Módulo 2: Introducción al `tidyverse`

Mauricio Moreno, PhD

Antes de comenzar!

Tipos de tablas

Existen básicamente dos tipos de tablas de datos de acuerdo a su formato: ancho (wide format) y largo (long format)

Figura tomada de listendata.com

Datos ordenados (Tidy data)

Cuando llevamos registro de datos es muy común usar tablas de Excel.
Por la libertad que tenemos en este software, es fácil el dejarnos llevar por prácticas que luego nos causarán dolores de cabeza.
Por ello me parece importante el mencionar unas cuantas sugerencias para llevar el registro de datos:
- Consistencia
- Escoge buenos nombres
- Escribir fechas en formato ISO 8601
- Evitar filas/celdas vacías donde no son necesarias
- Pon una sola cosa a la vez
- Evita usar resaltador/colores de fuentes

Consistencia

Escoge buenos nombres

Como ya habíamos mencionado, R puede presentar problemas con el nombre que le asignemos a nuestras columnas (“variables”):
- Si comienza con un número, antepondrá X. al nombre de la columna
- Si tiene caracteres especiales, puede dar problemas en el espaciado o de lectura
Adicionalmente, podemos mencionar las siguientes recomendaciones

	Esto está bien	Evita esto!
Espacios extras	`"masculino"`	`"masculino "`
Usa guiones bajos en lugar de espacios vacíos	`cultivo_control`	`cultivo control`
Usa nombres informativos	`cultivo_control`	`C1`

Fechas en formato ISO 8601

Ya habíamos mencionado anteriormente que dar formato a fechas puede resultar difícil (aunque no imposible).
Como parte de la consistencia, es recomendable que cuando trabajamos con fechas, registrarlas como “YYYY-MM-DD”.
Este formato es conocido como ISO 8601 y es reconocido sin problema por R (y otros lenguajes).
Dependiendo de la configuración de nuestro ordenador, a veces fechas en Excel como “14-Feb-23” pueden ser reconocidas automáticamente.

Evitar filas/celdas vacías

Una sola cosa a la vez

Evita resaltar/cambiar colores

Ejemplos de tablas “problemáticas”

Principios de datos ordenados

Propuestos por Hadley Wickham en su artículo titulado Tidy Data.
Son sugerencias que Wickham formula para harmonizar la manera de registrar datos y su posterior procesamiento en modelos de ciencias de datos (discutiblemente estas sugerencias ya existían inherentemente en el lenguaje SQL).
Tiene como premisa el arreglo de los datos en formato ancho (o también conocido como rectangular).
Las tablas rectangulares nacen de nuestra predisposición a registrar datos de esta manera.

Principio 1: Una columna por variable

Principio 2: Una observación por fila

Principio 3: Una hoja de datos por tipo de datos

Principio 4: Una variable con un identificador

El `tidyverse`

Introducción

tidyverse es una colección de paquetes de R diseñados para la ciencia de datos creada originalmente por Wickham.
Para su instalación usaremos la sintaxis que ya hemos aprendido en el módulo 1 (install.packages("tidyverse")).
Al momento, comprende 8 paquetes. De estos los que más usaremos son:
- dplyr: conjunto de funciones para arreglo y “manipulación” de datos
- ggplot2: el paquete de ploteo por excelencia de R.

Operador de cascada (pipeline operator)

Antes de comenzar directamente con dplyr, daremos un vistazo al operador de cascada: %>%.
Entendamos a %>% como la palabra “entonces”. En términos sencillos, es algo como: “Tengo harina %>% hago pan”
En lenguaje R, esto se interpreta como si tuvieramos un objeto A sobre el cual deseamos aplicar una función B. Esto se vería como: B(A)
Alternativamente, podemos expresarlo como A %>% B.
Ahora supongamos que tengo un objeto sobre el cual quiero llevar a cabo más funciones en una determinada secuencia, quiero sobre A hacer las funciones B, C, D.
En base R, esto se vería cómo D(C(B(A)))
O, alternativamente A %>% B %>% C %>% D
Noten como el uso %>% nos facilita la interpretación de la secuencia de acciones.

Filtrando filas

Aquí, vamos a utilizar la tabla de datos msleep contenida en ggplot2.

library(ggplot2)
head(msleep)

Filtrando filas

Aquí, vamos a utilizar la tabla de datos msleep contenida en ggplot2.

library(ggplot2)
head(msleep)

# A tibble: 6 × 11
  name    genus vore  order conservation sleep_total sleep_rem sleep_cycle awake
  <chr>   <chr> <chr> <chr> <chr>              <dbl>     <dbl>       <dbl> <dbl>
1 Cheetah Acin… carni Carn… lc                  12.1      NA        NA      11.9
2 Owl mo… Aotus omni  Prim… <NA>                17         1.8      NA       7  
3 Mounta… Aplo… herbi Rode… nt                  14.4       2.4      NA       9.6
4 Greate… Blar… omni  Sori… lc                  14.9       2.3       0.133   9.1
5 Cow     Bos   herbi Arti… domesticated         4         0.7       0.667  20  
6 Three-… Brad… herbi Pilo… <NA>                14.4       2.2       0.767   9.6
# ℹ 2 more variables: brainwt <dbl>, bodywt <dbl>

Supongamos que solo estamos interesados en las observaciones del orden “Primates”:

library(dplyr)
msleep %>%
  filter(order == "Primates")

Filtrando filas

Aquí, vamos a utilizar la tabla de datos msleep contenida en ggplot2.

library(ggplot2)
head(msleep)

