{printtree} en REste paquete crea árboles de las carpetas de tus proyectos, que sirven para tener una visión general de la estructura de tus proyectos. Esto puede ser útil de incluir en informes, reportes o documentación de proyectos en los que trabajes, para dejar por escrito la estructura del proyecto.
Este script enorme podría haber sido un for loop
Cuando trabajas con código, lo mejor es que lo organices para que sea más fácil de entender y más fácil de mantener. Esto, a su vez, reducirá tu carga mental, te volverá más eficiente, y tu yo del futuro te lo agradecerá. En este tutorial te doy algunos consejos para lograrlo usando scripts separados, creando funciones, y haciendo loops para evitar la repetición y mejorar la legibilidad de tu código.
Luego de explorar o procesar un conjunto de datos, toca presentar los resultados. Si bien esto nos hace pensar en gráficos, tablas o reportes, el texto también es una forma de comunicar resultados que puede ser optimizada mediante la programación. En este tutorial veremos cómo redactar textos a partir de datos, incluso redactar párrafos complejos que describan la información de múltiples observaciones, usando los resultados oficiales de las preguntas de género del Censo 2024.
Curso online introductorio de programación dirigido a estudiantes o profesionales de ciencias sociales y humanidades, sin experiencia previa
Existen muchas herramientas para analizar datos, pero hay algo que casi todas tienen en común: la programación. En este curso enseño lo básico de programación en R desde cero, orientado a las ciencias sociales y humanidades. Las diapositivas, el código y las grabaciones están disponibles!
{ggplot2}Me pidieron reproducir con R un gráfico de puente que habían hecho en Excel, para poder crear decenas de versiones del mismo gráfico a partir de datos distintos y/o actualizados. En este post veremos cómo hacer gráficos de puente con R, que son gráficos donde las barras representan el cambio de un valor original en el tiempo, o bien, la contribución de varias cifras a un valor final, en la forma de barras escalonadas.
{ggplot2}Un gráfico ternario es una visualización de datos que representa tres variables numéricas dentro de un triángulo. En este post usaremos el paquete {ggtern} para crearlos con R y {ggplot2}.
Uno de los primeros pasos al trabajar con datos es explorarlos, y si bien hay formas de resumir los datos y obtener medidas que los describan, no olvidemos que visualizar los datos es igual de importante que obtener sus estadísticas descriptivas. Ejemplifiquemos esto con un caso clásico!
{shinytest2}La validación de aplicaciones te permite crear un conjunto de pruebas para confirmar que tus aplicaciones funcionan bien sin tener que probarlas manualmente. Puedes programar un bot que apriete todos los botones de tu aplicación y obtener capturas de pantalla que te confirmen que todo se ve bien. En esta guía aprenderás a utilizar {shinytest2} para automatizar el testeo de tus aplicaciones Shiny, asegurando su correcto funcionamiento a través de capturas de pantalla y otras validaciones automáticas.
Darle un toque de color a tus gráficos en {ggplot2} produce visualizaciones con más personalidad y mayor impacto. En este post veremos cómo aplicar temas de colores a tus gráficos! Para ayudarte con eso también existe el paquete {thematic} para cambiar fácilmente los colores de fondo de tus gráficos.
Docker es una plataforma que permite empaquetar aplicaciones y sus dependencias en contenedores, lo que simplifica el proceso de despliegue (deployment) y gestión de aplicaciones. Con Docker puedes empaquetar tu app Shiny junto con todo lo necesario para que funcione correctamente, y así poder desplegarla en cualquier lugar sin preocuparte por las diferencias en los entornos de ejecución. Esto significa que crearás un contenedor con una versión de Linux y de R específica, junto a todas las configuraciones e instalaciones que necesites.
{gt} en RDestaca las cifras en tus tablas con este tip!
En este tutorial veremos cómo convertir celdas de tus tablas a compactas píldoras usando {gt}. El objetivo es presentar la información de forma más atractiva, permitiendo darle un color personalizado a cada celda según el dato que se muestre, o bien, destacar determinados datos. Esto te entrega mucha más flexibilidad para trabajar tablas directamente con HTML en el paquete {gt}, desbloqueando su potencial!
La convocatoria al curso gratuito de introducción a R fue un éxito! Más de 500 personas postularon para poder aprender. Lamentablemente no podían participar las 500 personas, así que decidí por hacer una selección aleatoria de participantes, dónde según sus características tendrían mayores o menores probabilidades de obtener un cupo.
Continuando con la exploración de los datos georeferenciados del Censo 2024 por manzanas, en vez de ponerme a hacer mapas interesantes, hice una aplicación para visualizar mapas de cualquier variable del Censo en cualquier comuna del país, a nivel de manzana.
Mapas coropléticos con datos sociodemográficos chilenos
Recientemente lanzaron los datos 2024 del Censo de Población y Vivienda de Chile, incluyendo más de 200 variables a nivel de manzana. En este tutorial veremos dos formas de visualizar datos censales a nivel de manzana: con mapas estáticos en {ggplot2}, y con mapas interactivos con {mapgl}.
{RSelenium}Para publicitar mi nueva página para
aprender R quise grabar un video, así que lo hice controlando el movimiento de la página desde R usando {RSelenium}, herramienta de web scraping que te permite controlar un navegador web. ¿Quedó bonito?
dplyr::summarize()En este tutorial veremos cómo calcular resúmenes de datos con la función summarize(), que nos permite tomar las filas de una tabla de datos, y aplicarles algún cálculo para reducir todas las filas a un solo dato; por ejemplo, para calcular la suma o el promedio de una columna.
dplyr::mutate()La función mutate() es una de las principales en R, ya que te permite crear variables nuevas o transformar variables existentes en un data frame. Este tutorial presenta ejemplos muy básicos del uso de esta función, y va avanzando a casos más reales de su uso.
El paquete {btw} te ofrece un chat de IA interactivo directamente a RStudio o Positron, que además cuenta con la capacidad de utilizar herramientas para interactuar con tus datos y tu código, y posee conocimiento contextual no sólo de tu entorno de R y tus datos, sino también de las funciones de los paquetes que usas y su documentación. Se trata de un asistente de IA que te entregará respuestas más certeras sin que tengas que estar explicándole todo.
Las hojas de Excel pueden ser cómodas para organizar información, pero no mucho para procesarla o analizarla. Por lo mismo, una de las operaciones iniciales de limpieza de datos suele ser unir datos que vienen repartidos en varias hojas de Excel. Veamos cómo se hace paso a paso. Usaremos el paquete {readxl} para leer los datos, {dplyr} para manipular y combinar las hojas, y {purrr} para realizar operaciones sobre todas las hojas de forma automática.
{blockr}El paquete de R {blockr} nos ofrece una interfaz gráfica interactiva para poder usar R sin escribir código (no code). Como su nombre lo indica, funciona por medio de bloques que se conectan entre sí, representando de forma visual el flujo de procesamiento de datos. En esta guía te muestro un ejemplo de su uso!