class: center, middle, inverse, title-slide # Herramientas Cuantitativas para el Análisis Político ## [CP44] Maestría en Ciencia Política ### Juan Pablo Ruiz Nicolini ### Universidad Torcuato Di Tella ### 29/09/2020 --- exclude: true --- class: middle, center ## SESIÓN 3 ### Domar los datos (I) #### [<i class="fas fa-globe "></i>/MetodosCiPol/](https://tuqmano.github.io/MetodosCiPol/) #### [<i class="fab fa-github "></i>/MetodosCiPol/](https://github.com/TuQmano/MetodosCiPol) --- ## Ciencia de Datos <img src="https://es.r4ds.hadley.nz/diagrams_w_text_as_path/es/data-science.svg" width="100%" /> **Recurso**: <https://es.r4ds.hadley.nz/domardatos-intro.html> --- ## Ciencia de Datos - Domar Datos <img src="https://es.r4ds.hadley.nz/diagrams_w_text_as_path/es/data-science-wrangle.svg" width="100%" /> **Recurso**: <https://es.r4ds.hadley.nz/domardatos-intro.html> --- ## <i class="fas fa-book "></i> Referencias ### IMPORTAR 1. _Importar Datos_, en [Wickham y Grolemnud](https://es.r4ds.hadley.nz/importaci%C3%B3n-de-datos.html). 2. _Carga de bases_ en [Urdinez y Cruz](https://arcruz0.github.io/libroadp/load.html) 3. _Importando datos a R_ en [Montané](https://bookdown.org/martinmontaneb/CienciaDeDatosParaCuriosos/introduccion-practica-a-la-ciencia-de-datos.html#importando-datos-a-r). ### PROCESAR 4. _Transformación de Datos_, en [Wickham y Grolemnud](https://es.r4ds.hadley.nz/transform.html) 5. _Transformando nuestros Datos_ en [Montané](https://bookdown.org/martinmontaneb/CienciaDeDatosParaCuriosos/transformando-nuestros-datos-data-wrangling.html) 6. _Manejo de datos_ en [Urdinez y Cruz](https://arcruz0.github.io/libroadp/data.html) 7. _Poniendo los datos en forma_ en [Vazquez Brust](https://bitsandbricks.github.io/ciencia_de_datos_gente_sociable/poniendo-los-datos-en-forma.html) --- ## Importar | base ```r # no es necesario cargar paquetes para read.csv() read.csv(file = "data/arg_presi_gral2003.csv") ## codprov depto coddepto circuito mesa electores X0001 ## 1 1 Balvanera Norte 11 0102 981 416 0 ## 2 1 Balvanera Norte 11 0102 982 415 1 ## 3 1 Balvanera Norte 11 0102 983 415 0 ## 4 1 Balvanera Norte 11 0102 984 415 0 ## 5 1 Balvanera Norte 11 0102 985 415 0 ## 6 1 Balvanera Norte 11 0102 986 415 1 ## 7 1 Balvanera Norte 11 0102 987 415 0 ## 8 1 Balvanera Norte 11 0102 988 415 2 ## 9 1 Balvanera Norte 11 0102 989 415 1 ## 10 1 Balvanera Norte 11 0102 990 415 1 ## 11 1 Balvanera Norte 11 0102 4003 421 1 ## 12 1 Balvanera Norte 11 0102 4004 421 3 ## 13 1 Balvanera Norte 11 0102 4005 421 0 ## 14 1 Balvanera Norte 11 0102 4006 421 0 ## 15 1 Balvanera Norte 11 0102 4007 421 3 ## 16 1 Balvanera Norte 11 0102 4008 421 1 ## 17 1 Balvanera Norte 11 0102 4009 420 0 ## 18 1 Balvanera Norte 11 