Supongamos que solo estamos interesados en las observaciones del orden “Primates”:

library(dplyr)
msleep %>%
  filter(order == "Primates")

# A tibble: 12 × 11
   name   genus vore  order conservation sleep_total sleep_rem sleep_cycle awake
   <chr>  <chr> <chr> <chr> <chr>              <dbl>     <dbl>       <dbl> <dbl>
 1 Owl m… Aotus omni  Prim… <NA>                17         1.8      NA       7  
 2 Grivet Cerc… omni  Prim… lc                  10         0.7      NA      14  
 3 Patas… Eryt… omni  Prim… lc                  10.9       1.1      NA      13.1
 4 Galago Gala… omni  Prim… <NA>                 9.8       1.1       0.55   14.2
 5 Human  Homo  omni  Prim… <NA>                 8         1.9       1.5    16  
 6 Mongo… Lemur herbi Prim… vu                   9.5       0.9      NA      14.5
 7 Macaq… Maca… omni  Prim… <NA>                10.1       1.2       0.75   13.9
 8 Slow … Nyct… carni Prim… <NA>                11        NA        NA      13  
 9 Chimp… Pan   omni  Prim… <NA>                 9.7       1.4       1.42   14.3
10 Baboon Papio omni  Prim… <NA>                 9.4       1         0.667  14.6
11 Potto  Pero… omni  Prim… lc                  11        NA        NA      13  
12 Squir… Saim… omni  Prim… <NA>                 9.6       1.4      NA      14.4
# ℹ 2 more variables: brainwt <dbl>, bodywt <dbl>

Filtrando filas

Ya que hemos filtrado a las observaciones de los “Primates”, ¿qué tal si estuviéramos interesados solamente en aquellas que las horas totales de sueño son mayores o iguales a 10?

msleep %>%
  filter(order == "Primates", sleep_total >= 10)

Filtrando filas

Ya que hemos filtrado a las observaciones de los “Primates”, ¿qué tal si estuviéramos interesados solamente en aquellas que las horas totales de sueño son mayores o iguales a 10?

msleep %>%
  filter(order == "Primates", sleep_total >= 10)

# A tibble: 6 × 11
  name    genus vore  order conservation sleep_total sleep_rem sleep_cycle awake
  <chr>   <chr> <chr> <chr> <chr>              <dbl>     <dbl>       <dbl> <dbl>
1 Owl mo… Aotus omni  Prim… <NA>                17         1.8       NA      7  
2 Grivet  Cerc… omni  Prim… lc                  10         0.7       NA     14  
3 Patas … Eryt… omni  Prim… lc                  10.9       1.1       NA     13.1
4 Macaque Maca… omni  Prim… <NA>                10.1       1.2        0.75  13.9
5 Slow l… Nyct… carni Prim… <NA>                11        NA         NA     13  
6 Potto   Pero… omni  Prim… lc                  11        NA         NA     13  
# ℹ 2 more variables: brainwt <dbl>, bodywt <dbl>

Antes de countinuar: Tibbles

Cómo te habras dado cuenta, en el prompt de R vemos que la tabla es llamada # A tibble.
Un tibble es una version de tablas de datos generada por el paquete del mismo nombre que a su vez es parte del tidyverse.
Las diferencias con las clásicas tablas de datos son:
- Por default, al llamar un tibble, se imprimen únicamente las primeras diez filas de la tabla.
- Los tibbles son más sensibles a errores del programador. Esto es una ventaja al ofrecer un ambiente menos propenso a errores.
- Para operaciones complejas (sobre todo en tablas muy grandes) como unir varias tablas, crear nuevas variables, etc. los tibbles son más eficientes.

Seleccionando columnas

En un tibble se aplican también las reglas de indexación que vimos anteriormente al igual que el operando $.
Sin embargo, implementar este tipo de sintaxis en una cascada es difícil (aunque no imposible).
En el caso de seleccionar columnas, tenemos la función select de dplyr

msleep %>%
  filter(order == "Primates", sleep_total >= 10) %>%
  select(name, sleep_total, sleep_rem, sleep_cycle)

Seleccionando columnas

En un tibble se aplican también las reglas de indexación que vimos anteriormente al igual que el operando $.
Sin embargo, implementar este tipo de sintaxis en una cascada es difícil (aunque no imposible).
En el caso de seleccionar columnas, tenemos la función select de dplyr

msleep %>%
  filter(order == "Primates", sleep_total >= 10) %>%
  select(name, sleep_total, sleep_rem, sleep_cycle)

# A tibble: 6 × 4
  name         sleep_total sleep_rem sleep_cycle
  <chr>              <dbl>     <dbl>       <dbl>
1 Owl monkey          17         1.8       NA   
2 Grivet              10         0.7       NA   
3 Patas monkey        10.9       1.1       NA   
4 Macaque             10.1       1.2        0.75
5 Slow loris          11        NA         NA   
6 Potto               11        NA         NA

Cambiando el nombre a columnas

msleep %>%
  filter(order == "Primates", sleep_total >= 10) %>%
  select(name, total = sleep_total, rem = sleep_rem, cycle = sleep_cycle)

Cambiando el nombre a columnas

msleep %>%
  filter(order == "Primates", sleep_total >= 10) %>%
  select(name, total = sleep_total, rem = sleep_rem, cycle = sleep_cycle)

# A tibble: 6 × 4
  name         total   rem cycle
  <chr>        <dbl> <dbl> <dbl>
1 Owl monkey    17     1.8 NA   
2 Grivet        10     0.7 NA   
3 Patas monkey  10.9   1.1 NA   
4 Macaque       10.1   1.2  0.75
5 Slow loris    11    NA   NA   
6 Potto         11    NA   NA

