Tutoriales de programación - página 10
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Grabación de datos mediante programación en R. Usando los paquetes tidyverse y dplyr para crear una nueva variable
Grabación de datos mediante programación en R. Usando los paquetes tidyverse y dplyr para crear una nueva variable
Hoy vamos a profundizar en el fascinante tema de la grabación de datos en R. Pero primero, aclaremos qué entendemos por grabar datos. Para ilustrar este proceso, usaremos el conjunto de datos de Star Wars. Si ya instaló el paquete tidyverse en su computadora, tendrá acceso a este conjunto de datos y podrá seguirlo en casa.
El conjunto de datos de Star Wars consta de filas que representan personajes de Star Wars como Luke Skywalker, la princesa Leia y más, y columnas que representan diversas variables, como nombre, altura, masa y género. Nuestro objetivo es transformar el conjunto de datos original en uno nuevo que contenga algunas diferencias clave.
En el conjunto de datos modificado, que crearemos, hay algunos cambios a tener en cuenta. Primero, la columna de altura se expresa en metros cuadrados en lugar de centímetros como en el conjunto de datos original. En segundo lugar, la columna de género usa "M" y "F" para representar masculino y femenino, respectivamente, en lugar de los valores originales. Además, hemos eliminado todos los valores faltantes del conjunto de datos. Por último, hemos creado una nueva variable llamada "tamaño" que clasifica a los personajes como "grandes" o "pequeños" según criterios específicos: ser más altos que un metro y pesar más de 75 kilogramos.
Para comenzar, asegurémonos de tener cargado el paquete tidyverse, ya que proporciona las funciones necesarias para la manipulación de datos. Solo necesita instalar el paquete una vez, pero puede cargarlo para cada sesión usando la función library() o require(). Una vez que se cargue el paquete tidyverse, también tendrá acceso al conjunto de datos de Star Wars.
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. De esta manera, podemos hacer cambios y realizar operaciones sin modificar el conjunto de datos original. Ahora, seleccionemos las variables con las que queremos trabajar. Para lograr esto, utilizaremos el operador de tubería (%>%) para encadenar operaciones.
Primero, usaremos la función select() para elegir las variables que deseamos: nombre, masa y género. Además, cambiaremos el nombre de la variable "masa" a "peso" usando la función renombrar(). Al ejecutar este código, las variables seleccionadas se conservarán y la columna "masa" se renombrará como "peso" en el conjunto de datos SW.
A continuación, abordaremos los valores faltantes. Aunque no lo cubriremos en detalle aquí, es importante manejar los valores faltantes de manera adecuada en su análisis de datos. Por ahora, simplemente eliminaremos los valores faltantes del conjunto de datos. Cubriremos las técnicas para lidiar con los valores faltantes en un video separado.
Ahora, concentrémonos en transformar la variable "altura" de centímetros a metros. Usando la función mutate() y el operador de tubería, modificaremos la columna "altura" dividiendo cada valor por 100. Esta división asegura que las alturas se expresen en metros en lugar de centímetros.
Pasando a la variable "género", notamos que contiene otros valores además de "masculino" y "femenino", como "MAfrodita". Para abordar esto, queremos filtrar el conjunto de datos y mantener solo las observaciones con valores "masculino" y "femenino". Demostraremos dos enfoques para el filtrado. El primer enfoque implica el uso de la función filter() y la especificación de las condiciones para retener las observaciones con géneros "masculino" o "femenino". El segundo enfoque, más elegante, emplea la concatenación mediante el operador %in% para conservar las observaciones con valores "masculinos" o "femeninos". Ambos enfoques arrojan el mismo resultado: solo las observaciones "masculinas" y "femeninas" permanecen en el conjunto de datos.
Una vez que hemos filtrado la variable "género", podemos proceder a recodificar los valores en la variable "género". Actualmente, contiene valores "masculino" y "femenino", pero queremos representarlos como "M" y "F" respectivamente. Para lograr esto, usaremos la función mutate() y la función recode().
Dentro de la función recode(), especificaremos la variable que queremos recodificar, que es "género" en este caso. Luego, asignaremos los nuevos valores usando la sintaxis old_value = new_value. En nuestro caso, estableceremos que "masculino" se recodifique como "M" y "femenino" como "F".
Al ejecutar este código, la variable "género" en el conjunto de datos SW se actualizará, reemplazando "masculino" y "femenino" con "M" y "F" respectivamente.
Por último, crearemos una nueva variable llamada "tamaño" según ciertos criterios. La variable "tamaño" categorizará a los personajes como "grandes" o "pequeños" dependiendo de su altura y peso. Usaremos nuevamente la función mutate() y el operador de canalización.
Dentro de mutate(), crearemos la variable "tamaño" definiendo sus condiciones. Usaremos operadores lógicos para verificar si la altura es mayor a un metro y el peso es mayor a 75 kilogramos. Si se cumplen las condiciones, asignaremos "grande" a la observación correspondiente; de lo contrario, asignaremos "pequeño". Esto se logra usando la función if_else() dentro de mutate().
Una vez que se ejecuta este código, la variable "tamaño" se agregará al conjunto de datos SW, indicando si cada carácter se clasifica como "grande" o "pequeño" en función de su altura y peso.
En conclusión, si le apasiona el análisis de datos y está ansioso por aprender a programar en R, ha venido al lugar correcto. Presiona el botón de suscripción y haz clic en la campana de notificación para mantenerte actualizado sobre futuros videos.
10 consejos de filtrado de datos utilizando la programación R. Utilice tidyverse para filtrar y crear subconjuntos de sus datos.
10 consejos de filtrado de datos utilizando la programación R. Utilice tidyverse para filtrar y crear subconjuntos de sus datos.
En este video, exploraremos cómo filtrar datos en R usando la función de filtro. El filtrado nos permite extraer subconjuntos específicos de datos en función de ciertos criterios. Para hacer esto, usaremos el paquete tidyverse, que proporciona un poderoso conjunto de herramientas para la manipulación y el análisis de datos en R. Antes de sumergirnos en la función de filtro, analicemos brevemente los conceptos básicos.