0102 4010 420 1 ## 19 1 Balvanera Norte 11 0102 4011 420 1 ## 20 1 Balvanera Norte 11 0103 991 410 2 ## 21 1 Balvanera Norte 11 0103 992 410 0 ## 22 1 Balvanera Norte 11 0103 993 410 2 ## 23 1 Balvanera Norte 11 0103 994 410 0 ## 24 1 Balvanera Norte 11 0103 995 410 0 ## 25 1 Balvanera Norte 11 0103 996 410 2 ## 26 1 Balvanera Norte 11 0103 997 410 0 ## 27 1 Balvanera Norte 11 0103 998 410 0 ## 28 1 Balvanera Norte 11 0103 999 409 1 ## 29 1 Balvanera Norte 11 0103 1000 409 0 ## 30 1 Balvanera Norte 11 0103 1001 409 0 ## 31 1 Balvanera Norte 11 0103 4012 428 0 ## 32 1 Balvanera Norte 11 0103 4013 427 0 ## 33 1 Balvanera Norte 11 0103 4014 427 0 ## 34 1 Balvanera Norte 11 0103 4015 427 1 ## 35 1 Balvanera Norte 11 0103 4016 427 0 ## 36 1 Balvanera Norte 11 0103 4017 427 0 ## 37 1 Balvanera Norte 11 0103 4018 427 1 ## 38 1 Balvanera Norte 11 0103 4019 427 0 ## 39 1 Balvanera Norte 11 0103 4020 427 0 ## 40 1 Balvanera Norte 11 0104 1002 425 0 ## 41 1 Balvanera Norte 11 0104 1003 425 1 ## 42 1 Balvanera Norte 11 0104 1004 425 1 ## 43 1 Balvanera Norte 11 0104 1005 425 1 ## 44 1 Balvanera Norte 11 0104 1006 424 1 ## 45 1 Balvanera Norte 11 0104 1007 424 1 ## 46 1 Balvanera Norte 11 0104 1008 424 0 ## 47 1 Balvanera Norte 11 0104 1009 424 1 ## 48 1 Balvanera Norte 11 0104 1010 424 1 ## 49 1 Balvanera Norte 11 0104 1011 424 1 ## 50 1 Balvanera Norte 11 0104 1012 424 0 ## 51 1 Balvanera Norte 11 0104 4021 419 0 ## 52 1 Balvanera Norte 11 0104 4022 419 1 ## 53 1 Balvanera Norte 11 0104 4023 419 0 ## 54 1 Balvanera Norte 11 0104 4024 419 4 ## 55 1 Balvanera Norte 11 0104 4025 419 0 ## 56 1 Balvanera Norte 11 0104 4026 418 1 ## 57 1 Balvanera Norte 11 0104 4027 418 0 ## 58 1 Balvanera Norte 11 0104 4028 418 0 ## 59 1 Balvanera Norte 11 0104 4029 418 0 ## 60 1 Balvanera Norte 11 0104 4030 418 0 ## 61 1 Balvanera Norte 11 0105 1013 437 1 ## 62 1 Balvanera Norte 11 0105 1014 437 2 ## 63 1 Balvanera Norte 11 0105 1015 436 1 ## 64 1 Balvanera Norte 11 0105 1016 436 1 ## 65 1 Balvanera Norte 11 0105 1017 436 0 ## 66 1 Balvanera Norte 11 0105 1018 436 0 ## 67 1 Balvanera Norte 11 0105 1019 436 1 ## 68 1 Balvanera Norte 11 0105 1020 436 0 ## 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1998 1 Nuestra Señora del Carmen 27 0154 5834 429 0 ## 1999 1 Nuestra Señora del Carmen 27 0154 5835 429 2 ## 2000 1 Nuestra Señora del Carmen 27 0154 5836 429 0 ## 2001 1 Nuestra Señora del Carmen 27 0154 5837 429 1 ## 2002 1 Nuestra Señora del Carmen 27 0154 5838 429 0 ## 2003 1 Nuestra Señora del Carmen 27 0154 5839 429 0 ## 2004 1 Nuestra Señora del Carmen 27 0154 5840 429 0 ## 2005 1 Nuestra Señora del Carmen 27 0154 5841 429 0 ## 2006 1 Nuestra Señora del Carmen 27 0154 5842 429 0 ## 2007 1 Nuestra