Reordenando columnas

msleep %>%
  filter(order == "Primates", sleep_total >= 10) %>%
  select(name, sleep_rem, sleep_cycle, sleep_total)

Reordenando columnas

msleep %>%
  filter(order == "Primates", sleep_total >= 10) %>%
  select(name, sleep_rem, sleep_cycle, sleep_total)

# A tibble: 6 × 4
  name         sleep_rem sleep_cycle sleep_total
  <chr>            <dbl>       <dbl>       <dbl>
1 Owl monkey         1.8       NA           17  
2 Grivet             0.7       NA           10  
3 Patas monkey       1.1       NA           10.9
4 Macaque            1.2        0.75        10.1
5 Slow loris        NA         NA           11  
6 Potto             NA         NA           11

Reordenando filas

Variable numérica

msleep %>%
  filter(order == "Primates", sleep_total >= 10) %>%
  select(name, sleep_rem, sleep_cycle, sleep_total) %>%
  arrange(sleep_total)

Reordenando filas

Variable numérica

msleep %>%
  filter(order == "Primates", sleep_total >= 10) %>%
  select(name, sleep_rem, sleep_cycle, sleep_total) %>%
  arrange(sleep_total)

# A tibble: 6 × 4
  name         sleep_rem sleep_cycle sleep_total
  <chr>            <dbl>       <dbl>       <dbl>
1 Grivet             0.7       NA           10  
2 Macaque            1.2        0.75        10.1
3 Patas monkey       1.1       NA           10.9
4 Slow loris        NA         NA           11  
5 Potto             NA         NA           11  
6 Owl monkey         1.8       NA           17

Reordenando filas

Variable numérica en orden descendente

msleep %>%
  filter(order == "Primates", sleep_total >= 10) %>%
  select(name, sleep_rem, sleep_cycle, sleep_total) %>%
  arrange(desc(sleep_total))

# A tibble: 6 × 4
  name         sleep_rem sleep_cycle sleep_total
  <chr>            <dbl>       <dbl>       <dbl>
1 Owl monkey         1.8       NA           17  
2 Slow loris        NA         NA           11  
3 Potto             NA         NA           11  
4 Patas monkey       1.1       NA           10.9
5 Macaque            1.2        0.75        10.1
6 Grivet             0.7       NA           10

Reordenando filas

Variable categórica

msleep %>%
  filter(order == "Primates", sleep_total >= 10) %>%
  select(name, sleep_rem, sleep_cycle, sleep_total) %>%
  arrange(name)

# A tibble: 6 × 4
  name         sleep_rem sleep_cycle sleep_total
  <chr>            <dbl>       <dbl>       <dbl>
1 Grivet             0.7       NA           10  
2 Macaque            1.2        0.75        10.1
3 Owl monkey         1.8       NA           17  
4 Patas monkey       1.1       NA           10.9
5 Potto             NA         NA           11  
6 Slow loris        NA         NA           11

Reordenando filas

Variable categórica y numérica

msleep %>%
  filter(order == "Primates", sleep_total >= 10) %>%
  select(name, sleep_rem, sleep_cycle, sleep_total) %>%
  arrange(desc(name), sleep_cycle)

# A tibble: 6 × 4
  name         sleep_rem sleep_cycle sleep_total
  <chr>            <dbl>       <dbl>       <dbl>
1 Slow loris        NA         NA           11  
2 Potto             NA         NA           11  
3 Patas monkey       1.1       NA           10.9
4 Owl monkey         1.8       NA           17  
5 Macaque            1.2        0.75        10.1
6 Grivet             0.7       NA           10

Creando nuevas columnas

msleep %>%
  filter(order == "Primates", sleep_total >= 10) %>%
  select(name, sleep_rem, sleep_cycle, sleep_total) %>%
  arrange(desc(name), sleep_cycle) %>%
  mutate(sleep_total_min = sleep_total * 60)

Creando nuevas columnas

msleep %>%
  filter(order == "Primates", sleep_total >= 10) %>%
  select(name, sleep_rem, sleep_cycle, sleep_total) %>%
  arrange(desc(name), sleep_cycle) %>%
  mutate(sleep_total_min = sleep_total * 60)

# A tibble: 6 × 5
  name         sleep_rem sleep_cycle sleep_total sleep_total_min
  <chr>            <dbl>       <dbl>       <dbl>           <dbl>
1 Slow loris        NA         NA           11               660
2 Potto             NA         NA           11               660
3 Patas monkey       1.1       NA           10.9             654
4 Owl monkey         1.8       NA           17              1020
5 Macaque            1.2        0.75        10.1             606
6 Grivet             0.7       NA           10               600

Separando columnas

Idealmente, deberíamos tratar de contar con un solo tipo de información por columna (“Una sola cosa a la vez”, slide #9)
Sin embargo, sobretodo cuando recibimos datos de terceros, nos podemos encontrar con este problema.
Si el registro de datos fue consistente, es posible separarlo fácilmente usando la función separate de tidyr
tidyr es otro paquete del tidyverse que ofrece funciones complementarias para manejo de tablas.
Se diferencia de dplyr en que sus funciones están más enfocadas en brindar transformaciones de formatos de tablas.
Para ilustrar su uso, supongamos que dos variables de la tabla msleep fueron combinadas en su registro:

ej_separate <- msleep
ej_separate$genus_vore <- paste0(ej_separate$genus, "-", ej_separate$vore)
ej_separate <- ej_separate[, c(1, 12)]
head(ej_separate)

