Una tarea común en al trabajar con datos (y también en la computación en general) es necesitar renombrar muchos archivos. Podemos usar R para automatizar este tipo de tareas repetitivas; un ejemplo de que R no es sólo un lenguaje para análisis de datos.
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.
{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.
Se puede configurar R para que haga cosas automáticamente al iniciarse. Esto se logra creando un archivo .Rprofile, que es un script de R que se ejecuta automáticamente cuando se inicia la sesión.
La validación de datos sirve para verificar durante el proceso de análisis si los datos cumplen con requerimientos de calidad y con tus expectativas, con el objetivo de evitar problemas futuros relacionados a datos inesperados, incompletos, o erróneos. En este post veremos dos paquetes para validar el funcionamiento de tu código y para validar tus datos.
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.
{rvest}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.
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.
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.