Flujos de trabajo y análisis
Temas de este bloque
- Organización de proyectos y archivos
- Buenas prácticas para nombrar archivos y objetos
- Trabajando con rutas
Estructuras y organización de datos Objetos
- Repaso
- Exploración rápida de datos
¿Qué es ?
✍️Software
¿Dialecto de S?
¿Paquete estadístico?
¿RStudio?
¿Lenguaje de programación?
¿Dispositivo gráfico?
Este curso
- Instalaciones locales
- RStudio
- Dialecto
tidyverse
- Enfoque en código
- Pipes
no es RStudio
IDE - Entorno de desarrollo integrado
Herramientas para facilitar el uso de un lenguaje de programación
Otras opciones
- RStudio
- Emacs + ESS (https://ess.r-project.org)
- vim + Nvim-R: (Turn Vim Into an IDE for R)
- Visual Studio + RTVS
- Cualquier editor de texto (enviando líneas o selecciones a una instancia de R)
![]()
R. Geert van den Berg [SPSS Tutorials]
Scripts y código fuente
Reproducir y modificar pasos
Encontrar errores
Documentar el proceso
Examinar código ajeno
📦 Paquetes
Al instalar R instalamos:
base: las funciones fundamentales de R
list()
log()
cat() rm() etc…
📦 Paquetes
Otros componentes de R-base:
utils, stats, datasets, graphics, grDevices, grid, methods, tools, parallel, compiler, splines, tcltk, stats4
Paquetes ‘recomendados’ (se instalan con R pero no se cargan automáticamente)
boot, class, cluster, codetools, foreign, KernSmooth, lattice, mgcv, nlme, rpart, survival, MASS, spatial, nnet, Matrix
📦 Paquetes Adicionales
>19,000 en CRAN (The Comprehensive R Archive Network)
muchos más en GitHub, GitLab, Bitbucket, Bioconductor, etc.
Se instalan desde R con:
install.packages() para paquetes de CRAN
📦 remotes para todos los demás repositorios
Visita guiada por R y RStudio
install.packages("ggplot2")
install.packages("dplyr")
install.packages("readr")
install.packages("tidyr")
install.packages("fs")
install.packages("here")
Directorios, rutas y nombres
Guardar archivos en ubicaciones específicas, con nombres intencionales y útiles
Nombres cortos e informativos
Fáciles de ordenar y que cooperen con búsquedas parciales
Atención con caracteres especiales y espacios
Nombres
OK
max_temp
prec_min_usd
temp_mensual
No tanto
temperatura_maximaC2014
max
temp
'Precio Mínimo ($) USD'
'Temperatura/Mes (°F)'
Nombres
OK
01_factura-marzo2023.pdf
02_factura-julio2023.pdf
ms_helechos_20210412.docx
No tanto
descarga5462.pdf
juliocompraluis.pdf
borrador.docx
En R los nombres válidos solo pueden llevar letras, números, puntos, y guiones; no pueden comenzar con números
Esquemas de mayúsculas/minúsculas y espacios
camelCase - la segunda palabra en adelante con mayúscula, sin espacios
snake_case - solo minúsculas, guión bajo entre palabras
slug-case - solo minúsculas, guión entre palabras
Title Case - Mayúsculas excepto en artículos, con espacios
Sentence case - Primera palabra con mayúsculas, con espacios
Podemos transformar cadenas de texto de un esquema a otro con el paquete 📦snakecase
Organización de proyectos
Proyecto
Directorio con todo los archivos relevantes para algún trabajo
Separar:
📁 Datos (o código para cargarlos desde fuentes remotas)
📁 Scripts de análisis y/o visualización
📁 Salidas (figuras, informes, datos intermedios, etc.)