Separando columnas

Idealmente, deberíamos tratar de contar con un solo tipo de información por columna (“Una sola cosa a la vez”, slide #9)
Sin embargo, sobretodo cuando recibimos datos de terceros, nos podemos encontrar con este problema.
Si el registro de datos fue consistente, es posible separarlo fácilmente usando la función separate de tidyr
tidyr es otro paquete del tidyverse que ofrece funciones complementarias para manejo de tablas.
Se diferencia de dplyr en que sus funciones están más enfocadas en brindar transformaciones de formatos de tablas.
Para ilustrar su uso, supongamos que dos variables de la tabla msleep fueron combinadas en su registro:

ej_separate <- msleep
ej_separate$genus_vore <- paste0(ej_separate$genus, "-", ej_separate$vore)
ej_separate <- ej_separate[, c(1, 12)]
head(ej_separate)

# A tibble: 6 × 2
  name                       genus_vore      
  <chr>                      <chr>           
1 Cheetah                    Acinonyx-carni  
2 Owl monkey                 Aotus-omni      
3 Mountain beaver            Aplodontia-herbi
4 Greater short-tailed shrew Blarina-omni    
5 Cow                        Bos-herbi       
6 Three-toed sloth           Bradypus-herbi

Separando columnas

head(ej_separate)

# A tibble: 6 × 2
  name                       genus_vore      
  <chr>                      <chr>           
1 Cheetah                    Acinonyx-carni  
2 Owl monkey                 Aotus-omni      
3 Mountain beaver            Aplodontia-herbi
4 Greater short-tailed shrew Blarina-omni    
5 Cow                        Bos-herbi       
6 Three-toed sloth           Bradypus-herbi

En esta variable genus_vore vemos que la información de dos cosas se encuentran separadas por el caracter -. Veamos entonces como podemos separarlas en dos columnas distintas con la ayuda de tidyr:

library(tidyr)
ej_separate %>%
  separate(`genus_vore`,
           into = c("genus", "vore"), sep = "-")

Separando columnas

head(ej_separate)

# A tibble: 6 × 2
  name                       genus_vore      
  <chr>                      <chr>           
1 Cheetah                    Acinonyx-carni  
2 Owl monkey                 Aotus-omni      
3 Mountain beaver            Aplodontia-herbi
4 Greater short-tailed shrew Blarina-omni    
5 Cow                        Bos-herbi       
6 Three-toed sloth           Bradypus-herbi

En esta variable genus_vore vemos que la información de dos cosas se encuentran separadas por el caracter -. Veamos entonces como podemos separarlas en dos columnas distintas con la ayuda de tidyr:

library(tidyr)
ej_separate %>%
  separate(`genus_vore`,
           into = c("genus", "vore"), sep = "-")

# A tibble: 83 × 3
   name                       genus       vore 
   <chr>                      <chr>       <chr>
 1 Cheetah                    Acinonyx    carni
 2 Owl monkey                 Aotus       omni 
 3 Mountain beaver            Aplodontia  herbi
 4 Greater short-tailed shrew Blarina     omni 
 5 Cow                        Bos         herbi
 6 Three-toed sloth           Bradypus    herbi
 7 Northern fur seal          Callorhinus carni
 8 Vesper mouse               Calomys     NA   
 9 Dog                        Canis       carni
10 Roe deer                   Capreolus   herbi
# ℹ 73 more rows

Combinando columnas

ej_separate %>%
  separate(`genus_vore`,
           into = c("genus", "vore"), sep = "-") %>%
  unite(new_genus_vore, genus, vore, sep = "_")

Combinando columnas

ej_separate %>%
  separate(`genus_vore`,
           into = c("genus", "vore"), sep = "-") %>%
  unite(new_genus_vore, genus, vore, sep = "_")

# A tibble: 83 × 2
   name                       new_genus_vore   
   <chr>                      <chr>            
 1 Cheetah                    Acinonyx_carni   
 2 Owl monkey                 Aotus_omni       
 3 Mountain beaver            Aplodontia_herbi 
 4 Greater short-tailed shrew Blarina_omni     
 5 Cow                        Bos_herbi        
 6 Three-toed sloth           Bradypus_herbi   
 7 Northern fur seal          Callorhinus_carni
 8 Vesper mouse               Calomys_NA       
 9 Dog                        Canis_carni      
10 Roe deer                   Capreolus_herbi  
# ℹ 73 more rows

Resumiendo datos

Una de las funcionalidades más importantes de dplyr es el poder resumir datos (o en otras palabras el aplicar funciones sobre variables en la tabla).
Para ello usamos la función summarise (o summarize).

msleep %>%
  select(name) %>%
  summarise(conteo = n())

Resumiendo datos

Una de las funcionalidades más importantes de dplyr es el poder resumir datos (o en otras palabras el aplicar funciones sobre variables en la tabla).
Para ello usamos la función summarise (o summarize).

msleep %>%
  filter(order == "Carnivora") %>%
  summarise(conteo = n())

# A tibble: 1 × 1
  conteo
   <int>
1     12

Filtrar por cada uno de los niveles de order es ineficiente y tedioso.

