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<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>Introducción a R</title>
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// Slide settings
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// Author information
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b, strong {
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font-size: 12pt;
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</head>
<body style="opacity: 0">
<slides class="layout-widescreen">
<slide class="title-slide segue nobackground">
<aside class="gdbar"><img src="r-intro_files/logo.png"></aside>
<!-- The content of this hgroup is replaced programmatically through the slide_config.json. -->
<hgroup class="auto-fadein">
<h1 data-config-title><!-- populated from slide_config.json --></h1>
<h2 data-config-subtitle><!-- populated from slide_config.json --></h2>
<p data-config-presenter><!-- populated from slide_config.json --></p>
</hgroup>
</slide>
<slide class='segue dark nobackground'><hgroup class = 'auto-fadein'><h2><strong>Qué es R?</strong></h2></hgroup><article id="que-es-r">
</article></slide><slide class=''><hgroup><h2><strong>Qué es R?</strong></h2></hgroup><article id="que-es-r-1">
<h3><strong>El software estadístico más poderoso y usado en el mundo</strong></h3>
<p>
<br>
<div class="videowrapper">
<iframe src="https://www.youtube.com/embed/NZPHiYP7I24?cc_load_policy=1&cc_lang_pref=es" frameborder="0" allowfullscreen></iframe>
</div>
</p>
</article></slide><slide class=''><hgroup><h2><a href='http://www.r-project.org/about.html' title=''>Qué es R?</a></h2></hgroup><article id="que-es-r-2">
<blockquote>
<p><em>"R is a language and environment for statistical computing and graphics."</em></p>
</blockquote>
<p>Entre otras cosas R incluye:</p>
<ul class = 'build'>
<li>capacidad para almacenar y manipular datos <strong>efectivamente</strong></li>
<li>un conjunto de operadores para hacer cálculos sobre arreglos, particularmente matrices</li>
<li>una colección grande, <strong>coherente</strong> e integrada de herramientas para el análisis de datos</li>
<li>dispositivos gráficos para el análisis y visualización de datos, tanto en pantalla como en impreso</li>
<li>un lenguaje de programación bien desarrollado, <strong>simple y eficaz</strong></li>
</ul>
</article></slide><slide class=''><hgroup><h2>Qué es R?</h2></hgroup><article id="que-es-r-3">
<p>Un poco más en realidad:</p>
<ul class = 'build'>
<li>Una gran comunidad mundial.</li>
<li>El laboratorio de <strong>muchos</strong> estadísticos y científicos de datos.</li>
<li>El principal medio para el desarrollo y la <a href='http://journal.r-project.org/' title=''>divulgación</a> de técnicas estadísticas y de análisis de datos de vanguardia.</li>
<li>Jhon Chambers, miembro del equipo de R y co-autor de S, el lenguaje del cual se deriva R, lo describe como una <a href='https://www.youtube.com/watch?v=_hcpuRB5nGs' title=''><strong>interfaz</strong></a>: un portal a todo tipo de herramientas/algoritmos.</li>
</ul>
</article></slide><slide class='segue dark nobackground'><hgroup class = 'auto-fadein'><h2>Setup</h2></hgroup><article id="setup">
</article></slide><slide class=''><hgroup><h2>Setup</h2></hgroup><article id="setup-1" class="build">
<p>La página principal de R es <a href='http://www.r-project.org' title=''>r-project.org</a>.</p>
<p>Hay instaladores para Windows y MacOS disponibles. R hace parte de varias distribuciones de Linux y se puede instalar fácilmente con los manejadores de paquetes.</p>
