Bienvenida e introducci贸n

1

Todo lo que aprender谩s sobre el lenguaje R

2

Programaci贸n y Data Science

3

R y proyecto econom铆a naranja.

4

Instalando nuestras herramientas

Variables, tipos de datos y estructuras

5

Los primeros c谩lculos con R y variables

6

Tipos de datos

7

Estructura del dataset del proyecto

8

Vectores

9

Matrices

10

Ejercicios con matrices

11

Operadores para comparar y ubicar datos

12

Factores, listas y echar un vistazo al dataset

EDA: Exploratory data analysis

13

Qu茅 es EDA: Exploratory Data Analysis

14

Gr谩ficas de dispersi贸n e histogramas.

15

Box Plot y su interpretaci贸n

16

EDA con dataset proyecto - Gr谩ficas de dispersi贸n.

17

EDA con histogramas.

18

EDA con dataset proyecto - histogramas - ggplot2

19

EDA con box plot- ggplot2

20

EDA con dataset proyecto - box plot- ggplot2 - dplyr

21

EDA con gr谩ficas de dispersi贸n con m谩s de dos variables - ggplot2

22

EDA con dataset proyecto usando gr谩ficas de dispersi贸n con m谩s de dos variables - ggplot2 - plotly

La estad铆stica de los datos

23

Buscando correlaciones con pairs

24

Confirmando correlaciones con la funci贸n cor

25

Buscando correlaciones con pairs en dataset proyecto

26

Confirmando correlaciones con la funci贸n cor en dataset proyecto.

27

Protegi茅ndonos de los peligros del promedio.

28

Eliminando los NA's para hacer los c谩lculos.

29

Estad铆stica y visualizaci贸n aplicada a an谩lisis de datos de mercadeo.

Ajustando los datos

30

Generando tablas, filtrando y seleccionando datos - dplyr-Parte 1

31

Generando tablas, filtrando y seleccionando datos - dplyr-Parte 2

Mejorando la visualizaci贸n

32

Viendo m谩s informaci贸n con facet wrap - Parte 1

33

Viendo m谩s informaci贸n con facet wrap - Parte 2

Organizar visualizaciones y c贸digo con R Markdown

34

Conociendo R Markdown y organizando los hallazgos del an谩lisis en un documento PDF.

Conclusiones Finales

35

Invitaci贸n a continuar recorriendo el mundo del data science.

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Matrices

9/35
Recursos

Una matriz debe tener mismo tipo de datos, por otro lado, un dataframe puede tener diferentes.
Para crear una matriz en R utilizaremos la funci贸n matrix cuyos argumentos son:

  1. la informaci贸n de los elementos.
  2. nrow: n煤mero de filas.
  3. ncol: n煤mero de columnas.
  4. byrow: booleano para indicar si llenar la matriz por filas.

colSums es una funci贸n que por argumento recibe una matriz y te retorna la suma de los valores de sus columnas.

Aportes 45

Preguntas 8

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Para los que andan un poco perdidos con la explicaci贸n, les dejo un peque帽o resumen:

-Las matrices se diferencian de los dataset/dataframes porque tienen el mismo tipo de dato.
-Una matriz es, palabras mas palabras menos, una tabla o un arreglo de dos dimensiones.
-Las matrices en R se crean con la funci贸n MATRIX, la cual tiene los siguientes parametros:

  1. Data: Se refiere obviamente a los datos con lo que se crear谩 la matriz. En este ejemplo la profesora usa un nuevo vector que recoge los elementos de los dos vectores anteriores, ac谩 les doy un ejemplo:

Vector1<-c(1,2,3)
Vector2<-c(4,5,6)
c(vector1,vector) = 1,2,3,4,5,6
Ella est谩 mezclando los dos vectores anteriores en uno solo, tambi茅n pueden hacer esto
Vector3<-c(vector1,vector2)

matriz <- matrix(vector3, 鈥) Y les funcionar谩 igual

  1. Nrow = Se refiere a la cantidad de filas, recuerden que las filas son las horizontales. Es importante tener en cuenta que la funci贸n cuenta la cantidad total de elementos de los datos y los divide entre la cantidad de filas que quieras, por lo que si la divisi贸n no es exacta se repetir谩n los primeros elementos de los datos (compruebalo tu mismo/misma).

En este caso ella escribi贸 para 2 filas, osea que siguiendo el ejemplo de arriba quedar铆a

1 2 3
4 5 6

Si quisieramos dividirlo en 3 filas ser铆a
1 2
3 4
5 6
Por 煤ltimo est谩 byrow, se refiere a si se quiere organizar por filas, es decir algo como:
1 2 3
4 5 6
Se dan cuenta que el recorrido es 1 fila, las columnas de esa fila y luego la otra fila? Si el valor de Byrow es falso, se organiza por columnas, lo que quedar铆a algo como:
1 3 5
2 4 6

En este caso el recorrido es, una columna, luego retoma las filas.

