In nekrum/NeurocienciasIntroData: Paquete con Datos y Tutorales de Análisis de Datos

library(learnr)
knitr::opts_chunk$set(echo = FALSE)

Instalación de Paquetes en R

Un paquete de R son un conjunto de funciones, datos y documentación. Son considerados la manera mas sencilla de compartir codigo funcional. En específico para R existen repositorios de paquetes que estan de manera libre y gratuita en internet. El repositorio por default y mas confiable es CRAN (Comprehensive R Archive Network) que cuenta con mas de 6000 paquetes. Existe ademas repositorios externos como los de Bioconductor con una orientación mas científica. Ademas podemos usar paquetes que se hospedan en servicios de control de versiones en la nube como Github, Gitlab y Bitbucket.

En R se puede instalar paquetes usando la consola o la interfaz gráfica, usaremos la consolaya que son comandos básicos fáciles de ejecutar.

Instalar Paquetes

Instalar un paquete es sencillo requiere acceso a internet y un comando:

install.packages("ggplot2")

Esto instala el paquete para crear gráficos ggplot2.

Sí queremos instalar varios a la vez podemos hacerlo con un vector

install.packages(c("ggplot2", "dplyr"))

Con esto se instala ggplot2 y dplyr un paquete para manipular datos o también conocido como la gramática del procesamiento de datos ( grammar of data manipulation ).

En este espacio puedes escribir comandos ejecutables de R.

Escribe el código para instalar el paquete tidyverse:

**Tip:** El parámetro de la función es el nombre del archivo, cuida tus comillas.

Repositorios en Github

Subir un paquete a los repositorios de CRAN puede ser un proceso largo sobre todo por que se requiere un código privado en diversas plataformas, bien probado y con un mantenimiento periodico. Algo similar pasa con Bioconductor cuyo uso no veremos de momento pero también representa un trabajo de manteminiento y calidad demandante.

Si queremos usar paquetes creados por nosotros mismos, o nuestros compañeros es mas práctico subirlos a una plataforma como github, bitbucket o gitlab. Para instalar el mismo necesitamos dos cosas, el paquete devtools() y el nombre del usuario/nombre_del paquete lo cual suele ser parte de la url del repositorio.

Por ejemplo la dirección de este paquete es https://github.com/nekrum/NeurocienciasIntroData para lo cual usaremos la sección nekrum/NeurocienciasIntroData

Completa el código de instalación

Completa este comando de instalación de paquetes desde github

devtools::install_github()

**Tip:** Recuerda que el parámetro es una mezcla nombre_susario/nombre_paquete

Instalar a partir de los diferentes repositorios en línea es el comando de instalación, para bitbucket devtools::install_bitbucket(), para gitlab devtools::install_gitlab().

Nota: Debemos ser cuidadosos con los paquetes instalados de fuentes externas a CRAN o Bioconductor. En general no son un problema si podemos ver el código o si conocemos al creador.

Actualizar paquetes

En caso de que tengamos un paquete que requiere actualización podemos actulizar con el mismo comando de instalación por ejemplo install.packages('ggplot2') o en el caso de repositorios devtools::install_bitbucket("usuario/Paquete"). Sin embargo para la instalación de CRAN se puede usar el comando update.packages() que intentara actualizar todos los paquetes pidiendo confirmación para cada uno. Se puede omitir la confirmación con el parámetro askupdate.packages(ask = FALSE).

Nota: Usar el comando update.packages() sobre todo con el parámetro ask=FALSE, puede causar algunos problemas, ya que los cambios de versiones pueden modificar algunas de sus funciones y nuestro código podría no correr de la misma forma.

Uso de las librerías

Cargar librería

Para poder utilizar un paquete este requiere estar disponible en memoria. El comando que hace esto posible es library() y como parámetro se colocal el nombre del paquete sin comillas.

Carga la librería de datos NeurocienciasIntroData:

library()

**Tip:** En este caso puedes usar o no comillas.

Esto pondra disponible los datos que tiene este paquete como neocortex.animal.size

head(neocortex.animal.size)

Explorar paquetes

Parte de las ventajas que tienen un paquete es la documentación, en ella se encuentra una ayuda sobre las características, funciones y datos con los que cuenta el paquete.

Esto se puede consultar con dos comandos, help() y el simbolo ?. Usando la función o nombre del dataset como parámetro de help(cars). Usando el simbolo ? justo antes del nombre de la función o dataset, nos mostrará la documentación de ese elemento.

Revisa la documentación del dataset principal.cell.diff

**Tip:** Puedes usar el comando help o el simbolo ?.

Cuestionario

Preguntas

quiz(
  question("¿Como se carga el paquete ggplot2 en memoria?",
    answer("install.package(ggplot2)"),
    answer("library(ggplot2)", correct = TRUE, message = "También se puede usar el parámetro entre comillas"),
    answer("update.packages(ggplot2)"),
    answer("library('ggplot2')", message = "También se puede usar el parámetro sin comillas"),
    allow_retry = TRUE,
    random_answer_order = TRUE
  ),
  question("¿Cual es la fuente de datos oficial de R?",
    answer("CRAN", correct = TRUE),
    answer("Bioconductor"),
    answer("Rstudio"),
    answer("Github"),
    allow_retry = TRUE,
    random_answer_order = TRUE
  ),
  question("¿Cual es el comando para instalar dplyr en R?",
    answer("install.package(dplyr)"),
    answer("install.packages('dplyr')", correct = TRUE, message = "Las comillas son muy importantes"),
    answer("install.packages(dplyr)"),
    answer("install.package('dplyr')"),
    allow_retry = TRUE,
    random_answer_order = TRUE
  ),
  question("¿Que paquete se necesita tener instalado para hacer uso de paquetes en Github?",
    answer("dplyr"),
    answer("ggplot"),
    answer("NeurocienciasIntroData"),
    answer("devtools", correct = TRUE),
    allow_retry = TRUE,
    random_answer_order = TRUE
  )
)