<p>Básicamente lo primero que aparece en el <em>Comprehensive R Archive Network</em> (CRAN): <a href='http://www.cran.r-project.org' title=''>cran.r-project.org</a></p>
<p>En Mac también se puede instalar R con <a href='https://github.com/Homebrew/homebrew/tree/master/share/doc/homebrew#readme' title=''>brew</a> (recomendado):</p>
<pre > brew install homebrew/science/r</pre>
</article></slide><slide class=''><hgroup><h2>Empezando con R</h2></hgroup><article id="empezando-con-r">
<p>
<div class="videowrapper">
<iframe src="http://giphy.com/embed/nkLB4Gp8H6hFe?html5=true" width="40" height="22.5" frameBorder="0" webkitAllowFullScreen mozallowfullscreen allowFullScreen></iframe>
</div>
</p>
</article></slide><slide class=''><hgroup><h2>Setup</h2></hgroup><article id="setup-2">
<p>Aprender a usar R puede ser (muy) frustrante.</p>
<p>Interfaces:</p>
<ul class = 'build'>
<li>En Windows y Mac R viene con un GUI</li>
<li>IDE: <a href='www.rstudio.com' title=''>RStudio</a></li>
<li>R Commander <a href='http://socserv.socsci.mcmaster.ca/jfox/Misc/Rcmdr/' title=''>Rcmdr</a> un GUI para R con funcionalidades estadísticas básicas.</li>
</ul>
<p>Igualmente Emacs y Vim tienen plugins:</p>
<ul class = 'build'>
<li><a href='http://ess.r-project.org' title=''>Emacs Speaks Statistics</a></li>
<li><a href='http://www.vim.org/scripts/script.php?script_id=2628' title=''>Vim-R-Plugin</a></li>
</ul>
</article></slide><slide class=''><hgroup><h2>Ayuda para empezar</h2></hgroup><article id="ayuda-para-empezar" class="build">
<p>Por dónde empezar?</p>
<p>Desde R:</p>
<pre class = 'prettyprint lang-r'>help.start()</pre>
<p>o desde RStudio en <em>Help</em> o simplemente desde el <a href='http://www.cran.r-project.org' title=''>CRAN</a> llegamos al <a href='http://cran.rstudio.org/doc/manuals/r-release/R-intro.pdf' title=''>Manual Introductorio</a>.</p>
<p>Este manual se encuentra <a href='http://cran.r-project.org/doc/contrib/R-intro-1.1.0-espanol.1.pdf' title=''>en español</a> en la sección de <a href='http://cran.r-project.org/other-docs.html' title=''>documentación contribuida</a> donde hay <strong>mucho</strong> material.</p>
</article></slide><slide class='segue dark nobackground'><hgroup class = 'auto-fadein'><h2>El lenguaje</h2></hgroup><article id="el-lenguaje">
</article></slide><slide class=''><hgroup><h2>Hola Mundo!</h2></hgroup><article id="hola-mundo" class="build">
<pre class = 'prettyprint lang-r'>"Hola mundo!"</pre>
<pre >#> [1] "Hola mundo!"</pre>
<pre class = 'prettyprint lang-r'># Esto es un comentario
y <- 2 + 2 # Asignación
y^y / 10*pi + 1 # Expresión</pre>
<pre >#> [1] 81.42477</pre>
<pre class = 'prettyprint lang-r'>matrix(1, nrow = y/2, ncol = y)</pre>
<pre >#> [,1] [,2] [,3] [,4]
#> [1,] 1 1 1 1
#> [2,] 1 1 1 1</pre>
</article></slide><slide class=''><hgroup><h2>Rudimentos del lenguaje</h2></hgroup><article id="rudimentos-del-lenguaje" class="build">
<p>Usamos <code><-</code> (o <code>=</code>) para <em>asignar</em> y <code>#</code> para iniciar un comentario.</p>
<pre class = 'prettyprint lang-r'>y <- 2 + 2 # Asignación</pre>
<p><code>matrix()</code> es una función, entre paréntesis van sus argumentos (los podemos especificar por posición, por nombre o por <strong>omisión</strong>).</p>
<pre class = 'prettyprint lang-r'>matrix(data = 1, y/2, y)</pre>
<p>Para explorar un objeto o variable usamos la funcion <code>str()</code> (<em>e</em><strong>str</strong><em>uctura</em>)</p>
