{ggiraph} es un paquete de R que permite agregar interactividad a gráficos {ggplot2}. Esto significa que tus gráficos podrán mostrar información extra al pasar el cursor encima (tooltips), hacer que se destaquen u oculten elementos al pasar el cursor, hacer clic en elementos del gráfico para generar cambios en aplicaciones, y más. También es posible combinar la interactividad de dos o más gráficos, lo que permite crear visualizaciones más complejas y reveladoras.

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Coloquialmente se usa el término base de datos para referirse a datos que están en Excel. Pero en realidad una base de datos es algo distinto: un sistema de almacenamiento y procesamiento de datos que puede contener múltiples tablas, alojado en un computador, servidor o en la nube, que puede entregar datos de forma rápida y eficiente de acuerdo a las solicitudes que se le hagan. En este post veremos cómo crear una base de datos gratuita, cómo conectarnos a ella desde R, a leer y escribir tablas, y procesar datos desde la base de datos remota.

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Mejora la velocidad de carga de tus aplicaciones Shiny aplicando una sola función a tus outputs. En este post veremos la función bindCache() que permite que los resultados de los cálculos de tu app se guarden, evitando que deban volver a calcularse y por consiguiente acelerando significativamente tus aplicaciones.

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Si eres usuario/a de macOS y de R, aquí va un truquito para facilitar tu trabajo: crear un ícono en tu Dock que muestre todos tus proyectos de R, para poder acceder a ellos más rápido.

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El viernes 22 de agosto participé de las clases magistrales del Diplomado de Ciencia de Datos para Ciencias Sociales y Humanidades de la UNAM. En la clase hablo de mi trayectoria, mi salto desde la sociología al análisis de datos, y voy dando consejos (mezclados con ejemplos de código) para tomar una postura participativa y solidaria con respecto a la programación, el trabajo con datos, y la creación de comunidades en torno al código abierto.

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Como Chile es un país tan largo, a veces cuesta publicar mapas que se vean bien por el espacio que requiere. En otro post intentamos resolver esto girando Chile para que quede horizontal o acostado. Ahora veremos otra opción: partir Chile en tres secciones, norte centro y sur, que podemos disponer lado a lado para ocupar mejor el espacio.

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Cuando desarrollamos reportes, gráficos o aplicaciones en R, necesitamos hacer que nuestros textos se adapten a los datos que estamos analizando. En este post veremos cómo hacer que el texto se adapte según las cantidades para redactar palabras en singular o plural.

texto

Cuando estamos limpiando datos frecuentemente nos preguntamos cuántos datos perdidos tiene una columna. La respuesta se obtiene pidiendo un resumen (summarize()) que cuente la suma de datos perdidos (sum(is.na())) en una columna específica. ¿Pero qué pasa si tienes muchas columnas? No vas a andar escribiendo las columnas una por una… 😵‍💫 Usando las función across() de {dplyr}, podemos aplicar la misma operación a todas las columnas de un dataframe, y así obtener el conteo de datos perdidos de todas las columnas.

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{gander} es un paquete de R para integrar asistentes de inteligencia artificial (IA) directamente en RStudio. Solo con presionar una combinación de teclas, podrás pedirle a un asistente con tus propias palabras que escriba código, corrija tu código, o incluso que genere gráficos.

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Por fin tuve un respiro del trabajo, así que aproveché de darle una manito de gato a este sitio. Cambié algunas cosas estéticas menores y algunas funcionalidades que tenía pendientes de hace tiempo.

blog

En este tutorial aprenderemos a crear mapas de Chile en R usando datos geográficos o shapes oficiales, obtenidos desde la Subsecretaría de Desarrollo Regional y Administrativo (Subdere) y la Biblioteca del Congreso Nacional de Chile. El objetivo será aprender a visualizar mapas desde shapefiles obtenidos de internet, y a procesar datos geográficos más complejos con R, para generar mapas de Chile con polígonos y límites geográficamente correctos.

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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.

shiny

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!

shiny

Visualizador sencillo de datos de ingresos de Chile a nivel regional, comunal, y por género. Su objetivo es visibilizar diferencias de los ingresos recibidos por las y los trabajadores, permitiendo compararlos por regiones y comunas, así como también producir comparaciones de brechas de género entre hombres y mujeres.

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Infografía que recopila visualizaciones de datos acerca de los crímenes de lesa humanidad cometidos por el régimen dictatorial en Chile, entre entre 1973 y 1989. El objetivo es poder compartir información de forma pedagógica y clara, para que las nuevas generaciones puedan comprender la magnitud de las violaciones a los derechos humanos cometidas en ese período, y así contribuir a la memoria histórica del país.

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Una aproximación al arte generativo ASCII por medio de loops de código que generan secuencias de textos aleatorias, produciendo patrones de ruido interesantes.

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¿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.

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Si necesitas saber a qué hora es un evento que ocurre en otro país, puedes usar {lubridate} para convertir las zonas horarias.

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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.

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