R Graphics Cookbook, 2ª Edición

Capítulo 15. Cómo poner tus datos en forma

Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: [e-mail]

Cuando se trata de hacer gráficos de datos, la mitad de la batalla tiene lugar antes de llamar a cualquier comando de trazado. Antes de pasar tus datos a las funciones de trazado, primero hay que leerlos y darles la estructura correcta. Los conjuntos de datos proporcionados con R están listos para usar, pero cuando se trata de datos del mundo real, normalmente no es así: tendrás que limpiar y reestructurar los datos antes de poder visualizarlos.

Las recetas de de este capítulo utilizarán a menudo paquetes deltidyverse. Para obtener más información sobre el tidyverse, consulta la sección de introducción del Capítulo 1. También mostraré cómo realizar muchas de las mismas tareas utilizando R base, porque en algunas situaciones es importante minimizar el número de paquetes que utilizas, y porque es útil poder entender el código escrito para R base.

Nota

El símbolo %>%, también conocido como operador de tubería, se utiliza mucho en este capítulo. Si no estás familiarizado con él, consulta la Receta 1.7.

La mayoría de de las funciones tidyverse utilizadas en este capítulo proceden del paquete dplyr, y en este capítulo daré por supuesto que dplyr ya está cargado. Puedes cargarlo con library(tidyverse), como se muestra arriba, o, si quieres que las cosas sean más ágiles, puedes cargar dplyr directamente:

library(dplyr)

Datos ...