Curiosidades on Bastián Olea

Tipografías lindas para programar en R: Fira Code

Tue, 16 Jun 2026 00:00:00 +0000

Fira Code es una tipografía muy bonita para programar. Su característica principal es que usa las ligaduras, una característica de la tipografía que une dos o más caracteres en un solo símbolo adaptado, para mostrar los símbolos usados en programación de forma más atractiva.

Lo más destacable es que convierte el símbolo del conector o pipe (|>) en un triangulito, y a la flecha de asignación (<-) en una flecha de verdad.

Temas morados oscuro y claro para RStudio

Thu, 23 Apr 2026 00:00:00 +0000

Tema morado oscuro

Tema para RStudio enfocado en una paleta de colores morada y rosada, basado en el tema base16 Default Dark de {rsthemes}, el cual a su vez está basado en base16.

Tema claro

Variación del tema Tomorrow de RStudio, con una paleta morada y rosada para complementar con el tema morado oscuro.

Gráficos horribles

Wed, 01 Apr 2026 00:00:00 +0000

A veces, cuando estoy haciendo una visualización con {ggplot2}, calculo mal los datos o aplico mal una geometría, y obtengo un gráfico tan horrible que le tomo una foto.

En esta publicación voy a mantener una galería de errores de visualización de datos tan horribles que merecen ser registrados para la posteridad:

Creo que son demasiadas observaciones Barras apiladas demasiado apiladas Santiago cubierto de sangre Ni idea de lo que pasó aquí Santiago minimalista Animación previo a ser animada Un clásico probando datos espaciales Mucho texto Fuente: Censo

Por qué siempre visualizar los datos: el cuarteto de Anscombe

Tue, 27 Jan 2026 00:00:00 +0000

Uno de los primeros pasos al trabajar con datos es explorarlos, y si bien existen herramientas estadísticas para resumir datos y obtener medidas que los describan, debemos recordar que visualizar los datos es igual de importante que obtener sus estadísticas descriptivas 🤯

Veamos un ejemplo clásico de ésto: el cuarteto de Anscombe. Este conjunto de datos, creado por Francis John Anscombe en 1973, está compuesto por cuatro grupos distintos, con las mismas estadísticas descriptivas (media, varianza, correlación y regresión lineal), pero que al visualizarlos revelan distribuciones muy diferentes!

Procesa datos con R sin programar y de forma interactiva con `{blockr}`

Fri, 05 Dec 2025 00:00:00 +0000

Viendo el streaming de la conferencia LatinR 2025 conocí el paquete de R {blockr}, que nos ofrece una interfaz gráfica interactiva para usar R sin escribir código.

Como su nombre lo indica, funciona por medio de bloques que se conectan entre sí, representando de forma visual el flujo de procesamiento de datos.

Esta herramienta no code puede servirle a gente que esté aprendiendo R y quizás les sirva empezar por lo práctico antes de entrar al código. También puede ser útil para personas que les cueste programar en R, o que tengan alguna dificultad para escribir código, o bien, para quienes quieran esbozar un proceso antes de escribirlo.

Recibe gatos o bendiciones automáticamente al abrir RStudio

Thu, 27 Nov 2025 00:00:00 +0000

Luego de hacer el post de hacer que RStudio haga cosas al abrirse, se me ocurrió la idea de hacer que muestre imágenes divertidas al azar.

Así que hice un pequeño script que muestra fotos al azar de gatos desde la API Cats As A Service, o bien imágenes de bendiciones de Piolín que busqué en internet 💕

Las fotos aparecen al azar al abrir RStudio en el panel Viewer:

Para lograrlo, hay que editar el archivo .RProfile, que es un script de R que se ejecuta automáticamente al abrirlo.

Configura R para que haga cosas automáticamente al abrirlo

Tue, 25 Nov 2025 00:00:00 +0000

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.

Para crear un archivo de perfil o .Rprofile, usamos la función edit_r_profile() del paquete {usethis}:

usethis::edit_r_profile()

Con esto se abrirá el .Rprofile. Este es un archivo invisible que se guarda en tu carpeta de usuario (home directory), que se va a ejecutar en todas tus sesiones de R. Pero también es posible tener otro dentro de cada proyecto de R, que sólo aplica a ese proyecto.

Generando ruido visual con R

Wed, 27 Aug 2025 00:00:00 +0000

El otro día tuve que usar R para generar comandos muy largos (para automatizar el convertir cientos de reportes html a pdf usando un navegador web), y el código resultante fue eterno. Al pegarlo en la consola se produjo un aluvión de texto:

Entre el océano de texto y código aparecen algunas figuras diagonales con cierta regularidad. Es un fenómeno que me había pasado antes, y que siempre llamó mi atención.

