In ixpantia/ixpantia.introR: Aprenda R con ejercicios interactivos del curso introducción a R de ixpantia

library(learnr)
knitr::opts_chunk$set(echo = FALSE)
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(readxl)
library(readr)
library(janitor)
library(lubridate)
library(tidyr)
library(janitor)

temp = tempfile(fileext = ".xlsx")
dataURL <- "https://storage.googleapis.com/datos_cursos/SICOP_2.xlsx"
download.file(dataURL, destfile = temp, mode = 'wb')
SICOP_2 <- readxl::read_excel(temp)

SICOP <- SICOP_2 %>% 
  slice_head(n = 1000) %>% 
  mutate(Fecha_Hora = dmy_hms(Fecha_notificacion)) %>% 
  separate(Fecha_Hora, c("fecha", "hora"), sep = " ") %>% 
  mutate(fecha = as.Date(fecha)) %>% 
  mutate(mes_dia = format(fecha, '%m-%d')) %>% 
  clean_names()

knitr::include_graphics(
  "https://storage.googleapis.com/datos_cursos/ixpantia_introR/ixpantia_logo.png"
  )    

Datos: SICOP

El conjunto de datos que se usaran en la sesión se llama SICOP y contiene información de compras públicas en Costa Rica en el 2019. Tiene 1000 observaciones y 21 variables.

glimpse(SICOP)

Descripción de las columnas:

| Variable | Descripción | | :----------------------:| :--------------------------------------------------------:| | no | Número de compra | | fecha_notificacion | Fecha y hora en la que se publica la posible compra | | descripcion | Descripción de la compra realizada | | numero_procedimiento | Identificador del procedimiento | | institucion | Institución pública que realizó la compra | | numero_contrato | Identificador del contrato | | adjudicatario | Proveedor del producto | | cedula_adjudicatario | Cédula jurídica o física del proveedor | | moneda | Moneda en la que se hizo la compra | | monto | Monto cancelado por la compra | | modificaciones | Indica si se hicieron modificaciones a la compra original | | vigencia_contrato | Meses de vigencia del contrato | | clasificacion_objeto | Clasificación del producto comprado | | tipo_modalidad | Tipo de la modalidad de la compra | | tipo_procedimiento | Tipo de procedimiento de la compra | | firma_contrato | Fecha en la que se firmó el contrato de la compra | | moneda_monto_estimado | Moneda en la que está el monto estimado de la compra | | monto_estimado | Monto estimado de la compra | | fecha | Fecha en la que se realiza la compra | | hora | Hora a la que se realiza la compra | | mes_dia | Mes y día donde se realiza la compra |

Ejercicios

1. ¿Cuál es la diferencia entre geom_point() y geom_jitter()?

Dos de los geom que hemos visto son geom_point() y geom_jitter(), ambos parecen hacer gráficos de puntos, sin embargo, hay algo que los hace completamente diferentes. Viendo el siguiente gráfico, cuál diría que es esta diferencia?

check <- ggplot(data = SICOP,
                aes(x = tipo_procedimiento, y = fecha)) +
  coord_flip()

check + geom_point()

check + geom_jitter()

question("¿Cuál es la diferencia entre `geom_point()` y `geom_jitter()`?",
  answer("geom_jitter hace columnas no puntos"),
  answer("geom_jitter agrega un poco de variacion aleatoria entre los puntos para evitar la sobreposicion",
         correct = TRUE),
  answer("geom_point es más ordenado ya que hace un espaciamiento uniforme entre los puntos"),
  answer("geom_point se ve mejor"),
  incorrect = "Incorrecto",
  correct = "Correcto")

2. ¿Cómo podemos hacer para que el abline nos aparezca con los puntos?

Haga un gráfico de puntos donde en el eje x esté la variable mes_dia y en el eje y: monto y luego agréguele un abline en "2e+08"

ggplot(data = SICOP)

ggplot(data = SICOP, aes(x = mes_dia, y = monto)) +
                        geom_point() +
                        geom_abline(intercept = 2e+08)

3. Cambie el argumento position por fill y por stack en el gráfico de barras

Hemos trabajado con geom_bar() anteriormente para hacer gráficos de barras. Ahora haga un gráfico de barras con clasificacion_objeto en el eje x y tipo_modalidad en el fill y en position primero utilice "fill" y luego haga otro con position = "stack" para ver la diferencia entre ambos.

fill

ggplot(SICOP)

ggplot(SICOP, aes(x = clasificacion_objeto, fill = tipo_modalidad)) +
  geom_bar(position = "fill")

stack

ggplot(SICOP)

ggplot(SICOP, aes(x = clasificacion_objeto, fill = tipo_modalidad)) +
  geom_bar(position = "stack")

ixpantia/ixpantia.introR documentation built on Jan. 25, 2024, 2:32 p.m.