Clase 1: Quarto

Creado por

Bastián Olea Herrera

Fecha de publicación

1 de abril de 2025

Aviso

Este reporte es el que creamos durante la clase. Si buscas la guía con instrucciones para generar un reporte, está en el archivo clase_1.qmd!

Markdown

Esta es la clase de Quarto. Vamos a ver los principios de markdown:

[Sitio web sobre markdown](https://quarto.org/docs/authoring/markdown-basics.html)

Temas

https://quarto.org/docs/output-formats/html-themes.html

Código

El dataset Iris cuenta con 100 observaciones y 5 variables. La variable de especies tiene 2 tipos de plantas distintas: setosa, versicolor.

Para cargar el dataset Iris, ejecutamos iris:

iris

Insertar un bloque de código (chunk):

library(dplyr)
head(iris)
  Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa
2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa
3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa
4          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa
5          5.0         3.6          1.4         0.2  setosa
6          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa

Gráficos

Este gráfico es morado y muy bonito. Me gusta mucho mucho mucho mucho mucho mucho mucho mucho.

Estos son los resultados de mi tesis:

Columnas

En este gráfico podemos ver que los puntitos son muy anaranjados. Ejemplo, ejemplo, ejemplo, ejemplo, ejemplo, ejemplo, ejemplo, ejemplo, ejemplo, ejemplo, ejemplo, ejemplo, ejemplo, ejemplo, ejemplo, ejemplo, ejemplo.

Pestañas

library(gt)
iris |> 
  head(n = 10)
   Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1           5.1         3.5          1.4         0.2  setosa
2           4.9         3.0          1.4         0.2  setosa
3           4.7         3.2          1.3         0.2  setosa
4           4.6         3.1          1.5         0.2  setosa
5           5.0         3.6          1.4         0.2  setosa
6           5.4         3.9          1.7         0.4  setosa
7           4.6         3.4          1.4         0.3  setosa
8           5.0         3.4          1.5         0.2  setosa
9           4.4         2.9          1.4         0.2  setosa
10          4.9         3.1          1.5         0.1  setosa

Ahora vamos a ver el dataset, en el gráfico 1 bla bla, en el 2 bla bla…

iris |> 
  ggplot() +
  aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width) +
  geom_point(color = "red2", size = 4, alpha = 0.4) +
  theme_minimal()

iris |> 
  ggplot() +
  aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, color = Species) +
  geom_point(size = 4, alpha = 0.4) +
  theme_minimal()

Este es un gráfico de cajas

iris |> 
  ggplot() +
  aes(x = Species, y = Sepal.Width, color = Species, fill = Species) +
  geom_boxplot(alpha = 0.6) +
  scale_fill_brewer(palette = "Dark2") +
  scale_color_brewer(palette = "Dark2") +
  theme_minimal()

Holaaa

Notas

  1. Es la primera de 2 sesiones.↩︎

  2. lo que quede dentro de las comillas nos e va a interpretar, sino que va a salir directamente como está escrito↩︎