From 903f0dff36c161c3e12dc2a7055afffe5b4066cf Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Olivia <92395083+OliviaLorente-Casalini@users.noreply.github.com> Date: Fri, 5 Apr 2024 16:24:50 +0200 Subject: [PATCH] Add files via upload --- readr.html | 187 ++++++++++++++++++++++++++++------------------------- readr.md | 81 +++++++++++++---------- readr.qmd | 10 +-- 3 files changed, 150 insertions(+), 128 deletions(-) diff --git a/readr.html b/readr.html index 92251b3..6543e53 100644 --- a/readr.html +++ b/readr.html @@ -178,43 +178,45 @@

Importar archivos

# con readr no es necesario especificar el delimitador
 peas_readr <- read_delim("peas_tab.csv")
-glimpse(peas_readr)
-#> Rows: 4
-#> Columns: 4
-#> $ Color       <chr> "Green", "Green", "Yellow", "Yellow"
-#> $ Textura     <chr> "Smooth", "Wrinkled", "Smooth", "Wrinkled"
-#> $ Observacion <dbl> 116, 40, 31, 13
-#> $ Proporcion  <dbl> 9, 3, 3, 1
-
-# en R base sí
-peas_rbase <- read.delim("peas_tab.csv", sep = "|")
-print(peas_rbase)
-#>    Color  Textura Observacion Proporcion
-#> 1  Green   Smooth         116          9
-#> 2  Green Wrinkled          40          3
-#> 3 Yellow   Smooth          31          3
-#> 4 Yellow Wrinkled          13          1
+print(peas_readr) +#> # A tibble: 4 x 4 +#> Color Textura Observacion Proporcion +#> <chr> <chr> <dbl> <dbl> +#> 1 Green Smooth 116 9 +#> 2 Green Wrinkled 40 3 +#> 3 Yellow Smooth 31 3 +#> 4 Yellow Wrinkled 13 1 + +# en R base sí +peas_rbase <- read.delim("peas_tab.csv", sep = "|") +print(peas_rbase) +#> Color Textura Observacion Proporcion +#> 1 Green Smooth 116 9 +#> 2 Green Wrinkled 40 3 +#> 3 Yellow Smooth 31 3 +#> 4 Yellow Wrinkled 13 1

Separados por comas

# readr
 peas_readr <- read_csv("peas.csv")
-glimpse(peas_readr)
-#> Rows: 4
-#> Columns: 4
-#> $ Color       <chr> "Green", "Green", "Yellow", "Yellow"
-#> $ Textura     <chr> "Smooth", "Wrinkled", "Smooth", "Wrinkled"
-#> $ Observacion <dbl> 116, 40, 31, 13
-#> $ Proporcion  <dbl> 9, 3, 3, 1
-
-# R base
-peas_rbase <- read.csv("peas.csv")
-print(peas_rbase)
-#>    Color  Textura Observacion Proporcion
-#> 1  Green   Smooth         116          9
-#> 2  Green Wrinkled          40          3
-#> 3 Yellow   Smooth          31          3
-#> 4 Yellow Wrinkled          13          1
+print(peas_readr) +#> # A tibble: 4 x 4 +#> Color Textura Observacion Proporcion +#> <chr> <chr> <dbl> <dbl> +#> 1 Green Smooth 116 9 +#> 2 Green Wrinkled 40 3 +#> 3 Yellow Smooth 31 3 +#> 4 Yellow Wrinkled 13 1 + +# R base +peas_rbase <- read.csv("peas.csv") +print(peas_rbase) +#> Color Textura Observacion Proporcion +#> 1 Green Smooth 116 9 +#> 2 Green Wrinkled 40 3 +#> 3 Yellow Smooth 31 3 +#> 4 Yellow Wrinkled 13 1

