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# RStudio hacks
Erick Cuevas Fernández
9 de agosto de 2021
## Inicio
Para poder usar RStudio tenemos que tener instalado R en nuestras máquinas. Si aún no lo has instalado lo puedes descargar desde el siguiente link <https://cran.itam.mx>. Asegúrate de tener la versión más reciente.
También necesitas descargar la versión más reciente de [RStudio Desktop](https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/). (*1.4.1717*).
## Misión de RStudio
*"La misión de RStudio es crear software gratuito y de código abierto para ciencia de datos, investigación científica y comunicación técnica. Hacemos esto para mejorar la producción y el consumo de conocimiento por parte de todos, independientemente de los medios económicos, y para facilitar la colaboración y la investigación reproducible, las cuales son críticas"*
## Equipo de RStudio
*"Las personas que se han unido a RStudio en este viaje son extraordinarias. Incluyen un número excepcional de los científicos de datos y desarrolladores de software de código abierto más productivos y respetados del mundo."*
...
## Historia de RStudio
```{r,echo=FALSE, out.width='80%', fig.align='center'}
knitr::include_graphics("img/timeline_rstudio.png")
```
## Primeros consejos para iniciar
Al abrir RStudio la consola nos arroja el mensaje que se muestra a continuación en la imagen. En este mensaje nos indica la versión de R que tenemos instalada y la plataforma en la que estamos trabajando. Para citar R en alguna publicación basta con usar la función `citation()`. Y para conocer a todo el equipo detrás del desarrollo de R, puedes consultarlo con la función `contributors()`. R y RStudio están diseñados para que muchas personas puedan aprenderlo desde cero, con tan solo este primer mensaje todo usuario podría empezar a aprender R; para empezar a aprender R intenta usar la función en tu consola de `help.start()` con el cual se desplegará un menú en *HTML* con todos los manuales para aprender a usar R, también aparecerán los manuales de todas las paqueterías del repositorio de **CRAN** (*The Comprehensive R archive Network*) así como enlaces a noticias del mundo de R.
```{r,echo=FALSE, out.width='80%', fig.align='center'}
knitr::include_graphics("img/iniciors_1.png")
```
Otro consejo útil al momento de iniciar con el uso de una paquetería o función en particular es ejecutar la función `demo()`. Esta función se puede utilizar con los siguientes argumentos.
```{r, eval=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE}
demo(topic, package = NULL, lib.loc = NULL,
character.only = FALSE, verbose = getOption("verbose"),
echo = TRUE, ask = getOption("demo.ask"),
encoding = getOption("encoding"))
```
Para desplegar todos las *demostraciones* disponibles ejecuta la función como se muestra a continuación:
```{r, eval=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE}
demo(package = .packages(all.available = TRUE))
```
## La interfaz gráfica de RStudio
RStudio es un *entorno de desarrollo integrado* (IDE) para R. Su interfaz gráfica incluye 3 paneles principales:
1. Consola de R
2. Datos en el ambiente, Historial, Conecciones remotas, Git.
3. Gráficos, Archivos, Ayuda, Paqueterías.
```{r,echo=FALSE, out.width='80%', fig.align='center'}
knitr::include_graphics("img/rstudio_paneles_1.png")
```
### Opciones Globales...
Las **opciones globales** (Global Options...) nos permitirán cambiar aspectos visuales de la organización de la interfaz gráfica. Para acceder a estas opciones debemos ir a `Tools` \| `Global Options...` o usar directamente el atajo de teclado `command` + `,` (Mac) ó `ctrl` + `,` (Linux y Windows).
Una vez accesando a las **Opciones Globales** podemos modificar que no se gaste memoria temporal al guardar datos o código de sesiones anteriores en la parte de `General`. Al quitar las "palomitas" de los pequeños cuadros de las opciones generales señaladas en los recuadros azules.
