R es un lenguaje de programación utilizado ampliamente en el campo de la ciencia de datos. Su versatilidad y capacidad para manipular y analizar grandes conjuntos de datos lo convierten en una herramienta indispensable para cualquier científico de datos. En este artículo, exploraremos las características clave de R y cómo se puede utilizar para realizar análisis de datos efectivos. Además, daremos un vistazo a algunas de las bibliotecas más populares de R que amplían su funcionalidad y permiten realizar tareas más avanzadas. Si estás interesado en sumergirte en el emocionante mundo de la ciencia de datos, ¡prepárate para descubrir todo lo que R tiene para ofrecer!
Uno de los puntos fuertes de R sigue siendo su capacidad para realizar una variedad de pruebas estadísticas.
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¿Cuáles son los beneficios de R para la ciencia de datos?
Algunos de los casos de uso más sólidos para R, Un lenguaje de programación popular comúnmente utilizado para la ciencia y el análisis de datos tiene que ver con los paquetes y herramientas creados en torno al lenguaje, aprovechando su extensibilidad y disponibilidad de código abierto. Su capacidad básica se conoce como Base R, pero R tiene muchos paquetes diferentes que amplían esta funcionalidad. Esto incluye una variedad de funciones estadísticas como modelado lineal, clasificación, agrupación, pruebas estadísticas, análisis de series temporales y gráficos.
Puntos clave
Los principales beneficios de utilizar R para la ciencia de datos incluyen:
- Pruebas estadísticas en Base R
- Paquete de análisis de datos Tidyverse
- Paquete de modelado de datos Tidymodels
- Entorno de desarrollo integrado RStudio
Pruebas estadísticas
R se desarrolló originalmente como un lenguaje de programación para análisis estadístico y uno de sus puntos fuertes sigue siendo la capacidad de realizar una variedad de pruebas estadísticas. La funcionalidad principal de R que está disponible después de descargar R se llama base R. Esto incluía conceptos básicos de programación, como operadores y definiciones de variables, así como una variedad de funciones matemáticas y estadísticas.
Una prueba estadística común es ajustar un modelo de regresión lineal. Esto se puede hacer usando la función R base de lm(). La sintaxis para ajustar un modelo lineal es la siguiente:
lm(rating ~ population, data = cities_df)
El primer argumento de la función es la fórmula utilizada para ajustar el modelo. El carácter de tilde (~) separa la variable dependiente de la izquierda que queremos predecir o explicar de la variable independiente de la derecha que usamos para explicar la variable dependiente. En este caso, intentamos utilizar la columna Población para explicar la columna Clasificación.
Ambas columnas provienen del conjunto de datos definido en el segundo argumento «datos». En este ejemplo, las columnas Clasificación y Población se incluyen en el marco de datos de Ciudades.
Otra prueba estadística común es la prueba t, que nos permite comparar las medias de dos columnas. Podemos utilizar una prueba t para determinar si la diferencia entre las medias de dos grupos es estadísticamente significativa. En el siguiente ejemplo, intentamos determinar si la puntuación media es significativamente diferente entre dos regiones diferentes del conjunto de datos.
t.test(rating ~ region, data = cities_df)
El último ejemplo de una prueba estadística simplificada en Base R es un análisis de varianza. Esta función es similar a la prueba t, pero en lugar de comparar la media de dos muestras, podemos usarla para comparar las medias de varias muestras. En el siguiente ejemplo, intentamos determinar si las puntuaciones medias difieren significativamente entre tres países diferentes en el conjunto de datos.
output_aov <- aov(rating ~ country, data = cities_df) summary(output_aov)
En la segunda parte del ejemplo anterior, almacenamos la salida de la función aov() en una variable, model_aov, y luego usamos la función de resumen en el modelo. Vemos la suma de cuadrados, los grados de libertad y el error estándar residual. En última instancia, esto hace que el resultado sea más fácil de leer y nos brinda una mejor visión de los resultados de las pruebas estadísticas.
Tidyverso
Tidyverse es una colección de paquetes R diseñados para la ciencia de datos. Todos los paquetes de Tidyverse comparten una filosofía de diseño, gramática y estructuras de datos consistentes.
Tidyverse ofrece funciones intuitivas y legibles que se pueden combinar entre paquetes. Esto incluye la capacidad de escribir código de izquierda a derecha con funciones y argumentos de función que son fácilmente consumibles: nombrados para explicar lo que hacen.
El Tidyverse se puede dividir aproximadamente en dos partes diferentes. El núcleo de Tidyverse incluye los paquetes que es más probable que utilicemos en todos nuestros proyectos de análisis de datos. Fuera de los paquetes principales, Tidyverse también incluye otros paquetes con casos de uso más específicos.
Hay paquetes Tidyverse para:
- Datos de importacion
- Limpiar datos
- Transformar datos
- Visualizar datos
El paquete readr se puede utilizar para importar datos rectangulares desde archivos delimitados por comas. Una de las fuentes de datos más comunes son los archivos CSV, por lo que el paquete readr proporciona una forma rápida e intuitiva de importar los datos de estos archivos. Asimismo, el paquete readxl se puede utilizar para importar datos desde Excel. Las funciones siguen una filosofía similar a las de readr, con argumentos adicionales para conectarse a hojas específicas y definir qué celdas importar.