Configuración del entorno:
Para comenzar, necesitamos cargar el paquete tidyverse usando la función de biblioteca. El paquete tidyverse incluye el ecosistema tidyverse, que amplía el vocabulario y la funcionalidad de R. Si no está familiarizado con tidyverse, le recomiendo ver mi video sobre paquetes para comprenderlo mejor.
Explorando los datos: para esta demostración, trabajaremos con el conjunto de datos "msleep", que se incluye como un conjunto de datos incorporado en el paquete tidyverse. El conjunto de datos "msleep" contiene información sobre diferentes mamíferos, incluidas variables como el nombre, el total de sueño, el peso corporal y el peso del cerebro. Este conjunto de datos servirá como nuestros datos de práctica para el filtrado.
Creación de un subconjunto de datos: para crear un subconjunto de datos, primero haremos una copia del conjunto de datos "msleep" y lo asignaremos a un nuevo objeto llamado "my_data" usando el operador de asignación "=".
my_data <- msleep
Selección de variables: A continuación, seleccionaremos variables específicas con las que queremos trabajar. En este caso, nos interesan las columnas "name" y "sleep_total". Usamos la función de selección para elegir estas columnas y almacenar el resultado nuevamente en el objeto "my_data" usando el operador de asignación.
my_data <- my_data %>% select(name, sleep_total)
Filtrado de datos: Ahora viene la parte principal, la función de filtrado. Usaremos esta función para extraer filas de nuestro conjunto de datos según criterios específicos. Hay varias formas en que podemos usar la función de filtro, y lo guiaré a través de diez ejemplos diferentes.
Filtrado por un solo criterio:
Para comenzar, filtremos los datos para incluir solo mamíferos donde el total de sueño es más de 18. Usamos la función de filtro y especificamos la condición como "sleep_total > 18".
my_data <- my_data %>% filter(sleep_total > 18)
Filtrado usando el "!" Operador:
También podemos usar el "!" operador para filtrar lo contrario de una condición dada. En este caso, filtraremos los mamíferos con totales de sueño inferiores a 18.
my_data <- my_data %>% filter(!(sleep_total < 18))
Filtrado basado en Criterios Múltiples usando "y":
Podemos filtrar los datos en función de varios criterios combinándolos mediante el operador lógico "y" (","). Por ejemplo, extraigamos mamíferos donde el orden es "primate" y el peso corporal es más de 20.
my_data <- my_data %>% filter(order == "primate", body_weight > 20)
Filtrado basado en Criterios Múltiples usando "o":
En algunos casos, es posible que queramos extraer filas que cumplan al menos uno de varios criterios. Podemos lograr esto usando el operador lógico "o" ("|"). Por ejemplo, extraigamos mamíferos que sean vacas, perros o cabras.
my_data <- my_data %>% filter(name == "cow" | name == "dog" | name == "goat")
Filtrado usando una concatenación:
En lugar de especificar cada criterio individualmente, podemos crear una concatenación de valores y usarla dentro de la función de filtro. Este enfoque proporciona una forma más elegante de filtrar valores múltiples. Por ejemplo, podemos filtrar creando un vector de nombres y usándolo en la función de filtro de la siguiente manera:
names_to_filter <- c("cow", "dog", "goat")
my_data <- my_data %>% filter(name %in% names_to_filter)
Filtrado usando el operador "entre":
Podemos usar el operador "entre" para filtrar filas según un rango de valores. Filtremos los datos para incluir solo mamíferos con totales de sueño entre 16 y 18 (inclusive).
my_data <- my_data %>% filter(between(sleep_total, 16, 18))
Filtrado de valores cercanos a un valor específico:
Si queremos filtrar las observaciones que están cerca de un valor específico dentro de una variable, podemos usar la función "cerca". Por ejemplo, filtremos los datos para incluir mamíferos con totales de sueño cercanos a 17 dentro de una tolerancia de 0,5.
my_data <- my_data %>% filter(near(sleep_total, 17, tolerance = 0.5))
Filtrado de valores perdidos:
Para filtrar filas donde una variable específica tiene valores faltantes, podemos usar la función "is.na". Filtremos los datos para incluir solo mamíferos con valores faltantes en la variable "conservación".
my_data <- my_data %>% filter(is.na(conservation))
Filtrado de valores no perdidos:
Por el contrario, si queremos filtrar filas con valores faltantes en una variable específica, podemos usar el "!" operador junto con la función "is.na". Filtremos los datos para excluir a los mamíferos con valores faltantes en la variable "conservación".
my_data <- my_data %>% filter(!is.na(conservation))
Conclusión: al utilizar la función de filtro y varias técnicas de filtrado, podemos extraer subconjuntos específicos de datos según nuestros criterios. El filtrado nos permite centrarnos en observaciones relevantes y facilitar un análisis posterior. Recuerde experimentar con diferentes criterios y combinaciones para satisfacer sus necesidades específicas de filtrado de datos.
Si este video le resultó útil y desea obtener más información sobre el análisis de datos y la programación R, asegúrese de suscribirse a este canal y habilitar las notificaciones para mantenerse actualizado sobre futuros videos.
Limpia tus datos con programación R.R para principiantes
Limpia tus datos con programación R.R para principiantes
¡Bienvenido de nuevo! Hoy nos sumergimos en el tema de la limpieza de datos. Cuando se trabaja con datos, muchas personas están ansiosas por saltar al análisis estadístico de inmediato. Sin embargo, es importante adoptar un enfoque sistemático para garantizar resultados precisos y confiables. En este video, lo guiaremos a través del proceso de limpieza de sus datos, que es un paso crucial antes del análisis.
Primero, comencemos explorando sus datos. He cubierto este tema en un video anterior, así que asegúrese de revisarlo si aún no lo ha hecho. La exploración de datos lo ayuda a familiarizarse con la estructura y el contenido de su conjunto de datos. Una vez que tenga una buena comprensión de sus datos, puede pasar a limpiarlos.
Entonces, ¿a qué nos referimos con limpiar sus datos? Bueno, hay algunas tareas clave involucradas. En primer lugar, es importante asegurarse de que cada variable esté categorizada correctamente. Es posible que deba realizar ajustes y cambiar los tipos de variables según sea necesario. Te mostraré cómo hacer esto en breve.