Señora del Carmen 27 0154 5843 429 1 ## 2008 1 Nuestra Señora del Carmen 27 0154 5844 429 0 ## 2009 1 Nuestra Señora del Carmen 27 0154 5845 429 0 ## 2010 1 Nuestra Señora del Carmen 27 0154 5846 429 0 ## 2011 1 Nuestra Señora del Carmen 27 0154 5847 429 0 ## 2012 1 Nuestra Señora del Carmen 27 0154 5848 429 0 ## 2013 1 Nuestra Señora del Carmen 27 0154 5849 428 0 ## 2014 1 Palermo 17 0166 1475 441 2 ## 2015 1 Palermo 17 0166 1476 441 2 ## 2016 1 Palermo 17 0166 1477 441 0 ## 2017 1 Palermo 17 0166 1478 441 0 ## 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3725 0 0 0 0 0 0 0 ## 3726 88 53 11 2 0 1 5 ## 3727 97 49 11 1 0 4 3 ## 3728 73 55 14 1 0 4 0 ## 3729 22 86 63 10 1 0 3 ## 3730 89 56 5 2 0 1 5 ## 3731 89 60 4 3 1 0 3 ## 3732 97 63 15 5 0 1 5 ## 3733 85 73 4 3 0 2 4 ## 3734 47 63 12 2 0 2 6 ## 3735 84 70 7 3 0 3 5 ## 3736 56 92 8 1 0 4 4 ## 3737 65 80 10 1 0 4 4 ## 3738 68 61 10 1 0 2 4 ## 3739 66 60 14 3 1 2 0 ## 3740 61 64 11 4 0 3 6 ## 3741 78 67 7 2 2 0 7 ## 3742 63 66 12 2 1 9 0 ## 3743 69 59 13 1 0 4 3 ## 3744 51 62 11 0 0 2 4 ## 3745 50 59 15 1 1 2 7 ## 3746 65 67 13 1 0 4 5 ## 3747 59 75 7 1 0 10 0 ## 3748 40 73 22 0 0 1 3 ## 3749 84 54 13 4 1 2 5 ## 3750 93 66 12 5 1 0 6 ## 3751 82 58 10 0 0 2 6 ## 3752 58 65 12 2 1 1 3 ## 3753 63 88 7 2 1 3 4 ## 3754 61 62 7 1 0 3 6 ## 3755 77 49 7 4 0 1 5 ## 3756 70 57 6 1 0 0 3 ## 3757 62 56 8 2 0 0 2 ## 3758 53 53 12 0 1 0 6 ## 3759 49 48 4 3 1 5 7 ## 3760 52 51 8 0 0 2 3 ## 3761 46 60 9 2 0 2 5 ## 3762 42 55 11 0 0 2 6 ## 3763 55 52 6 0 0 2 6 ## 3764 79 63 6 2 2 1 2 ## 3765 50 69 15 2 1 0 5 ## 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3807 47 55 10 0 0 0 8 ## 3808 45 63 9 0 0 3 0 ## 3809 48 62 10 0 1 1 8 ## 3810 48 80 7 0 0 0 4 ## 3811 48 59 15 3 0 8 0 ## 3812 50 77 6 1 0 1 4 ## 3813 65 65 13 3 1 1 3 ## 3814 64 74 14 4 2 3 5 ## 3815 72 51 8 1 0 1 9 ## 3816 72 54 9 2 0 4 4 ## 3817 73 78 5 1 0 1 5 ## 3818 70 51 13 2 2 1 5 ## 3819 75 59 14 5 0 0 8 ## 3820 86 61 12 1 0 3 3 ## 3821 60 69 14 0 1 1 1 ## 3822 50 77 9 0 0 1 7 ## 3823 49 67 9 0 1 0 5 ## 3824 49 71 15 1 0 0 5 ## 3825 53 72 6 1 1 1 11 ## 3826 49 76 16 3 0 1 9 ## 3827 54 77 17 1 1 1 5 ## 3828 71 56 14 2 2 0 6 ## 3829 73 43 6 4 0 1 5 ## 3830 75 63 8 2 0 1 6 ## 3831 66 53 9 3 0 0 11 ## 3832 70 56 4 2 0 1 6 ## 3833 50 60 15 1 0 0 7 ## 3834 66 74 15 2 1 5 7 ## 3835 65 65 13 3 0 0 5 ## 3836 49 69 15 1 2 1 5 ## 3837 66 72 10 1 0 1 6 ## 3838 67 72 13 2 0 1 5 ## 3839 80 61 13 5 1 1 5 ## 3840 28 86 59 13 4 0 0 ## 3841 50 53 9 1 0 5 6 ## 3842 56 66 10 1 0 2 4 ## 3843 46 58 18 1 1 0 4 ## 3844 43 66 9 0 0 1 6 ## 3845 68 55 9 2 0 0 5 ## 3846 62 35 11 1 0 1 5 ## [ reached 'max' / getOption("max.print") -- omitted 58477 rows ] ``` --- background-image: url(https://github.com/TuQmano/hex-stickers/raw/master/PNG/readr.png) background-position: 95% 5% background-size: 10% ## Importar | _Tidy_ #### (Ver `tibble` en sección _Ordenar_) ```r library(readr) read_csv(file = "data/arg_presi_gral2003.csv") ## # A tibble: 62,323 x 26 ## codprov depto coddepto circuito mesa electores `0001` `0003` `0005` `0014` ## <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> ## 1 01 Balv~ 011 0102 0981 416 0 4 1 1 ## 2 01 Balv~ 011 0102 0982 415 1 2 2 3 ## 3 01 Balv~ 011 0102 0983 415 0 3 0 2 ## 4 01 Balv~ 011 0102 0984 415 0 1 0 3 ## 5 01 Balv~ 011 0102 0985 415 0 3 1 0 ## 6 01 Balv~ 011 0102 0986 415 1 5 1 3 ## 7 01 Balv~ 011 0102 0987 415 0 2 2 3 ## 8 01 Balv~ 011 0102 0988 415 2 0 1 4 ## 9 01 Balv~ 011 0102 0989 415 1 1 1 2 ## 10 01 Balv~ 011 0102 0990 415 1 1 2 0 ## # ... with 62,313 more rows, and 16 more variables: `0022` <dbl>, `0030` <dbl>, ## # `0037` <dbl>, `0050` <dbl>, `0051` <dbl>, `0053` <dbl>, `0131` <dbl>, ## # `0132` <dbl>, `0133` <dbl>, `0134` <dbl>, `0135` <dbl>, `0136` <dbl>, ## # `0137` <dbl>, `0138` <dbl>, blancos <dbl>, nulos <dbl> ``` --- background-image: url(https://github.com/TuQmano/hex-stickers/raw/master/PNG/readr.png) background-position: 95% 5% background-size: 10% ## Importar : datos tabulares <img src="figs/tabular_data.PNG" width="80%" /> [<i class="fas fa-link "></i> {readr} Cheatsheet](https://github.com/rstudio/cheatsheets/raw/master/translations/spanish/data-import-Spanish_translation-2019.pdf) --- background-image: url(https://github.com/TuQmano/hex-stickers/raw/master/PNG/readxl.png) background-position: 95% 5% background-size: 10% ## Importar `.xls` y `.xlsx` ```r library(readxl) read_xlsx(path = "data/arg_presi_gral2003.xlsx") ## # A tibble: 62,323 x 26 ## codprov depto coddepto circuito mesa electores `1` `3` `5` `14` `22` ## <dbl> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> ## 1 1 Balv~ 11 102 981 416 0 4 1 1 3 ## 2 1 Balv~ 11 102 982 415 1 2 2 3 3 ## 3 1 Balv~ 11 102 983 415 0 3 0 2 1 ## 4 1 Balv~ 11 102 984 415 0 1 0 3 2 ## 5 1 Balv~ 11 102 985 415 0 3 1 0 1 ## 6 1 Balv~ 11 102 986 415 1 5 1 3 3 ## 7 1 Balv~ 11 102 987 415 0 2 2 3 1 ## 8 1 Balv~ 11 102 988 415 2 0 1 4 5 ## 9 1 Balv~ 11 102 989 415 1 1 1 2 5 ## 10 1 Balv~ 11 102 990 415 1 1 2 0 0 ## # ... with 62,313 more rows, and 15 more variables: `30` <dbl>, `37` <dbl>, ## # `50` <dbl>, `51` <dbl>, `53` <dbl>, `131` <dbl>, `132` <dbl>, `133` <dbl>, ## # `134` <dbl>, `135` <dbl>, `136` <dbl>, `137` <dbl>, `138` <dbl>, ## # blancos <dbl>, nulos <dbl> ``` --- background-image: url(https://github.com/TuQmano/hex-stickers/raw/master/PNG/haven.png) background-position: 95% 5% background-size: 10% ## Importar (otros) Posibilita leer y escribir archivos en formatos utilizados por otros programas estadísticos: * **SAS** * **SPSS** * **STATA** [<i class="fas fa-link "></i> {haven}](https://haven.tidyverse.org/) --- background-image: url(https://github.com/TuQmano/hex-stickers/raw/master/PNG/haven.png) background-position: 95% 5% background-size: 10% ## Importar (otros) > Lupu, Noam and Susan C. Stokes. 