Despu茅s de la matriz, ella hace dos vectores que van a ser las etiquetas de la matriz creada, f铆jense que el vector 鈥渄ias鈥 tiene 5 elementos, igual que los vectores de tiempo_platzi y y tiempo_lecturas. Y que el vector Tiempo tiene dos valores nada m谩s, que son la cantidad de filas y que corresponde a los dos vectores que se unieron al crear la matriz.

Luego ella lo asigna con la funcion
colnames (matriz) #Nombre de columas
rownames (matriz) #Nombre de filas

Y a cada uno le asigna el valor de los vectores creados anteriormente.

Puede ser un poco confuso al inicio pero piensen en la matriz como una tabla. Ustedes pueden

A estudiar R por fuera de platzi, no explica nada! 馃え

En el minuto 5:20, hay una superposici贸n de audio, se nota que cortaron y pegaron el mismo frame. Cuando lo escuche por primera vez me asuste, me quede re WTF jajajaja

el 铆ndice de la 1ra columna es 1??? 鈥 dilemas de un programador jajajaja

Yo hice algo diferente mientras probaba ciclos, me qued贸 esto (sin el ciclo for)

letras <- c('A','B','C','D','E','F','G','H','I','J','K','L','M','N','脩','O','P','Q','R','S','T','U','V','W','X','Y','Z')

posicion <- c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27)
vocal <- c(1,0,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0)

info <- matrix(c(posicion, vocal), nrow = 2, byrow = TRUE)

rownames(info) <- c("Posicion", "Vocal")
colnames(info) <- letras

print("Abecedario:")
info

Hice una variante de la matriz agregando sumas totales

#Definir una matriz 
tiempo_matriz <- matrix(c(tiempo_platzi, tiempo_lectura), nrow = 2,byrow=TRUE)
#Asignar etiquetas a las filas y columnas
dias <- c("Lunes", "Martes", "Miercoles", "Jueves", "Viernes")
tiempo <- c("tiempo platzi", "tiempo lecturas")
colnames(tiempo_matriz) <- dias
rownames(tiempo_matriz) <- tiempo
tiempo_matriz
#Sumar matriz columan por columna
colSums(tiempo_matriz)

pueden complementar la informacion con esto
https://www.cs.us.es/~fran/curso_unia/introduccion_R.html

a este punto del ejercicio qu茅 interesante resulta hacer un str, y un summary a la matriz: 鈥渕am谩, ya s茅 R!鈥 馃

Al cerrar RStudio se guarda todo pero al volverlo a abrir tengo que correr todo el c贸digo para que se vuelvan a crear las variables y las modificaciones.
C贸mo hago para que no pase eso??

Gran clase, aprendiendo mucho

`
tiempo_matriz <- matrix(c(tiempo_platzi,tiempo_lectura),nrow = 2,byrow=TRUE)
dias <- c('Lunes','Martes','Miercoles','Jueves','Viernes')
tiempo <- c('Tiempo Plazti', 'Tiempo lecturas')


colnames(tiempo_matriz) <- dias
rownames(tiempo_matriz) <- tiempo


tiempo_matriz

colSums(tiempo_matriz)

https://platzi.com/clases/1278-algebra-lineal-2018/11213-introduccion-y-tipo-de-matrices/

Ahora si, este ejercicio fue m谩s claro que el anterior. Excelente la clase. Aprendiendo

Dejo mi aporte el cual es una explicacion breve de arrays y matrices, tambien otros temas sobre R.
Click aqui 馃

Hice que en la matriz salieran los totales del tiempo:
![](

no s茅 si hay otra forma?

Hola Sonia una pregunta,

Si en la suma de los valores por d铆a que muestro a continuaci贸n,

colSums(tiempo_matrix)
L M X J V
55 15 15 25 25

Deseo que la suma se agregue a la matriz, como puedo hacer? Una pista鈥

Para agregar un ROW a una Matriz existente.

Gracias.

