Tutoriales de programación - página 9
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Declaraciones SQL Select usando datos NBA en R
Declaraciones SQL Select usando datos NBA en R
¡Hola, chicos! Bienvenidos a este video sobre el lenguaje de programación R. En este tutorial, exploraremos la ejecución de sentencias SELECT desde SQL usando R y trabajaremos con datos de la NBA (Asociación Nacional de Baloncesto). Entonces, ¡vamos a sumergirnos!
Lo primero que debemos hacer es cargar el paquete SQL. Si aún no lo tiene instalado, puede instalarlo ejecutando el comando 'install.packages ("sqldf")'. Como ya lo tengo instalado, simplemente cargaré el paquete usando 'library(sqldf)'.
A continuación, cargaremos el paquete 'xlsx', que nos permite leer archivos de Excel. Si aún no lo ha instalado, puede hacerlo con 'install.packages("xlsx")'. Ya que lo tengo instalado, lo cargaré usando 'library(xlsx)'.
Ahora que tenemos ambos paquetes cargados, procedamos a leer los datos de los Cavaliers (Cavs). Los Cavs son un equipo de la NBA y estaremos consultando los datos de sus jugadores. Para leer los datos de un archivo de Excel, usaremos la función 'read.xlsx'. En este caso, los datos se almacenan en mi unidad C, por lo que especificaré la ruta del archivo en consecuencia. Por ejemplo, 'C:/Escritorio/datos.xlsx'. Además, mencionaremos el nombre de la hoja como 'Hoja1'.
Después de leer con éxito los datos, podemos examinar la estructura del marco de datos 'Cavs'. Consta de 17 observaciones (filas) y 9 variables (columnas). Las variables incluyen nombres de jugadores, posiciones, alturas, pesos, fechas de nacimiento, edades, experiencia y escuelas a las que asistieron.
Para limpiar los datos, seleccionaremos columnas específicas de interés y las almacenaremos en un nuevo marco de datos llamado 'Cavs_cleaned'. Excluiremos las columnas "altura" y "exp", ya que contienen problemas de formato y no son relevantes para nuestro análisis.
Ahora que los datos están limpios, podemos comenzar a ejecutar sentencias SQL SELECT usando la función 'sqldf'. Comencemos seleccionando todas las columnas de la tabla 'Cavs'. Usaremos la declaración 'SELECT * FROM Cavs' para recuperar todas las filas y columnas de la tabla.
A continuación, seleccionaremos solo las columnas 'jugador' y 'escuela' de la tabla 'Cavs'. Esto se puede hacer usando la instrucción SQL 'SELECT player, school FROM Cavs'.
En la siguiente consulta, seleccionaremos todos los jugadores cuyos nombres comiencen con la letra 'I'. Usaremos la instrucción SQL 'SELECT * FROM Cavs WHERE player LIKE "I%"' para lograr esto. El símbolo '%' actúa como un comodín, haciendo coincidir cualquier carácter que siga a la 'I' en los nombres de los jugadores.
Para recuperar información específica, seleccionemos la edad y el peso de LeBron James. Usaremos la instrucción SQL 'SELECT age, weight FROM Cavs WHERE player = "LeBron James"' para obtener su edad y peso de la tabla 'Cavs'.
Ahora, contemos la cantidad de jugadores para cada edad única en la lista del equipo. Usaremos la instrucción SQL 'SELECT age, COUNT(age) FROM Cavs GROUP BY age' para lograr esto. El resultado mostrará cada edad única y el recuento correspondiente de jugadores.
Para ordenar a los jugadores según su edad, usaremos la declaración SQL 'SELECT player, age FROM Cavs ORDER BY age DESC'. Esto ordenará a los jugadores de mayor a menor en función de su edad.
Por último, seleccionemos solo los guardias (jugadores con la posición 'G') mayores de 28 años. Podemos lograr esto ejecutando la declaración SQL 'SELECT player, position, age FROM Cavs WHERE position = "G" AND age > 28 '.
En la siguiente parte del video, realizaremos algunas operaciones de filtrado y agregación de datos en la lista de los Cavs. Así que vamos a sumergirnos en él.
Comencemos seleccionando a todos los jugadores cuyo peso sea superior a 220 libras. Podemos lograr esto usando la cláusula SQL WHERE. Aquí está el código:
heavy_players <- SQLDF("SELECT * FROM Cavs WHERE weight > 220")
Al ejecutar esta consulta, recuperamos un nuevo marco de datos llamado heavy_players que contiene la información de los jugadores cuyo peso supera las 220 libras. Puede explorar más este marco de datos para analizar los resultados.
Ahora, pasemos a agregar los datos. Calcularemos la edad promedio de los jugadores en la lista de los Cavs. Así es como puedes hacerlo:
average_age <- SQLDF("SELECT AVG(age) AS average_age FROM Cavs")
Ejecutar esta consulta nos da un resultado con la edad promedio de todos los jugadores en la variable promedio_edad. Puede imprimirlo o usarlo para otros cálculos.
A continuación, encontremos el peso máximo entre los jugadores. Podemos usar la función SQL MAX() para este propósito:
max_weight <- SQLDF("SELECT MAX(weight) AS max_weight FROM Cavs")
Esta consulta recupera el peso máximo de la tabla Cavs y lo almacena en la variable max_weight.
Ahora, filtremos los datos para seleccionar jugadores cuya edad esté entre 25 y 30 años. Aquí está el código:
young_players <- SQLDF("SELECT * FROM Cavs WHERE age BETWEEN 25 AND 30")
Ejecutar esta consulta crea un nuevo marco de datos llamado young_players que contiene la información de los jugadores dentro del rango de edad especificado.