A continuación, es posible que desee seleccionar las variables con las que desea trabajar y filtrar las filas u observaciones no deseadas. Este paso es particularmente importante cuando se trata de grandes conjuntos de datos. Le permite concentrarse en los datos específicos que son relevantes para su análisis.
Otro aspecto importante de la limpieza de datos es el manejo de los datos faltantes. Discutiremos técnicas para encontrar y tratar con valores faltantes en este video. Además, cubriremos cómo identificar y manejar duplicados, así como también cómo recodificar valores si es necesario.
Antes de continuar, permítanme mencionar que cuando trabajo con R, siempre uso los paquetes tidyverse. El tidyverse es una colección de paquetes que amplía la funcionalidad de R y proporciona una amplia gama de funciones útiles. Si aún no lo ha hecho, asegúrese de instalar y cargar los paquetes de tidyverse.
Ahora, hablemos de los conjuntos de datos que usaremos. R viene con conjuntos de datos incorporados que puede usar para practicar y aprender. En esta lección, usaremos el conjunto de datos de Star Wars, que estará disponible una vez que haya instalado tidyverse. Puede acceder a estos conjuntos de datos escribiendo "data()" y explorando las opciones disponibles. Por ejemplo, puede ver el conjunto de datos de Star Wars escribiendo "view(starwars)".
Ahora, centrémonos en los tipos de variables. Es importante asegurarse de que cada variable esté correctamente identificada y categorizada. Para explorar los tipos de variables en el conjunto de datos de Star Wars, podemos usar la función "glimpse(starwars)". Esto proporcionará un resumen del conjunto de datos, incluidos los nombres y tipos de variables.
En algunos casos, es posible que desee convertir una variable de carácter en una variable de factor. Los factores son variables categóricas que pueden tener niveles o categorías predefinidas. Para ello, puede utilizar la función "as.factor()". Por ejemplo, para convertir la variable "género" en el conjunto de datos de Star Wars en un factor, puede usar el código "starwars$género <- as.factor(starwars$género)". Esto cambiará el tipo de variable y actualizará el conjunto de datos en consecuencia.
Si necesita especificar los niveles o categorías de una variable de factor, puede usar la función "niveles ()". Por ejemplo, si quieres cambiar el orden de los niveles en la variable "género", puedes usar el código "niveles(starwars$género) <- c('masculino', 'femenino')". Esto le permite personalizar el orden de las categorías según sus necesidades específicas.
A continuación, analicemos la selección de variables y el filtrado de filas. En R, puede usar la función "seleccionar ()" para elegir las variables con las que desea trabajar. Por ejemplo, puede seleccionar variables como "nombre" y "altura" del conjunto de datos de Star Wars usando el código "select(starwars, nombre, altura, termina_con('color'))".
Para filtrar filas satisfechas. Pero eso no es lo que queremos en este caso. Queremos incluir observaciones que tengan cabello rubio o castaño. Por lo tanto, usamos el operador lógico "o" (representado por |) para especificar que la observación debe cumplir cualquiera de las condiciones.
Ahora, pasemos a la siguiente parte de la limpieza de datos, que se ocupa de los datos faltantes. Los datos faltantes pueden ocurrir en conjuntos de datos por varias razones, y es importante manejarlos adecuadamente. En el caso del conjunto de datos de Star Wars, podemos comprobar si faltan valores utilizando la función is.na().
Para encontrar y tratar los datos que faltan, podemos agregar otro paso a nuestro código:
En este código, primero seleccionamos las variables deseadas (nombre, altura y variables que terminan en "color"). Luego filtramos los valores de color de cabello que son "rubio" o "marrón". Finalmente, usamos la condición !is.na(height) para excluir cualquier observación en la que falte el valor de altura.
A continuación, abordemos el problema de los duplicados en el conjunto de datos. Pueden ocurrir duplicados cuando hay varias observaciones idénticas en el conjunto de datos. Para encontrar y manejar duplicados, podemos agregar otro paso a nuestro código:
En este código, usamos la función distintiva() para eliminar las observaciones duplicadas del conjunto de datos filtrados por star_wars, asegurándonos de que cada observación sea única.
Por último, analicemos cómo recodificar valores en el conjunto de datos. A veces, es posible que necesitemos modificar los valores de ciertas variables para que se adapten mejor a nuestro análisis. En este caso, digamos que queremos recodificar la variable de color de cabello para que tenga "rubio" como 1 y "marrón" como 2. Podemos lograr esto agregando otro paso a nuestro código:
Aquí, usamos la función mutate() junto con la función recode() para modificar los valores de la variable hair_color. Especificamos que "rubio" debe recodificarse como 1 y "marrón" como 2.
Ahora, hemos completado el proceso de limpieza de datos. Seleccionamos las variables deseadas, filtramos las observaciones no deseadas, solucionamos los datos faltantes, eliminamos los duplicados y recodificamos los valores si es necesario.
Recuerde, estos son solo algunos pasos básicos en el proceso de limpieza de datos, y los pasos específicos pueden variar según el conjunto de datos y los requisitos de análisis. Sin embargo, seguir un enfoque sistemático como este puede ayudar a garantizar que sus datos estén en un formato limpio y adecuado para un análisis posterior.
Espero que esta explicación te ayude a comprender el proceso de limpieza de tus datos.
Explore sus datos usando la programación R
Explore sus datos usando la programación R
¡Hola a todos los entusiastas de la programación! Mi nombre es Greg Martin y les doy la bienvenida nuevamente a nuestra sesión Programación 101. Hoy, vamos a discutir el tema crucial de la exploración de datos antes de sumergirnos en cualquier análisis de datos. Comprender los datos con los que está trabajando es esencial. Debe comprender las dimensiones, los parámetros y el tamaño de su conjunto de datos o marco de datos. Además, debe conocer la cantidad de variables y sus características. Este paso es muy importante y muy fácil, así que hagámoslo juntos.
Si estás aquí para aprender sobre programación, has venido al lugar correcto. En este canal de YouTube, creamos videos de programación que cubren una amplia gama de temas.
Ahora, permítanme comenzar diciendo que uso funciones y paquetes dentro de Tidyverse. Si no está familiarizado con Tidyverse, le recomiendo ver uno de mis otros videos que explican su significado. La instalación de Tidyverse en su computadora trae todas las funciones, capacidades y vocabulario ampliado que vienen con los paquetes en Tidyverse. Mencionaré algunos de estos paquetes a medida que avancemos.
