En este post vemos dos tutoriales para aprender a mostrar y ocultar elementos de una app Shiny a partir de datos o inputs del usuario, usando el paquete {shinyjs}. Se trata de una habilidad clave para crear aplicaciones que se adapten a datos complejos, cambiantes, o modificables por los usuarios.
En este post muestro lo básico para personalizar la apariencia de tus aplicaciones Shiny con temas de colores personalizados usando el paquete {bslib}, y además cómo hacer que los gráficos {ggplot2} se ajusten automáticamente al tema usando {thematic}. Recuerda que una app con un diseño atractivo puede marcar la diferencia entre que alguien la use o no, o bien, que alguien la recuerde o no!
Una aproximación al arte generativo ASCII por medio de loops de código que generan secuencias de textos aleatorias, produciendo patrones de ruido interesantes.
¿Quieres darle un toque personalizado a tus gráficos? O tal vez alinearlos mejor al mensaje que quieres entregar, o a los lineamientos estéticos de tu organización. En esta breve guía te explico cómo cambiar las tipografías, tipos de letra o fuentes de tus gráficos hechos en R con {ggplot2}, incluyendo la posibilidad de usar cientos de tipografías web gratuitas directamente desde Google Fonts.
Darle un toque de color a tus gráficos produce visualizaciones con más personalidad y mayor impacto. Pero cambiar el color de cada elemento puede ser engorroso. Para ayudarte eso existe el paquete {thematic}. En este post vemos cómo usar {thematic} para cambiar fácilmente los colores de fondo de tus gráficos.
Si necesitas saber a qué hora es un evento que ocurre en otro país, puedes usar {lubridate} para convertir las zonas horarias.
Un left join realiza una unión o combinación entre dos tablas de datos a partir de una variable en común o clave (key). En otras palabras, un left join toma dos tablas que tienen datos distintos, pero que comparten una variable o columna en común, y usa esta variable en común para unir las observaciones de ambas tablas. En este tutorial explico a hacer left joins con frutas, animales, y uso irregular de licencias médicas.
El paquete {visdat} tiene funciones para visualizar tus conjuntos de datos completos, para poder entenderlos de manera visual antes de proseguir con la limpieza o análisis. El paquete entrega varias funciones vis_x() para visualzar la tabla de datos entera, destacando distintos aspectos de la misma. En este post muestro ejemplos de uso de este paquete para encontrar datos perdidos, explorar datos, y más.
El paquete {openxlsx} nos entrega funciones para generar archivos Excel desde R que contengan todo tipo de formato, estilo de tablas, y manipulación celda por celda del archivo resultante, con lo que podemos generar planillas de Excel atractivas desde R. La gracia es que podremos usar estas herramientas de forma reproducible (poder re-hacer gratis la planilla con datos actualizados o corregidos), y también podremos combinar la programación de R para crear estilos condicionales, crear cientos de archivos Excel, o planillas de cientos de hojas, y mucho más.
Si estás procesando muchos datos y/o datos que vienen de distintas fuentes con R, validarlos puede ayudarte a encontrar problemas antes de que sea tarde! ¿Qué es la validación de datos? Son las distintas pruebas que crearemos para confirmar que nuestros datos cumplen ciertos criterios. El objetivo es entregarnos la certeza de que nuestros datos son como esperamos luego de procesarlos. Para lograrlo, ponemos a prueba nuestros datos en distintos puntos de nuestros procesos de análisis de datos.
Tenía ganas de reproducir en R uno de los gráficos que aparecen en el reporte mensual de Last.fm, una plataforma donde las personas van registrando la música que escuchan diariamente, así que aquí va el proceso y el resultado final. También incluye otras visualizaciones alternativas, y una animación del proceso de visualización de una de ellas!
Éste es un mini ejemplo de automatización de tareas con R: los resultados del Censo 2024 vienen en 20 archivos, en 20 enlaces distintos! En un script de R, con {rvest} extraemos todos los enlaces del sitio, y con {purrr} descargamos todos los archivos de una.
Taller online que impartí para el Congreso Estudiantil de Sociología Interdisciplinaria. En este taller introduje a estudiantes de sociología al lenguaje de programación R, explicando los beneficios del análisis de datos desarrollado en flujos de trabajo basados en la programación, y las posibilidades que se abren para producir estudios y obtener resultados usando código. Puse énfasis en el uso de tecnologías y datos abiertos, y en el principal beneficio de la programación (en mi opinión): el poder actualizar resultados, aplicaciones y visualizaciones automáticamente.
El paquete {chromote} permite utilizar desde R Chrome DevTools para controlar navegadores Chromium, como Google Chrome, entre otros. Esto significa que podremos usar Chrome para conectarnos a los sitios web e interpretarlos usando su propio motor para cargar sitios web dinámicos y complejos.
Se trata del conjunto de técnicas que permiten extraer datos e información alojada en páginas web, usualmente en formatos que no son fácilmente convertibles a tablas de datos. En este post vemos tres formas de extraer datos desde páginas web con R, cada una con ventajas y desventajas, y su propio tutorial para aprender desde cero a usarlas.
Selenium es una herramienta que permite realizar web scraping avanzado por medio del control programático de un navegador web, lo cual abre infinitas posibilidades al momento de automatizar la obtención de datos e información desde sitios web dinámicos y/o complejos. En este tutorial aprenderemos a usar {RSelenium} para programar scripts de R que automaticen el control de un navegador para interactuar con sitios web y así scrapear datos mas difíciles de obtener.
La reutilización de código es súper conveniente para la visualización de datos: una vez que diseñaste un gráfico, con muy pocas modificaciones puedes adaptarlo para que funcione con una fuente de datos distintas, una fuente actualizada, o para que visualice distintas variables. En este post vamos a ver cómo automatizar la creación de gráficos para que solamente tengas que diseñar una visualización que te genere múltiples resultados.
Existe un gráfico estadístico muy famoso por haber aparecido en la portada del disco Unknown Pleasures de Joy Division. Se trata de un gráfico de densidad, donde las densidades están apiladas verticalmente y se sobreponen, dando una apariencia montañosa, cordillerana y casi tridimensional. En este post reproduciremos este gráfico en R, usando datos socioeconómicos de la Encuesta de caracterización socioeconómica nacional (Casen) 2022.
En este post veremos cómo mejorar visualizaciones de datos a las que queremos agregarle texto que identifique las observaciones, aún cuando las observaciones son demasiadas como para etiquetarlas a todas. Usaremos el
paquete de R {ggrepel} para etiquetar puntos en un gráfico con textos que se repelen entre sí de forma automática.
El análisis de correlación es una técnica estadística de análisis exploratorio que nos permite identificar si existen relaciones lineales entre distintas variables. En este tutorial aprenderemos a realizar correlaciones entre múltiples variables, interpretarlas, y visualizarlas de varias maneras distintas.