Finalmente, ordenemos a los jugadores según su altura en orden ascendente:
sorted_players <- SQLDF("SELECT * FROM Cavs ORDER BY height ASC")
Al ejecutar esta consulta, obtenemos un marco de datos llamado sorted_players que contiene los jugadores ordenados por su altura en orden ascendente.
Eso concluye nuestra demostración de consultas SQL utilizando el lenguaje de programación R en los datos de los NBA Cavs. Espero que hayas encontrado este video informativo y útil. Si tiene alguna pregunta o sugerencia, hágamelo saber en la sección de comentarios a continuación. No olvides dar me gusta, compartir y suscribirte para mantenerte actualizado con más tutoriales de programación R. ¡Gracias por mirar, y nos vemos en el próximo video!
Minería de Twitter Extrayendo Tweets en R
Minería de Twitter Extrayendo Tweets en R
Hola, chicos, y bienvenidos a este video sobre la minería de Twitter con nuestra propia herramienta. Aquí, estoy en un sitio web llamado Medium.com, donde escribí un artículo para ayudarlo a configurar su propia cuenta de desarrollador de Twitter y comenzar a extraer tweets usando RStudio. En este video, seguiremos los pasos descritos en el artículo, para que pueda comenzar a minar Twitter usted mismo. Me aseguraré de incluir el enlace al artículo en la descripción a continuación, para que pueda leerlo y seguirlo.
Primero, hablemos de los requisitos previos. Para comenzar, necesitará RStudio y una cuenta de aplicación de Twitter. Además, necesitará una cuenta de desarrollador de Twitter. El artículo proporciona instrucciones detalladas sobre cómo configurar su aplicación de Twitter, así que asegúrese de comprobarlo. Una vez que haya configurado estas cuentas, podemos pasar a los siguientes pasos.
A continuación, debemos instalar y cargar los paquetes R necesarios. El artículo enumera los paquetes específicos que necesitará para este proceso. Asegúrese de instalarlos y cargarlos en RStudio antes de continuar.
Después de eso, configuraremos la autenticación de Twitter. Una vez más, el artículo proporciona instrucciones paso a paso sobre cómo hacerlo. Siga las pautas para autenticar su entorno de RStudio con la API de Twitter. Este proceso de autenticación es crucial para acceder a los datos de Twitter.
Finalmente, extraeremos tweets usando la función de búsqueda de Twitter. En el video, usaremos un entorno RStudio preconfigurado, por lo que no necesitaremos pasar por todo el proceso de configuración. Podemos ejecutar directamente la función de búsqueda de Twitter.
La función de búsqueda de Twitter toma algunos parámetros. Primero, especificamos la cadena de búsqueda, que representa la palabra clave o el tema que queremos buscar. También definimos el número de filas o tweets que queremos recuperar y el idioma de los tweets. En el video, el ejemplo busca tweets de la NBA.
Una vez que ejecutamos la función de búsqueda de Twitter, recupera el número especificado de tweets relacionados con los criterios de búsqueda dados. El video muestra tres tweets recuperados. Podemos modificar los criterios de búsqueda para explorar diferentes temas, como los Juegos Olímpicos de Invierno o la película "Black Panther". La función de búsqueda de Twitter nos permite extraer tweets y analizarlos más a fondo.
Al guardar los tweets extraídos en un archivo CSV o de texto, puede realizar varios análisis, incluido el análisis de sentimientos. Por ejemplo, podría analizar el sentimiento de las personas hacia Bitcoin o cualquier otro tema de interés.
Eso concluye nuestra demostración de la función de búsqueda de Twitter y los conceptos básicos de la minería de Twitter usando RStudio. Si este video le resultó útil, hágamelo saber en los comentarios a continuación. No olvides dar me gusta, compartir y suscribirte a mi canal para ver más videos sobre la minería de Twitter. ¡Gracias por mirar, y nos vemos en el próximo video!
Análisis de sentimiento Programación en R
Análisis de sentimiento Programación en R
Hola, chicos, y bienvenidos a este video sobre el lenguaje de programación Art. En este video, vamos a explorar un tema apasionante: el análisis de sentimientos. El análisis de sentimiento es el proceso de identificar y categorizar computacionalmente las opiniones expresadas en un texto. Nos permite determinar si la actitud del escritor hacia el tema es negativa, neutral o positiva. ¡Así que vamos a sumergirnos y comenzar!
Lo primero que debemos hacer es instalar el paquete necesario para el análisis de sentimiento. Puede usar el comando install.packages ("nuestro sentimiento") para instalar el paquete requerido. Como ya lo tengo instalado, omitiré ejecutar este comando. A continuación, cargaremos el paquete "nuestro sentimiento" usando la función de biblioteca (nuestro sentimiento).
El paquete "nuestro sentimiento" proporciona varias funciones útiles. Uno de ellos se llama calcule_total_presence_sentiment. Usaremos esta función para analizar un vector de oraciones de texto. En este ejemplo, usaré las siguientes oraciones: "Este es un buen texto", "Este es un mal texto", "Este es un texto realmente malo" y "Esto es horrible". Después de ingresar el vector y ejecutar el comando, podemos observar que tres de las oraciones tienen un sentimiento negativo, mientras que solo una tiene un sentimiento positivo.
Ahora, para determinar qué oración corresponde a qué sentimiento, podemos usar la función calcular_sentimiento. Al copiar el comando anterior y ejecutarlo nuevamente, obtenemos una asignación clara entre el texto y su sentimiento. En este caso, "Este es un buen texto" se clasifica como positivo.
