R Base

class: center, middle, inverse, title-slide

# R Base
## R + Ciencias Sociales

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# Hoja de ruta

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## ✔️ Valores

## ✔️ Vectores (Variables)

## ✔️ Funciones

## ✔️ Objetos

## ✔️ Data frames (bases de datos)

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class: inverse, center, middle

# VALORES

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# Valores

En R la unidad mínima para trabajar son los _valores_:

#### - `1` es un valor (numérico),

#### - `"uno"` es un valor (cáracter),

#### - `"1"` es un valor (cáracter) y

#### - `"Esto es un uno"` también es un valor (cáracter).

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# Valores

R permite realizar un sinfin de operaciones con estos valores, por ejemplo, operaciones matemáticas como _sumar_, _restar_, _multiplicar_ o _dividir_:

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# VECTORES

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# Vectores

- A un conjunto de valores lo llamaremos __vector__ y R los interpretará bajo el comando `c()`.

- Los vectores, como los valores, también serán de un tipo determinado:

#### - Vector numérico (_numeric_)

```r
c(1, 2, 3, 4, 5)
```

```r
c(1:5)
```

#### - Vector de texto (_character_)

```r
c("uno", "dos", "tres", "cuatro", "cinco")
```

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class: inverse, center, middle

# FUNCIONES

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# Funciones

#### - __La función__ es una operación que nos ayuda a resolver un problema que de otra forma llevaría más pasos/tiempo.

#### - __Una función__ tiene _nombre_ y suele (intenta) ser intuitivo respecto a la acción que realiza (el problema que resuelve). También comienza y termina con paréntesis `()`, donde se ubica el o los argumentos.

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# Funciones

#### - Por ejemplo, la función `class()` evalúa el tipo (numérico, cáracter) de un elemento

#### Evaluemos de qué tipo es el valor `2`

```r
class(2)
```

```
[1] "numeric"
```
<br>

#### ¿y el valor `"dos"`?

```r
class("dos")
```

```
[1] "character"
```

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# Funciones

#### - Otras funciones nos permiten incluir más de un argumento. En este caso, cada uno de ellos se separa con una coma (`,`).

#### Por ejemplo, la función `sum()` permite _sumar_ varios valores numéricos:

```r
sum(2, 5, 10)
```

```
[1] 17
```

#### La función `paste0()` permite _pegar_ varios valores de tipo texto:

```r
paste0("Esto", "es", "un texto", "con", "seis", "valores")
```

```
[1] "Estoesun textoconseisvalores"
```

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# Funciones

#### - Ciertas funciones también incluyen _parámetros_, los cuales agregan _especificaciones_ que hacemos a la operación que realiza la función.

Por ejemplo, queremos una función que pegue los valores anteriores pero que los separe por un espacio. En este caso, la función `paste()` (sin el `0` al final) contiene un parámetro llamado `sep = `, que permite definir un separador entre cada argumento.

```r
paste("Esto", "es", "un texto", "con", "seis", "valores", sep = "_")
```

```
[1] "Esto_es_un texto_con_seis_valores"
```

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class: inverse, middle, center

# PRÁCTICA

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class: inverse, middle

# Práctica

1. Sumar dos o más valores sin utilizar una función

1. Crear un vector numérico que contenga 7 valores

1. Crear un vector de texto que contenga 3 valores

1. Verificar de qué tipo es el valor "67" (comprobar con comillas y sin comillas)

1. Pegar dos o más valores de tipo _character_ (texto), cada uno separado por un espacio en blanco

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class: inverse, center, middle

# OBJETOS

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# Objetos

- En R el elemento más importante es el  __objeto__. Tanto valores como vectores (y practicamente, cualquier elemento) pueden ser _asignados_ a un objeto.

- Al objeto debemos definirlo por un nombre (elige tu propia aventura) y _asignarle_ el contenido:

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#Objetos

- Al igual que _valores_ y _vectores_, hay diferentes _tipos_ de objetos:

#### - Objeto numérico (_numeric_)

```r
edad <- c(24, 56, 75, 42, 99)
```

#### - Objeto de texto (_character_)

```r
nombre <- c("D'rtanian", "Rigoberta", "Menganita", "Juancito", "Estanislao")
```

#### - (otro) objeto de texto (_character_)

```r
nombre_y_apellido <- c("D'artanian estrujillo", "Rigoberta manchuria", "Menganita fulaique", 
                       "Juancito loquillo", "Estanislao leningrado")
```

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# Objetos

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# Objetos

#### - Para ver el contenido de un objeto, simplemente debemos escribir su nombre y ejecutar en el script o la consola

```r
edad
```

```
[1] 24 56 75 42 99
```

```r
nombre_y_apellido
```

```
[1] "D'artanian estrujillo" "Rigoberta manchuria"   "Menganita fulaique"   
[4] "Juancito loquillo"     "Estanislao leningrado"
```

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# Nombrando objetos

.panelset[

.panel[.panel-name[Reglas]

