

# seleccionar una columna

peliculas[, 2]

peliculas[, 'disney']

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FACTORES

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# Copiar todo esto #

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# Hecho con gusto por Rafa @GonzalezGouveia

# video 07 - factores

# Objetivo: estudiar qué son factores en R.

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# En este ejercicio vamos a:

# 1. Crear factores en R

# 2. Recodificar niveles de un factor

# 3. Ordenar niveles de un factor

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# correr esto antes de empezar... #

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# crear vector de ventas

tallas <- c('m', 'g', 'S', 'S','m', 'M')

# intentar graficar

plot(tallas)

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# práctica 1: crear factores en R #

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# crear factor de un vector

tallas_factor <- factor(tallas)

# graficar factor

plot(tallas_factor)

# mirar niveles de factor

levels(tallas_factor)

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# práctica 2: recodificando factores #

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# creando factor recodificado

tallas_recodificado <- factor(tallas,

levels = c("g", "m", "M", "S"),

labels = c("G", "M", "M", "S"))

# graficando ventas_recodificado

plot(tallas_recodificado)

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# práctica 3: ordenando niveles de factores #

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# ordenando niveles (copiar factor anterior)

tallas_ordenado <- factor(tallas,

ordered = TRUE,

levels = c("S", "m", "M", "g"),

labels = c("S", "M", "M", "G"))

# viendo el orden en los niveles

tallas_ordenado

# graficando el factor ordenado

plot(tallas_ordenado)

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DATAFRAME

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# Copia todo esto! #

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# Hecho con gusto por Rafa @GonzalezGouveia

# video 08 - dataframes

# Objetivo: estudiar qué son dataframes en R.

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# En este ejercicio vamos a:

# 1. Crear dataframes en R

# 2. Ordenar dataframes por columnas

# 3. Seleccionar elementos de un dataframe

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# correr esto antes de empezar... #

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# vectores sobre peliculas de Shrek

nombre <- c("Shrek", "Shrek 2", "Shrek Tercero", "Shrek: Felices por siempre")

puntuacion <- c(7.9, 7.2, 6.1, 6.3)

posterior_2005 <- c(FALSE, FALSE, TRUE, TRUE)

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# práctica 1: crear un dataframe en R #

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# crear dataframe de vectores

peliculas_df <- data.frame(nombre,

puntuacion,

posterior_2005)

# mostrar dataframe

head(peliculas_df)

# cambiar nombre de dataframe

names(peliculas_df) <- c('NOMBRE',

'PUNTUACION',

'POSTERIOR_2005')

# mostrar dataframe (sí, otra vez)

peliculas_df

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# práctica 2: Seleccionar elementos de un dataframe #

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# seleccionar un elemento del dataframe

peliculas_df[3, 2]

peliculas_df[3, 'PUNTUACION']

# seleccionar más de un elemento del dataframe

peliculas_df[c(3,4), c(2,3)]

peliculas_df[c(3,4), c('PUNTUACION', 'POSTERIOR_2005')]

# seleccionar una fila o renglón del dataframe

peliculas_df[3,]

# seleccionar una columna del dataframe

peliculas_df[, 2]

peliculas_df[, 'PUNTUACION']

peliculas_df$PUNTUACION

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# práctica 3: ordenar dataframe #

#################################

# mostrar el dataframe

peliculas_df

# mostrar el indice de la columna de puntuacion con order

order(peliculas_df$PUNTUACION)

# funcion order (menor a mayor)

orden_menor_mayor <- order(peliculas_df$PUNTUACION,

decreasing = FALSE)

# mostrar el dataframe ordenado

peliculas_df[orden_menor_mayor, ]

# funcion order (mayor a menor)

orden_mayor_menor <- order(peliculas_df$PUNTUACION,

decreasing = TRUE)

# mostrar el dataframe ordenado

peliculas_df[orden_mayor_menor, ]

# guardar el dataframe ordenado

df_ordenado <- peliculas_df[orden_mayor_menor, ]

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LISTAS

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# video 09 - listas

# Objetivo: estudiar qué son las listas en R

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# En este ejercicio vamos a:

# 1. Crear listas en R

# 2. Seleccionar elementos de una lista

# 3. Identificar listas en R

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# correr esto antes de empezar... #

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# Cargando datos de videos anteriores

# informacion peliculas shrek. Ver video --> https://bit.ly/2LaUWbo

nombre <- c("Shrek", "Shrek 2", "Shrek Tercero", "Shrek: Felices por siempre")

puntuacion <- c(7.9, 7.2, 6.1, 6.3)

posterior_2005 <- c(FALSE, FALSE, TRUE, TRUE)

# informacion estrenos de peliculas. Ver video --> https://bit.ly/2KDKCJE

warner <- c(20, 20, 16, 17, 17, 22, 17, 18, 19)

disney <- c(11, 13, 11, 8, 12, 11, 12, 8, 10)

fox <- c(18, 15, 15, 15, 16, 17, 15, 13, 11)

# crear diferentes estructuras de datos en R

vector_titulos <- nombre

matriz_peliculas <- matrix(c(warner, disney, fox),

nrow = 9,

ncol = 3)

peliculas_df <- data.frame(nombre,

puntuacion,

posterior_2005)

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# práctica 1: crear una lista en R #