2009. "The Social Bases of Political Parties in Argentina, 1912-2003." Latin American Research Review 44 (1): 58-87. Fuente: [www.noamlupu.com/data.html](www.noamlupu.com/data.html) -- ```r library(haven) read_dta(file = "data/argentina_ecological_data.dta") ## # A tibble: 16,683 x 17 ## recid province department dcode year month dip pres total ucr pj ## <dbl> <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> ## 1 6046 Buenos ~ 25 de Mayo 1000 1914 NA 1 0 1446 724 NA ## 2 6227 Buenos ~ 25 de Mayo 1000 1916 NA 1 0 2725 1358 NA ## 3 6539 Buenos ~ 25 de Mayo 1000 1918 NA 1 0 2698 1863 NA ## 4 6798 Buenos ~ 25 de Mayo 1000 1920 NA 1 0 2664 1620 NA ## 5 136 Buenos ~ 25 de Mayo 1000 1922 NA 0 1 2097 1584 NA ## 6 7076 Buenos ~ 25 de Mayo 1000 1926 NA 1 0 1863 1391 NA ## 7 472 Buenos ~ 25 de Mayo 1000 1928 NA 0 1 5553 2944 NA ## 8 7448 Buenos ~ 25 de Mayo 1000 1930 NA 1 0 5239 2392 NA ## 9 929 Buenos ~ 25 de Mayo 1000 1946 NA 0 1 8808 2699 5878 ## 10 14900 Buenos ~ 25 de Mayo 1000 1948 3 1 0 6350 1340 4184 ## # ... with 16,673 more rows, and 6 more variables: soc <dbl>, con <dbl>, ## # enp <dbl>, urb <dbl>, lit <dbl>, pop <dbl> ``` --- background-image: url(https://github.com/TuQmano/hex-stickers/raw/master/PNG/haven.png) background-position: 95% 5% background-size: 10% ## Importar - *Directo de la URL!* > Lupu, Noam and Susan C. Stokes. 2009. "The Social Bases of Political Parties in Argentina, 1912-2003." Latin American Research Review 44 (1): 58-87. Fuente: [www.noamlupu.com/data.html](www.noamlupu.com/data.html) ```r library(haven) read_dta(file = "https://www.noamlupu.com/argentina_ecological_data.dta") ## # A tibble: 16,683 x 17 ## recid province department dcode year month dip pres total ucr pj ## <dbl> <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> ## 1 6046 Buenos ~ 25 de Mayo 1000 1914 NA 1 0 1446 724 NA ## 2 6227 Buenos ~ 25 de Mayo 1000 1916 NA 1 0 2725 1358 NA ## 3 6539 Buenos ~ 25 de Mayo 1000 1918 NA 1 0 2698 1863 NA ## 4 6798 Buenos ~ 25 de Mayo 1000 1920 NA 1 0 2664 1620 NA ## 5 136 Buenos ~ 25 de Mayo 1000 1922 NA 0 1 2097 1584 NA ## 6 7076 Buenos ~ 25 de Mayo 1000 1926 NA 1 0 1863 1391 NA ## 7 472 Buenos ~ 25 de Mayo 1000 1928 NA 0 1 5553 2944 NA ## 8 7448 Buenos ~ 25 de Mayo 1000 1930 NA 1 0 5239 2392 NA ## 9 929 Buenos ~ 25 de Mayo 1000 1946 NA 0 1 8808 2699 5878 ## 10 14900 Buenos ~ 25 de Mayo 1000 