Quitar o cambiar encabezado de las columnas

@@ -222,45 +224,49 @@ 

# readr
 peas_readr <- read_delim("peas.csv", col_names = F)
-glimpse(peas_readr) 
-#> Rows: 5
-#> Columns: 4
-#> $ X1 <chr> "Color", "Green", "Green", "Yellow", "Yellow"
-#> $ X2 <chr> "Textura", "Smooth", "Wrinkled", "Smooth", "Wrinkled"
-#> $ X3 <chr> "Observacion", "116", "40", "31", "13"
-#> $ X4 <chr> "Proporcion", "9", "3", "3", "1"
-
-# R base
-peas_rbase <- read.csv("peas.csv", header  = F)
-print(peas_rbase)
-#>       V1       V2          V3         V4
-#> 1  Color  Textura Observacion Proporcion
-#> 2  Green   Smooth         116          9
-#> 3  Green Wrinkled          40          3
-#> 4 Yellow   Smooth          31          3
-#> 5 Yellow Wrinkled          13          1
+print(peas_readr) +#> # A tibble: 5 x 4 +#> X1 X2 X3 X4 +#> <chr> <chr> <chr> <chr> +#> 1 Color Textura Observacion Proporcion +#> 2 Green Smooth 116 9 +#> 3 Green Wrinkled 40 3 +#> 4 Yellow Smooth 31 3 +#> 5 Yellow Wrinkled 13 1 + +# R base +peas_rbase <- read.csv("peas.csv", header = F) +print(peas_rbase) +#> V1 V2 V3 V4 +#> 1 Color Textura Observacion Proporcion +#> 2 Green Smooth 116 9 +#> 3 Green Wrinkled 40 3 +#> 4 Yellow Smooth 31 3 +#> 5 Yellow Wrinkled 13 1

Al contrario, puede que las bases de datos no contengan encabezado y se quiera añadir conforme se lee el archivo en R.

# readr
 peas_readr <- read_delim("peas.csv", col_names = c("Colour", "Coat", "Obs", "Ratio"))
-glimpse(peas_readr)
-#> Rows: 5
-#> Columns: 4
-#> $ Colour <chr> "Color", "Green", "Green", "Yellow", "Yellow"
-#> $ Coat   <chr> "Textura", "Smooth", "Wrinkled", "Smooth", "Wrinkled"
-#> $ Obs    <chr> "Observacion", "116", "40", "31", "13"
-#> $ Ratio  <chr> "Proporcion", "9", "3", "3", "1"
-
-# R base
-colnames(peas_rbase) <- c("Colour", "Coat", "Obs", "Ratio")
-print(peas_rbase)
-#>   Colour     Coat         Obs      Ratio
-#> 1  Color  Textura Observacion Proporcion
-#> 2  Green   Smooth         116          9
-#> 3  Green Wrinkled          40          3
-#> 4 Yellow   Smooth          31          3
-#> 5 Yellow Wrinkled          13          1
+print(peas_readr) +#> # A tibble: 5 x 4 +#> Colour Coat Obs Ratio +#> <chr> <chr> <chr> <chr> +#> 1 Color Textura Observacion Proporcion +#> 2 Green Smooth 116 9 +#> 3 Green Wrinkled 40 3 +#> 4 Yellow Smooth 31 3 +#> 5 Yellow Wrinkled 13 1 + +# R base +colnames(peas_rbase) <- c("Colour", "Coat", "Obs", "Ratio") +print(peas_rbase) +#> Colour Coat Obs Ratio +#> 1 Color Textura Observacion Proporcion +#> 2 Green Smooth 116 9 +#> 3 Green Wrinkled 40 3 +#> 4 Yellow Smooth 31 3 +#> 5 Yellow Wrinkled 13 1

