FAQ

The best thing about R is that it was developed by statisticians. The worst thing about R is that … it was developed by statisticians

¿Que es? Un software libre para computación estadística y gráficos con cerca de 30 años

¿Por qué? Un software libre para computación estadística y gráficos

¿Lo bueno? Un lenguaje simple. Miles de paquetes desarrollados por la comunidad. Academia.

¿Lo meh? No es lo más rápido. No posee la mejor escalabildiad

¿A Que se parece? A otros lenguajes de programción como python.

¿Descargas? Software: https://www.r-project.org/. Interfaz (IDE): https://www.rstudio.com/

Desde

"hello"

## [1] "hello"

1 + 3

## [1] 4

vector <- c(3, 4, 5)

sum(vector)

## [1] 12

Desde (cont.)

barplot(c(1, 3, 2), main = "Mi primer gráfico :D")

Hasta

library("highcharter")
library("rgexf")
library("stringr")
library("purrr")
library("resolution")
library("readr")

net <- "http://media.moviegalaxies.com/gexf/316.gexf" %>% 
  read_lines() %>% 
  read.gexf() %>% 
  gexf.to.igraph()

V(net)$name <- str_to_title(V(net)$name)

V(net)$label <- V(net)$name %>% 
  str_extract_all("^\\w{2}| \\w") %>% 
  map_chr(function(x) {
    x %>% unlist() %>% str_c(collapse = "")
  })

V(net)$size <- degree(net)^2  # page.rank(net)$vector

V(net)$degree <-  degree(net)

cl <- cluster_resolution(net)

V(net)$comm <- membership(cl)

V(net)$color <- colorize_vector(V(net)$comm)

hc <- hchart(net, minSize = 10, maxSize = 20)
hc

Hasta (cont.)

Hasta (cont.)

Esta presentación

Hasta (cont.)

Aplicaciones web:

• https://gallery.shinyapps.io/college_explorer-master/
• https://gallery.shinyapps.io/087-crandash/
• https://gallery.shinyapps.io/shiny-salesman/
• https://gallery.shinyapps.io/086-bus-dashboard/
• https://jbkunst.shinyapps.io/cl-educ/

Tipos de Variables

# esto es un comentario

# numericas
4

## [1] 4

# asignacion
a <- 5
a

## [1] 5

Tipos de Variables (cont.)

# carácter
"esto es un 'string'"

## [1] "esto es un 'string'"

# listas
l <- list(elemento1 = c(2, 3), el2 = "otro elemento")

# accesar a elementos 
l$elemento1

## [1] 2 3

l[["el2"]]

## [1] "otro elemento"

Lectura y Manipulacion de Datos

library("readr") # para lectura de datos
library("dplyr") # para manipulacion
data <- read_csv("http://jkunst.com/data/german_credit.csv")

dim(data)

## [1] 49694    17

names(data)

##  [1] "id_client"           "sex"                 "marital_status"     
##  [4] "age"                 "flag_res_phone"      "area_code_res_phone"
##  [7] "payment_day"         "residence_type"      "months_in_residence"
## [10] "months_in_the_job"   "profession_code"     "flag_other_card"    
## [13] "flag_mobile_phone"   "flag_contact_phone"  "personal_net_income"
## [16] "quant_add_cards"     "bad"

Lectura y Manipulacion de Datos (cont.)

# podemos accesar a las columnas al igual como en listas.
# head muestra los primeros elementos de un objecto
head(data$age)

## [1] 44 22 27 32 36 46

# asignacion
edades <- data$age

summary(edades)

##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   15.00   23.00   33.00   34.68   43.00   95.00

Lectura y Manipulacion de Datos (cont.)

# selectionar 
select(data, age, bad)

## Source: local data frame [49,694 x 2]
## 
##      age   bad
##    (int) (int)
## 1     44     0
## 2     22     0
## 3     27     1
## 4     32     0
## 5     36     0
## 6     46     0
## 7     17     1
## 8     20     1
## 9     71     0
## 10    46     0
## ..   ...   ...

Lectura y Manipulacion de Datos (cont.)

# filtrar
filter(data, age == 20)

## Source: local data frame [2,531 x 17]
## 
##    id_client   sex marital_status   age flag_res_phone area_code_res_phone
##        (int) (chr)          (chr) (int)          (chr)               (int)
## 1         26     M              S    20              Y                  50
## 2         91     M              S    20              Y                  50
## 3        183     M              S    20              Y                   1
## 4        199     F              S    20              Y                  31
## 5        220     M              S    20              Y                  31
## 6        332     F              C    20              Y                  31
## 7        334     F              C    20              N                  50
## 8        362     F              O    20              N                  50
## 9        402     F              S    20              Y                  31
## 10       416     M              S    20              N                  50
## ..       ...   ...            ...   ...            ...                 ...
## Variables not shown: payment_day (int), residence_type (chr),
##   months_in_residence (int), months_in_the_job (int), profession_code
##   (int), flag_other_card (chr), flag_mobile_phone (chr),
##   flag_contact_phone (chr), personal_net_income (dbl), quant_add_cards
##   (int), bad (int)

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