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Script a convertir.R
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Script a convertir.R
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# Taller de RMarkdow - R Ladies Buenos Aires #
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# ¿Te animás a convertir este scrip en un archivo de rmarkdown?
# Éste código está armado a partir del material de encuentros anteriores,
# seguramente te va a resultar familiar. La idea es tener algunos gráficos,
# tablas # y otros resultados para ver como quedarían en un archivo final luego
# de compilarlo con Knitr. Abajo te dejamos algunos tips que tal vez te ayuden.
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# 1. Cuando elijas el tipo de archivo final, recordá que si no tenés instalado
# Latex no funcionará la opción PDF. El tipo de archivo final se puede
# cambiar en cualquier momento!
# 2. Recordá que el código debe ir dentro de uno o más chunks, podés crearlos
# desde la opción Insertar, escribiendo ```{r} ``` o con el atajo
# Ctrl+Alt+i. Para correr el código podés usar el atajo Ctrl+Shift+Enter.
# 3. El texto plano es todo lo que queda por fuera de los chunks, si te animás
# podés usar algo de markdown para darle estilo!
# 4. Importante: una de las herramientas útiles de este formato es poder
# insertar código de R en el texto plano para que al compilar aparezca el
# resultado directamente. Se hace usando `r codigo que quiero usar`, ¿te
# animás a probar?
# 5. En este link hay una hoja de referecia con más información:
# https://www.rstudio.com/wp-content/uploads/2015/03/rmarkdown-spanish.pdf
# pero Google también es una gran opción.
# 6. Para compilarlo podes usar el atajo Ctrl+Shift+k o el botón que dice Knit.
# Está bueno hacer esto seguido para que los errores no aparezcan todos
# juntos al final!
#
# Ahora si, el código
# Vamos a usar la base de datos "Diamonds" que contiene información sobre
# 54.000 diamantes incluyendo el precio, el color, el corte y otros
# Al cargar la librería ggplot2 tendremos disponible la base de datos.
library(ggplot2)
# Veamos que pinta tiene esta base de datos:
head(diamonds)
# ¿Cómo queda esta tabla al compilar?
# Tip: hay muchas opciones para darle formato a las tablas. Una posibilidad
# usar la función kable del paquete knitr!
# Podría ser interesante ver como varía el precio de los diamantes para las
# diferentes características.
ggplot(diamonds, aes(price)) +
geom_histogram(binwidth = 500, aes(fill = ..count..)) +
scale_fill_distiller(name = "Frecuencia", palette = "Dark2") +
xlab("Precio en dólares") +
ylab("Frecuencia") +
theme_minimal()
# Ojo con los histogramas! Son tramposos cuando cambias el binwidth.
# Sería interesante saber cual es el diamante más caro en la base de datos.
# ¿Te animás a obtener esa información y ponerla dentro del texto? Algo como
# "El díamante más caro es ..."
# Tip: para esto puede servirte la función max()
# ¿Cómo varía el precio para cada calidad de corte (variable cut)? ¿Realmente
# el precio depende de esa variable?
ggplot(diamonds, aes(price, color = cut)) +
geom_freqpoly(binwidth = 500) +
scale_color_brewer(name = "Corte", palette = "Dark2") +
xlab("Precio en dólares") +
ylab("Frecuencia") +
theme_minimal()
# Bueno, todavía no descubrimos de que depende el precio de los diamantes, pero
# pueden seguir explorando la base de datos ustedes! (Pueden revisar las
# presentaciones de visualización de datos en github acá:
# https://github.com/rladies/meetup-presentations_buenosaires).
# Si tienen ganas de seguir complejizando el asunto pueden probar agregando
# epígrafes a las figuras, cambiarles el tamaño, agregarle más formato al texto
# o cambiar el tipo de archivo de salida, las opciones son infinitas!