<pre class = 'prettyprint lang-r'>str(matrix(data = 1, y/2, y))</pre>
<pre >#> num [1:2, 1:4] 1 1 1 1 1 1 1 1</pre>
<p>Para ver la ayuda de una función la precedemos con un <code>?</code>.</p>
</article></slide><slide class=''><hgroup><h2>Estructuras de datos</h2></hgroup><article id="estructuras-de-datos" class="build left-margin">
<h3>Vectores atómicos</h3>
<pre class = 'prettyprint lang-r'>logico <- c(TRUE, FALSE, T)
entero <- c(1L, 6L, 10L)
doble <- c(a = 1, b = 2.5, c = 4.5)
caracter <- c("Hola", "mundo", "!")</pre>
<h3>Vectores recursivos</h3>
<pre class = 'prettyprint lang-r'>recursivo <- list(id = c(1, 2, 3), var = c("a", "b", "c"),
lista = list(4:9, TRUE))
str(recursivo)</pre>
<pre >#> List of 3
#> $ id : num [1:3] 1 2 3
#> $ var : chr [1:3] "a" "b" "c"
#> $ lista:List of 2
#> ..$ : int [1:6] 4 5 6 7 8 9
#> ..$ : logi TRUE</pre>
</article></slide><slide class=''><hgroup><h2>Estructuras de datos</h2></hgroup><article id="estructuras-de-datos-1">
<table class = 'rmdtable'>
<col width="25%" />
<col width="44%" />
<col width="34%" />
<tr class="header">
<th align="left"><strong>Dimensiones</strong></th>
<th align="left"><strong>Datos homogéneos</strong></th>
<th align="left"><strong>Datos heterogéneos</strong></th>
</tr>
<tr class="odd">
<td align="left">1</td>
<td align="left">Vector atómico - <code>vector()</code></td>
<td align="left">Lista - <code>list()</code></td>
</tr>
<tr class="even">
<td align="left">2</td>
<td align="left">Matriz - <code>matrix()</code></td>
<td align="left"><code>data.frame()</code></td>
</tr>
<tr class="odd">
<td align="left">3 o más</td>
<td align="left">Arreglo - <code>array()</code></td>
<td align="left"></td>
</tr>
</table>
</article></slide><slide class=''><hgroup><h2>Propiedades, atributos y clases</h2></hgroup><article id="propiedades-atributos-y-clases" class="build">
<h3>Propiedades de los vectores</h3>
<pre class = 'prettyprint lang-r'>## Las tres propiedades principales
typeof(logico)</pre>
<pre >#> [1] "logical"</pre>
<pre class = 'prettyprint lang-r'>length(entero)</pre>
<pre >#> [1] 3</pre>
<pre class = 'prettyprint lang-r'>attributes(doble)</pre>
<pre >#> $names
#> [1] "a" "b" "c"</pre>
</article></slide><slide class=''><hgroup><h2>Propiedades, clases y atributos</h2></hgroup><article id="propiedades-clases-y-atributos" class="build">
<h3>Tipos, pruebas y coerción</h3>
<pre class = 'prettyprint lang-r'># Las funciones is.* y as.* logical, integer, double, character, list
is.character(caracter)</pre>
<pre >#> [1] TRUE</pre>
<pre class = 'prettyprint lang-r'>as.integer(logico)</pre>
<pre >#> [1] 1 0 1</pre>
<pre class = 'prettyprint lang-r'># Coerción por defecto:
mean(logico)</pre>
<pre >#> [1] 0.6666667</pre>
</article></slide><slide class=''><hgroup><h2>Propiedades, clases y atributos</h2></hgroup><article id="propiedades-clases-y-atributos-1" class="build">
<h3>Atributos</h3>
<pre class = 'prettyprint lang-r'>str(attributes(doble))</pre>
<pre >#> List of 1
#> $ names: chr [1:3] "a" "b" "c"</pre>
<pre class = 'prettyprint lang-r'>class(doble) # Se pueden modificar: class(doble) <- "myclass"</pre>
<pre >#> [1] "numeric"</pre>
<pre class = 'prettyprint lang-r'>names(doble)</pre>
<pre >#> [1] "a" "b" "c"</pre>
<pre class = 'prettyprint lang-r'>dim(doble)</pre>
<pre >#> NULL</pre>
</article></slide><slide class=''><hgroup><h2>Datos faltantes y factores</h2></hgroup><article id="datos-faltantes-y-factores" class="build left-margin">