Meti la fila total tiempo:

Este es el codigo

> tiempo_matriz <- matrix(c(tiempo_platzi, tiempo_lecturas, tiempo_aprendizaje),
+                         nrow = 3,byrow= TRUE)
> dias <- c('Lunes', 'Martes', 'Miercoles', 'Jueves', 'Viernes')
> Tiempo <- c('Tiempo platzi', 'Tiempo lecturas', 'Total Tiempo')
>   colnames(tiempo_matriz) <- dias
>   rownames(tiempo_matriz) <- Tiempo
>   tiempo_matriz

Aqui esta el resultado:

               Lunes Martes Miercoles Jueves Viernes
Tiempo platzi      25      5        10     15      10
Tiempo lecturas    30     10         5     10      15
Total Tiempo       55     15        15     25      25

He seguido los pasos hasta ahora y no me aparece la matriz en la consola. Can you help me? pls.
Les dejo lo que escrib铆:

tiempo_matrix <- matrix(c(Tiempo_Platzi, Tiempo_lecturas), nrow = 2,byrow =TRUE)
dias <- c(鈥淟unes鈥, 鈥淢artes鈥, 鈥淢iercoles鈥, 鈥淛ueves鈥, 鈥淰iernes鈥)
Tiempo <- c(鈥渢iempo platzi鈥, 鈥渢iempo lecturas鈥)

colnames(tiempo_matrix) <- dias
rownames(tiempo_matrix) <- Tiempo

La diferencia entre byrow false y byrow true

m<- matrix(1:6, ncol=2, byrow=FALSE)
m
[,1] [,2]
[1,] 1 4
[2,] 2 5
[3,] 3 6
n<- matrix(1:6, ncol=2, byrow=TRUE)
n
[,1] [,2]
[1,] 1 2
[2,] 3 4
[3,] 5 6

Hubiera sido bueno que hubieran explicado un poco m谩s la forma de crear las matrices

No conoc铆a que se pudiera hacer directo con colSums

tiempo_matrix <- matrix(c(tiempo_platzi, tiempo_lecturas),
                        nrow=2, byrow=TRUE)

dias <- c("Lunes", "Martes", "Miercoles", "Jueves", "Viernes")
Tiempo <- c("tiempo_platzi", "tiempo_lecturas")

colnames(tiempo_matrix) <- dias
rownames(tiempo_matrix) <- Tiempo

tiempo_matrix

colSums(tiempo_matrix)
rowSums(tiempo_matrix)

MATRIX()
La funci贸n matrix() acepta dos argumentos, nrow y ncol . Con ellos especificamos el n煤mero de renglones y columnas que tendr谩 nuestra matriz .

muy buen ejemplo de aplicaci贸n

por mas que busco no encuentro el curso de algebra lineal alguna idea ? cual sera ?

![](

La transpuesta es cuando pasamos de filas a columnas y viceversa.

Excelente el curso!!! Gracias profe!!

buen ejercicio!

Diferencia entre Matriz y Dataframe

<h1>clases de matrices</h1>

tiempo_matriz<-matrix(c(tiempo_platzi,tiempo_lectura),nrow = 2,byrow = TRUE)
tiempo_matriz
dias<-c(鈥渓unes鈥,鈥渕artes鈥,鈥渕iercoles鈥,鈥渏ueves鈥,鈥渧iernes鈥)
Tiempo<-c(鈥渢iempo platzi鈥,鈥渢iempo lectura鈥)
colnames(tiempo_matriz)<-dias
rownames(tiempo_matriz)<-Tiempo
colSums(tiempo_matriz)

Duda, por que a la variable dias no se le asigno la variable dias_aprendizaje?

Creen que el 脕lgebra Lineal es indispensable (?) Me interesa el Data Analytics, tengo un perfil m谩s de administrativo, hist贸ricamente peleado con las matem谩ticas. Le pongo standby a R y me paso al curso de 谩lgebra lineal (?)

Me encanta que voy a poder aplicar lo que aprend铆 en econom铆a matem谩tica (谩lgebra lineal para economistas) en la U pero a aplicarlo m谩s eficiente mente. Es simplemente genial!

Como puedo publicar una im谩gen?

#Matrices

tiempo_matrix <- matrix(c(tiempo_platzi,tiempo_lectura),
                        nrow = 2,byrow = TRUE)

dias <- c("Lunes","Martes","Miercoles","Jueves","Viernes")

tiempo <- c("tiempo platzi","tiempo lectura")

colnames(tiempo_matrix) <- dias

rownames(tiempo_matrix) <- tiempo

tiempo_matrix

colSums(tiempo_matrix)

Aqui un libro que se ve prometedor para continuar con el aprendizaje

https://bookdown.org/jboscomendoza/r-principiantes4/

Solo una observacion de la clase, no se si sera de buenas practicas la declaracion de columnas ncol.
Aqui en el codigo con esa observacion 馃.

Resumen

P茅sima facilitadora, da por hecho elementos t茅cnicos que se supone venimos a aprender as铆 como las importaciones de datos y otras situaciones similares las salta y complica seguir su paso.
Espero puedan encontrar alguien mejor para actualizar el curso.