Si prefiere valores numéricos en lugar de etiquetas de sentimiento, puede usar la función de calcular_puntuación. Al copiar y ejecutar el comando, obtenemos las puntuaciones correspondientes a cada oración. En este ejemplo, todas las oraciones tienen una puntuación negativa de -1.
Espero que hayas encontrado interesante este video sobre el análisis de sentimientos en el lenguaje de programación Art. Si tiene alguna pregunta o comentario, por favor déjelos a continuación. No olvides darle me gusta, suscribirte y compartir este video si te resultó útil. ¡Gracias por mirar, y nos vemos en el próximo video!
Cómo instalar R e instalar R Studio. Cómo usar el estudio R | Programación R para principiantes
Cómo instalar R e instalar R Studio. Cómo usar el estudio R | Programación R para principiantes
En este video, discutiremos el proceso de descarga e instalación de R. Además, cubriremos la descarga e instalación de RStudio, junto con una breve introducción sobre cómo usarlo. Si está interesado en aprender a programar en R, ha venido al lugar correcto. Este canal de YouTube ofrece una amplia gama de videos de programación R, que cubren varios temas.
Comencemos con la descarga e instalación de R. Es un proceso relativamente sencillo, pero es importante saber dónde encontrarlo. Para descargar R, debe visitar el sitio web de R Project (r-project.org). Una vez que esté en el sitio web, haga clic en la opción "Descargar R". A continuación, se le pedirá que elija la ubicación de descarga. Por ejemplo, si estás en Irlanda, puedes seleccionar la opción Irlanda. Dado que está utilizando una Apple Mac, elija la opción para descargar R para Mac. Asegúrese de descargar la última versión. Una vez completada la descarga, instale R como cualquier otra aplicación de software.
Después de descargar e instalar R, recomiendo descargar e instalar RStudio. En mi opinión, RStudio es la mejor plataforma para escribir código R. Para obtener RStudio, visite el sitio web de RStudio y haga clic en la opción "Descargar RStudio". Puede descargar e instalar la versión gratuita de RStudio, ya que las versiones de pago son principalmente para uso empresarial. Elija la plataforma adecuada para su computadora (en este caso, Mac). Una vez completada la descarga, instale RStudio como cualquier otra aplicación de software.
Cuando inicie RStudio, será recibido con la interfaz de RStudio. Para ayudarlo a familiarizarse con él, analicemos brevemente los cuatro cuadrantes de la interfaz. En la parte superior izquierda, encontrará el editor de código, donde escribe su código R. En este ejemplo, he escrito una sola línea de código. Cuando ejecute el código, aparecerá en el cuadrante inferior izquierdo llamado consola. Si el código genera algún resultado, también se mostrará en la consola.
Para ejecutar el código, simplemente seleccione la línea y presione "Comando + Intro" en una Mac (el acceso directo puede variar en una PC). Verás el código ejecutado en la consola. Para ampliar cualquiera de los cuadrantes, puede usar atajos de teclado como "Shift + Control + 1" para enfocarse en el código o "Shift + Control + 0" para ver los cuatro cuadrantes.
Pasando al cuadrante superior derecho, encontrará el entorno. Aquí es donde se mostrarán los objetos y funciones creados durante su sesión de R. Los objetos se pueden crear asignando datos a una variable. Por ejemplo, al asignar el resultado de leer un archivo CSV a la variable "misdatos", creamos un objeto. Para acercar el entorno, use el atajo "Shift + Control + 8".
Por último, el cuadrante inferior derecho contiene varias pestañas, como "Archivos", "Gráficas", "Paquetes" y "Ayuda". La pestaña "Archivos" le permite navegar por su disco duro y acceder a archivos y carpetas. La pestaña "Gráficos" muestra todos los gráficos o visualizaciones generados durante su sesión de R. La pestaña "Paquetes" proporciona una forma de instalar y administrar paquetes adicionales que amplían la funcionalidad de R. Cubriremos los paquetes con más detalle en otro video. Finalmente, la pestaña "Ayuda" es un recurso valioso cuando necesita información sobre funciones o comandos específicos. Al escribir un nombre de función precedido por un signo de interrogación, como "?t.test", puede acceder a información detallada y ejemplos.
Con esta breve introducción a RStudio, debería sentirse cómodo descargando e instalando tanto R como RStudio. Hay mucho más que aprender y, en el próximo video, cubriremos la importación de datos, la instalación de paquetes, la realización de análisis básicos y el inicio de un proyecto. Estén atentos para más contenido emocionante. No olvides suscribirte a este canal y hacer clic en la campana de notificaciones para recibir actualizaciones sobre futuros videos.
Programación R para principiantes: por qué debería usar R
Programación R para principiantes: por qué debería usar R
R, el lenguaje de programación gratuito y de código abierto, ha ganado una inmensa popularidad y se ha convertido en una herramienta invaluable en el análisis de datos y el análisis estadístico. En este video, exploraremos por qué R se prefiere cada vez más a las costosas alternativas disponibles comercialmente como SPSS, Stata y SAS.
Una de las principales razones de la popularidad de R es su rentabilidad. Al ser gratuito y de código abierto, R ofrece un sólido conjunto de características y capacidades sin necesidad de costosas licencias. Esta accesibilidad ha llevado a una migración significativa de usuarios de otros paquetes de software a R, como lo indican las tendencias actuales en la comunidad de análisis de datos.