1948 3 1 0 6350 1340 4184 ## # ... with 16,673 more rows, and 6 more variables: soc <dbl>, con <dbl>, ## # enp <dbl>, urb <dbl>, lit <dbl>, pop <dbl> ``` --- background-image: url(https://github.com/TuQmano/hex-stickers/raw/master/PNG/googlesheets.png) background-position: 95% 5% background-size: 10% ## Importar: planillas de _Google_ ```r library(googlesheets4) gs4_deauth() # Eliminar auth interactivo (link publico) read_sheet("https://docs.google.com/spreadsheets/d/1J84PviVxVMsCDzupOcD0_s_yc92vm4sCB6uoJQtl2mU/edit?usp=sharing") # A tibble: 4 x 9 # `Apellido y Nom~ Profesión Edad `Lugar de Nacim~ `Fecha de Nacimien~ `Año de Egresad~ `Estudios Unive~ `Utiliza Softwa~ # <chr> <chr> <dbl> <chr> <dttm> <dbl> <chr> <chr> #1 Fasola, Juan Pe~ Amigo 37 Hurlingam 1983-09-15 00:00:00 2008 No Si #2 Soze, Kayser Narcotra~ 58 Los Angeles 1962-02-28 00:00:00 1987 No Si #3 Bigpear, John S~ General 75 Lobos 1945-10-17 00:00:00 1970 Si Si #4 Tower, JC Sociólogo 74 Bahía Blanca 1946-09-24 00:00:00 1993 Si No # ... with 1 more variable: `Software Utilizado` <chr> ``` [<i class="fas fa-link "></i> {googlesheets4}](https://googlesheets4.tidyverse.org/) --- ## Importar: Otros * `vroom::vroom()` <https://www.tidyverse.org/blog/2019/05/vroom-1-0-0/> * `data.table::fread()` <https://rdatatable.gitlab.io/data.table/> * `DB` (<https://db.rstudio.com/>) --- background-image: url(https://raw.githubusercontent.com/milesmcbain/datapasta/master/inst/media/hex_web.png) background-position: 95% 5% background-size: 10% ## Importar con {datapasta} ### Desde el portapapeles (_clipboard_) <img src="https://raw.githubusercontent.com/milesmcbain/datapasta/master/inst/media/tribble_paste.gif" width="75%" /> [<i class="fas fa-link "></i> {datapasta}](https://milesmcbain.github.io/datapasta/) --- class: inverse, center, middle background-image: url(https://raw.githubusercontent.com/milesmcbain/datapasta/master/inst/media/hex_web.png) background-position: 95% 5% background-size: 10% ### {datapasta} _live coding_ <i class="fas fa-link "></i> [https://docs.google.com/spreadsheets/](https://docs.google.com/spreadsheets/d/1J84PviVxVMsCDzupOcD0_s_yc92vm4sCB6uoJQtl2mU/) --- background-image: url(https://github.com/TuQmano/hex-stickers/raw/master/PNG/tibble.png) background-position: 95% 5% background-size: 10% ## Ordenar >una versión de data frame que facilita el trabajo con el tidyverse - [R4DS - ñ](https://es.r4ds.hadley.nz/tibbles.html) * no modifica clase de las variables * genera más advertencias por problemas (`warnings`) * método de impresión (`print`) más prolijo y comentado --- background-image: url(https://github.com/sfirke/janitor/raw/master/man/figures/logo_small.png) background-position: 95% 5% background-size: 