Es importante destacar que Tidyverse también incluye una variedad de conjuntos de datos integrados que puede usar para practicar su análisis de datos. Esto es particularmente útil, y más adelante usaremos uno de estos conjuntos de datos adicionales llamados "guerra de las galaxias". El conjunto de datos de Star Wars es un poco desordenado, contiene datos faltantes y otros problemas, lo que lo convierte en un excelente ejemplo para explorar y limpiar datos.
Para comenzar, siempre puede usar el signo de interrogación seguido del nombre de la función o del conjunto de datos para acceder a la documentación y obtener información sobre ese conjunto de datos en particular. Por ejemplo, si escribe "? Star Wars" y presiona Intro, puede acceder a información sobre las variables presentes en el conjunto de datos de Star Wars.
Ahora, pasemos a algunas funciones específicas. La primera función que aprenderemos es "dim", que significa dimensiones. Usando el comando "dim(star wars)" y presionando Enter, podemos determinar que el conjunto de datos tiene 87 filas u observaciones y 13 variables.
Otra función común utilizada para comprender la estructura de un marco de datos es "str" (estructura). Sin embargo, cuando aplicamos "str(star wars)" directamente, encontramos algunos resultados desordenados debido a la presencia de listas dentro del conjunto de datos. Las listas representan variables donde cada observación puede ser una lista separada que contiene varios puntos de datos o incluso un marco de datos completo. Para que la salida sea más legible, podemos usar la función "vislumbrar" de Tidyverse. Entonces, al escribir "glimpse(star wars)" y presionar Enter, obtenemos una visualización mucho más ordenada de la estructura del conjunto de datos, incluida la cantidad de observaciones, variables y sus tipos.
Para ver el conjunto de datos en sí, puede usar la función "ver" escribiendo "ver (guerra de las galaxias)" y presionando Entrar. Esto abrirá una ventana que muestra el conjunto de datos en un formato ordenado y organizado, con columnas que representan variables y filas que representan observaciones.
Además, puede utilizar las funciones de "cabeza" y "cola" para ver rápidamente la primera y la última fila del conjunto de datos, respectivamente. Por ejemplo, "cabeza (guerra de las galaxias)" mostrará las primeras seis filas y "cola (guerra de las galaxias)" mostrará las últimas seis filas.
Para acceder a variables específicas dentro del conjunto de datos, puede usar el operador "$". Por ejemplo, si escribes "star wars$name" y presionas Enter, puedes acceder directamente a la variable "name".
Otra función útil es "nombres", que le permite recuperar los nombres de las variables dentro del conjunto de datos. Al escribir "nombres (guerra de las galaxias)" y presionar Enter, obtendrá una lista de todas las variables presentes. Esto es beneficioso cuando se hace referencia a variables en su código, ya que ayuda a evitar errores tipográficos y garantiza la precisión.
Además, la función "longitud" se puede utilizar para determinar el número.
La función "longitud" se puede utilizar para determinar el número de variables dentro de un conjunto de datos. Por ejemplo, al escribir "longitud (nombres (guerra de las galaxias))" y presionar Intro, puede averiguar el número total de variables presentes en el conjunto de datos de guerra de las galaxias.
Otro aspecto importante de la exploración de datos es comprender los tipos de datos de las variables. La función "clase" se puede utilizar para determinar la clase o el tipo de datos de una variable. Por ejemplo, si desea conocer el tipo de datos de la variable "nombre" en el conjunto de datos de star wars, puede escribir "class(star wars$name)" y presionar Enter.
También puede usar la función "resumen" para obtener estadísticas de resumen para variables numéricas en el conjunto de datos. Por ejemplo, si desea obtener un resumen de la variable "altura", puede escribir "resumen (star wars $ altura)" y presionar Entrar.
Para filtrar y crear subconjuntos del conjunto de datos en función de condiciones específicas, puede utilizar la función "filtrar". Esta función le permite especificar condiciones lógicas para seleccionar filas que cumplan con ciertos criterios. Por ejemplo, si desea filtrar el conjunto de datos de Star Wars para incluir solo caracteres con una altura superior a 150, puede escribir "filtro (Star Wars, altura> 150)" y presionar Entrar.
Además, puede usar la función "seleccionar" para elegir variables o columnas específicas del conjunto de datos. Esto es útil cuando desea centrarse en un subconjunto de variables para su análisis. Por ejemplo, si desea seleccionar solo las variables "nombre" y "altura" del conjunto de datos de Star Wars, puede escribir "seleccionar (Star Wars, nombre, altura)" y presionar Intro.
Explorar datos también implica examinar la distribución de variables. Tidyverse proporciona el paquete "ggplot2", que ofrece potentes capacidades de visualización de datos. Puede usar funciones como "ggplot" y "geom_histogram" para crear histogramas para visualizar la distribución de variables numéricas. Por ejemplo, para crear un histograma de la variable "altura" en el conjunto de datos de Star Wars, puede usar el siguiente código:
library(ggplot2)
ggplot(star wars, aes(x = height)) +
geom_histogram()
Este código generará un histograma que muestra la distribución de las alturas de los caracteres en el conjunto de datos de Star Wars.
Recuerde instalar los paquetes necesarios si aún no lo ha hecho. Puede usar la función "install.packages" para instalar paquetes. Por ejemplo, para instalar el paquete ggplot2, puede escribir "install.packages('ggplot2')" y presionar Enter.
Estas son algunas de las funciones y técnicas esenciales que puede usar para la exploración de datos en R. Al comprender la estructura, las dimensiones, las variables y los tipos de datos de su conjunto de datos, obtiene información valiosa que lo ayuda a guiar su proceso de análisis de datos.
Manipula tus datos. Disputa de datos. Programación en R para principiantes.
Manipula tus datos. Disputa de datos. Programación en R para principiantes.
Bienvenido de nuevo a otro emocionante video de nuestra serie de programación. Hoy vamos a profundizar en el tema de la manipulación de su marco de datos, conjunto de datos o datos. La disputa de datos, también conocida como "manipulación de datos", puede ser muy divertida. Esta es la tercera parte de nuestra serie, donde exploramos varios aspectos de la exploración, limpieza, manipulación, descripción, resumen, visualización y análisis de datos. Estos son pasos esenciales en la canalización de datos cuando encuentra un nuevo conjunto de datos, lo que lo ayuda a comprender los datos que tiene.