A pesar de que R es un lenguaje de programación, lo que puede parecer intimidante para algunos, en realidad es bastante accesible. El video asegura a los espectadores que usar R no es difícil ni da miedo. De hecho, es relativamente intuitivo y se puede aprender fácilmente, gracias al abundante soporte disponible de la gran comunidad de R.
Una ventaja clave de usar código en el análisis de datos es la reproducibilidad. Al documentar y compartir su análisis en forma de código, otros pueden replicar con precisión sus resultados y comprender los pasos que siguió para llegar a esas conclusiones. Esto promueve la transparencia y facilita la colaboración, permitiendo que otros revisen, sugieran mejoras o identifiquen posibles errores en el análisis. Por el contrario, los sistemas de apuntar y hacer clic carecen de este nivel de transparencia y colaboración.
Además, el análisis basado en código no solo es reproducible sino también altamente repetible. Si adquiere datos adicionales en el futuro, simplemente puede volver a ejecutar el análisis ejecutando el código, incluida la limpieza, manipulación y análisis de datos. Esto garantiza que todo su flujo de trabajo se pueda repetir sin esfuerzo, proporcionando consistencia y eficiencia.
Uno de los aspectos más emocionantes de que R sea un lenguaje de código abierto es la gran cantidad de paquetes disponibles para tareas específicas de análisis de datos. Estos paquetes, creados por desarrolladores de todo el mundo, abordan una amplia gama de desafíos analíticos y se pueden instalar y utilizar libremente en R. El video destaca la abundancia de estos paquetes, que suman miles, lo que amplía aún más la funcionalidad y versatilidad de R para varios necesidades de análisis de datos.
R también sobresale en visualización de datos y capacidades gráficas. El video enfatiza que en este sentido, R supera a cualquier otro paquete disponible. Las ricas herramientas de visualización en R permiten la creación de gráficos y diagramas informativos y visualmente atractivos, lo que mejora la exploración y presentación de datos.
Para ilustrar que usar un lenguaje de programación como R no es difícil, el video proporciona una breve demostración. Muestra un marco de datos simple llamado "amigos", que muestra variables como la edad y la altura. A través de la demostración, los espectadores son testigos de cómo la aplicación de funciones a objetos en R permite operaciones sencillas, como calcular medias, trazar histogramas y examinar correlaciones. Esto sirve para desacreditar cualquier temor o concepto erróneo sobre la escritura de código y demuestra que es un proceso accesible y manejable.
En conclusión, la creciente popularidad de R como herramienta de análisis de datos y análisis estadístico se puede atribuir a su rentabilidad, reproducibilidad, repetibilidad, ecosistema de paquete expansivo, potentes capacidades de visualización y relativa facilidad de uso. La serie de videos tiene como objetivo guiar a los espectadores a través de varios aspectos de R, desde la instalación hasta el análisis de datos, la manipulación, la visualización e incluso temas avanzados como el aprendizaje automático y la IA. Al seguir el contenido del canal, los espectadores pueden embarcarse en su viaje para aprender y aprovechar el inmenso potencial de R para sus esfuerzos de análisis de datos.
Cómo importar datos e instalar paquetes. Programación R para principiantes.
Cómo importar datos e instalar paquetes. Programación R para principiantes.
Bienvenido de nuevo a la serie de videos de programación SPAR, donde lo guiaremos sobre cómo comenzar con la programación R. En este video en particular, nos enfocaremos en crear un proyecto y brindaremos una explicación de lo que implica un proyecto. Además, cubriremos la importación de datos, la instalación de paquetes y la manipulación de datos. Al final de esta sesión, nuestro objetivo es que se sienta capacitado para realizar tareas en la programación R. Vamos a empezar.
Si está interesado en aprender sobre programación en R, ha venido al lugar correcto. En este canal de YouTube, ofrecemos tutoriales completos de programación R que cubren una amplia gama de temas. En este punto, suponiendo que ya instaló R y RStudio, echemos un vistazo al entorno de RStudio.
Cuando abra RStudio, notará cuatro cuadrantes. Si no está familiarizado con este entorno, tenemos un video dedicado que lo presenta, así que no dude en comprobarlo. Por ahora, concentrémonos en comenzar. En la parte superior izquierda, encontrarás un menú desplegable con varias opciones para comenzar. Discutiremos cada una de estas opciones en detalle en futuros videos. Sin embargo, por ahora, le sugerimos que comience creando un proyecto.
Para iniciar un proyecto, haga clic en el botón "Crear un proyecto" ubicado justo a la izquierda. La creación de un proyecto es esencial porque ayuda a organizar su script, datos y resultados en un solo lugar. R sabrá dónde ubicar sus datos y almacenar todos los archivos relacionados con el proyecto de forma ordenada dentro de un directorio de trabajo. Esto demostrará ser ventajoso a medida que progreses. Por lo tanto, recomendamos enfáticamente que cada vez que comience un proyecto en R, haga clic en el botón "Nuevo proyecto".
Al hacer clic en el botón "Nuevo proyecto", verá opciones para crear un nuevo directorio y nombrar su proyecto. Por ejemplo, llamemos al proyecto "Prueba uno" y hagamos clic en "Crear proyecto". R luego creará un proyecto, y puede encontrarlo en la parte inferior derecha de la interfaz de RStudio. Simultáneamente, en su disco duro, se creará una carpeta llamada "Test One". Si navega a esa carpeta, verá un icono que representa el proyecto. Si abre RStudio mientras está dentro de esa carpeta y hace clic en el ícono del proyecto, R se abrirá con todas las secuencias de comandos, datos y resultados asociados con ese proyecto en un solo lugar. Crea un ambiente de trabajo ordenado y organizado que sin duda apreciará.