@@ -333,28 +339,33 @@

Le 
# en readr, se pueden cargar directamente concatenándolos
 black_eyed_readr <- read_csv(c("peas.csv", "peas2.csv"))
-glimpse(black_eyed_readr)
-#> Rows: 8
-#> Columns: 4
-#> $ Color       <chr> "Green", "Green", "Yellow", "Yellow", "Green", "Green", "Y~
-#> $ Textura     <chr> "Smooth", "Wrinkled", "Smooth", "Wrinkled", "Smooth", "Wri~
-#> $ Observacion <dbl> 116, 40, 31, 13, 120, 38, 32, 10
-#> $ Proporcion  <dbl> 9, 3, 3, 1, 9, 3, 3, 1
-
-# con R base se importan por separado y después se pueden unir
-peas_rbase <- read.csv("peas.csv")
-peas_rbase_2 <- read.csv("peas2.csv")
-black_eyed_rbase <- rbind(peas_rbase, peas_rbase_2)
-print(black_eyed_rbase)
-#>    Color  Textura Observacion Proporcion
-#> 1  Green   Smooth         116          9
-#> 2  Green Wrinkled          40          3
-#> 3 Yellow   Smooth          31          3
-#> 4 Yellow Wrinkled          13          1
-#> 5  Green   Smooth         120          9
-#> 6  Green Wrinkled          38          3
-#> 7 Yellow   Smooth          32          3
-#> 8 Yellow Wrinkled          10          1
+print(black_eyed_readr) +#> # A tibble: 8 x 4 +#> Color Textura Observacion Proporcion +#> <chr> <chr> <dbl> <dbl> +#> 1 Green Smooth 116 9 +#> 2 Green Wrinkled 40 3 +#> 3 Yellow Smooth 31 3 +#> 4 Yellow Wrinkled 13 1 +#> 5 Green Smooth 120 9 +#> 6 Green Wrinkled 38 3 +#> 7 Yellow Smooth 32 3 +#> 8 Yellow Wrinkled 10 1 + +# con R base se importan por separado y después se pueden unir +peas_rbase <- read.csv("peas.csv") +peas_rbase_2 <- read.csv("peas2.csv") +black_eyed_rbase <- rbind(peas_rbase, peas_rbase_2) +print(black_eyed_rbase) +#> Color Textura Observacion Proporcion +#> 1 Green Smooth 116 9 +#> 2 Green Wrinkled 40 3 +#> 3 Yellow Smooth 31 3 +#> 4 Yellow Wrinkled 13 1 +#> 5 Green Smooth 120 9 +#> 6 Green Wrinkled 38 3 +#> 7 Yellow Smooth 32 3 +#> 8 Yellow Wrinkled 10 1

En general, la sintaxis entre ambos paquetes es muy similar, pero en algunos casos readr reduce la cantidad de código necesario!