🚫 No se aceptan espacios

Objeto llamado ~~`nombre y apellido`~~

🚫 No se puede empezar con un número

Objeto llamado ~~`1_objeto`~~

]

.panel[.panel-name[Sugerencias]

👎🏼 Evitar símbolos (&, ^, /, !) y acentos

Objeto llamado `países`

👎🏼 Evitar que objetos y funciones tengan el mismo nombre

]

.panel[.panel-name[Convenciones]

👍🏼 todoenminuscula

👍🏼 TODOENMAYUSCULA

👍🏼 espacio.con.punto

🤘🏼 espacio_con_guion_bajo

]
]

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class: inverse, middle, center

# DATA FRAMES (bases de datos)

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# Data frames

El elemento `data.frame` es lo que conocemos como una _base de datos_: Filas (casos) y columnas (variables) relacionadas entre sí:

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# Data frames

- La función `data.frame()` nos permite crear una base de datos vinculando vectores:

```r
data.frame(nombre_y_apellido, edad)
```

```
      nombre_y_apellido edad
1 D'artanian estrujillo   24
2   Rigoberta manchuria   56
3    Menganita fulaique   75
4     Juancito loquillo   42
5 Estanislao leningrado   99
```

- Podemos guardarlo en un objeto:

```r
base_personas <- data.frame(nombre_y_apellido, edad)
```

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# Data frames

- #### Algunas funciones para trabajar con los data frames:

```r
*dim(base_personas)
```

```
[1] 5 2
```

```r
*summary(base_personas)
```

```
 nombre_y_apellido       edad     
 Length:5           Min.   :24.0  
 Class :character   1st Qu.:42.0  
 Mode  :character   Median :56.0  
                    Mean   :59.2  
                    3rd Qu.:75.0  
                    Max.   :99.0  
```

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# Navengando por objetos: vectores

#### R base nos permite _navegar_ entre los valores de un vector o data frame, y lo hace a través de `[]`

#### - Supongamos que queremos extraer el 2do valor del objeto edad:

```r
edad <- c(24, 56, 75, 42, 99)

edad[2]
```

```
[1] 56
```

#### - Podemos guardar en un objeto dicho valor

```r
valor_2do <- edad[2]
valor_2do
```

```
[1] 56
```

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# Navengando por objetos: vectores

#### Así como podemos consultarle a R por un valor en particular de un vector, también podemos usar el comando `[]` para _editar_ ese valor:

```r
edad[2]
```

```
[1] 56
```
--

```r
edad[2] <- 76
```

#### Chequeo el contenido de mi objeto `edad`

```r
edad
```

```
[1] 24 76 75 42 99
```

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# Navengando por objetos: base de datos

#### Supongamos que tenemos la siguiente base de datos:

```r
edad <- c(24, 56, 75, 42, 99)
nombre_y_apellido <- c("D'artanian estrujillo", "Rigoberta manchuria", "Menganita fulaique",  "Juancito loquillo", "Estanislao leningrado")

base_personas <- data.frame(nombre_y_apellido, edad)

base_personas
```

```
      nombre_y_apellido edad
1 D'artanian estrujillo   24
2   Rigoberta manchuria   56
3    Menganita fulaique   75
4     Juancito loquillo   42
5 Estanislao leningrado   99
```

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# Navengando por objetos: base de datos

#### Queremos extraer la **edad** de _Menganita fulaique_:

```r
base_personas[3,2]
```

```
[1] 75
```

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# Navengando por objetos: base de datos

#### También podemos consultarle a R por los valores de una columna entera de nuestra base con el símbolo `$`:

```r
base_personas$nombre_y_apellido
```

```
[1] "D'artanian estrujillo" "Rigoberta manchuria"   "Menganita fulaique"   
[4] "Juancito loquillo"     "Estanislao leningrado"
```
--

```r
base_personas$edad
```

```
[1] 24 56 75 42 99
```

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# Navengando por objetos: base de datos

#### Y aplicar una función sobre esa columna

```r
mean(base_personas$edad)
```

```
[1] 59.2
```

####

```r
summary(base_personas$edad)
```

```
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
   24.0    42.0    56.0    59.2    75.0    99.0 
```

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class: inverse, middle, center

# PRÁCTICA

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class: inverse

1. Crear un vector llamado _nombre_ que contenga 6 valores (6 nombres)

1. Extraer el segundo valor del vector creado y asignarlo a un nuevo objeto

***

- Dados los siguientes vectores:

```r
localidad <- c("Jujuy", "Jujuy", "La Pampa", "Córdoba", "Jujuy", "Chubut")

tipo_alojamiento <- c("Casa", "Casa", "Depto", "Depto", "Depto", "Casa")
```

1. Crear un objeto de tipo data.frame (base de datos) que contenga el vector creado (_nombre_) más los dos propuestos (_localidad_ y _tipo_alojamiento_)

1. Extraer del data.frame el valor de la tercar fila y segunda columna.

1. Consultar del data.frame sobre los valores de la columna _tipo_alojamiento_