Ahora, analicemos cómo importar datos a R. Regrese a la carpeta en su disco duro que se creó cuando inició el proyecto. Corta y pega los datos que quieras importar en esa carpeta. Una vez que haya colocado los datos en la carpeta, es hora de usar su código para buscar e importar los datos en R automáticamente. De esta manera, cuando ejecute su código, los datos estarán fácilmente disponibles como un objeto y no tendrá que preocuparse por importarlos manualmente repetidamente.
Evite usar opciones como "Importar conjunto de datos" dentro de RStudio, ya que no son tan eficientes. En su lugar, le mostraremos cómo incorporar la importación de datos en su código. Aquí hay un fragmento de código de ejemplo que importa datos:
my_data <- read.csv("filename.csv")
En este código, usamos la función read.csv para importar datos de un archivo CSV. Puede importar datos de varios formatos de archivo, como Excel o SPSS, pero para simplificar, centrémonos en los archivos CSV por ahora. Después de ejecutar este código, los datos se almacenarán como el objeto my_data en el entorno R.
Para ver los datos importados, puede usar funciones como cabeza, cola o vista. Por ejemplo:
head(my_data) # displays the first six rows of the data
tail(my_data) # displays the last six rows of the data
Estas funciones le permiten inspeccionar la estructura y el contenido de sus datos. La función principal muestra las primeras filas de sus datos, mientras que la función final muestra las últimas filas. Esto puede ser útil para echar un vistazo rápido al conjunto de datos y verificar que se haya importado correctamente.
Una vez que haya importado sus datos, es posible que desee realizar algunas tareas de manipulación de datos. R proporciona un amplio conjunto de funciones y paquetes para la manipulación de datos. Un paquete de uso común es dplyr, que proporciona un conjunto de funciones para tareas de manipulación de datos como filtrado, selección de columnas, clasificación y agregación de datos.
Para instalar el paquete dplyr, puede usar el siguiente código:
install.packages("dplyr")
Después de la instalación, debe cargar el paquete en su sesión R usando la función de biblioteca:
library(dplyr)
Ahora puede comenzar a utilizar las funciones proporcionadas por el paquete dplyr para la manipulación de datos. Este es un ejemplo de filtrado de filas en función de una condición:
filtered_data <- my_data %>%
filter(column_name == "some_value")
En este código, filtered_data contendrá solo las filas de my_data donde la columna llamada column_name tiene el valor "some_value". Este es solo un ejemplo, y el paquete dplyr ofrece muchas más funciones para manipular y transformar datos.
Recuerde guardar su script R con frecuencia para realizar un seguimiento de su código y cambios. Puede guardar su script haciendo clic en el icono del disco en la esquina superior izquierda del editor de scripts de RStudio o usando el atajo Ctrl+S (o Cmd+S en macOS).
En conclusión, en este video, cubrimos los conceptos básicos de la creación de un proyecto en RStudio, la importación de datos en R mediante código y la manipulación de datos mediante el paquete dplyr. Estos son conceptos fundamentales que formarán la base de su viaje de programación R.
En el siguiente video, exploraremos la visualización de datos en R y aprenderemos a crear diagramas y diagramas detallados. ¡Estén atentos para obtener más tutoriales interesantes de programación en R!
Cómo importar datos de Excel a R Studio. Programación R para principiantes
Cómo importar datos de Excel a R Studio. Programación R para principiantes
¡Hola gente de Internet! Bienvenido de nuevo a nuestra programación 101. Aquí es donde descubrió que R no solo es poderoso y útil, sino también divertido y fácil de usar. En este video, vamos a hablar sobre cómo obtener datos de Excel en R. En un video anterior, hablé sobre cómo puede guardar un archivo como un archivo CSV (valores separados por comas) e importarlo usando la función de lectura. Función .csv. Sin embargo, en este video, nos enfocaremos en obtener datos directamente de Excel a R, incluso en casos complicados donde los datos pueden estar en una pestaña separada o ubicados en un lugar no estándar dentro de la hoja de cálculo. Lo cubriremos todo y terminaré este video en unos tres minutos, así que quédese conmigo si desea obtener más información sobre la programación en R.
Si está interesado en la programación R, ha venido al lugar correcto. En este canal de YouTube, creamos videos de programación sobre todo lo relacionado con R. Entonces, profundicemos en el tema de obtener datos de Excel en R.
Para empezar, consideremos lo que queremos lograr. Si tenemos una hoja de cálculo de Excel, nuestro objetivo es importar esos datos a R como un objeto que podemos usar para análisis, visualización y más. Hay más de una forma de realizar esta tarea.
Primero, si observa la parte superior derecha de la interfaz de Excel, encontrará la opción "Importar desde Excel". Al hacer clic en él, se abrirá una pantalla donde puede navegar hasta la ubicación del archivo de Excel. Del mismo modo, también puede hacer clic en el icono de Excel en la parte inferior derecha de la interfaz de RStudio para acceder a la misma pantalla, que muestra la ubicación del archivo.
Esta herramienta puede ser útil si no está familiarizado con la escritura de código para importar datos en R. Proporciona una interfaz gráfica para ayudarlo a importar datos desde Excel. Sin embargo, en lugar de hacer clic en el botón "Importar" de la herramienta, es mejor hacer clic en el icono pequeño en la parte superior derecha, justo encima de la sección de código. Esto copiará el código necesario para importar los datos en R. Luego, puede pegar ese código en su secuencia de comandos R para una mayor personalización y control.
