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Intro-clase-3.Rmd
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pagetitle: "Introduccion de la clase"
output: html_document
---
<!-- Estilo del HTML -->
<style type="text/css">
h1 {
font-size: 32px;
color: red
}
h1.title {
font-size: 32px;
}
h2 {
font-size: 30px;
}
h3 {
font-size: 24px;
}
h4 {
font-size: 18px;
}
p {
font-size: 16px;
color: black
}
li {
font-size: 16px;
color: black
}
.table th:not([align]) {
text-align: left;
}
</style>
<!-- Estilo del HTML -->
<!-- Configuracion de la consola de R -->
```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = T , eval = T , warning = T)
```
# 1. En la clase anterior vimos
* Manejo de la biblioteca y gestión de paquetes
* Trabajar sobre un directorio de trabajo en R
* Estructuras de datos en R
# 2. Hoy veremos
* Importar bases de datos desde diferentes formatos
* Filtrar dataframes (filas y/o columnas)
* "Colapsar" un dataframe
* Exportar bases de datos
# 3. Antes de iniciar la clase ...
### 3.1 Limpiar consola, entorno y fijar directorio de trabajo
Primero limpiemos la consola y la memoria activa de R.
```{r}
cat("\f")
rm(list=ls())
```
Cambiemos el directorio de trabajo por la ruta a la carpeta que contiene la ```Clase 4``` en nuestro equipo:
```{r}
setwd("~/Dropbox/teaching/taller de R/github/Clases/Clase 3") # Cambiar este directorio
```
Vamos a asegurarnos que estamos sobre el directorio de trabajo correcto. Si escribimos ```getwd()``` sobre la consola, debemos obtener la ruta dentro de nuestro pc que hemos fijado como directorio de trabajo. Si estamos en el directorio correcto, despues del ultimo ```/``` debemos observar el nombre la carpeta así:
* ```Clase 3``` (si lo descargas manualmente o creando una versión de control)
* ```clase_3-master``` (si lo descargas usando la función ```download.file()```)
```{r}
getwd()
```
De igual forma, puedes escribir sobre la consola ```list.files()``` para revisar los archivos que tienes en el directorio de trabajo. Deberias observar estos archivos:
```{r}
list.files()
```
Sino observas estos archivos sobre la consola, deberias fijar el directorio correctamente antes de continuar.
### 3.2 Instalar las librerias de la clase
Vamos a verificar que todos los paquetes que vamos a usar en la clase están instalados en nuestro equipo:
```{r}
for ( paquete in c('tidyverse','readxl','have') ){
if (length(grep(paquete,installed.packages()[,1])) == 0 ){ install.packages(paquete) ; print(paste0("La libreria ", "'", paquete ,"'", " ha sido instalada."))}
else { print(paste0("La libreria ", "'", paquete ,"'", " ya está instalada."))}
rm(paquete)
}
```
Después de correr estas lineas de código, debeíamos observar sobre la consola los siguientes mensajes:
* ```"La libreria 'X' ya está instalada."``` (si ya teníamos instalada la libreria)
* ```"La libreria 'X' ha sido instalada."``` (sino teníamos instalada la libreria, pero ya se instaló)
### 3.3 Llamar las librerias de la clase
Ahora vamos a llamar las librerias que vamos a usar en la clase:
```{r}
library('tidyverse') ; library('readxl') ; library('haven')
```
### 3.4 Vamos a Rstudio...
Ahora sí, vamos al script de la clase ...
![](help/graphs/corriendo.jpg)