En este video, cubriremos una variedad de técnicas. Es posible que ya esté familiarizado con algunos de ellos, mientras que otros pueden ser nuevos para usted. Avanzaremos a un ritmo rápido, así que siéntase libre de pausar, rebobinar y revisar el video según sea necesario. La mayoría de los ejemplos y demostraciones que mostraré se pueden replicar fácilmente en su propia computadora. No necesita descargar ningún dato adicional ni buscarlo en línea. Los marcos de datos incorporados en R servirán como nuestros conjuntos de datos de práctica a lo largo del video.
Pero antes de continuar, asegurémonos de tener instalada la biblioteca tidyverse. No entraré en el proceso de instalación aquí, pero si no está familiarizado con él, le recomiendo ver mi video sobre paquetes. La biblioteca tidyverse consta de múltiples paquetes que brindan una gama de funcionalidades para la manipulación y el análisis de datos. Una vez instalada, puede cargar la biblioteca usando la biblioteca de comandos (tidyverse), que le brinda acceso a todos los paquetes y su vocabulario extendido dentro de R. Además, tidyverse también incluye conjuntos de datos precargados que podemos utilizar para practicar. Para ver los conjuntos de datos disponibles, puede usar el comando data(), que mostrará una lista de conjuntos de datos accesibles en su computadora.
Muy bien, vamos a sumergirnos en el contenido. Trabajaremos con el conjunto de datos "m_sleep" para nuestras demostraciones. Si tiene curiosidad acerca de los detalles del conjunto de datos, puede usar el comando ?m_sleep para obtener un resumen e información sobre cada variable en el conjunto de datos. Alternativamente, podemos usar la función de visión del tidyverse para obtener una descripción general concisa del conjunto de datos, incluidos los nombres de las variables, los tipos y algunas observaciones de ejemplo.
Ahora, comencemos con nuestra primera lección: cambiar el nombre de una variable. Cambiar el nombre de una variable es muy fácil usando la función de cambio de nombre en tidyverse. Por lo general, seguimos un enfoque de tubería, comenzando con el conjunto de datos y luego aplicando transformaciones usando el operador de tubería %>%. Para cambiar el nombre de una variable, especificamos el nuevo nombre antes del signo igual, seguido del nombre existente dentro de la función de cambio de nombre. Por ejemplo, podemos cambiar el nombre de la variable "conservación" a "conservar" usando rename(conservar = conservación). Después de ejecutar el código, podemos observar el nombre de la variable actualizada en el conjunto de datos.
Continuando, exploremos cómo reordenar las variables. Como se mencionó anteriormente, hemos discutido anteriormente la función de selección, que nos permite elegir variables específicas. Sin embargo, vale la pena señalar que el orden de las variables en la función de selección determina su orden en el conjunto de datos resultante. Al especificar los nombres de las variables en el orden deseado, separados por comas, podemos reorganizar las variables en consecuencia. Por ejemplo, select(var1, var2, ..., everything()) seleccionará "var1" y "var2" primero, seguidas por las variables restantes en su orden original.
A continuación, analicemos el cambio de tipos de variables. Hemos tocado este tema antes, pero repasemos brevemente el proceso. Usando la clase de función base R, podemos determinar el tipo actual de una variable. Por ejemplo, class(m_sleep$var) mostrará el tipo de variable como "carácter". Para cambiar el tipo de una variable en una nueva línea con fines de legibilidad, pero puede escribirlo todo en una línea si lo prefiere. Ahora, apliquemos el filtro al marco de datos.
En este ejemplo, filtramos el marco de datos m_sleep para incluir solo las observaciones donde la variable de orden es "Carnivora" o "Primates". El subconjunto de datos resultante se almacena en el objeto filtered_data.
Pasando a organizar los datos, podemos usar la función de organización. Esta función nos permite ordenar las filas del marco de datos en función de una o más variables. Ordenemos los datos_filtrados por la variable vore en orden descendente.
Aquí, usamos la función de arreglo con el argumento desc(vore), que ordena el marco de datos en orden descendente según la variable vore. Los datos ordenados resultantes se almacenan en el objeto de datos_arreglados.
Ahora, cubramos la grabación de datos. La recodificación implica cambiar los valores de una variable en función de ciertas condiciones. Podemos usar la función mutar junto con la función if_else para lograr esto.
En este ejemplo, recodificamos la variable vore en el marco de datos de datos_arreglados. Reemplazamos el valor "carni" con "Carnívoro" y todos los demás valores con "Omnívoro". El marco de datos modificado se almacena en el objeto recoded_data.
A continuación, exploremos el cambio de datos usando la función de mutar. Podemos crear nuevas variables o modificar las existentes. Aquí hay un ejemplo:
Por último, analicemos la remodelación de su marco de datos. La remodelación implica cambiar la estructura del marco de datos de ancho a largo o viceversa. Las funciones pivot_longer y pivot_wider del paquete tidyverse son útiles para esta tarea. Aquí hay un ejemplo:
En este ejemplo, transformamos el marco de datos de formato ancho a largo. Seleccionamos las variables vore, wake y sleep_total para pivotar. El marco de datos resultante tiene dos columnas nuevas: variable y valor, que almacenan los nombres de las variables y los valores correspondientes, respectivamente.
¡Eso es todo por este tutorial! Cubrimos varios aspectos de la manipulación de su marco de datos, incluido el cambio de nombre de variables, el reordenamiento de variables, el cambio de tipos de variables, la selección de variables, el filtrado y la organización de datos, la recodificación de datos, el cambio de datos mediante mutación y la remodelación del marco de datos. Recuerde, puede practicar todos estos conceptos utilizando los marcos de datos incorporados en R. ¡Feliz disputa de datos!
Describa y resuma sus datos
Describa y resuma sus datos
¡Bienvenido de nuevo a R101! En esta sesión, discutiremos cómo describir y resumir sus datos. El tema de hoy es súper fácil, así que quédate conmigo y aprenderás mucho. Esta sesión es parte de una serie en la que exploramos, limpiamos, manipulamos, describimos y resumimos datos. El próximo video será sobre la visualización y el análisis de los datos. Entonces empecemos.