Echemos un vistazo más de cerca a las opciones disponibles en esta herramienta. En la parte superior, especifica la ubicación del archivo de Excel. La herramienta proporciona una vista previa de los datos, lo que le permite ver cómo se verán cuando se importen a R. Puede modificar el tipo de variable de cada columna usando los menús desplegables. Por ejemplo, puede especificar si una columna debe tratarse como carácter o datos numéricos.
En la parte inferior izquierda, puede establecer el nombre del objeto de datos importados en R. De forma predeterminada, R asignará un nombre basado en el nombre del archivo de Excel. También puede elegir la hoja que desea importar si el archivo de Excel contiene varias hojas. Además, puede especificar un rango dentro de la hoja de cálculo y el número máximo de filas para importar. La opción "Omitir" le permite excluir ciertas variables del proceso de importación.
Un punto importante a tener en cuenta es que R usa la primera fila de la hoja de cálculo como los nombres de las columnas de forma predeterminada. Sin embargo, si desmarca la opción "Primera fila como nombres", R asignará sus propios nombres a las variables.
Si desea ver los datos importados inmediatamente después de la importación, puede marcar la opción "Ver datos". Sin embargo, generalmente es más conveniente importar los datos directamente a su script R y luego verlos usando las funciones de R.
Ahora, echemos un vistazo más de cerca al código generado por la herramienta. Cuando pegue el código en su script R, normalmente incluirá una línea que carga el paquete readxl usando la función de biblioteca o require. Este paquete proporciona la función read_excel, que se usa para importar los datos de Excel a R. El fragmento de código se verá así:
library(readxl)
my_data <- read_excel(file = "path/to/your/file.xlsx", sheet = "sheet_name", range = "A1:E10", na = "NA")
En el código, primero cargamos el paquete readxl usando la función de biblioteca. Este paquete contiene la función read_excel que nos permite leer archivos de Excel.
A continuación, creamos un objeto llamado my_data para almacenar los datos importados. Puede elegir cualquier nombre para este objeto.
Dentro de la función read_excel, proporcionamos varios argumentos. El argumento del archivo especifica la ruta a su archivo de Excel. Debe proporcionar la ruta de archivo correcta aquí.
El argumento de la hoja le permite especificar el nombre de la hoja que desea importar. Si su archivo de Excel tiene varias hojas y desea importar una hoja específica, proporcione su nombre aquí. Alternativamente, puede usar el número de índice de la hoja en su lugar.
El argumento de rango es opcional y le permite especificar un rango dentro de la hoja para importar. Por ejemplo, "A1:E10" importaría datos de la celda A1 a la E10. Si no especifica un rango, importará la hoja completa.
El argumento na se utiliza para especificar la representación de los valores perdidos. En este caso, lo configuramos en "NA", que es la representación de valor faltante predeterminada en R. Puede personalizarlo en función de cómo se representen sus valores faltantes en el archivo de Excel.
Una vez que haya pegado el código en su script R, puede ejecutarlo para importar los datos. Los datos importados se almacenarán en el objeto my_data y podrá continuar con el análisis de datos, la visualización o cualquier otra operación que necesite realizar.
Vale la pena señalar que hay argumentos y opciones adicionales que puede explorar para la función read_excel. Puede consultar la documentación de la función escribiendo ?read_excel en la consola R, que proporcionará más detalles sobre las opciones disponibles.
Si te tomas en serio el aprendizaje del análisis de datos y quieres explorar más la programación de R, te animo a que te suscribas a este canal y hagas clic en la campana de notificación para recibir actualizaciones sobre futuros videos.
Espero que esta explicación lo ayude a comprender cómo importar datos de Excel a R usando el paquete readxl. Si tiene más preguntas, ¡no dude en preguntar!
Programación R para principiantes. Manipule datos usando el tidyverse: seleccione, filtre y mute.
Programación R para principiantes. Manipule datos usando el tidyverse: seleccione, filtre y mute.
¡Bienvenido de nuevo a nuestra Programación 101! En este curso, descubrirá que R no solo es poderoso y útil, sino que también es divertido y relativamente fácil de usar. Entonces, quédese conmigo mientras nos sumergimos en el mundo de la programación R.
Este video es parte de nuestra serie de programación para principiantes, donde nos enfocamos en los fundamentos. En este video en particular, le enseñaré cómo acceder y utilizar conjuntos de datos existentes dentro de R. R viene con varios conjuntos de datos que puede usar para practicar sus habilidades de manipulación, análisis y estadísticas de datos.
Para comenzar, quiero que reproduzca el análisis por el que lo guiaré en este video. Puede acceder al conjunto de datos y seguirlo en casa. La práctica práctica es la mejor manera de aprender.
Antes de comenzar, asegurémonos de tener instalados los paquetes necesarios. En este caso, usaremos el paquete "tidyverse". Si aún no lo ha instalado, solo necesita hacerlo una vez. Sin embargo, para cada nueva sesión, deberá cargar el paquete utilizando las funciones de biblioteca o require. Ejecutemos la biblioteca de comandos (tidyverse) para cargar el paquete.
Ahora que tenemos el paquete cargado, procedamos. Trabajaremos con el conjunto de datos de Star Wars, que es uno de los conjuntos de datos adicionales que vienen con el paquete "tidyverse". Para ver una lista de todos los conjuntos de datos disponibles en R, puede usar la función data(). Simplemente escriba data() y presione enter.
