Los datos pueden existir en distintos formatos o estructuras, y el poder transformar los datos entre distintas estructuras es una habilidad clave. En este tutorial aprenderemos a usar las funciones pivot_longer() y pivot_wider() del paquete {tidyr} para cambiar entre formatos de datos ancho (wide) y largo (long).
En una nueva fecha electoral en Chile, apliqué el código que he usado en elecciones pasadas para obtener los datos del Servicio Electoral en tiempo real para así ir generando gráficos, tablas y mapas con los resultados preliminares.
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.
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.
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.
Realiza cálculos a través de múltiples procesadores en R, aprovechando la totalidad de la capacidad de cómputo de tu computador para optimizar el rendimiento de tus procesos. Si tienes que trabajar con bases de datos muy grandes, puedes acelerar el cálculo con tan sólo un par de líneas, usando el paquete {furrr}.
Aprende a usar modelos extensos de lenguaje (LLM) para clasificar datos con un caso de uso real, donde se necesita asumir el género de las personas a partir de sus nombres para poder realizar análisis con perspectiva de género. Aplicar inteligencia artificial en R para este tipo de tareas es puede ahorrarte muchísimo tiempo, y dependiendo de como ajustes los datos y el prompt puede entregar buenos resultados.
Tuve el privilegio de exponer en la Universidad Internacional de la Municipalidad de Rancagua, un espacio de diálogo, aprendizaje y colaboración, organizado por el Programa de Gobierno Local Abierto (GOBLA) de la Municipalidad de Rancagua.
Presenté un taller dirigido a funcionarios y funcionarias municipales sobre Aplicación de la ciencia de datos en la Gestión Municipal, donde comuniqué la importancia de manejar herramientas de progamación para le análisis de datos, favoreciendo el desarrollo de herramientas reutilizables, reproducibles, transparentes y abiertas.
En esta guía explico cómo hacer un cálculo de diferencia entre fechas, o conteo entre de días entre dos fechas, ya sea entre días corridos o solamente considerando los días hábiles.
Para comparar el rendimiento de distintas expresiones en R, realizamos un benchmark, al cual le entregamos las expresiones que queremos comparar, y nos entregará un detalle de su velocidad de ejecución. Así podemos optar por una de las operaciones en base a su mejor rendimiento.
Con motivo de las elecciones municipales, estuve generando algunas visualizaciones ”en tiempo real” de los resultados de las elecciones de alcaldías. Los datos de conteo de votos los fui obteniendo minuto a minuto mediante web scraping con {RSelenium}, que permite programar un navegador web para que interactúe con un sitio como si fuera humano. Finalmente desarrollé un sistema que, con un solo comando, ejecutaba el scraping, la limpieza y procesamiento de los datos, y retornaba tablas y gráficos listos para compartir.
¿Tienes que hacer un loop, pero se detiene porque hay un error en uno de los pasos? Usa try() para que la ejecución no se detenga, o tryCatch() para atrapar el error y devolver algo distinto, como un mensaje y un return(NULL) para que no afecte el resultado.