```{r,echo=FALSE, out.width='80%', fig.align='center'}
knitr::include_graphics("img/rstudio_go_general.png")
```
Dentro de las **Opciones Globales** podemos modificar nuestros atajos de teclado, el tamaño de la indentación, margenes de código, etc, etc. Una función atractivamente visual al momento de escribir código, sobre todo en funciones y para hacer sub conjuntos de nuestros datos, es **Parentesis de Arcoíris**. Esta es una nueva función en esta nueva versión de RStudio. Para habilitarla debemos dentro de las **Opciones Globales** debemos acceder a `Code` \| `Display` y marcar la "palomita" en `Rainbow parentheses`.
```{r,echo=FALSE, out.width='80%', fig.align='center'}
knitr::include_graphics("img/rstudio_rainbow.png")
```
En la se sección de **Apariencia**, esta opción podemos definir el color, letra y tamaño de nuestro editor de código. De esta manera personalizarlo a nuestras necesidades o gustos. También podemos modificar el diseño de los paneles en **Pane Layout**, en la nueva versión de RStudio podemos visualizar dos editores de código al mismo tiempo. Al hcer click en `Add column`. En esta sección podemos modificar la distribución de los paneles y el contenido de ellos.
```{r,echo=FALSE, out.width='80%', fig.align='center'}
knitr::include_graphics("img/rstudio_column.png")
```
### Actividad
- Realiza los cambios necesarios en tus **Opciones Globales** para que no se guarde el proyecto más reciente ni los datos en el ambiente de RStudio, así como la .RData
- Habilita los paréntesis de arcoíris.
- Cambia el tema de tu RStudio al de **Dracula** y usa la letra y el tamaño que más prefieras.
## Atajos con el teclado en RStudio
**NOTA**: en windows en vez de `command` usa `control`
- `%>%` : `command` + `Shift` + `m`\
- Para comentar código: `command` + `Shift` + `c`
- Expandir cursor: mantén presionado `Alt` + usa el cursor
- Ejecutar en la terminal líena de código y saltar a la siguiente línea de código: `command` + `Enter`
- Ejecutar en la terminal línea de código y mantenerse en la línea de código: `Alt` + `Enter`
- Compilar en reporte pdf: `Shift` + `command` + `k`
## Archivos de RStudio
En RStudio podemos generar todos los archivos enlístados en "New File". El archivo más usado para desarrollar código en R es **"R Script"**. Aún así RStudio nos permite hacer reportes de nuestros código con **"R Notebook y R Markdown"**, aplicaciones web con **"Shiny Web App"**, generar APIs con "Plumber API", editar código en HTML, C, C++, Python, CSS, JavaScript, Shell, entre otros. Más adelante verás cómo optimizar tu trabajo trabajando con RProject en RStudio.
## Trabajando con el **Environment**
### Actividad
- Crea dos **R scripts**. Agrega una nueva columna en la visualización de los *Scripts* dentro de **Opciones Globales**.
- En un **script** ejecuta el siguiente código:
```{r, eval=FALSE}
install.packages("MASS")
library(MASS)
data(cats)
View(cats)
table(cats$Sex)
```
**PAUSA**
¿Qué sucede al ejecutar `data(cats)` y `View(cats)`?
¿Qué formas hay desde la interfaz gráfica para importar datos?
- En el otro **script** ejecuta el siguiente código:
```{r, eval=FALSE}
install.packages("ggplot2")
library(ggplot2)
ggplot(cats, aes(x = Sex)) +
geom_bar(fill = "orange", color = "black") + theme_classic()
```
**PAUSA**
¿Cómo podemos exportar el gráfico?
## Últimos tips
Puedes modificar el zoom de cada panel en RStudio según tus necesidades y preferencias.
- **Lupa**
- **Várita mágica**
- **Addins**
- **Help**
- **RMarkdown**
### Actividad
Ejecuta el siguiente código
```{r eval=FALSE}
install.packages("ggThemeAssist")
g <- ggplot(cats, aes(x = Sex)) +
geom_bar(fill = "orange", color = "black") + theme_classic() +
xlab("Sexo") + ylab("Número de Gatos") + ggtitle("Gatos")
g
```
A continuación selecciona `g`, ve a `Addins` y da click en `ggplot Theme Assistant`