En su lugar usaremos group_by

msleep %>%
  group_by(order) %>%
  summarise(conteo = n())

Resumiendo datos

Una de las funcionalidades más importantes de dplyr es el poder resumir datos (o en otras palabras el aplicar funciones sobre variables en la tabla).
Para ello usamos la función summarise (o summarize).

msleep %>%
  filter(order == "Carnivora") %>%
  summarise(conteo = n())

# A tibble: 1 × 1
  conteo
   <int>
1     12

Filtrar por cada uno de los niveles de order es ineficiente y tedioso.
En su lugar usaremos group_by

msleep %>%
  group_by(order) %>%
  summarise(conteo = n())

# A tibble: 19 × 2
   order           conteo
   <chr>            <int>
 1 Afrosoricida         1
 2 Artiodactyla         6
 3 Carnivora           12
 4 Cetacea              3
 5 Chiroptera           2
 6 Cingulata            2
 7 Didelphimorphia      2
 8 Diprotodontia        2
 9 Erinaceomorpha       2
10 Hyracoidea           3
11 Lagomorpha           1
12 Monotremata          1
13 Perissodactyla       3
14 Pilosa               1
15 Primates            12
16 Proboscidea          2
17 Rodentia            22
18 Scandentia           1
19 Soricomorpha         5

Resumiendo datos

En summarise podemos usar todas las operaciones estadísticas básicas de base, así como también funciones de paquetes externos.

library(modeest)
msleep %>%
  group_by(order) %>%
  summarise(conteo = n(), 
            media = mean(sleep_total),
            desv.est. = sd(sleep_total),
            minimo = min(sleep_total),
            maximo = max(sleep_total),
            moda = mlv(sleep_total, method = "hsm", na.rm = T),
            q1 = quantile(sleep_total, probs = 0.25),
            mediana = quantile(sleep_total, probs = 0.5),
            q3 = quantile(sleep_total, probs = 0.75))

Resumiendo datos

En summarise podemos usar todas las operaciones estadísticas básicas

library(modeest)
msleep %>%
  group_by(order) %>%
  summarise(conteo = n(), 
            media = mean(sleep_total),
            desv.est. = sd(sleep_total),
            minimo = min(sleep_total),
            maximo = max(sleep_total),
            moda = mlv(sleep_total, method = "hsm"),
            q1 = quantile(sleep_total, probs = 0.25),
            mediana = quantile(sleep_total, probs = 0.5),
            q3 = quantile(sleep_total, probs = 0.75))

# A tibble: 19 × 10
   order          conteo media desv.est. minimo maximo  moda    q1 mediana    q3
   <chr>           <int> <dbl>     <dbl>  <dbl>  <dbl> <dbl> <dbl>   <dbl> <dbl>
 1 Afrosoricida        1 15.6     NA       15.6   15.6 15.6  15.6     15.6 15.6 
 2 Artiodactyla        6  4.52     2.51     1.9    9.1  3.9   3.2      3.9  4.97
 3 Carnivora          12 10.1      3.50     3.5   15.8 12.5   8.1     10.2 12.5 
 4 Cetacea             3  4.5      1.57     2.7    5.6  5.4   3.95     5.2  5.4 
 5 Chiroptera          2 19.8      0.141   19.7   19.9 19.8  19.8     19.8 19.8 
 6 Cingulata           2 17.8      0.495   17.4   18.1 17.8  17.6     17.8 17.9 
 7 Didelphimorph…      2 18.7      0.990   18     19.4 18.7  18.4     18.7 19.0 
 8 Diprotodontia       2 12.4      1.84    11.1   13.7 12.4  11.8     12.4 13.0 
 9 Erinaceomorpha      2 10.2      0.141   10.1   10.3 10.2  10.1     10.2 10.2 
10 Hyracoidea          3  5.67     0.551    5.3    6.3  5.35  5.35     5.4  5.85
11 Lagomorpha          1  8.4     NA        8.4    8.4  8.4   8.4      8.4  8.4 
12 Monotremata         1  8.6     NA        8.6    8.6  8.6   8.6      8.6  8.6 
13 Perissodactyla      3  3.47     0.814    2.9    4.4  3     3        3.1  3.75
14 Pilosa              1 14.4     NA       14.4   14.4 14.4  14.4     14.4 14.4 
15 Primates           12 10.5      2.21     8     17    9.5   9.57     9.9 10.9 
16 Proboscidea         2  3.6      0.424    3.3    3.9  3.6   3.45     3.6  3.75
17 Rodentia           22 12.5      2.81     7     16.6 14.4  10.8     12.9 14.5 
18 Scandentia          1  8.9     NA        8.9    8.9  8.9   8.9      8.9  8.9 
19 Soricomorpha        5 11.1      2.70     8.4   14.9  8.75  9.1     10.3 12.8

Autoevaluación # 5

El operador de cascada de base R es `\|>`	V/F
Este es un buen nombre para un objeto en R: `Ingresos Anuales`	V/F
Cuando digo que una tabla está en formato largo, puedo decir que es rectangular	V/F
`Z` es una función, `Y` es un objeto. Con la expr. `Y(Z)` estoy evaluando `Y` en función de `Z`	V/F
La tabla de datos `msleep` se refiere a las horas de sueño de mamíferos	V/F

Autoevaluación # 5

Estas expresiones dan el mismo resultado: `msleep %>% filter(order == "Primates" \| sleep_total >= 10)` `msleep %>% filter(order == "Primates", sleep_total >= 10)`	V/F
Esta expresión filtra la tabla `iris` excluyendo la categoría `virginica` de la columna `Species` `iris %>% filter(Species != "virginica")`	V/F
En la anterior expresión NO estoy haciendo cambios en la tabla `iris`	V/F
Deseo calcular la suma de `Petal.Width` por `Species` de la tabla iris. Es correcta la siguiente expresión `iris %>% filter(Species) %>% summarize(suma = sum())`	V/F

Importación y exportación de datos

Introducción

Existen varias funciones base para importar datos (read.table, read.csv, read.csv2 y más).
Una limitación de estas es que no son compatibles con el formato más usado: Excel.
Dentro del tidyverse contamos con los paquetes readr y readxl que ofrecen funciones para importar tablas de archivos en varios formatos, incluyendo Excel.
Las extensiones de tablas más comunes son:
- .csv: comma separated values, o valores separados por comas (aunque las comas no son un requisito)
- .txt: archivos de texto (como los producidos por notepad en Windows)
- .xlsx: archivos de Excel
R también es capaz de importar tablas de otro tipo de software, por ejemplo SAS, SPSS o minitab. Pero para ello requiere de otros paquetes fuera del tidyverse.