En este video, cubriremos varios aspectos de la descripción y resumen de datos. En primer lugar, cuando se trata de variables numéricas, existen parámetros estadísticos específicos que usamos para describirlas. Estos incluyen rango, dispersión, centralidad y varianza. No te preocupes; repasaremos estos conceptos de una manera súper fácil, y solo tomará alrededor de 30 segundos.
A continuación, aprenderemos cómo resumir todo el conjunto de datos. Compartiré algunos consejos y trucos para resumir de manera eficiente sus datos. Nuevamente, esto solo tomará alrededor de 30 segundos.
Luego, nos enfocaremos en crear tablas para resumir nuestros datos. Las tablas son una excelente manera de presentar y resumir información de manera efectiva. Aprenderemos a crear tablas que resumen variables numéricas y tablas de contingencia que resumen variables categóricas. Te mostraré algunos ejemplos y te resultará muy fácil seguirlos.
Para darle una idea de lo que buscamos, he mostrado una tabla de ejemplo en la pantalla. Esta tabla cuenta una historia convincente y pinta una imagen clara de los datos. Fue creado utilizando el paquete "formattable" en R, que le permite crear hermosas tablas. Sin embargo, antes de sumergirnos en la creación de tablas visualmente atractivas, es crucial asegurarse de que nuestros datos estén estructurados correctamente. La clave es tener sus datos en un formato que le permita contar una historia y presentar una imagen de manera efectiva.
Ahora, avancemos y cubramos los temas principales de este video. Si estás interesado en aprender a programar en R, estás en el lugar correcto. En este canal de YouTube, creamos videos de programación que cubren una amplia gama de temas.
En primer lugar, si aún no lo ha hecho, asegúrese de instalar los paquetes necesarios. Siempre trabajamos con los paquetes "tidyverse", que amplían el vocabulario y las capacidades de R. Proporcionan herramientas útiles como el operador de tubería, que usaremos en este video. Si no está familiarizado con tidyverse y los paquetes que contiene, le recomiendo ver mi video sobre paquetes.
En nuestros ejemplos, utilizaremos datos disponibles públicamente a los que puede acceder en su computadora. Al usar estos datos, puede practicar sus habilidades de análisis, codificación y manejo de datos. R proporciona una variedad de conjuntos de datos a los que puede acceder mediante la función "datos". Trabajaremos específicamente con el conjunto de datos "msleep" en este video. Puede replicar los pasos que muestro en su computadora en casa. Si ejecuta el comando "ver (msleep)", puede ver la estructura del conjunto de datos. Contiene variables como herbívoro, carnívoro, omnívoro, tiempo de sueño, peso del cerebro y más. Es un gran conjunto de datos para trabajar.
Para empezar, resumamos las variables numéricas en el conjunto de datos. Nos centraremos en parámetros estadísticos como mínimo, máximo, rango, rango intercuartílico, media, mediana y varianza. Para obtener estos valores, puedes usar la función "summary" en R. Al ejecutar "summary(msleep)", verás el resumen de todas las variables con los parámetros correspondientes. También puede usar "resumen" en una sola variable si desea centrarse en estadísticas específicas.
Ahora, digamos que queremos seleccionar solo las variables "sleep_total" y "brain_weight" y resumirlas. Puede lograr esto seleccionando las variables usando la función "seleccionar" del paquete tidyverse.
Ahora introduzcamos la segunda variable categórica, que es "airbags". Podemos usar la función de tabla nuevamente, pero esta vez incluiremos ambas variables dentro de la función. Aquí está el código:
Cuando ejecutamos este código, obtenemos una tabla de contingencia que muestra la frecuencia de combinaciones entre las dos variables categóricas. Mostrará algo como esto:
Esta tabla nos dice, por ejemplo, que hay 15 autos de origen no estadounidense sin bolsas de aire, 20 autos con bolsas de aire solo para el conductor y 10 autos con bolsas de aire tanto para el conductor como para el pasajero. Del mismo modo, hay 25 automóviles de EE. UU. sin bolsas de aire, 30 automóviles con bolsas de aire solo para el conductor y 20 automóviles con bolsas de aire tanto para el conductor como para el pasajero.
Ahora veamos cómo podemos lograr el mismo resultado usando el enfoque tidyverse. Usaremos las funciones count y pivot_wider. Aquí está el código:
Este código sigue al operador de tubería %>% para realizar una serie de operaciones. Primero, usamos contar para calcular las frecuencias de las combinaciones entre el origen y las bolsas de aire. Luego, aplicamos pivot_wider para remodelar los datos, convirtiendo los diferentes tipos de bolsas de aire en columnas separadas. La tabla resultante se verá similar a la producida por el código R base.
Estos ejemplos demuestran cómo puede resumir y crear tablas para describir sus datos utilizando tanto la base R como el enfoque tidyverse. Es importante elegir el método que se ajuste a sus preferencias ya los requisitos específicos de su análisis.
Prueba de chi cuadrado usando programación R
Prueba de chi cuadrado usando programación R
Hoy vamos a profundizar en el tema de la prueba de chi-cuadrado, centrándonos específicamente en la prueba de bondad de ajuste. Esta prueba es súper fácil, así que quédate conmigo y exploremos juntos.
Lo primero es lo primero, asegúrese de tener instalado el paquete tidyverse. Si no está familiarizado con el tidyverse, puede ver mis otros videos para obtener más información al respecto. El tidyverse es una colección de paquetes de R que amplía el vocabulario de R y hace que el análisis de datos sea más eficiente. Además, necesitaremos el paquete "forcats", que proporciona una funcionalidad ampliada para trabajar con variables categóricas. En esta lección, usaremos el conjunto de datos "GSS_cat" que viene con el paquete "forcats".
Una vez que haya instalado los paquetes, echemos un vistazo al conjunto de datos "GSS_cat". Contiene varias variables, una de las cuales es "estado civil". Nos vamos a centrar en esta variable para nuestro análisis. Para tener una idea de las proporciones de los diferentes estados civiles, he creado un gráfico en el lado derecho de la pantalla, que muestra las categorías "nunca se casó", "divorciado" y "casado". De la trama, podemos observar que las proporciones parecen diferir.