<p>Hay una constante lógica para especificar datos faltantes. La función <code>is.na()</code> evalua si hay datos faltantes.</p>
<pre class = 'prettyprint lang-r'>NA # logico
NA_integer_; NA_real_; NA_character_;</pre>
<p>La clase factor se usa para representar variables categóricas.</p>
<pre class = 'prettyprint lang-r'>categoria <- factor(x = c("A", "B", "A", "A", "B"))
typeof(categoria)</pre>
<pre >#> [1] "integer"</pre>
<pre class = 'prettyprint lang-r'>attributes(categoria)</pre>
<pre >#> $levels
#> [1] "A" "B"
#>
#> $class
#> [1] "factor"</pre>
<pre class = 'prettyprint lang-r'>table(categoria)</pre>
<pre >#> categoria
#> A B
#> 3 2</pre>
</article></slide><slide class=''><hgroup><h2>Matrices y arreglos</h2></hgroup><article id="matrices-y-arreglos" class="build left-margin">
<pre class = 'prettyprint lang-r'>matriz <- matrix(data = runif(4), ncol = 2, nrow = 2)
arreglo <- array(data = rnorm(24), c(2, 3, 4))
dim(caracter) <- c(1, 3)
caracter</pre>
<pre >#> [,1] [,2] [,3]
#> [1,] "Hola" "mundo" "!"</pre>
<pre class = 'prettyprint lang-r'>str(arreglo)</pre>
<pre >#> num [1:2, 1:3, 1:4] -1.1153 0.1908 -0.0383 1.0968 -0.7049 ...</pre>
<pre class = 'prettyprint lang-r'>ncol(matriz); dim(arreglo)</pre>
<pre >#> [1] 2</pre>
<pre >#> [1] 2 3 4</pre>
</article></slide><slide class=''><hgroup><h2>Matrices y arreglos</h2></hgroup><article id="matrices-y-arreglos-1">
<p>Algunas funciones:</p>
<table class = 'rmdtable'>
<col width="16%" />
<col width="22%" />
<col width="41%" />
<col width="26%" />
<tr class="header">
<th align="left">Función</th>
<th align="left">Vectores</th>
<th align="left">Matrices</th>
<th align="left">Arreglos</th>
</tr>
<tr class="odd">
<td align="left">Dimensión</td>
<td align="left"><code>length()</code></td>
<td align="left"><code>ncol()</code> y <code>nrow()</code></td>
<td align="left"><code>dim()</code></td>
</tr>
<tr class="even">
<td align="left">Nombres</td>
<td align="left"><code>names()</code></td>
<td align="left"><code>rownames()</code> y <code>colnames()</code></td>
<td align="left"><code>dimnames()</code></td>
</tr>
<tr class="odd">
<td align="left">Concatenar</td>
<td align="left"><code>c()</code></td>
<td align="left"><code>cbind()</code> y <code>rbind()</code></td>
<td align="left"><code>abind::abind()</code></td>
</tr>
</table>
</article></slide><slide class=''><hgroup><h2>Subselección (indexación)</h2></hgroup><article id="subseleccion-indexacion" class="build left-margin">
<p>Para empezar el operador <code>[</code></p>
<pre class = 'prettyprint lang-r'># Nada - útil para más dimensiones
doble[]</pre>
<pre >#> a b c
#> 1.0 2.5 4.5</pre>
<pre class = 'prettyprint lang-r'># Entero positivo
doble[c(1, 2)]</pre>
<pre >#> a b
#> 1.0 2.5</pre>
<pre class = 'prettyprint lang-r'># Entero negativo
doble[-c(1, 2)]</pre>
<pre >#> c
#> 4.5</pre>
</article></slide><slide class=''><hgroup><h2>Subselección (indexación)</h2></hgroup><article id="subseleccion-indexacion-1" class="build">
<pre class = 'prettyprint lang-r'># Lógico
doble[doble > 1]</pre>
<pre >#> b c
#> 2.5 4.5</pre>
<pre class = 'prettyprint lang-r'># Caracter
doble[c("a", "c", "c")]</pre>
<pre >#> a c c
#> 1.0 4.5 4.5</pre>
<p>El operador <code>[</code> funciona igual en listas.</p>
</article></slide><slide class=''><hgroup><h2>Subselección</h2></hgroup><article id="subseleccion" class="build">
<p>Ahora podemos combinar las anterirores formas de subindexar en matrices y arreglos, separando por coma.</p>
