forked from RLadiesCuerna/meetup_mayo_2022
-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
/
1_Mis_datos.R
155 lines (81 loc) · 3.06 KB
/
1_Mis_datos.R
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
###CARGUEMOS LOS PAQUETES QUE USAREMOS
library(MASS)
### A. DATAFRAMES
##Los data frames son ideales para trabajar con datos de
##un conjunto de individuos, muestras u observaciones
#Tomemos como ejemplo el data frame "survey" que está incluido en el paquete `MASS`
# A.0 i no tienes el paquete `MASS` por favor carga la tabla survey.csv usando:
#survey <- read.csv("datos/survey.csv",header=TRUE,row.names = 1,stringsAsFactors = TRUE)
# A.1 Como se que esto es un data frame
class(survey)
### B. CONTENIDO DE MIS DATOS
## ¿Cuantos datos tenemos?
# B.0 Numero de filas de survey
nrow(survey)
# B.1 Numero de columnas de survey
ncol(survey)
# B.3 O ambas al mismo tiempo
dim(survey)
## ¿De que tipo son los datos?
# B.4 Veamos los nombres de las columnas
colnames(survey)
# B.5 Veamos los primeros registros de la tabla
head(survey)
# B.6 O una vista amigable de la tabla usando
View(survey)
# B.7 Tenemos datos cualitativos y cuantitativos ¿De que clase son?.
class(survey$Pulse)
class(survey$Wr.Hnd)
class(survey$Smoke)
# B.8 O mejor para todas
sapply(survey,class)
# B.9 Veamos una visualizacion de la estructura de datos
#¿Como se ven las columnas de los datos cualitativos?
str(survey)
### C. Trabajando con factores
#
# ) (
# ( ) )
# ( (
# _______)_
# .-'---------|
# ( C| Yo <3 R | (based on: mrf)
# '-. |
# '_________'
# '-------'
# C.1 Hagamos vectores sobre:
## De donde viene el cafe que toman un grupo de programadoras:
## L: Latinoamerica, A: Africa Central, S: Sureste de Asia
## Que tan cargado les gusta el cafe:
## Ligero: l, cargado: c, moderado: m
cafe<-c("l","m","c", "c", "c","m")
region<-c("L","L","L","A","A","S")
# C.2 De que clase son los vectores y como estan guardados en memoria
class(cafe)
mode(cafe)
# C.3 Ahora vamos a convertir los vectores a factor
# C.3.a Este a un factor sin orden especifico
region<-factor(region)
class(region)
# C.3.b Y este a categorias ordenadas ligero < moderado < cargado
cafe<-factor(cafe, ordered=TRUE,levels=c("l","m","c"))
class(cafe)
######### EJERCICIOS Y TRUCOS ADICIONALES ###################################
#___¿Que es un dataframe?___#
#Para R un dataframe es una clase especial de lista. Es por eso que
#el resultado de `class` nos muestra un resultado y el de `mode` nos muestra otro.
class(survey)
mode(survey)
#___Filas y columnas de un dataframe___#
# Los nombres de las columnas y de las filas de un data frame se obtienen con
colnames(survey) #Colummas
names(survey) #Columnas
rownames(survey) #Filas
#___¿Como ver los niveles de un factor?___#
#¿Cuantos niveles tiene un factor? Osea ¿cuantas categorias tiene la variable?
levels(cafe)
#___¿Como cargo datos en R convirtiendo las columnas de texto a factores?___#
#Si quiero que al leer datos de un archivo de texto los datos cualitativos
#se carguen como factores usar la opcion
#`stringsAsFactors = TRUE` en `read.csv` o `read.table`:
datos <- read.csv("datos/survey.csv", header=TRUE, stringsAsFactors = TRUE)