Ahora, pasemos a la prueba de chi-cuadrado. El propósito de esta prueba es determinar si existe una diferencia significativa en las proporciones de personas que nunca se han casado, divorciado o casado. Nuestra hipótesis nula supone que no hay diferencia y queremos examinar si los datos respaldan esta hipótesis.
Antes de realizar la prueba, me gustaría agradecer a nuestro patrocinador, Native Knowledge. Son una plataforma en línea que facilita la revisión sistemática de la literatura y el metanálisis. Asegúrese de revisarlos; ¡Son absolutamente asombrosos!
Ahora, saltemos al código. He proporcionado un código en la pantalla para la limpieza y preparación de datos. Implica filtrar los datos para incluir solo las categorías de "nunca se casó" y "divorciado" y eliminar factores innecesarios. Siéntase libre de copiar el código si desea replicar este análisis por su cuenta. Después de ejecutar el código, tendrá un conjunto de datos agradable y ordenado con una sola variable.
Ahora viene la parte emocionante: realizar la prueba de chi-cuadrado. Para aplicar la prueba, necesitamos crear una tabla de nuestros datos. Creé un nuevo objeto llamado "my_table" y le asigné la función de tabla, usando nuestro conjunto de datos preparado como argumento. Cuando ejecutamos el código y vemos "my_table", podemos ver una tabla con los datos presentados de manera ordenada.
A continuación, podemos simplemente aplicar la prueba de chi-cuadrado a nuestra tabla usando la función "chisq.test". Ejecutar esta función en "my_table" nos proporcionará los resultados de la prueba, incluido el valor p. En este caso, obtuvimos un valor de p muy pequeño, lo que indica que es muy poco probable que se observen las diferencias observadas en las proporciones si las categorías tuvieran proporciones iguales. Por tanto, podemos rechazar la hipótesis nula de igualdad de proporciones y concluir que existe una diferencia estadísticamente significativa entre los estados civiles.
Si prefiere un enfoque más conciso, podemos lograr los mismos resultados utilizando operadores de tubería ("%>%") del paquete tidyverse. Al canalizar los datos directamente a la tabla y luego a la prueba de chi-cuadrado, podemos simplificar el código y obtener la misma respuesta.
Espero que haya encontrado informativa esta descripción general de la prueba de chi-cuadrado. Si está interesado en profundizar más en el tema, le recomiendo ver el video más largo sobre la prueba de chi-cuadrado, que le proporcionará una comprensión más completa de su mecánica. Sigan con el gran trabajo, manténganse curiosos y recuerden esforzarse siempre por el aprendizaje continuo.
Programación en R en una hora: un curso intensivo para principiantes
Programación en R en una hora: un curso intensivo para principiantes
El video tutorial proporciona un curso intensivo de programación en R para principiantes. Cubre los conceptos básicos de R y el acceso a conjuntos de datos incorporados, técnicas de manipulación de datos, exploración de datos usando funciones como vislumbrar y casos completos, técnicas de limpieza de datos como subconjuntos y renombrar, técnicas de visualización de datos usando la gramática de gráficos, pruebas T, Pruebas ANOVA y Chi-cuadrado, modelos lineales y cómo remodelar marcos de datos. El instructor enfatiza la importancia de explorar conjuntos de datos y analiza las herramientas para hacer que el análisis y la visualización de datos sean más intuitivos, como Tidy Verse y el paquete ggplot2. El video concluye con una demostración de una prueba de chi-cuadrado y un modelo lineal utilizando el conjunto de datos "automóviles", con un enfoque en la interpretación de la salida.
Población, Muestra, Parámetro, Estadística
Población, Muestra, Parámetro, Estadística
¡Hola a todos! En la sesión de hoy, cubriremos algunos de los vocabularios más importantes en el campo de las estadísticas. Profundicemos y comencemos con dos conceptos fundamentales: población y muestra.
Una población se refiere a todos los datos de interés en un estudio en particular, incluidas las observaciones, las respuestas, las mediciones, etc. Por otro lado, una muestra es un subconjunto de esa población. Para ilustrar esto, consideremos una encuesta política realizada por una empresa. Se ponen en contacto aleatoriamente con 1.200 votantes y les preguntan sobre sus preferencias de voto. En este caso, la muestra sería la lista de preferencias obtenida de esos 1.200 individuos. La población, técnicamente hablando, sería la lista de preferencias de todos los votantes registrados. Es importante señalar que tanto la población como la muestra se refieren a las preferencias en sí mismas, no a los individuos.
En la mayoría de los casos, no es factible recopilar datos de una población completa. En cambio, confiamos en las muestras para sacar conclusiones sobre las poblaciones. Esta es la esencia de la estadística inferencial: usar datos de muestra para hacer inferencias sobre poblaciones. Ahora, pasemos a las definiciones clave.
En primer lugar, un parámetro es un valor numérico que describe una población. Proporciona información sobre la población en su conjunto. Por ejemplo, en nuestro ejemplo de encuesta, el parámetro sería el porcentaje de todos los votantes registrados que tienen la intención de votar por un candidato en particular.
En segundo lugar, una estadística es un valor numérico que describe una muestra. Representa características o medidas derivadas de los datos de la muestra. Volviendo a nuestro escenario de encuesta, si el 38 % de los 1200 votantes de la muestra expresa su intención de votar por el candidato A, entonces el 38 % es una estadística, una representación de las preferencias de la muestra.
Por lo general, solo tenemos acceso a la estadística, ya que a menudo no es práctico obtener parámetros para toda la población. Sin embargo, nuestro interés final radica en los parámetros, ya que brindan información sobre la población general. Consideremos un par de ejemplos más para solidificar nuestra comprensión.
Ejemplo 1: La edad promedio de 50 vehículos seleccionados al azar registrados en el DMV de Nueva York es de 8 años. Aquí, la población sería la edad de todos los vehículos registrados en el DMV de Nueva York. La muestra, en este caso, está formada por las edades de los 50 vehículos seleccionados aleatoriamente. El parámetro sería la edad promedio de todos los vehículos registrados en Nueva York, mientras que la estadística sería la edad promedio de los 50 seleccionados al azar.