Preparando el ambiente de trabajo

Crea una carpeta por cada proyecto de trabajo en R en donde tu desees. Puede ser algo como:

Ingresa a la sección de “Materiales y recursos” del curso y descarga el archivo comprimido datos.zip.

Extrae los archivos en el directorio que creaste.

Preparando el ambiente de trabajo

En R, crea un nuevo script donde en la primera línea utilizaremos la función setwd

setwd nos permitirá predeterminar la ubicación de nuestro directorio de trabajo.
Como argumento, utiliza la dirección del directorio.
- Podemos copiar la dirección desde el explorador de Windows
- ó, podemos guardar el archivo de R en nuestro directorio, y obtener la dirección desde la sesión de RStudio
En mi caso, la primera línea de este archivo de R queda de la siguiente forma:

setwd("C:/Users/mmore/Documents/curso_estadistica/ejemplos")

De esta manera, los objetos que importemos y exportemos dentro de la sesión de R con este archivo serán contenidos en nuestro directorio de trabajo.

Guarda el archivo de R en el directorio que creaste (en caso de no haberlo hecho antes).

Importando archivos .csv

Para esta sección utilizaremos como ejemplo los datos del Prof. Touchon acerca de una investigación de recursos por depredación en ranas arbóreas de ojos rojos en Panamá.

Importando archivos .csv

R base

setwd("C:/Users/mmore/Documents/curso_estadistica/ejemplos")

ranas <- read.csv("touchon.csv")
head(ranas)

Importando archivos .csv

R base

setwd("C:/Users/mmore/Documents/curso_estadistica/ejemplos")

ranas <- read.csv("touchon.csv")
head(ranas)

  Block Tank.Unique Pred Hatch Res  Age.DPO Age.FromEmergence SVL.initial
1     1           1   NL     L  Hi 47.19149          13.19149    19.42553
2     1           2    C     E  Hi 45.38095          11.38095    18.40476
3     1           3    C     L  Hi 53.82222          19.82222    18.92667
4     1           4    L     L  Lo 56.92308          22.92308    18.82692
5     1           5   NL     E  Hi 64.75000          30.75000    19.71500
6     1           6    L     E  Hi 44.00000          10.00000    21.47500
  Tail.initial SVL.final Mass.final Resorb.days
1     4.834043  19.65957  0.4178723    3.489362
2     5.369048  19.00952  0.3821429    3.785714
3     4.802222  19.12000  0.4117778    3.511111
4     4.634615  19.11538  0.3823077    3.653846
5     5.435000  20.11000  0.4865000    4.225000
6     7.837500  21.97500  0.7375000    5.000000

Importando archivos .csv

tidyverse

setwd("C:/Users/mmore/Documents/curso_estadistica/ejemplos")
library(readr)
ranas <- read_csv("touchon.csv")
ranas

Importando archivos .csv

tidyverse

setwd("C:/Users/mmore/Documents/curso_estadistica/ejemplos")
library(readr)
ranas <- read_csv("touchon.csv")
ranas

# A tibble: 78 × 12
   Block Tank.Unique Pred  Hatch Res   Age.DPO Age.FromEmergence SVL.initial
   <dbl>       <dbl> <chr> <chr> <chr>   <dbl>             <dbl>       <dbl>
 1     1           1 NL    L     Hi       47.2              13.2        19.4
 2     1           2 C     E     Hi       45.4              11.4        18.4
 3     1           3 C     L     Hi       53.8              19.8        18.9
 4     1           4 L     L     Lo       56.9              22.9        18.8
 5     1           5 NL    E     Hi       64.8              30.8        19.7
 6     1           6 L     E     Hi       44                10          21.5
 7     1           7 NL    L     Lo       67.7              33.7        19.0
 8     1           8 C     E     Lo       95.9              61.9        17.9
 9     1           9 L     L     Hi       45.2              11.2        21.3
10     1          10 C     L     Lo       64.9              30.9        18.9
# ℹ 68 more rows
# ℹ 4 more variables: Tail.initial <dbl>, SVL.final <dbl>, Mass.final <dbl>,
#   Resorb.days <dbl>

Antes de continuar…

Tanto las funciones read.csv como read_csv tienen por default la coma (,) como separador de las columnas.
En caso de encontrarte con un documento .csv donde otro separador es usado, usa las funciones de ayuda para ver la manera correcta de especificar el separador.
Para importar archivos .txt se usan de manera similar las funciones read.table y read_table de base R y tidyverse, respectivamente.