En este análisis, nos interesa explorar la salud de los personajes de las películas de Star Wars. Como médico, una forma de evaluar la salud es observar el índice de masa corporal (IMC), que se calcula dividiendo la masa en kilogramos por la altura en metros al cuadrado. Queremos investigar si hay una diferencia en el IMC entre hombres y mujeres. Además, nos centraremos en los personajes humanos y excluiremos a los droides de nuestro análisis.
Comencemos el análisis. Usaremos el operador de tubería %>% del paquete "tidyverse", que nos permite encadenar varias operaciones. Cada línea de código representa un paso en nuestro análisis.
Primero, especificaremos que estamos trabajando con el conjunto de datos de Star Wars utilizando el operador de tubería. El conjunto de datos contiene muchas variables, pero solo queremos trabajar con un subconjunto de ellas. Para simplificar el conjunto de datos, podemos usar la función select() para elegir variables específicas. En nuestro caso, estamos interesados en las variables "género", "masa", "altura" y "especie". El código será selecto (género, masa, altura, especie).
A continuación, queremos filtrar los caracteres no humanos del conjunto de datos. Podemos usar la función filter() para lograr esto. Especificamos que queremos incluir solo observaciones donde la especie es igual a "humano". El código será filter(species == "humano").
Después de filtrar el conjunto de datos, es posible que tengamos valores faltantes que queremos eliminar. En este video, no profundizaremos en los detalles del manejo de los datos faltantes, así que usemos la función na.omit() para eliminar las filas con valores faltantes. El código será na.omit().
Ahora, necesitamos convertir la variable altura de centímetros a metros. Podemos usar la función mutate() para crear una nueva variable o modificar una existente. Dividiremos la altura por 100 para convertirla a metros. El código será mutado (altura = altura / 100).
Finalmente, queremos calcular el IMC de cada personaje. Usaremos la función mutate() nuevamente para crear una nueva variable llamada "BMI". La fórmula para calcular el IMC es masa/altura^2. El código será
mutate(BMI = mass / height^2)`.
En este punto, hemos preparado nuestro conjunto de datos y calculado el IMC para cada personaje. Ahora, concentrémonos en comparar el IMC entre hombres y mujeres en el universo de Star Wars. Para hacer esto, necesitamos agrupar los datos por género y luego resumir el IMC promedio para cada grupo.
Usando el operador de tubería, encadenaremos otra operación. Usaremos la función group_by() para agrupar los datos por la variable "género". El código será group_by(género).
A continuación, usaremos la función resume() para calcular el IMC medio dentro de cada grupo de género. Crearemos una nueva variable llamada "IMC promedio" usando el código resume(average_BMI = mean(BMI)).
Ahora, si ejecutamos todo el código en conjunto, obtendremos la tabla de resumen que muestra el IMC promedio para hombres y mujeres en el universo de Star Wars.
Para resumir nuestro análisis:
En la tabla resumen, se puede observar que el IMC promedio de las mujeres en el universo de Star Wars es de 22, mientras que para los hombres es de 26. Esto sugiere que, en promedio, los hombres tienen un IMC ligeramente más alto, lo que indica una tendencia al sobrepeso. .
Los animo a seguir este análisis, paso a paso, en su propia computadora utilizando el conjunto de datos de Star Wars. La práctica solidificará su comprensión de los conceptos de programación R. Siéntase libre de dejar un comentario en la descripción a continuación para compartir su experiencia con el análisis.
Recuerde, aprender a programar en R es un viaje emocionante y cada análisis que realice mejorará sus habilidades. Estén atentos para obtener contenido más atractivo en nuestra serie Programación 101.
Tipos de datos en la programación R
Tipos de datos en la programación R
¡Bienvenido de nuevo a nuestro tutorial Programación 101! Hoy profundizaremos en el tema de los tipos de datos. Comprender los diferentes tipos de datos es crucial para una programación eficaz. Si bien hay muchos tipos, nos centraremos en los cinco más importantes. También nos referiremos brevemente a otros tipos. Además, aprenderemos cómo cambiar el tipo de datos de una variable en R y exploraremos cómo agregar niveles a un factor. Entonces, ¡quédese con nosotros y empecemos de lleno!
Si está aquí para aprender sobre programación R, ha venido al lugar correcto. En este canal de YouTube, ofrecemos videos completos de programación que cubren una amplia gama de temas. En este tutorial, analizaremos cuatro tipos principales de datos: nombre, altura, edad y peso.
El primer tipo es "nombre", que representa datos nominales. En R, lo categorizamos como un tipo de datos de carácter ya que consiste en texto. El siguiente tipo es "altura", que también son datos categóricos, pero tienen un orden específico. En R, nos referimos a esto como datos ordinales y lo representamos como un factor. Los factores nos permiten asignar diferentes niveles a la variable.
Continuando, tenemos "edad", que es un número entero. En R, lo clasificamos como un tipo de datos entero. Por último, tenemos el "peso", que puede ser cualquier valor numérico entre números enteros. En R, consideramos esto una variable numérica.
Para examinar la estructura de nuestro marco de datos, que es un objeto llamado "amigos" en nuestro entorno, podemos usar la función str(). Al ejecutar str(friends), podemos ver la estructura de nuestro marco de datos en la consola. R proporciona información sobre el tipo de datos de cada variable en el marco de datos. Notamos que la variable "nombre" se identifica correctamente como un carácter, pero "altura", "edad" y "peso" se clasifican como caracteres y números, respectivamente.