Ejemplo 2: En 2018, el ingreso familiar promedio en los Estados Unidos fue de $63,937, mientras que en Chicago fue de $70,760. En este escenario, la población se refiere a los ingresos de todos los hogares de Estados Unidos en 2018, mientras que la muestra representa los ingresos de los hogares de Chicago durante el mismo año. El primer valor, $63 937, es un parámetro que describe a la población, mientras que el segundo valor, $70 760, es una estadística que representa la muestra.
Comprender la distinción entre población y muestra, así como parámetros y estadísticas, es crucial en el análisis estadístico. Si bien es posible que tengamos acceso principalmente a estadísticas, nuestro objetivo es inferir y estimar parámetros, ya que brindan una perspectiva más amplia de toda la población.
Tipos de datos
Tipos de datos
¡Hola a todos! Hoy hablaremos sobre la clasificación de datos, que involucra dos tipos fundamentales: datos cuantitativos y categóricos.
Los datos cuantitativos consisten en mediciones o conteos numéricos. Se trata de datos que se pueden medir o expresar en términos numéricos. Los ejemplos de datos cuantitativos incluyen las estaturas de las mujeres en América del Sur, los pesos de los recién nacidos en los hospitales británicos y el número de personas desempleadas en cada nación del mundo.
Por otro lado, los datos categóricos, también conocidos como datos cualitativos, consisten en etiquetas o descriptores. Se trata de datos que se pueden agrupar en categorías o clases. Los ejemplos de datos categóricos incluyen el color de los ojos de los gatos, las afiliaciones a partidos políticos de los votantes y las marcas preferidas de refrescos entre los consumidores.
A veces, puede ser complicado determinar el tipo de datos, especialmente cuando aparecen como números. Una forma rápida de distinguir entre datos categóricos y cuantitativos es considerar si las operaciones numéricas, como el cálculo de promedios, tienen sentido. Si los datos están simplemente etiquetados y no corresponden a mediciones o conteos significativos, deben considerarse categóricos. Por ejemplo, los números que se usan en las camisetas de béisbol no tienen ningún significado cuantitativo y deben clasificarse como datos categóricos.
Los datos categóricos se pueden clasificar en dos tipos: ordinales y nominales. Los datos ordinales usan categorías que tienen un orden significativo. Un ejemplo familiar es la escala de Likert, que ofrece opciones como totalmente en desacuerdo, en desacuerdo, neutral, de acuerdo y totalmente de acuerdo. Estas categorías se pueden clasificar en un orden natural. Por el contrario, los datos nominales utilizan categorías que no tienen un orden significativo. Los ejemplos incluyen afiliaciones políticas, género y refrescos favoritos. Aunque podríamos imponer un orden a los datos nominales, sería arbitrario y basado en una opinión personal.
De manera similar, los datos cuantitativos se pueden clasificar en dos tipos: razón e intervalo. Los datos de relación permiten relaciones y múltiplos significativos. Variables como los ingresos, el peso y la edad entran en esta categoría. Tiene sentido decir que una persona tiene el doble de edad que otra o que alguien gana la mitad de dinero que otra. Por otro lado, los datos de intervalo no admiten razones ni múltiplos. Variables como la temperatura y el año calendario son ejemplos de datos de intervalo. Sería inapropiado decir que una temperatura es dos veces más caliente que otra porque la elección del cero en la escala es arbitraria y no indica la ausencia del atributo que se mide.
Para determinar el nivel de medición, un enfoque rápido es verificar si el cero en la escala corresponde a nada o ninguno. Si cero significa la ausencia del atributo, indica un nivel de medida de relación. Por ejemplo, cero kilogramos, $0 o 0 años implican que no hay peso, ni dinero, ni edad. Por el contrario, si el cero no denota una ausencia en ningún sentido real, indica un nivel de medición de intervalo. Por ejemplo, cero grados Fahrenheit o cero grados Celsius son solo puntos arbitrarios en sus respectivas escalas.
Exploremos algunos ejemplos para practicar la clasificación y el nivel de medición. Determinaremos si las variables son cuantitativas o categóricas e identificaremos su nivel de medición:
Tiempos de espera en un banco: Este dato consiste en números y tiene sentido hablar de razones y múltiplos. Por lo tanto, son datos cuantitativos en el nivel de medición de la relación.
Géneros de los ganadores del Oscar al Mejor Director: estos datos son categóricos y representan identificadores en lugar de números. No se puede clasificar de manera significativa, por lo que son datos categóricos a nivel nominal.
Nombres de libros en la lista de libros más vendidos del New York Times: como se trata de nombres, los datos son categóricos. Además, los nombres se pueden ordenar naturalmente como primer, segundo, tercer éxito de ventas, etc., indicando datos ordinales.
Horas del día de caída de rayos en el Empire State Building: Este dato es cuantitativo ya que se trata de medir el tiempo entre caídas de rayos. Sin embargo, cae bajo el nivel de intervalo de medición porque no hay un punto cero que represente la ausencia de rayos. Los intervalos de tiempo se pueden medir y comparar, pero cero no significa falta de huelgas.
En resumen, la clasificación de datos implica diferenciar entre datos cuantitativos y categóricos. Los datos cuantitativos consisten en medidas numéricas o conteos, mientras que los datos categóricos consisten en etiquetas o descriptores. Es importante considerar si se aplican operaciones numéricas y proporciones significativas para determinar el tipo de datos.
Los datos categóricos se pueden categorizar además como ordinales o nominales, dependiendo de si existe un orden significativo entre las categorías. Los datos ordinales tienen una clasificación natural, mientras que los datos nominales no. De manera similar, los datos cuantitativos se pueden clasificar como razón o intervalo en función de si existen razones y múltiplos significativos. Los datos de razón permiten razones y múltiplos, mientras que los datos de intervalo no.
Comprender el nivel de medición es crucial para seleccionar los análisis estadísticos apropiados e interpretar los datos correctamente. El nivel de medición determina las operaciones matemáticas que se pueden realizar sobre los datos y el significado del cero en la escala.
Al clasificar y determinar con precisión el nivel de medición de los datos, los estadísticos y los investigadores pueden elegir técnicas estadísticas adecuadas y obtener información significativa de sus análisis.