Notas de R

En este documento agregaremos notas y comentarios prácticos del leguaje R o partes de código. Por ejemplo por lo general en las funciones numéricas de R si se encuentran algún elemento con un NA (sin contenido numérico) se detienen sin estimar la operación pudiendo detener un programa. Así casi todas las funciones de R cuentan con una opción na.rm = TRUE que si está presente como opción en la función, no incluyen en la estimación de la función aquellos elementos con NA (no los toman en cuenta).

Funciones

De las funciones más básicas de R que son de gran utilidad están:
sum(x) esta función suma los elementos del vector numérico x.
mean(x) esta función regresa la media de los elementos del vector numérico x, como (sum(x)/lenght(x)).
median(x) esta función estima la mediana de los elementos del vector numérico x.
min(x) y max(x) estiman el mínimo y el máximo numérico del vector x.
sd(x) y var(x) estiman la desviación estándar y la varianza del vector x.
IQR(x) estima el Inter Quartile Range, la distancia intercuartile de x, usa la funcion quantile(x).

Para variables paramétricas, tenemos mean(x) media y sd(x) desviación estándar, como estimadores de medida central y dispersión. Y para medidas no-paramétricas tenemos median(x) mediana y mad(x) (median absolute deviation) desviación de la mediana, como medidas de centralidad.

Operadores lógicos de filtrado

Operators	Meaning
==	equal to
!=	not equal to
<	less than
>	greater than
<=	less than or equal to
>=	greater than or equal to
&	AND
|	OR

Recurso importante !!!

Un recurso muy importante y práctico para el uso de voirs de los recursos de Rstudio y varios de los paquetes miembros de la familia (y extras) de tidyverse son las “Cheatsheets” (hojas de trampa, o mejor dicho en español acordiones) estos acordiones son muy utilizados y prácticos y acaban de ser revisados y re-publicados, es muy recomendable imprimirlos (en color) y guardarlos en una carpeta de trabajo. Yo los uso frecuentemenre. Acordiones de la familia tidy de Rstudio. Pueden encontrar una copia de las últimas versiones en pdf en el directorio pdf de mi repositorio

Tidy Data (de acuerdo a dplyr)

Para hacer uso de estos comandos hay que cargar la tidyverse por medio del comando library(). Estos comandos son usados frecuentemente con el comando de “tubería o tubo” %>% y son de extrema utilidad al manipular estructuras de datos, o tablas o cómo se llaman en los datos “tidy” tibbles (tablas) en esta liga se encuentra un documento que explica en R el manejo de “tibbles”.
Aquí se lista algunos comandos básicos (muy básicos) y conceptoe fundamentales del orden que debe seguir una tabla de tados o tibble:

• Cada variable está en una columna
• Cada observación es un renglón
• Cada valor es la celda

Algunos (pocos) comandos para transformación de datos en “tidy data” de dplyr (vervos de manipulación de datos)

• Para escojer observaciones por sus valores
  filter()
• Para reordenar renglones
  arrange()
• Para seleccionar variables por nombre
  select()
• Para creas una variable (columna) nueva en una tibble existente
  mutate()
• Todas se pueden usar junto con
  group_by()
  Estos son solo algunas funciones y comentarios para recordar el uso de algunos comandos de dplyr.

Gráficas con ggplot

Para gráficas en ggplot ademas del libro de Harrison & Pius, hay varias páginas en la red que tienen recursos para aprender a hacer gráficas en ggplot una buena es plotly

Librerías de R (CRAN)

Algunas librerías de R estan latabla, pero al instalar se instalan varias otras librerías que complementan la operación del conjunto. Siempre es bueno checar por compatibilidades de las librerías cargadas en memoria.