Importando archivos de Excel

Usaremos el archivo rotXLS.xlsx y el paquete readxl

library(readxl)
rotavirus <- read_excel("rotXLS.xlsx")
rotavirus

Importando archivos de Excel

Usaremos el archivo rotXLS.xlsx y el paquete readxl

library(readxl)
rotavirus <- read_excel("rotXLS.xlsx")
rotavirus

# A tibble: 1,043 × 12
   date                cases  week incidence    FM     RSK SHK_TAG    PM    TMK
   <dttm>              <dbl> <dbl>     <dbl> <dbl>   <dbl>   <dbl> <dbl>  <dbl>
 1 2001-01-07 00:00:00     0    14      0     3.35 0           0   1003.  3.86 
 2 2001-01-14 00:00:00     8    15      0.23  1.65 0           0   1029. -2.35 
 3 2001-01-21 00:00:00    12    16      0.34  3.15 0.0545      0.2 1018. -0.364
 4 2001-01-28 00:00:00    59    17      1.69  5.98 3.75        0    992.  2.47 
 5 2001-02-04 00:00:00    55    18      1.57  5.88 6.39        3.3  999. -4.92 
 6 2001-02-11 00:00:00    76    19      2.17  4.68 0.218       0   1024.  6.29 
 7 2001-02-18 00:00:00    92    20      2.63  5.18 0.00909     0   1023.  2.88 
 8 2001-02-25 00:00:00    87    21      2.49  3.92 0.0545     11.2 1000. -2.49 
 9 2001-03-04 00:00:00   103    22      2.95  3.72 3.37        2.3  991. -0.109
10 2001-03-11 00:00:00   110    23      3.15  3.48 0.664       0    998.  9.65 
# ℹ 1,033 more rows
# ℹ 3 more variables: TXK <dbl>, TNK <dbl>, UPM <dbl>

En el caso de archivos de Excel con varias páginas, podemos especificar qué página importar con el argumento sheet dentro de la función read_excel.

Exportación de datos

Archivos .csv

# con R base
write.csv(ranas, "copia_touchon.csv", row.names = F)

# con tidyverse
write_csv(ranas, "copia_touchon.csv")

Exportación de datos

Archivos .xlsx

readxl no tiene funcionalidad para exportar tablas con extensión .xlsx

Usaremos el paquete writexl

install.packages("writexl")
library(writexl)
write_xlsx(rotavirus, "copia_rotavirus.xlsx")

Operaciones con tablas de datos

Introducción

Una destreza importantísima en el análisis de datos es el saber manejar tablas:
- Los datos no siempre están organizados de la manera que desearíamos.
- Dependiendo de las funciones a usar, necesitamos hacer conversiones entre formatos (de largo a ancho o viceversa). Por ejemplo, el paquete ggplot2 funciona generalmente con tablas en formato largo.
- Tablas organizadas en formato largo son de más fácil acceso para tareas iterativas (computacionalmente más eficientes).
Nos enfocaremos en operaciones básicas con tablas de datos.
Todas las transformaciones que veremos aquí, es posible realizarlas con R base. Sin embargo, nos enfocaremos en el uso del tidyverse puesto que su sintaxis es más intuitiva.

Transformación de formatos

De formato ancho a largo

Utilizaremos la función pivot_longer del paquete tidyr con la tabla de base air_quality

library(dplyr)
library(tidyr)

tabla_larga <- airquality %>%
  pivot_longer(everything())

Transformación de formatos

De formato ancho a largo

Utilizaremos la función pivot_longer del paquete tidyr con la tabla de base air_quality

library(dplyr)
library(tidyr)

tabla_larga <- airquality %>%
  pivot_longer(everything())

tabla_larga

# A tibble: 918 × 2
   name    value
   <chr>   <dbl>
 1 Ozone    41  
 2 Solar.R 190  
 3 Wind      7.4
 4 Temp     67  
 5 Month     5  
 6 Day       1  
 7 Ozone    36  
 8 Solar.R 118  
 9 Wind      8  
10 Temp     72  
# ℹ 908 more rows

Transformación de formatos

De formato ancho a largo

Utilizaremos la función pivot_longer del paquete tidyr con la tabla de base air_quality
Podemos asignar nombres.

tabla_larga <- airquality %>%
  pivot_longer(everything(), names_to = "variable", values_to = "valores")

Transformación de formatos

De formato ancho a largo

Utilizaremos la función pivot_longer del paquete tidyr con la tabla de base air_quality
Podemos asignar nombres.
Mantener columnas en la transformación.

tabla_larga <- airquality %>%
  pivot_longer(c(Ozone, Solar.R, Wind, Temp), 
               names_to = "variable", values_to = "valores")

tabla_larga

# A tibble: 612 × 4
   Month   Day variable valores
   <int> <int> <chr>      <dbl>
 1     5     1 Ozone       41  
 2     5     1 Solar.R    190  
 3     5     1 Wind         7.4
 4     5     1 Temp        67  
 5     5     2 Ozone       36  
 6     5     2 Solar.R    118  
 7     5     2 Wind         8  
 8     5     2 Temp        72  
 9     5     3 Ozone       12  
10     5     3 Solar.R    149  
# ℹ 602 more rows

Transformación de formatos

De formato largo a ancho

Utilizaremos la función pivot_wider

tabla_ancha <- tabla_larga %>%
  pivot_wider(names_from = "variable",
              values_from = "valores")

Transformación de formatos

De formato largo a ancho

Utilizaremos la función pivot_wider

tabla_ancha <- tabla_larga %>%
  pivot_wider(names_from = "variable",
              values_from = "valores")

tabla_ancha

# A tibble: 153 × 6
   Month   Day Ozone Solar.R  Wind  Temp
   <int> <int> <dbl>   <dbl> <dbl> <dbl>
 1     5     1    41     190   7.4    67
 2     5     2    36     118   8      72
 3     5     3    12     149  12.6    74
 4     5     4    18     313  11.5    62
 5     5     5    NA      NA  14.3    56
 6     5     6    28      NA  14.9    66
 7     5     7    23     299   8.6    65
 8     5     8    19      99  13.8    59
 9     5     9     8      19  20.1    61
10     5    10    NA     194   8.6    69
# ℹ 143 more rows

