Factores, listas y echar un vistazo al dataset

Igualmente cuando usamos la función head() por defecto devuelve los 6 primeros valores, pero este puede ser configurable añadiendo un parámetro:

head(orangeec, n = 3)

así mostramos los tres primeros valores. Lo mismo sucede con tail()

tail(orangeec, n = 2)

P R E S T A ☝ A T E N C I Ò N 😜
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FACTORES

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LISTAS

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ECHAR UN VISTAZO AL DATASET
.
head()

.
tail()

.
glimpse()

.
str()

Algo muy curioso es que R no trabaja con indices en 0 , si no, que directamente comienza en 1

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

para quien le ayude un poco

Dejo también un libro llamado “Analizar Datos Políticos” para ampliar el conocimiento en R. Saludos comunidad! https://arcruz0.github.io/libroadp/index.html

Otra forma de requerir o importar un paquete que acabamos de instalar es require(“dplyr”). Que es parecido a library(“dplyr”)

en:

my_matrix <- matrix(1:9, ncol = 3)

más que indicando (min. 6:40) que la secuencia numerada se ordene por columnas (algo como un ORDER BY en SQL), se está indicando que la tabla se arme con 3 columnas, el que la secuencia se ordene por columnas es el método por defecto de R, no obstante, si a esta misma instrucción le agregamos el parámetro byrow = TRUE ahí estamos cambiando el comportamiento por defecto especificando que la secuencia se ordene por filas, favor confirmar si estoy en lo correcto, saludos!

Resumen

Cuarteto de Anscombe: hace mención a la importancia de visualizar los datos antes de enfocarnos en las fórmulas estadísticas. Lo que es muy importante en Data Science para analizar los datos.

Ref. de Wikipedia

Un poco más de R en este link: https://tereom.github.io/est_computacional/01-Intro-R/R_analisis_datos_visualizacion

Que son factores

#Factores listas y echar un vistazo al dataset
nivel_curso <- c( "basico", "intermedio", "avanzado")
nivel_curso

#echar un vistazo a la parte superio del dataset, R me muestra los primeros 6 resultados
head(mtcars)
head(orangeec)

#vistazo de que en que termina el dataset
tail(mtcars)
tail(orangeec)

#vistazo general con glipse. Instalar paquete ("dplyr")
glimpse(orangeec)

#crear listas
my_vector <- 1:8
my_vector
my_matrix <- matrix(1:9, ncol=3)
my_matrix
my_df <- mtcars[1:4,]
my_df

#muestra todas los valores de cada una de las listas
my_list <- list(my_vector, my_matrix, my_df)
my_list

La función glimpse también se habilita al escribir.
dplyr::glimpse(orangeec)

Claro, después de haber instalado la paquetería.
Me sirvió verlo aquí en los comentarios.

Buenos dias, primero que todo, los felicito por el curso, muy bueno. Segundo, tengo un proyecto de C# y utilizo MVC, y me gustaría empezar a involucrar R, en unos reportes que me estan solicitando. Tengo una duda, como se puede hacer esta integración, y segundo cual es la mejor practica para realizar una conexión hacia una base de datos la cual es SqlServer?

Gracias

Factores.
un tipo de dato que tiene variables categóricas.

Excelente clase, hay cosas que cambian de lenguajes anteriores

Excelente profesora!

De manera más sencilla:

mi_lista = list(1, "dos", FALSE, 5.5)

Entiendo que factor son datos categóricos, pero lo que creamos fue un vector de caracteres.

Creo que faltó lo siguiente:
Nivel_Curso = as.factor(Nivel_Curso)

O estoy equivocado?

recuerden que si las librerias no funcionan es porque deben llamarlas con library(nombre de la libreria que han instalado)

En “my_matrix” por defecto: byrow = FALSE
Por eso los numeros se agrupan por columnas, no tiene que ver el “ncol”

la señora empieza a trabajar y no explica ni lo que va a hacer…

Sino les funciona glimpse, instalen también la librería tibble y les funciona.

No se a quién le pueda servir, pero si tienen mac, toca instalar Pillar adicional a dbplyr, de esta forma nos funciona glimpse. Mejor descargarlo e instalarlo desde CRAN.

