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In academia-i/ai.elementalr.es: Funciones Elementales Para Manipular Datos, De Academia I (En Español)

ai.elementalr.es

Bienvenides al paquetes de funciones elementales desarrollado por Academia I (AI).

Las funciones de este paquete han sido creadas y desarrolladas para quienes se inician en R y necesitan empezar a manipular datos sin tener que memorizar largas instrucciones ni buscar cómo redactarlas, instrucciones (y su respectiva documentación) que en su totalidad se encuentran en inglés.

Esta versión de las funciones elementales de AI se encuentra en español (castellano en estricto rigor; no existe el idioma “español”) para facilitar la iniciación en R de la comunidad castizoparlante.

There is an English version at https://github.com/academia-i/ai.elementalr.en.

Se recomienda dejar de usar progresivamente este paquete a medida que se adquiera mayor experiencia y conocimiento del lenguaje de programación de R y su mecánica básica. Mientras tanto, es una herramienta útil para lidiar con problemas básicos de manipulación de objetos y transformaciones de datos en data frames.

Instalación

Para instalar este paquete deben ejecutarse las siguientes instrucciones en el terminal de R:

# Comprobamos primero si está instalado el paquete "devtools"
if(!require(devtools)) install.packages("devtools")

# Instalamos el paquete desde github
devtools::install_github("academia-i/ai.elementalr.es", build_vignettes = TRUE)

¿Qué sigue?

Empieza a usar las funciones del paquete. Para entender qué hacen (y por qué), puedes leer la viñeta que lo acompaña. Para ello debes ejecutar el siguiente comando:

vignette("ai-elementalr-es")
# Nótese que aquí 👆 los elementos del nombre del paquete se separan con guiones

Ejemplo

A grandes rasgos, las funciones de este paquete simplifican la manipulación de datos y objetos. Supongamos que queremos aplicar la siguiente secuencia de manipulación y transformaciones a los datos a mtcars:

1. Transformar a caracteres las primeras cinco columnas;
2. Revertir la transformación para todas menos la primera;
3. Transformar a NAs los valores de la primera;
4. Transformar a caracteres las 3 últimas columnas;
5. Cambiar el formato de presentación de los datos de las columnas “wt” y “qsec”: sustituir el punto (.) por la coma (,) y limitar a dos los decimales mostrados.
6. Sustituir todos los NAs del data frame por 0.

Así se realizarían con las funciones de la base de R:

data(mtcars)
str(mtcars)
#> 'data.frame':    32 obs. of  11 variables:
#>  $ mpg : num  21 21 22.8 21.4 18.7 18.1 14.3 24.4 22.8 19.2 ...
#>  $ cyl : num  6 6 4 6 8 6 8 4 4 6 ...
#>  $ disp: num  160 160 108 258 360 ...
#>  $ hp  : num  110 110 93 110 175 105 245 62 95 123 ...
#>  $ drat: num  3.9 3.9 3.85 3.08 3.15 2.76 3.21 3.69 3.92 3.92 ...
#>  $ wt  : num  2.62 2.88 2.32 3.21 3.44 ...
#>  $ qsec: num  16.5 17 18.6 19.4 17 ...
#>  $ vs  : num  0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 ...
#>  $ am  : num  1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 ...
#>  $ gear: num  4 4 4 3 3 3 3 4 4 4 ...
#>  $ carb: num  4 4 1 1 2 1 4 2 2 4 ...

# El largo y enrevesado código de R base
mtcars[,1:5] <- sapply(mtcars[,1:5], as.character) # 1. 
mtcars[,2:5] <- sapply(mtcars[,2:5], as.numeric) # 2.
mtcars[,1] <- NA # 3.
mtcars[,(NCOL(mtcars)-2):NCOL(mtcars)] <-
  sapply(mtcars[,(NCOL(mtcars)-2):NCOL(mtcars)], as.character) # 4.
mtcars[,c("wt", "qsec")] <- 
  format(round(mtcars[,c("wt", "qsec")], digits = 2), nsmall = 2,
        decimal.mark = ",") # 5.
mtcars[is.na(mtcars)] <- 0 # 6.

# Volvemos a revisar la estructura para corroborar la aplicación de las transformaciones
str(mtcars)
#> 'data.frame':    32 obs. of  11 variables:
#>  $ mpg : num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
#>  $ cyl : num  6 6 4 6 8 6 8 4 4 6 ...
#>  $ disp: num  160 160 108 258 360 ...
#>  $ hp  : num  110 110 93 110 175 105 245 62 95 123 ...
#>  $ drat: num  3.9 3.9 3.85 3.08 3.15 2.76 3.21 3.69 3.92 3.92 ...
#>  $ wt  : 'AsIs' chr  "2,62" "2,88" "2,32" "3,21" ...
#>  $ qsec: 'AsIs' chr  "16,46" "17,02" "18,61" "19,44" ...
#>  $ vs  : num  0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 ...
#>  $ am  : chr  "1" "1" "1" "0" ...
#>  $ gear: chr  "4" "4" "4" "3" ...
#>  $ carb: chr  "4" "4" "1" "1" ...

En cambio, con las funciones de este paquete, la manipulación y transformación queda reducido a esto:

library("magrittr")
library("ai.elementalr.es")

data(mtcars)

# El simple y fácil de recordar código de ai.elementalr.es
mtcars <- a_caracteres(mtcars, 1:5) %>%  # 1.
  a_numeros(2:5) %>%  # 2.
  a_nas(1) %>%  # 3.
  a_caracteres((NCOL(mtcars)-2):NCOL(mtcars)) %>%  # 4. 
  formatear_num(columnas = c("wt", "qsec"), decs = 2, sep_decs = ",") %>% # 5.
  a_cero() # 6.

# Volvemos a revisar la estructura para corroborar la aplicación de las transformaciones
str(mtcars)
#> 'data.frame':    32 obs. of  11 variables:
#>  $ mpg : num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
#>  $ cyl : num  6 6 4 6 8 6 8 4 4 6 ...
#>  $ disp: num  160 160 108 258 360 ...
#>  $ hp  : num  110 110 93 110 175 105 245 62 95 123 ...
#>  $ drat: num  3.9 3.9 3.85 3.08 3.15 2.76 3.21 3.69 3.92 3.92 ...
#>  $ wt  : chr  "2,62" "2,88" "2,32" "3,21" ...
#>  $ qsec: chr  "16,46" "17,02" "18,61" "19,44" ...
#>  $ vs  : num  0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 ...
#>  $ am  : chr  "1" "1" "1" "0" ...
#>  $ gear: chr  "4" "4" "4" "3" ...
#>  $ carb: chr  "4" "4" "1" "1" ...

Información adicional

Puedes encontrar más información sobre el uso, las otras funciones y alcance del paquete en su página oficial: https://academia-i.com/desarrollo/r/elementalr

academia-i/ai.elementalr.es documentation built on Dec. 18, 2021, 10:21 p.m.