diff --git a/readr.md b/readr.md index b54869e..c484fa2 100644 --- a/readr.md +++ b/readr.md @@ -83,13 +83,14 @@ Con cualquier delimitador ``` r # con readr no es necesario especificar el delimitador peas_readr <- read_delim("peas_tab.csv") -glimpse(peas_readr) -#> Rows: 4 -#> Columns: 4 -#> $ Color "Green", "Green", "Yellow", "Yellow" -#> $ Textura "Smooth", "Wrinkled", "Smooth", "Wrinkled" -#> $ Observacion 116, 40, 31, 13 -#> $ Proporcion 9, 3, 3, 1 +print(peas_readr) +#> # A tibble: 4 x 4 +#> Color Textura Observacion Proporcion +#> +#> 1 Green Smooth 116 9 +#> 2 Green Wrinkled 40 3 +#> 3 Yellow Smooth 31 3 +#> 4 Yellow Wrinkled 13 1 # en R base sí peas_rbase <- read.delim("peas_tab.csv", sep = "|") @@ -106,13 +107,14 @@ Separados por comas ``` r # readr peas_readr <- read_csv("peas.csv") -glimpse(peas_readr) -#> Rows: 4 -#> Columns: 4 -#> $ Color "Green", "Green", "Yellow", "Yellow" -#> $ Textura "Smooth", "Wrinkled", "Smooth", "Wrinkled" -#> $ Observacion 116, 40, 31, 13 -#> $ Proporcion 9, 3, 3, 1 +print(peas_readr) +#> # A tibble: 4 x 4 +#> Color Textura Observacion Proporcion +#> +#> 1 Green Smooth 116 9 +#> 2 Green Wrinkled 40 3 +#> 3 Yellow Smooth 31 3 +#> 4 Yellow Wrinkled 13 1 # R base peas_rbase <- read.csv("peas.csv") @@ -134,13 +136,15 @@ más. ``` r # readr peas_readr <- read_delim("peas.csv", col_names = F) -glimpse(peas_readr) -#> Rows: 5 -#> Columns: 4 -#> $ X1 "Color", "Green", "Green", "Yellow", "Yellow" -#> $ X2 "Textura", "Smooth", "Wrinkled", "Smooth", "Wrinkled" -#> $ X3 "Observacion", "116", "40", "31", "13" -#> $ X4 "Proporcion", "9", "3", "3", "1" +print(peas_readr) +#> # A tibble: 5 x 4 +#> X1 X2 X3 X4 +#> +#> 1 Color Textura Observacion Proporcion +#> 2 Green Smooth 116 9 +#> 3 Green Wrinkled 40 3 +#> 4 Yellow Smooth 31 3 +#> 5 Yellow Wrinkled 13 1 # R base peas_rbase <- read.csv("peas.csv", header = F) @@ -159,13 +163,15 @@ quiera añadir conforme se lee el archivo en R. ``` r # readr peas_readr <- read_delim("peas.csv", col_names = c("Colour", "Coat", "Obs", "Ratio")) -glimpse(peas_readr) -#> Rows: 5 -#> Columns: 4 -#> $ Colour "Color", "Green", "Green", "Yellow", "Yellow" -#> $ Coat "Textura", "Smooth", "Wrinkled", "Smooth", "Wrinkled" -#> $ Obs "Observacion", "116", "40", "31", "13" -#> $ Ratio "Proporcion", "9", "3", "3", "1" +print(peas_readr) +#> # A tibble: 5 x 4 +#> Colour Coat Obs Ratio +#> +#> 1 Color Textura Observacion Proporcion +#> 2 Green Smooth 116 9 +#> 3 Green Wrinkled 40 3 +#> 4 Yellow Smooth 31 3 +#> 5 Yellow Wrinkled 13 1 # R base colnames(peas_rbase) <- c("Colour", "Coat", "Obs", "Ratio") @@ -261,13 +267,18 @@ en R. ``` r # en readr, se pueden cargar directamente concatenándolos black_eyed_readr <- read_csv(c("peas.csv", "peas2.csv")) -glimpse(black_eyed_readr) -#> Rows: 8 -#> Columns: 4 -#> $ Color "Green", "Green", "Yellow", "Yellow", "Green", "Green", "Y~ -#> $ Textura "Smooth", "Wrinkled", "Smooth", "Wrinkled", "Smooth", "Wri~ -#> $ Observacion 116, 40, 31, 13, 120, 38, 32, 10 -#> $ Proporcion 9, 3, 3, 1, 9, 3, 3, 1 +print(black_eyed_readr) +#> # A tibble: 8 x 4 +#> Color Textura Observacion Proporcion +#> +#> 1 Green Smooth 116 9 +#> 2 Green Wrinkled 40 3 +#> 3 Yellow Smooth 31 3 +#> 4 Yellow Wrinkled 13 1 +#> 5 Green Smooth 120 9 +#> 6 Green Wrinkled 38 3 +#> 7 Yellow Smooth 32 3 +#> 8 Yellow Wrinkled 10 1 # con R base se importan por separado y después se pueden unir peas_rbase <- read.csv("peas.csv") diff --git a/readr.qmd b/readr.qmd index da51b8c..66a690e 100644 --- a/readr.qmd +++ b/readr.qmd @@ -81,7 +81,7 @@ Con cualquier delimitador ```{r importar, message = FALSE, warning = FALSE} # con readr no es necesario especificar el delimitador peas_readr <- read_delim("peas_tab.csv") -glimpse(peas_readr) +print(peas_readr) # en R base sí peas_rbase <- read.delim("peas_tab.csv", sep = "|") @@ -93,7 +93,7 @@ Separados por comas ```{r leer archivos, message = FALSE, warning = FALSE} # readr peas_readr <- read_csv("peas.csv") -glimpse(peas_readr) +print(peas_readr) # R base peas_rbase <- read.csv("peas.csv") @@ -107,7 +107,7 @@ A la hora de leer los archivos en R, se pueden establecer ciertos parámetros en ```{r encabezado, message = FALSE} # readr peas_readr <- read_delim("peas.csv", col_names = F) -glimpse(peas_readr) +print(peas_readr) # R base peas_rbase <- read.csv("peas.csv", header = F) @@ -119,7 +119,7 @@ Al contrario, puede que las bases de datos no contengan encabezado y se quiera a ```{r no encabezado, message = FALSE} # readr peas_readr <- read_delim("peas.csv", col_names = c("Colour", "Coat", "Obs", "Ratio")) -glimpse(peas_readr) +print(peas_readr) # R base colnames(peas_rbase) <- c("Colour", "Coat", "Obs", "Ratio") @@ -169,7 +169,7 @@ Puede ser que tengamos varios archivos complementarios entre sí, pero que conti ```{r leer varios archivos en una tabla, message = FALSE, warning = FALSE} # en readr, se pueden cargar directamente concatenándolos black_eyed_readr <- read_csv(c("peas.csv", "peas2.csv")) -glimpse(black_eyed_readr) +print(black_eyed_readr) # con R base se importan por separado y después se pueden unir peas_rbase <- read.csv("peas.csv")