<pre class = 'prettyprint lang-r'>matriz</pre>
<pre >#> [,1] [,2]
#> [1,] 0.7236547 0.8617742
#> [2,] 0.2949301 0.5858607</pre>
<pre class = 'prettyprint lang-r'>matriz[, c(TRUE, FALSE)]</pre>
<pre >#> [1] 0.7236547 0.2949301</pre>
<pre class = 'prettyprint lang-r'>matriz[1, , drop = FALSE]</pre>
<pre >#> [,1] [,2]
#> [1,] 0.7236547 0.8617742</pre>
</article></slide><slide class=''><hgroup><h2>Subselección</h2></hgroup><article id="subseleccion-1" class="build">
<p>Hay dos operadores más para seleccionar. <code>[[</code> permite seleccionar sólo un valor (entero positivo o caracter), pero los extrae de las listas. <code>$</code> es un atajo para <code>[[</code> con un argumento caracter (nombres).</p>
<p>Además esta la función <code>subset()</code> para seleccionar de forma más limpia con condiciones lógicas.</p>
<pre class = 'prettyprint lang-r'>recursivo[[1]]</pre>
<pre >#> [1] 1 2 3</pre>
<pre class = 'prettyprint lang-r'>recursivo$lista[[1]][3:5]</pre>
<pre >#> [1] 6 7 8</pre>
<pre class = 'prettyprint lang-r'>subset(recursivo, c(FALSE, TRUE, FALSE))</pre>
<pre >#> $var
#> [1] "a" "b" "c"</pre>
</article></slide><slide class=''><hgroup><h2>El ubicuo <code> data.frame </code></h2></hgroup><article id="el-ubicuo-data.frame" class="build">
<p>Es la estructura de datos más utilizada en R. Es una lista de vectores atómicos (!?!).</p>
<pre class = 'prettyprint lang-r'>(df <- data.frame(x = c("a", "b", "c"), y = 1:3))</pre>
<pre >#> x y
#> 1 a 1
#> 2 b 2
#> 3 c 3</pre>
<pre class = 'prettyprint lang-r'>df[2, 2] # Se pueden seleccionar como en las matrices</pre>
<pre >#> [1] 2</pre>
<pre class = 'prettyprint lang-r'>df$y[2] # Se pueden seleccionar como en las listas</pre>
<pre >#> [1] 2</pre>
</article></slide><slide class=''><hgroup><h2>El ubicuo <code> data.frame </code></h2></hgroup><article id="el-ubicuo-data.frame-1" class="build">
<p>Se pueden combinar dos o más <code>data.frame</code>s con las funciones <code>rbind()</code> y <code>cbind()</code></p>
<pre class = 'prettyprint lang-r'>df1 <- data.frame(x = c("a", "b"), y = 1:2)
df2 <- data.frame(x = c("c", "a"), y = c(6, 7))
(df <- rbind(df1, df2))</pre>
<pre >#> x y
#> 1 a 1
#> 2 b 2
#> 3 c 6
#> 4 a 7</pre>
<p>La forma más común de crearlo es con una variación de la función <code>read.table()</code></p>
</article></slide><slide class=''><hgroup><h2>El ubicuo <code> data.frame </code></h2></hgroup><article id="el-ubicuo-data.frame-2" class="build">
<p><code>subset()</code> con el <code>data.frame</code></p>
<pre class = 'prettyprint lang-r'>df[df$x == "a", "y", drop = FALSE]</pre>
<pre >#> y
#> 1 1
#> 4 7</pre>
<pre class = 'prettyprint lang-r'># Mejor así:
subset(df, subset = x == "a", select = y)</pre>
<pre >#> y
#> 1 1
#> 4 7</pre>
</article></slide><slide class=''><hgroup><h2>Funciones</h2></hgroup><article id="funciones" class="build">
<p>Las funciones también son objetos. Las creamos así:</p>
<pre class = 'prettyprint lang-r'>miFuncion <- function(arg_1, arg_2, ...){
expresion ingeniosa o util
}</pre>
<h3>En R:</h3>
<ul class = 'build'>
<li>todo lo que existe es un objeto</li>
<li>todo lo que se pasa en la consola es un llamado a una función</li>
</ul>
</article></slide><slide class='segue dark nobackground'><hgroup class = 'auto-fadein'><h2><a href='http://adv-r.had.co.nz/Vocabulary.html' title=''>Vocabulario</a></h2></hgroup><article id="vocabulario">
</article></slide><slide class='segue dark nobackground'><hgroup class = 'auto-fadein'><h2>Manipulación de datos con R moderno</h2></hgroup><article id="manipulacion-de-datos-con-r-moderno">