Hola porque en el elemento de my_matrix <- matrix (1:9, ncol= 3) este numero 3 tiene que ser ese y no puede ser ni 4 ni 2 ???

head(dataset) #6
tail(dataset) #6

#description
str(dataset)

instal.package(“dplyr”)

#otra forma de description
glipse(dataset)

vector1 <- 1:8 #1 al 8
matriz1 <- matrix(1:9, ncol=3) #3 columnas 1 al 9

,1  ,2  ,3

1, 1 4 7
2, 2 5 8
3, 3 6 9

#primeros 4 registros
my_df <- mtcars=[1:4,]

#unit todo en lista
list1 <- list(vector1, matriz1, my_df)

Si todo lo podemos meter en una lista… ¿podemos meter listas dentro de las listas?

Nivel_curso <- c('Basico', 'Intermedio', 'Avanzado')
Nivel_curso

head(mtcars)
head(orangeec)

tail(mtcars)
tail(orangeec)

glimpse(orangeec)

my_vector <- 1:8
my_matrix <- matrix(1:9, ncol = 3)
my_df <- mtcars[1:4,]

my_vector
my_matrix
my_df

my_list <- list(my_vector, my_matrix, my_df)
my_list```

Por si alguien se traba con el glimpse, pongan esto:

library(dplyr) glimpse(mtcars)

Muy buen curso, estoy aprendiendo mucho de R.

Para acceder a un objeto de una lista se usan indices. En este caso al vector se accede con my_list[1]. Para la matrix con my_list[2]. Para el data frame con my_list[3]. Esto difiere de python en donde los indices inician en cero.

Fcatores

Hola Sonia! Instalé correctamente ´dplyr´, pero al correr la función glimpse , me sale este error:

glimpse(orangeec)
Error in glimpse(orangeec) : could not find function “glimpse”

Crees que sea por la versión de R Studio? me ayudas por favor? gracias!

![](

¿Por qué dice que la variable Nivel_Curso es un factor, si ejecutando la función typeof(Nivel_Curso) me devuelve que es de tipo ‘character’? ¿Qué diferencia hay y cómo armo correctamente un factor?

Excelente clase, a seguir practicando

Nivel_curso <- c('Basico','Intermedio','Avanzado')
Nivel_curso

head(mtcars)
head(orangeec)

tail(mtcars)
tail(orangeec)

glimpse(orangeec)

my_vector <- 1:8
my_matrix <- matrix(1:9, ncol=3)
my_df <- mtcars[1:4,]

my_list <- list(my_vector,my_matrix,my_df)

Hola Sonia
no puedo correr la linea
glimpse(orangeec)
me sale este error
Error in glimpse(orangeec) : could not find function “glimpse”

instale sin problema “dplyr”, porque sera? por favor ayuda

Excelente esta clase! Ayuda a clarar muchos conceptos, particularmente los objetos que se usan en un proyecto.

esa lista la podemos llamar dataframe entonces?

Voy probando en R Studio y en Jupyter.

En caso de que se quiera utilizar nuevamente el código hay que colocar:

library(dplyr)

Hola,

La clase me encantó, adicionalmente me gustaría agregar que también se puede cambiar de nombre a los elementos de una lista. Saludos.

names(lista_1) <- c(‘vector_1’, ‘matrix_1’, ‘data_frame_1’)

Qué tengo que hacer cuando me sale éste error al inentar instalar el paquete “dplyr”?

> install.packages("dyplr")
WARNING: Rtools is required to build R packages but is not currently installed. Please download and install the appropriate version of Rtools before proceeding:

https://cran.rstudio.com/bin/windows/Rtools/
Installing package into ‘C:/Users/Luis/Documents/R/win-library/4.0’
(as ‘lib’ is unspecified)
Warning in install.packages : package ‘dyplr’ is not available for this version of R

A version of this package for your version of R might be available elsewhere, see the ideas at
https://cran.r-project.org/doc/manuals/r-patched/R-admin.html#Installing-packages```

Saben porque cuando aplicamos un factor, les sale NA???