Ejercicio
Crear un proyecto para el curso en RStudio
- en alguna ubicación fácil de encontrar (ej. Escritorio)
- “curso-R-biodiversidad” como nombre
Los proyectos en OneDrive pueden no funcionar correctamente
📦 fs
Trabajando con el sistema de archivos (cualquier plataforma)
fs siempre trabaja con rutas ordenadas
- ‘
/’ para delimitar carpetas
- Sin ‘
/’ dobles o extras
Crear directorios
Mover archivos
Copiar archivos
Cambiar nombres
Ejercicio
- Crear nuevas carpetas en el directorio del proyecto
Los paquetes ya instalados se cargan con la función library()
Crear nuevas carpetas en el directorio del proyecto
dir_create("R")
dir_create("datos")
dir_create("salida")
dir_ls()
Todo esto también se puede hacer desde el navegador de RStudio, la terminal, o el explorador del sistema operativo
Guardar la fuente y no el entorno
Hoja en blanco (blank slate)
No se guarda el espacio de trabajo a un archivo .Rdata
No se carga el espacio de trabajo desde un archivo .Rdata al arrancar R
Reiniciar R
Ctrl+Shift+F10
(Windows y Linux)
Command+Shift+F10
(Mac)
📦 here y rutas relativas
F:\PC de Luis\ruta\que\solo\tengo\mi-proyecto\analisis\script1.R
Trabajemos en relación a la raíz del proyecto con la función here()
- resuelve cuál es la raíz del proyecto
- construye rutas portátiles
- genera rutas absolutas (comienzan con
/, C:\ o \\)
Si la raíz del proyecto es mi-proyecto
here("analisis","script1.R")
construye:
F:\PC de Luis\ruta\que\solo\tengo\mi-proyecto\analisis\script1.R
here() no cambia el directorio de trabajo, solo construye rutas
here() resuelve cuál es la raíz de un proyecto (i.e. dónde está el archivo .Rproj?) y las rutas son relativas a ésto
How to use the here package (2018)
Importando archivos (tablas)
- Con el botón “Import Dataset”
- Con alguna función
read
readr y readxl
Paquetes adicionales para importar datos rectangulares desde archivos de texto y hojas de cálculo
Menos errores al importar
Mayor flexibilidad al leer archivos
Lectura más rápida
Funciones adicionales para limpiar los valores en las columnas
Ejercicio
Importar una tabla a R desde un archivo
Principios de programación en R
Todo lo que existe es un objeto
Todo lo que ocurre lo hace una función
(Las funciones son objetos)
Las funciones (generalmente) viven en paquetes
Objetos
Todos los objetos tienen clases y atributos y hay distintas formas de crearlos
Vectores
Caracteres
c("perro","gato","rata","B")
[1] "perro" "gato" "rata" "B"
Vectores
Lógicos (verdadero/falso)
c(TRUE,FALSE,FALSE,FALSE,TRUE)
[1] TRUE FALSE FALSE FALSE TRUE
Creando objetos
Función c() para juntar elementos en un vector
x <- c(1,2,3)
y <- c("a","G","h")
Los objetos tienen clases
Los vectores solo pueden tener objetos de la misma clase
Al combinar caracteres y números hay conversión automática
Vectores numéricos
![]()
Factores
Representan datos categóricos
Las etiquetas de cada valor se conocen como niveles, que pueden o no llevar un orden específico
Crear con factor()
Factores
factor(c("perro","gato","ave","ninguno",
"perro","ninguno","perro","perro",
"gato","ave","perro"))
[1] perro gato ave ninguno perro ninguno perro perro gato
[10] ave perro
Levels: ave gato ninguno perro
Dos o más vectores del mismo largo…
¡Data frame!
Objeto tabular con filas y columnas
Puede almacenar objetos de distintas clases en las columnas
Nombres para cada columna
Data frames
Se crean importando un archivo tabular o con data.frame()
mi_tabla <-
data.frame(id=c("rana","pez","nutria","gusano"),
ind_g=c(12,15,13,10),
listo=c(TRUE,TRUE,FALSE,TRUE))
- cada vector es una columna
- nombres de columnas sin comillas
- mismo largo para todos los vectores
id ind_g listo
1 rana 12 TRUE
2 pez 15 TRUE
3 nutria 13 FALSE
4 gusano 10 TRUE
Monica Chin (2021)
Jody Macgregor (2021)
