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.
Si tus documentos Quarto salen pesados por tener muchos gráficos, intenta cambiar en el YAML el siguiente argumento para que los gráficos incluidos vayan en formato .jpg en vez de .png.
¿Te ha pasado que estás haciendo un gráfico con {ggplot2} pero al momento de guardarlo te das cuenta que sale en otro tamaño y en otra proporción? Entonces este consejo es para ti: {ggview} es un paquete de R que te ayuda a previsualizar gráficos en {ggplot2} manteniendo un tamaño fijo.
Una de las formas más intuitivas de visualizar datos de texto son las nubes de palabras. En las nubes de palabras seleccionamos un subconjunto de las palabras del texto que queremos analizar y las distribuimos en un gráfico, donde las palabras que aparecen más frecuentemente aparecen más grandes, y usualmente al centro. Sirven para ver rápidamente los conceptos clave de un documento o un corpus de documentos.
En este post veremos dos formas de crear nubes de palabras con R: con {wordcloud2} y con {ggplot2}. Para empezar, necesitamos una base de datos que tenga información de texto; por ejemplo, una base donde cada fila contenga una respuesta abierta de una encuesta, una reseña de un producto, un párrafo de un texto, un capítulo de un libro, o un libro completo.
Complementando el post sobre ordenar regiones de Chile de norte a sur, en esta publicación veremos cómo ordenar las comunas del país de norte a sur. Esto puede servirnos para mostrar datos a nivel comunal de una gran cantidad de regiones de una manera más intuitiva, en los casos donde ordenarlas por orden alfabético no entrega mucha información, o cuando queramos mostrar en nuestras visualizaciones o tablas que el factor geográfico incide en el dato principal.
Los datos anómalos o outliers son datos que se alejan considerablemente de los demás. Crearemos un dataset simulando datos outliers y luego mostraremos algunas formas de visualizarlos en {ggplot2}, incluyendo un gráfico interactivo con {ggiraph} donde podemos poner el cursor sobre las observaciones del gráfico para obtener más información.
Realiza cálculos a través de múltiples procesadores en R, aprovechando la totalidad de la capacidad de cómputo de tu computador para optimizar el rendimiento de tus procesos. Si tienes que trabajar con bases de datos muy grandes, puedes acelerar el cálculo con tan sólo un par de líneas, usando el paquete {furrr}.
Hoy está de cumpleaños el paquete {ggplot2} para visualización de datos en R! Así que le hice un gráfico de mini celebración en 20 líneas.
Uno de beneficios concretos de los avances en inteligencia artificial generativa son las herramientas de autocompletado de código. Una de estas herramientas es GitHub Copilot, un servicio de autocompletado de código que puede integrarse directamente en RStudio para ayudarte a programar en R. En este post mostraré algunos casos de uso real donde Copilot me ha servido.
Los datos que vienen como texto suelen necesitar una limpieza previa, y adicionalmente un procesamiento para poder aprovecharlos mejor. En este tutorial usamos el paquete {stringr} para limpiar y ordenar unos datos de texto.
Una de las gracias de generar documentos en Quarto es que podemos combinar la redacción con el código. Pero esto puede ir más allá que simplemente escribir un párrafo de texto y seguido de un párrafo de código. Podemos usar código para literalmente generar texto, títulos y más.
En otros tutoriales vimos cómo podemos incluir resultados del código dentro de nuestros párrafos de texto, por ejemplo, para que una cifra que esté dentro de una oración venga directamente del resultado de un cálculo en vez de tener que escribirle de forma manual. Pero en esta guía vamos a ver cómo podemos programar la generación masiva de títulos, párrafos y gráficos en base a una iteración, bucle o loop.