El paquete de R {gt} produce tablas atractivas con muy pocas líneas de código, y al mismo tiempo ofrece una alta capacidad de personalización para presentar tus datos. En este tutorial veremos las funciones básicas para generar tablas, y luego veremos tres ejemplos de creación de tablas personalizadas usando en datos reales.

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Con {gtxlsx} puedes exportar tus tablas {gt} fácilmente en archivos de Excel editables, manteniendo todas sus características visuales. Esto facilita muchísimo la exportación de datos desde R, ya sea para su procesamiento, para consulta o para presentación de resultados, manteniendo un estándar visual mucho más elevado.

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En este tutorial veremos cómo convertir celdas de tus tablas a compactas píldoras usando {gt}. El objetivo es presentar la información de forma más atractiva, permitiendo darle un color personalizado a cada celda según el dato que se muestre, o bien, destacar determinados datos. Esto te entrega mucha más flexibilidad para trabajar tablas directamente con HTML en el paquete {gt}, desbloqueando su potencial!

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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.

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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.

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Acabo de publicar una nueva página donde voy a estar recopilando todos los conjuntos de datos sociales con los que trabajo o he trabajado.

La idea de esta página es poder compartir fácilmente datos sociales sobre Chile que vienen limpios y procesados, para facilitar el trabajo de otras personas, y también ayudarles a aprender análisis de datos.

Se trata de una tabla que se genera automáticamente, la cual contiene una lista de repositorios enfocados en datos sociales, con clasificación según la temática del dato, y varias columnas que indican las características del conjunto de datos, como si es que el dato contiene variables de género, si está desagregado a nivel comunal, si existe una aplicación de visualización de datos asociada, la temporalidad (anual/mensual/semanal) de las observaciones, y más.

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Muestras de algunos proyectos que he realizado como analista de datos y desarrollador de R, y que consisten principalmente en aplicaciones web para la visualización y exploración de datos usando el lenguaje de programación R, la suite de paquetes para ciencia de datos Tidyverse, y el paquete de desarrollo de aplicaciones web Shiny.

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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.

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Catálogo y visualizador de los casos de corrupción más trascendentes del último tiempo en Chile, para poner en perspectiva los montos, responsables, y sectores políticos asociados. Los datos son recopilados manualmente para producir una tabla con la mayor información posible sobre casos de corrupción, incluyendo responsables, delitos específicos, afiliación a partidos políticos, fundaciones involucradas y más, para alientar visualizaciones interactivas que permitan a la cuidadanía comprender de dónde viene la corrupción y cómo nos afecta como país.

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