Bienvenida e introducción

1

Todo lo que aprenderás sobre el lenguaje R

2

Programación y Data Science

3

R y proyecto economía naranja.

4

Instalando nuestras herramientas

Variables, tipos de datos y estructuras

5

Los primeros cálculos 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

Qué es EDA: Exploratory Data Analysis

14

Gráficas de dispersión e histogramas.

15

Box Plot y su interpretación

16

EDA con dataset proyecto - Gráficas de dispersión.

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 gráficas de dispersión con más de dos variables - ggplot2

22

EDA con dataset proyecto usando gráficas de dispersión con más de dos variables - ggplot2 - plotly

La estadística de los datos

23

Buscando correlaciones con pairs

24

Confirmando correlaciones con la función cor

25

Buscando correlaciones con pairs en dataset proyecto

26

Confirmando correlaciones con la función cor en dataset proyecto.

27

Protegiéndonos de los peligros del promedio.

28

Eliminando los NA's para hacer los cálculos.

29

Estadística y visualización aplicada a análisis 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 visualización

32

Viendo más información con facet wrap - Parte 1

33

Viendo más información con facet wrap - Parte 2

Organizar visualizaciones y código con R Markdown

34

Conociendo R Markdown y organizando los hallazgos del análisis en un documento PDF.

Conclusiones Finales

35

Invitación 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 función matrix cuyos argumentos son:

  1. la información de los elementos.
  2. nrow: número de filas.
  3. ncol: número de columnas.
  4. byrow: booleano para indicar si llenar la matriz por filas.

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

Aportes 55

Preguntas 13

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Para los que andan un poco perdidos con la explicación, les dejo un pequeño 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 función MATRIX, la cual tiene los siguientes parametros:

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

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

matriz <- matrix(vector3, …) Y les funcionará igual

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

En este caso ella escribió para 2 filas, osea que siguiendo el ejemplo de arriba quedaría

1 2 3
4 5 6

Si quisieramos dividirlo en 3 filas sería
1 2
3 4
5 6
Por último está 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 quedaría algo como:
1 3 5
2 4 6

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

Después de la matriz, ella hace dos vectores que van a ser las etiquetas de la matriz creada, fíjense que el vector “dias” tiene 5 elementos, igual que los vectores de tiempo_platzi y y tiempo_lecturas. Y que el vector Tiempo tiene dos valores nada más, 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! 🤨

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

Hice una variante de la matriz agregando sumas totales

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

letras <- c('A','B','C','D','E','F','G','H','I','J','K','L','M','N','Ñ','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

el índice de la 1ra columna es 1??? … dilemas de un programador jajajaja

#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)

Resumen

Imposible seguir este curso si la profesora se dedica a leer el código que escribe sin ninunga explicación. Muy malo este curso.

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

Hubiera sido bueno que hubieran explicado un poco más la forma de crear las matrices

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

a este punto del ejercicio qué interesante resulta hacer un str, y un summary a la matriz: “mamá, ya sé R!” 🤓

Tal vez un esquema que ayude para entender un poco la arquitectura de los datos que son más usuales en R.

Al cerrar RStudio se guarda todo pero al volverlo a abrir tengo que correr todo el código para que se vuelvan a crear las variables y las modificaciones.
Cómo 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/

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

Creeé una matriz con nombre, edad e ingreso de seis (6) personas:

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

Hola Sonia una pregunta,

Si en la suma de los valores por día que muestro a continuación,

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…

Para agregar un ROW a una Matriz existente.

Gracias.

Ahora si, este ejercicio fue más claro que el anterior. Excelente la clase. Aprendiendo

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

no sé si hay otra forma?

Las **matrices** en R son estructuras de datos bidimensionales que permiten almacenar datos en filas y columnas, todos del mismo tipo (numérico, carácter, lógico, etc.). Las matrices son útiles para realizar operaciones matemáticas y manipulación de datos en arreglos ordenados.

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

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

![](https://static.platzi.com/media/user_upload/Captura%20de%20pantalla%20%281156%29-4ca0f1cf-287e-4f1c-b7e8-e577ef011a14.jpg)
colSums(test)

lunes    martes miércoles    jueves   viernes 
        3         7        11        15        19

Mi práctica:

hours = c("Hora inicial", "Hora Progreso")
week = c("lunes", "martes", "miércoles", "jueves", "viernes")
test = matrix(1:10, ncol = 5, byrow = FALSE)
rownames(test) = hours
rownames(test) = hours
test

El resultado es:

             			lunes martes miércoles jueves viernes
Hora inicial      		1      3         5             7         9
Hora Progreso     		2      4         6             8         10

Para ser un curso de “Fundamentos”. Considero que le falta explicar las funciones y los parametros mas a detalle.

No conocía 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 función matrix() acepta dos argumentos, nrow y ncol . Con ellos especificamos el número de renglones y columnas que tendrá nuestra matriz .

muy buen ejemplo de aplicación

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(“lunes”,“martes”,“miercoles”,“jueves”,“viernes”)
Tiempo<-c(“tiempo platzi”,“tiempo lectura”)
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 Álgebra Lineal es indispensable (?) Me interesa el Data Analytics, tengo un perfil más de administrativo, históricamente peleado con las matemáticas. Le pongo standby a R y me paso al curso de álgebra lineal (?)

Me encanta que voy a poder aplicar lo que aprendí en economía matemática (álgebra lineal para economistas) en la U pero a aplicarlo más eficiente mente. Es simplemente genial!

Como puedo publicar una imágen?

#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 🤠.

Pésima facilitadora, da por hecho elementos técnicos que se supone venimos a aprender así 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.