El paquete tidyr se puede utilizar para limpiar y organizar datos para que estén ordenados. Esto significa que cada columna de un conjunto de datos corresponde a una única variable, cada fila corresponde a una única observación y cada celda contiene solo un valor. El paquete incluye funciones para pivotar y desvincular datos, así como para manejar valores faltantes.
El paquete dplyr proporciona una serie de funciones para manipular datos. Estas características cubren las transformaciones de datos más comunes necesarias para analizar datos:
- Seleccionar columnas
- Filtrar filas
- Crear nuevas columnas
- Agregar y resumir datos
- ordenar datos
El paquete ggplot2 se utiliza para crear visualizaciones de datos basadas en la filosofía de la gramática de gráficos. La gramática de gráficos es útil porque proporciona un marco para pensar en nuestros gráficos, ayudándonos a centrarnos en desarrollar los gráficos en sí, y no solo en la sintaxis del código R. Los tres elementos básicos para crear y definir una trama son:
- Los datos
- La estética de la acción.
- Las geometrías de la trama.
Para los datos, seleccionamos el conjunto de datos específico para la visualización. La estética asigna columnas de nuestros datos a atributos específicos de una acción. Una estética común que se define en casi todas las representaciones son los ejes x e y. Necesitamos definir qué columnas del conjunto de datos se asignarán al eje del gráfico. Las geoms definen qué tipo de gráfico generar, por ejemplo, un gráfico de líneas o un gráfico de dispersión. Un terreno con los mismos datos y estética puede verse diferente según la geoma seleccionada.
Las tuberías %>% permiten combinar múltiples funciones en Tidyverse. La salida de las funciones anteriores se pasa al argumento de datos de la siguiente función. Esto permite a los usuarios escribir código más conciso combinando múltiples funciones en un bloque de código.
modelos ordenados
El metapaquete Tidymodels es una colección de paquetes para construir modelos que siguen los principios de Tidy. El paquete comparte API y filosofías comunes que los paquetes Tidyverse utilizan para el análisis de datos.
Al igual que Tidyverse, Tidymodels constan de paquetes básicos y especiales. Tres paquetes principales de Tidymodels son:
- Ejemplo
- Recetas
- escala
El paquete rsample proporciona funciones para crear varios tipos de muestras y remuestras, así como las clases correspondientes para analizarlas. El remuestreo es importante en el modelado para estimar la distribución muestral de una estadística y estimar el rendimiento del modelo utilizando un conjunto de reservas.
El paquete de recetas proporciona un conjunto de funciones para el desarrollo de características y el preprocesamiento de datos antes del modelado. Es similar al paquete dplyr de Tidyverse, pero las funciones de manipulación son más específicas del modelado de datos, como por ejemplo: B. variables de escalado y codificación en caliente.
El paquete Yardstick se utiliza para medir el rendimiento del modelo. Produce una salida ordenada y se puede interactuar con una funcionalidad similar a la de los paquetes Tidyverse. Podemos canalizar la salida generada por el paquete Yardstick en funciones que nos ayuden a comprender mejor qué hace bien el modelo y qué se puede mejorar.
RStudio
Las características y funciones de RStudio IDE permiten una codificación más rápida, más eficiente y más conveniente con R. Esto da como resultado una mejor experiencia de usuario al realizar análisis de datos y les permite concentrarse en lo que más importa: analizar y aplicar experiencia en datos.
El IDE de RStudio consta de cuatro áreas principales:
- consola
- Editor de guiones
- Archivos/Trazados/Paquetes/Ayuda/Visor
- Medio ambiente/Historia/Conexiones
La consola se está ejecutando y ejecutando código R. La salida generada por el código aparece en la consola. También podemos escribir código R directamente en la consola, de modo que el código de entrada y la salida resultante puedan aparecer en el mismo lugar.
Una mejor práctica que nos ayuda a escribir, administrar y editar código R es crear un script R. Los scripts R definen el código que luego se ejecuta en la consola. Estos scripts se pueden guardar con la extensión de archivo .r.
Los scripts R de un proyecto se gestionan en el área «Archivos». El archivos La pestaña enumera todos los archivos y directorios externos en el directorio de trabajo actual de su computadora. Funciona como Explorador de archivos o Finder. El Propiedades La pestaña muestra todos los gráficos que crea en R. El Paquetes La pestaña enumera todos los paquetes que ha instalado en su computadora. También puede instalar nuevos paquetes y actualizar paquetes existentes haciendo clic en los botones Instalar y Actualizar, respectivamente. El Ayuda La pestaña muestra la documentación de ayuda de R para cada paquete o función.El Ambiente La pestaña muestra todos los objetos creados en el entorno actual. Estos objetos incluyen funciones definidas en un script R o conjuntos de datos importados para su limpieza y análisis. También hay un botón Importar registros que se puede utilizar para importar datos guardados en varios formatos de archivo. El Historia La pestaña contiene una lista de todos los comandos que ha ingresado en la consola R. El Enlaces La pestaña le permite conectarse a varias fuentes de datos, como bases de datos externas.
Las Cheat Sheets proporcionan una descripción general rápida de las características y argumentos generales de los paquetes Tidyverse. Están disponibles tanto en línea como directamente en RStudio IDE.
Recursos adicionales
curso basico de r
¿Qué es R?
tipos de datos SQL
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