Autoevaluación # 6

La tabla de datos airquality trata de

a) Medidas de calidad de aire en Nueva York

b) Medidas de contaminación de aire

c) Medidas de presión atmosférica en UK

¿Por qué debemos cambiar \ por / en R?

a) Da igual, no es necesario

b) Puede provocar errores porque \ es usado para caracteres especiales

c) Solo es necesario en Windows

En la función write.csv, si el argumento row.names no es seteado como F

a) El archivo .csv creado contendrá una columna extra indicando el número de fila

b) El separador de columnas será el punto y coma en lugar de la coma

c) No pasa nada

Autoevaluación # 6

mtcars es una tabla de base R.

Esta tabla es rectangular

V/F

En el siguiente código:

tabla_cars <- mtcars
head(tabla_cars)
tabla_cars$marca <- row.names(tabla_cars)
tabla_cars %>% 
  pivot_longer(-c("marca"), 
               names_to = "variable", 
               values_to = "valores")

En la línea 1 estamos creando una copia de `mtcars`	V/F
En la línea 3 estamos	a) Cambiando los nombres de las columnas de `tabla_cars` b) Extrayendo los nombres de las filas de `tabla_cars` c) Creando una nueva variable con los nombres de las marcas de autos
En las líneas 4 a 7 estamos	a) Transformando de formato largo a ancho b) Transformando de formato ancho a largo c) Preparando la tabla para exportar
La expresión `-c("marca")` significa	a) Que estamos borrando la columna “marca” de `tabla_cars` b) Que excluya “marca” del pivot c) Ninguna de las anteriores

Funciones y librerías en esta sesión

Funciones

head nos muestra las primeras 10 filas de una tabla de datos.
paste0 permite combinar dos o más elementos en una cadena de caracteres sin espacio entre ellos.
min y max encuentran los valores mínimo y máximo de un objeto.
sum calcula la suma de los elementos de un objeto.
setwd determina el directorio de trabajo para la sesión de R.
row.names devuelve los nombres de las filas de una tabla en forma de un objeto (vector).

Librerías

dplyr, parte del tidyverse.
- %>% operador de cascada.
- filter nos ayuda a filtrar filas.
- select nos ayuda a seleccionar columnas.
- arrange ordena en una variable (alfabética o numéricamente).
- desc determina si el orden debe ser descendente.
- mutate sirve para crear una nueva columna en un tibble.
- n función que devuelve el tamaño (conteo) de una variable.
- group_by agrupa una variable en tantos grupos como niveles posea la variable.
tidyr, parte del tidyverse.
- separate sirve para separar una columna en otras más si es que existe una expresión regular.
- unite hace lo contrario a separate.
- pivot_longer transforma tablas de formato ancho a largo.
- pivot_wider transofrma tablas de formato largo a ancho.
readr, parte del tidyverse
- read_csv equivalente a read.csv de R base, importa tablas de extensión .csv.
readxl, parte del tidyverse
- read_excel es la función para importar tablas de Excel
writexl es un paquete que ofrece funcionalidades para trabajar con archivos de Excel.
- write_xlsx exporta tablas de datos de R a extensión .xlsx.

Módulo 2: Introducción al tidyverse

Antes de comenzar!

Tipos de tablas

Datos ordenados (Tidy data)

Consistencia

Escoge buenos nombres

Fechas en formato ISO 8601

Evitar filas/celdas vacías

Una sola cosa a la vez

Evita resaltar/cambiar colores

Ejemplos de tablas “problemáticas”

Ejemplos de tablas “problemáticas”

Principios de datos ordenados

Principio 1: Una columna por variable

Principio 2: Una observación por fila

Principio 3: Una hoja de datos por tipo de datos

Principio 4: Una variable con un identificador

El tidyverse

Introducción

Operador de cascada (pipeline operator)

Filtrando filas

Filtrando filas

Filtrando filas

Filtrando filas

Filtrando filas

Antes de countinuar: Tibbles

Seleccionando columnas

Seleccionando columnas

Cambiando el nombre a columnas

Cambiando el nombre a columnas

Reordenando columnas

Reordenando columnas

Reordenando filas

Reordenando filas

Reordenando filas

Reordenando filas

Reordenando filas

Creando nuevas columnas

Creando nuevas columnas

Separando columnas

Separando columnas

Separando columnas

Separando columnas

Combinando columnas

Combinando columnas

Resumiendo datos

Resumiendo datos

Resumiendo datos

Resumiendo datos

Resumiendo datos

Autoevaluación # 5

Autoevaluación # 5

Importación y exportación de datos

Introducción

Preparando el ambiente de trabajo

Preparando el ambiente de trabajo

Importando archivos .csv

Importando archivos .csv

Importando archivos .csv

Importando archivos .csv

Importando archivos .csv

Importando archivos .csv

Antes de continuar…

Importando archivos de Excel

Importando archivos de Excel

Exportación de datos

Exportación de datos

Operaciones con tablas de datos

Introducción

Transformación de formatos

Transformación de formatos

Transformación de formatos

Transformación de formatos

Transformación de formatos

Transformación de formatos

Transformación de formatos

Autoevaluación # 6

Autoevaluación # 6

Funciones y librerías en esta sesión

Módulo 2: Introducción al `tidyverse`

El `tidyverse`