Convertir zonas horarias con R

Fri, 22 Aug 2025 00:00:00 +0000

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

Primero definimos la fecha del evento, la zona horaria del evento y tu zona horaria:

fecha_evento <- "2025-08-22 18:00:00"
zona_horaria_evento <- "Mexico/General"
zona_horaria_local <- "Chile/Continental"

Si no sabes cuál es tu zona horaria, en esta tabla hay una lista de identificadores de zona horaria (TZ Identifier).

Luego usamos {lubridate} para convertir la fecha/hora en al zona horaria de tu interés:

Configura RStudio para que cambie al modo oscuro o claro automáticamente según la hora del día

Sun, 12 Jan 2025 00:00:00 +0000

En la eterna batalla entre usuarios de tema oscuro y tema claro, yo lamentablemente soy del bando correcto: tema oscuro durante la noche, y tema claro durante el día.

La idea de usar un tema oscuro en una pantalla no es que se vea más bonito y profesional todo de negro, sino ayudarte a reducir el contraste de la pantalla con respecto al espacio en el que estás trabajando. En este sentido, si estás en un espacio bien iluminado, deberías usar un tema claro, para no forzar a vista a tener que adaptarse entre un entorno brillante y una pantalla oscura. Si estás en un espacio oscuro, o de iluminación baja, deberías usar un tema oscuro para adecuarte a la iluminación a tu alrededor, junto con ajustar el brillo de tu pantalla.

Graba el proceso de tus visualizaciones de datos con `{camcorder}`

Sat, 11 Jan 2025 00:00:00 +0000

El paquete de R {camcorder} te permite ir registrando todos los gráficos que hagas durante una sesión, y al final te entrega una animación que contiene el paso a paso de tu proceso de visualización de datos, desde el gráfico de {ggplot2} inicial hasta el producto final.

Solo tienes que instalarlo y activarlo para que todos los gráficos que generes vayan siendo registrados automáticamente:

Haciendo que un loop muy largo termine sin cancelarlo

Thu, 26 Dec 2024 00:00:00 +0000

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.

Aplicando una regresión lineal en la vida diaria: predecir kilómetros por recorrer en bicicleta

Tue, 03 Dec 2024 00:00:00 +0000

No soy una persona muy cercana a la estadística, pero el día de hoy por primera vez se me ocurrió aplicar una regresión lineal para responder una pregunta de mi vida cotidiana.

Resulta que un compañero del ultraciclismo, el destacado ciclista Andrés Arias, preguntó en su Instagram si alguien podía predecir cuántos kilómetros va a recorrer este 2024 durante el desafío Rapha Festive 500, un desafío del que participamos muchos ciclistas, que consiste en recorrer 500 km en bicicleta entre el 24 y el 31 de diciembre¹.

¿Arte? Nubes aleatorias en `{ggplot2}`

Fri, 08 Nov 2024 00:00:00 +0000

Probando un poco de arte generativo en {ggplot2}. La idea era generar gráficos que parecieran nubes o humo.

Tomé el dataframe iris, configuré algunos elementos aleatorios en el gráfico, le agregué un efecto de desenfoque a los puntos, y luego hice un loop que genera 9 gráficos con parámetros aleatorios.

library(dplyr)
library(glue)
library(ggplot2)
library(ggfx)
library(purrr)

Partimos con un gráfico base usando los datos de iris, donde los puntos crecen en base a una variable, y también aumentan su transparencia en la misma medida que aumentan su tamaño. De esta forma, los puntos más grandes son también menos visibles.

Números romanos en R

Wed, 25 Sep 2024 00:00:00 +0000

¿Sabías que R tiene un tipo de datos para números romanos? Yo tampoco.

library(dplyr)

regiones <- tibble(region = c("I Región de Tarapacá", "II Región de Antofagasta", "III Región de Atacama", 
                              "IV Región de Coquimbo", "IX Región de La Araucanía", "V Región de Valparaíso", 
                              "VI Región del Libertador General Bernardo O'Higgins", "VII Región del Maule", 
                              "VIII Región del Bío Bío", "X Región de los Lagos", "XI Región de Aysén del General Carlos Ibañez del Campo", 
                              "XII Región de Magallanes y la Antártica Chilena", "XIII Región Metropolitana", 
                              "XIV Región Los Ríos", "XV Región Arica y Parinacota", "XVI Ñuble"
))

Si extraemos la primera palabra de la variable region, obtenemos solamente el número romano.