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# crear lista en R

lista_curso <- list(vector_titulos,

matriz_peliculas)

# mostrar lista

lista_curso

# cambiar nombre de dataframe

names(lista_curso) <- c('vector',

'matriz')

# mostrar lista (sí, otra vez)

lista_curso

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# práctica 2: Seleccionar elementos de una lista #

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# Seleccionar vector de la lista

lista_curso[['vector']] # recomiendo usar este

lista_curso$vector # no recomiendo usar este porque confunde con df

# Seleccionar el tercer elemento del vector de la lista

lista_curso[['vector']][3]

# Seleccionar fila 5 y columna 3 de la matriz de la lista

lista_curso[['matriz']][5,3]

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# práctica 3: agregar/eliminar elementos a una lista #

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# agregar dataframe a lista

lista_curso[['dataframe']] <- peliculas_df

# revisar que está el dataframe

lista_curso

# eliminar un elemento de lista

lista_curso[['vector']] <- NULL

# revisar que no está el vector

lista_curso

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IMPORTAR EXCEL

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# Copia todo esto! #

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# Hecho con gusto por Rafa @GonzalezGouveia

# T2V2 - importar datos de excel a R

# Objetivo: aprender a importar datos de excel a R

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# En este ejercicio vamos a aprender:

# 1. Que necesitas antes de empezar

# 2. Cómo importar datos utilizando código de R

# 3. Cómo importar datos con la interfaz de RStudio

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# 1. Que necesitas antes de empezar #

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# instalar paquete readxl

install.packages("readxl")

# cargar paquete readxl

library(readxl)

# buscar la ruta del archivo de excel

# Copiar ruta de la consola y guardar en variable

path_excel <- "D:\\gapminder_importar_a_r.xlsx"

# como mirar las hojas de tu excel

excel_sheets(path_excel)

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# 2. importar excel con código de R #

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# importar caso ideal

datos_excel <- read_excel(path_excel)

# importar caso medio

> datos_excel_caso_medio <- read_excel(path_excel, sheet = "Hoja2")

# importar caso dificil

datos_excel_caso_alto <- read_excel(path_excel, sheet = "Hoja3", range = "C7:F17")

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# 3. importar excel con interfaz RStudio #

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# ir a File > Import Dataset > From Excel...

# fin

GRAFICAR EN R

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# Copia todo esto! #

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# Hecho con gusto por Rafa @GonzalezGouveia

# T2V4 - graficar en R

# Objetivo: diferenciar formas de graficar en r

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# En este ejercicio vamos a:

# 1. graficar con base graphics

# 2. graficar con ggplot2

# datos de la primera parte

year <- c('2010', '2011', '2012', '2013', '2014', '2015', '2016', '2017', '2018')

disney <- c(11, 13, 11, 8, 12, 11, 12, 8, 10)

# graficando con codigo

plot( x = year, y = disney)

# editando la grafica

plot(x = year,

y = disney,

main = 'Disney',

xlab = '',

ylab = '',

col = 'cornflowerblue',

pch = 16,

panel.first = grid()

)

# Graficas con ggplot2

# install.package(ggplot2) # para instalar ggplot2

library(ggplot2)

# hacer dataframe

peliculas <- data.frame(year,

disney)

# graficar utilizando ggplot

ggplot(data = peliculas,

mapping = aes(x = year,

y = disney))+

geom_point()+

labs(title = 'disney')

# fin

#https://www.r-graph-gallery.com/

#https://github.com/holtzy

#Otros paquetes:

#→flexdashboard

#→rgl (gráficos 3D)

#→plotly (gráficos interactivos)

#→Leaflet (para mapas)

#→RColorBrewer (todo lo relacionado a manejo de color avanzado)

#→Shiny (Dashboard o aplicaciones Web)

HISTOGRAMAS

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# Copia todo esto! #

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# Hecho con gusto por Rafa @GonzalezGouveia

# T2V5 - histogramas en R

# Objetivo: graficar histogramas en r

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# En este ejercicio vamos a:

# 1. histogramas con base graphics

# 2. histogramas con ggplot2

# cargando los datos

data("mtcars")

# haciendo histograma básico

hist(mtcars$hp)

# editando histograma

hist(mtcars$hp,

#breaks = 50,

breaks = seq(50,350,50),

col = 'darkgray',

border = 'gray10',

main = 'titulo',

xlab = 'variable x',

ylab = 'conteo'

)

# cargar ggplot2

# install.packages("ggplot2")

library(ggplot2)

# hacer un histograma en ggplot2

ggplot(data = mtcars,

mapping = aes(x = hp)) +

geom_histogram(bins = 9)

# haciendo más cosas interesantes

ggplot(data = mtcars,

mapping = aes(x = hp,

fill = factor(vs))) +

geom_histogram(bins = 9,

position = 'identity',

alpha = 0.8) +

labs(title = 'titulo',

fill = 'vs motor',

x = 'caballos de fuerza',

y = 'conteos',

subtitle = 'subtitulo',

caption = 'fuente de datos R'

)

# fin

REFERENCIAS

https://www.rpubs.com/ousuga/graph_interactive_rday

https://es.r4ds.hadley.nz/visualizaci%C3%B3n-de-datos.html

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jueves, 4 de junio de 2020

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GRAFICAR EN R

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