</article></slide><slide class=''><hgroup><h2>R moderno o el <a href='https://barryrowlingson.github.io/hadleyverse/' title=''>"Hadleyverse"</a></h2></hgroup><article id="r-moderno-o-el-hadleyverse" class="build">
<ul class = 'build'>
<li><code>readr</code>, <code>readxl</code> y <code>haven</code> lectura de archivos.</li>
<li><code>lubridate</code> manejo de fechas y tiempo.</li>
<li><code>stringr</code> interface a <code>stringi</code> para manejo de caracteres.</li>
<li><code>dplyr</code> y <code>tidyr</code> manipulación y limpieza de datos.</li>
<li><code>ggplot2</code> una gramática de gráficas.</li>
</ul>
<p>Recordemos que <code>install.packages()</code> instala paquetes y <code>library()</code> los carga en la sesión.</p>
</article></slide><slide class=''><hgroup><h2>Importación</h2></hgroup><article id="importacion">
<pre class = 'prettyprint lang-r'># Importar de un csv (Enfoque malo)
dat <- read.csv("./data/saber2014II.csv", sep = ";", dec=",")
# head(dat)
# Importar de un csv (Enfoque correcto)
clases <- c(rep("character", 8), rep("numeric", 8), rep("NULL", 7), "character")
datos <- read.csv("./data/saber2014II.csv", sep = ";", dec=",", colClasses = clases)</pre>
<pre class = 'prettyprint lang-r'>library(readr)
datos <- read_csv2("./data/saber2014II.csv")
# Nuevo Paquete de Whickham para importar de Excel
library(readxl)
saber <- read_excel("./data/saber2014II.xlsx")
# Importar de SPSS con etiquetas
library(haven)
saber <- read_spss("./data/saber2014II.sav")</pre>
</article></slide><slide class=''><hgroup><h2>Manipulación</h2></hgroup><article id="manipulacion">
<h3>Verbos de <code>dplyr</code></h3>
<ul class = 'build'>
<li><code>filter()</code></li>
<li><code>arrange()</code></li>
<li><code>select()</code></li>
<li><code>mutate()</code> y <code>transmute()</code></li>
<li><code>summarise()</code></li>
<li><code>group_by()</code></li>
<li><code>*_join()</code></li>
</ul>
</article></slide><slide class=''><hgroup><h2>Manipulación</h2></hgroup><article id="manipulacion-1" class="build">
<p>Pregunta: ¿cuántos estudiantes presentaron las pruebas Saber en el año 2014 por municipio?</p>
<pre class = 'prettyprint lang-r'>library(dplyr)
resumen_a <- datos %>%
group_by(NOMBREMUNICIPIO) %>%
summarize(DEPARTAMENTO = max(DEPARTAMENTO), TOTAL_EVALUADOS = sum(EVALUADOS)) %>%
arrange(desc(TOTAL_EVALUADOS)) %>%
mutate(ranking = row_number()) %>%
select(ranking, DEPARTAMENTO, NOMBREMUNICIPIO, TOTAL_EVALUADOS)</pre>
</article></slide><slide class=''><hgroup><h2>Manipulación</h2></hgroup><article id="manipulacion-2">
<pre class = 'prettyprint lang-r'>resumen_a</pre>
<pre >#> Source: local data frame [1,022 x 4]
#>
#> ranking DEPARTAMENTO NOMBREMUNICIPIO TOTAL_EVALUADOS
#> (int) (chr) (chr) (dbl)
#> 1 1 BOGOTA BOGOTÁ D.C. 92799
#> 2 2 ANTIOQUIA MEDELLIN 30185
#> 3 3 VALLE CALI 18809
#> 4 4 ATLANTICO BARRANQUILLA 15728
#> 5 5 BOLIVAR CARTAGENA 12770
#> 6 6 NORTE SANTANDER CUCUTA 9075
#> 7 7 SANTANDER BUCARAMANGA 7540
#> 8 8 TOLIMA IBAGUE 7487
#> 9 9 CUNDINAMARCA SOACHA 6979
#> 10 10 META VILLAVICENCIO 6212
#> .. ... ... ... ...</pre>
</article></slide><slide class=''><hgroup><h2>Manipulación</h2></hgroup><article id="manipulacion-3" class="build">
<p>Pregunta: ¿cuál es el municipio de mejor desempeño del país en las pruebas saber?</p>
<pre class = 'prettyprint lang-r'>resumen_b <- datos %>%
mutate(PROMGLOBAL = (PROMMATEMATICA + PROMINGLES + PROMLECTURACRITICA +
