[RDS] Ejercicios resueltos para la sección 5.2.4

Esta semana no va a centrarse tanto en la serie [RDS] como la anterior, pero su pequeña dosis al menos sí que la va a tener. Empezamos con el quinto capítulo, que explora la maravillosa librería dplyr. En el siguiente R Notebook están disponibles las soluciones para los ejercicios propuestos asociados al verbo filter.

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¿Cuál es el mes favorito de los españoles para casarse?


Nota previa: el texto que figura a continuación no es más que un extracto del R Notebook donde he llevado a cabo el análisis temporal exploratorio, que recomiendo visualizar utilizando el siguiente enlace:

Se puede descargar el código fuente en R Markdown que lo ha generado visitando mi repositorio en GitHub y accediendo a la carpeta “MatrimoniosSP“.


Introducción

A mi modo de ver, una visualización es magistral cuando bastan apenas unos segundos para generarnos cierta inquietud bien por reproducirla, bien por replicarla (adaptándola a un conjunto de datos de nuestro interés). Para mí, este ha sido el caso de Save the date (enlace), un análisis gráfico sobre el número de matrimonios en Inglaterra desde el año 1947 hasta el 2013.

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[RDS] Ejercicios resueltos para la sección 3.7.1

Esta semana ha sido un tanto monotemática, con casi todos los posts dedicados a las soluciones de diferentes secciones de “R for Data Science“. Cambiaremos de tercio un poco la que viene, que ya espero tener unas animaciones en R para entonces (crucemos los dedos).

Mientras tanto, anuncio que, por fin, ya está completo el documento correspondiente a los ejercicios del tercer capítulo, y lo podéis consultar a través del siguiente enlace:

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[RDS] Ejercicios resueltos para las secciones 3.8.1 y 3.9.1

Mientras continúo mi relación de amor y odio asociada a los ejercicios de la sección 3.7.1, dejo por aquí las soluciones correspondientes a los dos apartados que figuran tras la mencionada: 3.8.1 y 3.9.1. El primero de ellos se ocupa del posicionamiento de los elementos geométricos, mientras que el segundo se centra en estudiar diversos sistemas de coordenadas.

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[RDS] Ejercicios resueltos para la sección 4.4

prog-languages

Entre el traslado de esta serie a R Notebooks en GitHub, y tener que esperar a que ciertas librerías se actualizasen para completar unos ejercicios del capítulo anterior, han tardado en llegar novedades un poco más de lo que me hubiese gustado.

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Breve introducción a la librería readr


Esta entrada ha sido revisada y publicada en el nuevo blog. Se puede acceder a ella a través de este enlace.


Nota previa: el texto que figura a continuación no es más que un extracto del R Notebook donde he llevado a cabo el tutorial, que recomiendo visualizar utilizando el siguiente enlace:

Se puede descargar el código fuente en R Markdown que lo ha generado visitando mi repositorio en GitHub y accediendo a la carpeta “DataCamp-OC“.


Introducción

No me ha disgustado en absoluto el sistema que caracteriza los cursos de la plataforma DataCamp. Píldoras condensadas de teoría acompañadas, de inmediato, por ejercicios para su aplicación directa, ofreciendo así un enfoque para el aprendizaje bastante práctico y ameno.

De la misma manera que actué para el tutorial de plotly que publiqué hace unos días (Breve introducción a la librería plotly), he tomado algunas notas para el curso abierto, que en el portal aparece, relativo a la librería readr: “Reading Data into R with readr” (enlace).

El material vuelve a estar desglosado en dos capítulos. En el primero de ellos, aprenderemos diversas funciones, contenidas en este paquete, que facilitarán enormemente la labor de importar datos utilizando el lenguaje de programación R. En el segundo, el objetivo será utilizar las herramientas que la librería pone a nuestra disposición para analizar y convertir las clases que poseen las columnas del conjunto de datos recién importado.

readr es una componente del denominado tidyverso (tidyverse en inglés, que parece suena mejor), un conjunto de librerías que todo usuario de R debería si no dominar, al menos conocer, para así resolver ciertas situaciones de la manera más sencilla posible (basta imaginar tener que hacer a mano algunas de las tareas que paquetes como dplyr o tidyr llevan a cabo para darse cuenta de este hecho).


Os invito a continuar leyéndolo: Breve introducción a la librería readr.

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RWeekly.org, ¡visita obligada de los lunes!

El hashtag #rstats de Twitter es una mina de información interesante sobre R, novedades de sus librerías y magníficos tutoriales. Hoy he encontrado en él una referencia a una web, RWeekly, que recopila todo aquello relacionado con R que ha acontecido a lo largo de la semana.

¡Cada lunes hay un nuevo número disponible!

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