10% ## Ordenar <img src="https://github.com/allisonhorst/stats-illustrations/raw/master/rstats-artwork/janitor_clean_names.png" width="80%" /> **-> _live coding_: _limpiemos_ nombres de variables de nuestro _Google Sheet_** --- background-image: url(https://github.com/TuQmano/hex-stickers/raw/master/PNG/tidyr.png) background-position: 95% 5% background-size: 10% ## Ordenar: _Tidy Data_ > “Todas las familias felices se parecen unas a otras, pero cada familia infeliz lo es a su manera.” –– León Tolstoy -- > “Todos los set de datos ordenados se parecen unos a otros, pero cada set de datos desordenado lo es a su manera” — Hadley Wickham -- **Referencias** [<i class="fas fa-link "></i> R4DS en espaÑol](https://es.r4ds.hadley.nz/datos-ordenados.html) [<i class="fas fa-link "></i> Wickham, H; _Tidy Data_, Journal of Statistical Software](http://www.jstatsoft.org/v59/i10/paper) --- background-image: url(https://github.com/TuQmano/hex-stickers/raw/master/PNG/tidyr.png) background-position: 95% 5% background-size: 10% # Datos Ordenados <img src="https://es.r4ds.hadley.nz/diagrams_w_text_as_path/es/tidy-1.svg" width="80%" /> -- 1. Cada variable debe tener su propia columna. -- 2. Cada observación debe tener su propia fila. -- 3. Cada valor debe tener su propia celda. --- background-image: url(https://github.com/TuQmano/hex-stickers/raw/master/PNG/tidyr.png) background-position: 95% 5% background-size: 10% # Datos Ordenados: _pivotear_ Entre los distintos verbos, se destacan: * `pivot_longer()`: reduce cantidad de columnas y aumenta las filas * `pivot_wider()`: reduce cantidad de filas y aumenta columnas -- **-> _live coding_ con datos de `{polAr}`** -- * Más verbos: `complete / fill / replace_na / drop_na`, `nest / unnest`, `unite /separate / extract` [<i class="fas fa-link "></i>`{tidyr}`](https://tidyr.tidyverse.org/) --- background-image: url(https://github.com/TuQmano/hex-stickers/raw/master/PNG/dplyr.png) background-position: 95% 5% background-size: 10% ## Transformar ### Una caja de herramientas #### Verbos principales de `{dplyr}` para manipular la _data_ * `filter()`: reduce la cantidad de filas (observaciones) * `select()`: reduce la cantidad de columnas (variables) * `mutate()`: crea o modifica variables * `arrange()`: ordena (sort) * `group_by()`: agrupa observaciones * `summarize()`: reduce múltiples observaciones a un valor -- **-> _live coding_ con datos de `{polAr}`** --- class: inverse # EJERCICIO 1. crear un proyecto -- 2. descargar datos según indicaciones -- 3. procesar la información en un reporte que responda a la siguiente pregunta: -- > _Cuántos puntos porcentuales de diferencia hubo entre el primero y segundo en la elección a presidente 2003 en _su_ provincia?_