PROMSOCIALESYCIUDADANAS + PROMCIENCIASNATURALES +
PROMRAZONAMIENTOCUANTITA + PROMCOMPETENCIASCIUDADAN)/7) %>%
group_by(NOMBREMUNICIPIO) %>%
summarize(DEPARTAMENTO = max(DEPARTAMENTO),
PROMGLOBALXMPIO = sum(PROMGLOBAL * EVALUADOS) / sum(EVALUADOS)) %>%
arrange(desc(PROMGLOBALXMPIO)) %>%
mutate(ranking = row_number()) %>%
select(ranking, DEPARTAMENTO, NOMBREMUNICIPIO, PROMGLOBALXMPIO) </pre>
</article></slide><slide class=''><hgroup><h2>Manipulación</h2></hgroup><article id="manipulacion-4">
<pre class = 'prettyprint lang-r'>resumen_b</pre>
<pre >#> Source: local data frame [1,022 x 4]
#>
#> ranking DEPARTAMENTO NOMBREMUNICIPIO PROMGLOBALXMPIO
#> (int) (chr) (chr) (dbl)
#> 1 1 CUNDINAMARCA COTA 60.95414
#> 2 2 ANTIOQUIA RETIRO 58.63083
#> 3 3 CUNDINAMARCA TENJO 58.02804
#> 4 4 BOYACA PAIPA 55.98362
#> 5 5 ANTIOQUIA SABANETA 55.73571
#> 6 6 CUNDINAMARCA LA CALERA 55.54639
#> 7 7 CUNDINAMARCA CHIA 55.43881
#> 8 8 ANTIOQUIA ENVIGADO 55.32838
#> 9 9 BOYACA DUITAMA 55.04629
#> 10 10 CUNDINAMARCA SUBACHOQUE 54.97549
#> .. ... ... ... ...</pre>
</article></slide><slide class=''><hgroup><h2>Ayuda para ir más allá</h2></hgroup><article id="ayuda-para-ir-mas-alla" class="build">
<p>En el <a href='http://www.cran.r-project.org' title=''>CRAN</a> hay una <a href='http://cran.r-project.org/web/views/' title=''><em>Vista de Tareas</em></a> que sobrevuela paquetes, funciones y referencias para completar tareas específicas agrupadas temáticamente.</p>
<p>Canales: <a href='https://twitter.com/hashtag/rstats' title=''>en twitter #rstats</a> y en <a href='http://stackoverflow.com/questions/tagged/r' title=''>StackOverflow el tag R</a>. También pueden <a href='https://www.google.com.co/#q=R' title=''>googlea-R</a> R + "pregunta".</p>
<p>Algunas buenas referencias:</p>
<ul class = 'build'>
<li><a href='http://www.statmethods.net/' title=''>Quick R</a></li>
<li><a href='http://adv-r.had.co.nz/' title=''>Advanced R</a></li>
<li><a href='http://www.burns-stat.com/pages/Tutor/R_inferno.pdf' title=''>The R Inferno</a> un viaje dantesco por R</li>
<li><a href='http://www.springer.com/series/6991?detailsPage=titles' title=''>Springer - Use R Series</a> R en la práctica en diferentes contextos.</li>
<li>…</li>
</ul>
</article></slide><slide class=''><hgroup><h2>Colofón</h2></hgroup><article id="colofon" class="smaller left-margin">
<p>Esta presentación fue escrita en <a href='http://rmarkdown.rstudio.com/' title=''>RMarkdown</a> desde RStudio y compilada por <code>rmarkdown</code> en la plantilla <code>ioslides</code> de Google gracias a <a href='http://yihui.name/knitr/' title=''><code>knitr</code></a> y <a href='http://pandoc.org/' title=''><code>pandoc</code></a>. Publicada en la web en <a href='https://github.com/bogota-r/intro' title=''>GitHub</a> gracias a <a href='https://pages.github.com/' title=''>GitHub Pages</a>.</p>
<p>La presentación fue preparada por por Daniel Moreno, Adriana Clavijo y Jose Zea para el <a href='http://www.meetup.com/Bogota-R-Users-Group/' title=''>Grupo de Usuarios de R de Bogotá</a> y el contenido original esta bajo la licensia <a href='http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/' title=''>CC-BY 4.0</a>.</p>
<p><a href='http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/' title='CC-BY-4.0'><img src='http://i.creativecommons.org/l/by/3.0/88x31.png' title=''/></a></p></article></slide>
<slide class="backdrop"></slide>
</slides>
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