Para cambiar el tipo de datos de la variable "altura" de un carácter a un factor, usamos la función as.factor(). El código amigos$altura <- as.factor(amigos$altura) convertirá la variable "altura" en un factor y actualizará el marco de datos en consecuencia.
De manera similar, si queremos cambiar el tipo de datos de la variable "edad" a un número entero, podemos usar la función as.integer(). El código amigos$edad <- as.integer(amigos$edad) convertirá la variable "edad" en un número entero.
Ahora, concentrémonos en agregar niveles a la variable "altura". De forma predeterminada, R asigna niveles a una variable de factor en orden alfabético. Sin embargo, si queremos cambiar el orden, podemos usar la funciónlevels(). Por ejemplo, para establecer los niveles de "altura" como "bajo", "mediano" y "alto", podemos usar el códigolevels(amigos$altura) <- c("bajo", "mediano", "alto ").
Una vez que ejecutamos el código, podemos volver a ejecutar el comando str(friends) para verificar los cambios. Ahora, podemos observar que la variable "altura" es un factor con niveles "bajo", "mediano" y "alto", como pretendíamos.
Además de los cuatro tipos discutidos, hay otro tipo importante de datos llamados "lógicos". Se puede usar una variable lógica para almacenar valores verdaderos/falsos. Podemos usar operaciones lógicas para comparar variables y generar nuevas variables lógicas basadas en la comparación.
Por ejemplo, podemos crear una nueva variable lógica llamada "viejo" para determinar si las personas en nuestro marco de datos tienen más de 23 años. Usando el código amigos$viejos <- amigos$edad > 23, comparamos la variable "edad" con la valor 23 y asigne el resultado a la variable "antigua".
Examinando la clase de la variable "vieja" usando class(friends$old), podemos confirmar que de hecho es una variable lógica.
A lo largo de este tutorial, hemos cubierto los cinco tipos de datos más importantes: carácter, factor, entero, numérico y lógico. Estos tipos servirán como base para su viaje de análisis de datos. Sin embargo, tenga en cuenta que existen otros tipos de datos, como los datos de hora y fecha, que exploraremos en futuros videos.
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Gracias por acompañarnos en este tutorial de Programación 101. Esperamos que lo haya encontrado informativo y útil. ¡Mantente curioso y sigue explorando el fascinante mundo de la programación!
Programación en R para principiantes: cambie el nombre de las variables y reordene las columnas. Limpieza y manipulación de datos.
Programación en R para principiantes: cambie el nombre de las variables y reordene las columnas. Limpieza y manipulación de datos.
¡Bienvenidos de nuevo, entusiastas! En el tutorial de hoy, vamos a sumergirnos en el emocionante tema de cambiar el nombre y reordenar las columnas en R. Es muy fácil, así que quédese y prepárese para mejorar sus habilidades de programación en R. Si te apasiona aprender a programar en R, estás en el lugar correcto. Nuestro canal de YouTube cubre una amplia gama de temas de programación, brindándole valiosos conocimientos y tutoriales.
Para demostrar el proceso, usaremos el conjunto de datos de Star Wars. Este conjunto de datos es perfecto para practicar y seguir los pasos que te mostraré hoy. Comencemos por obtener el conjunto de datos de Star Wars en su computadora para que pueda seguirlo paso a paso.
Si aún no lo ha hecho, deberá instalar el paquete tidyverse. Este paquete es una poderosa colección de paquetes R diseñados para la manipulación y el análisis de datos. Una vez instalado, puede usar la función library() o require() para cargar el paquete tidyverse y acceder a sus funcionalidades. El paquete tidyverse incluye el conjunto de datos de Star Wars, que usaremos.
Vamos a crear un nuevo objeto llamado SW para trabajar con el conjunto de datos de Star Wars. Usaremos el operador de asignación (<-) para asignar el conjunto de datos de Star Wars al objeto SW. Esto nos permite hacer cambios y experimentar sin modificar el conjunto de datos original. Presione enter para ejecutar el código y, si hace clic en el objeto SW en el entorno, verá el conjunto de datos que se muestra.
Ahora, una de las características fantásticas de tidyverse es el operador de tubería %>%, que nos permite encadenar operaciones. Lo usaremos para seleccionar columnas específicas del conjunto de datos. Por ejemplo, supongamos que solo queremos las columnas de nombre, altura y masa. Podemos usar la función select() y especificar los nombres de columna que deseamos. Presiona enter para ejecutar el código, y si haces clic en el objeto SW, notarás que ahora contiene solo las columnas seleccionadas.
Si quisiéramos incluir columnas adicionales, podemos agregarlas dentro de la función select(). Por ejemplo, si quisiéramos agregar la columna de género, podríamos modificar el código para seleccionar (nombre, masa, altura, género). De esta forma, el conjunto de datos resultante incluiría las columnas especificadas en el orden que proporcionamos.
Ahora, digamos que queremos dar a las columnas diferentes nombres. Aquí es donde la función renombrar() resulta útil. Usando el operador de tubería %>%, podemos encadenar operaciones juntas. Comenzaremos especificando el nuevo nombre que queremos asignar a una columna, seguido del signo = y luego el nombre original de la columna. Por ejemplo, cambiemos el nombre de la columna "masa" a "peso". Al ejecutar el código, verá que el nombre de la columna se ha cambiado en consecuencia en el conjunto de datos SW.
De esta manera, puede cambiar fácilmente el nombre de las columnas e incluso cambiar su orden dentro del conjunto de datos usando la función select(). El operador de tubería %>% permite un flujo fluido de operaciones, lo que mejora la legibilidad y la eficiencia de su código.
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