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title: '<br>Elementos del Data Science con R<br><br>R + Rstudio'
pagetitle: 'Elementos del Data Science con R - R + Rstudio'
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output:
revealjs::revealjs_presentation:
lib_dir: libs
self_contained: false
reveal_plugins: ["zoom"]
mathjax: null
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css: ["css/styles.css"]
incremental: true
center: false
# center: true
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fig_height: 3.5
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slideNumber: false
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editor_options:
chunk_output_type: console
---
# R + RStudio { .center .white data-background="#75AADB" }
```{r, include = FALSE}
source("R/setup.R")
knitr::opts_chunk$set(
fig.path = "img/01-r-rstudio/",
echo = FALSE,
fig.width = 10,
fig.height = 6
)
```
## R + RStudio ¿Qué? ¿Por qué?
¿Qué?
- R es un entorno y lenguaje de programación
- RStudio es una (IDE) _máscara_ para facilitar el uso y la organización al
usar R
¿Por qué?
- Por que es un lenguaje que nació desde la estadística por lo que es orientado
a los datos. Tiene una comunidad activa, amigable, que intenta ir a la vanguardia
## Descarga e Instalación
Instalación de R es tan fácil como:
http://es.lmgtfy.com/?q=r+cran+descargar
De la misma forma RStudio:
http://es.lmgtfy.com/?q=rstudio+descargar
La instalación es estándar (click click click).
## A instalar! { .center }
## Usar R + Rstudio
Simplemente abrimos RStudio que internamente usará R
<img src="img/rstudio.png" alt="Rstudio" width="60%">
<small>http://edild.github.io/qetxrbook/rintro/rstudio.html</small>
## Los primeros pasos
- La mayor parte será en un __script__ que contendrá nuestros comandos
- Los resultados de nuestras instrucciones aparecerán en la __consola__
- Si realizamos gráficos estos aparecerán en __plots__
- Los datos que vayamos cargando, creando, modificando aparecenrán en
__enviorment__ (ambiente)
## Ejercicio - El segundo paso
- Abrir RStudio
- File (archivo) -> New File (nuevo archivo) -> R Script
- Escribir en el script `x <- c(12, 45, 67,45, 234, 45)` y ejecutar (`CTRL + R`)
- Escribir y ejectutar `mean(x)` y `plot(x)`
----
```{r, echo=TRUE, fig.height=3, fig.width=6}
x <- c(12, 45, 67,45, 234, 45)
mean(x)
plot(x)
```
## Tercer paso - Paquetes
- Paquetes son conjunto de funciones que extienden la funcionalidad de R
- Para poder usarlas debemos antes instalarlas mediante la función `install.package`. Ejemplo/Ejercicio
`install.package("tidyverse")`
- Luego ya instalada, __no siempre__ la necesitaré. En caso de necesitarla, la cargo para usarla
en nuestra sesión con la función `library`. Ejemplo/Ejercicio `library(readxl)`
Resumen. En un computador debemos instalar __una__ vez el paquete, y cargar el paquete las veces
que los requiramos.
## Projectos en RStudio
- Es un espacio de trabajo asociado a una carpeta
- Nuestros datos y escript estarán todos haciendo referencia
## Detalles
Podemos seguir detalles en este tutorial de Riva, otra _Firestarter_:
https://github.com/rivaquiroga/RLadies-Santiago/blob/master/2018-04_taller_primeros_pasos_en_R.Rmd