Consejos

Crea árboles de las carpetas de tus proyectos con {printtree} en R

Este 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.

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18/2/2026

Cómo dejar de repetirte y escribir código más eficiente en R

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.

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Interactúa desde R con una IA que conoce tus datos, archivos y paquetes

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.

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Crear tablas de datos manualmente en R

Las tablas de datos o dataframes son la estructura de información principal que usamos en R. En este post veremos cómo crear dataframes sencillos a mano de dos formas: usando la función base data.frame() y la función tribble().

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2/12/2025

Nuevo sitio con todo lo necesario para aprender R

Estoy haciendo hace varios días un sitio llamado Aprende R. La idea es agrupar en un sólo lugar todos los posts y tutoriales orientados a principiantes que tengo. Quiero que sea una guía clara para el aprendizaje autodidacta de R para el análisis de datos, y lo pienso también como algo que me puede motivar más a seguir escribiendo tutoriales y mejorando los que ya tengo.

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Taller: Compartir y colaborar desde el cruce entre las ciencias de datos y las ciencias sociales

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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Comandos comunes de Git

Colección de comandos de git para realizar acciones comunes y resolver problemas frecuentes. git es una herramienta para el control de versiones de código, respaldo de código, y colaboración.

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27/10/2025

Validación de datos con {testthat} y {pointblank}

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.

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Echa un vistazo preliminar a tus datos con {visdat}

El paquete {visdat} tiene funciones para visualizar tus conjuntos de datos completos, para poder entenderlos de manera visual antes de proseguir con la limpieza o análisis. El paquete entrega varias funciones vis_x() para visualzar la tabla de datos entera, destacando distintos aspectos de la misma. En este post muestro ejemplos de uso de este paquete para encontrar datos perdidos, explorar datos, y más.

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8/8/2025

Validación básica de datos con R

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.

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7/8/2025

Sugerencias y autocompletado de código con GitHub Copilot

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.

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9/6/2025

Ordenar las regiones de Chile de norte a sur en R

La franja larga y angosta que es Chile tiene el beneficio de que sus regiones se ubican casi perfectamente una sobre la otra, de norte a sur. Este orgen geográfico natural de sus regiones resulta familiar para sus habitantes, por lo que se vuelve recomendable ordenar los datos a nivel regional siguiendo este orden geográfico.

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6/6/2025

Copia y pega datos en R con {datapasta} y {clipr}

{datapasta} es un paquete para R que te ayuda a copiar y pegar datos desde y hacia R. Este paquete convierte tus datos en texto que puedes copiar y pegar en otro script, o editar manualmente. Usa la función dpasta() sobre un dataframe para hacer que los datos aparezcan como en texto directamente debajo de donde la ejecutaste. Por otro lado, {clipr} nos va a permitir copiar un dataframe desde R para poder pegarlo en programas como Excel.

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6/6/2025

Limpiar textos con símbolos, tildes o eñes en R

Amamos el castellano, con sus tildes y eñes, y nos encanta que R no tenga problemas para usar estos símbolos en cualquier parte del lenguaje. Pero hay veces en las que necesitamos deshacernos de estos símbolos especiales, como tildes, eñes, e incluso mayúsculas. En este post te muestro varias opciones de limpieza de texto con R.

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31/3/2025

Cargar archivos csv más rápido en R con Arrow

Los archivos csv (comma-separated values, valores separados por comas) suelen ser el formato más básico para guardar datos. Los beneficios que tienen los csv con respecto a compatibilidad y accesibilidad son a su vez la causa de sus desventajas: son más pesados porque sus datos no se guardan comprimidos, y suelen ser más lentos de cargar, porque los datos no vienen codificados de una forma optimizada.

Sin embargo, usualmente grandes bases de datos son guardadas en archivos csv, con varios millones de filas, lo que puede hacer que la carga de un archivo dure entre varios segundos a minutos.

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12/2/2025

Tutorial: crear un repositorio Git para tu proyecto de R y comparte tu código en GitHub

Series: Introducción a R

En este tutorial se entregan los pasos para empezar a usar Git con tus proyectos de R. Git te permite llevar un registro de las versiones y un control de cambios en tu código, mientras que GitHub te permite subir tus repositorios a un servicio online, en el cual puedes compartir tu código con otras personas, descargar el código de otros, y colaborar en un mismo proyecto.

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7/2/2025

Organizar el trabajo en Proyectos de RStudio

Series: Introducción a R

Antes de hacer cualquier trabajo que involucre datos con R, es recomendable crear un Proyecto de RStudio. Ésta es una forma de definir la carpeta específica donde vamos a guardar todos los scripts y archivos que vamos a necesitar, lo cual previene muchos problemas, simplifica la carga y guardado de datos, y ordena nuestro trabajo.

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4/1/2025

Haciendo que un loop muy largo termine sin cancelarlo

Me encuentro en la tarea de tener que procesar cientos de miles de datos, lo cual demorará varios cientos de horas, por lo que necesito que dejar mi computador trabajando durante las noches, por varios días. La idea es que, cada noche, el computador procese de la mayor cantidad de datos posibles, los resultados se guarden, y a la siguiente noche el proceso se repita con datos nuevos, hasta que en algunos días logre procesar todos los cientos de miles de datos que necesito.

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26/12/2024

Crea tu propio asistente de programación en R con inteligencia artificial usando el paquete {pal}

El paquete {pal} te permite crear asistentes para programar en R, potenciados por modelos de lenguaje (LLM). La utilidad de estos asistentes es que pueden ayudarte a realizar tareas rápidamente a partir de tu código de R, o incluso a partir de un texto que describa lo que quieres hacer. En este post te enseño a crear dos asistentes para tareas que realizo frecuentemente: describir lo que hace un código de R, y traducir una instrucción a código de {dplyr}

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10/12/2024

Convertir un script de R con comentarios a un documento Quarto

Cuando trabajo con R, siempre intento dejar comentarios sobre de las cosas que estoy haciendo, tanto antes como después de cada bloque de código. Así, le hago un favor a mi yo del futuro, dejando una cierta documentación de las cosas que estuve haciendo, los objetivos que tenía, y otras aclaraciones sobre los procesos realizados.

A esta combinación de bloques de código y párrafos de textos se le llama programación literaria, o literate programming.

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