R

Siguiendo con la serie de artículos sobre programación funcional que comencé hablando de Filter() hace un tiempo, trataré hoy la función Reduce(). El contenido de cuanto sigue debería ser familiar de quienes asistieron al Taller Avanzado de R en las II Jornadas de Usuarios de R.

Reduce es el segundo de los tiempos de una abstracción popularizado por Google y otros pero que tiene sus raíces en los lenguajes funcionales (Lisp y otros): map-reduce. En resumen, map es la transformación

Si el otro día denuncié un gráfico engañabobos (y algún otro me explayaré muy constructivamente sobre el intercambio de correos que mantuve con sus autores), hoy he querido reproducirlo con el paquete googleVis de R.

Habedlo:

[cf]googleViz[/cf]

El código utilizado para generarlo es:

library(googleVis)
library(reshape)

a <- read.csv("http://datanalytics.com/uploads/serie_bde_1.csv")[,1:2]
b <- read.csv("http://datanalytics.com/uploads/serie_bde_2.csv", header = F)[,1:2]

colnames(a) <- c("fecha", "privado")
colnames(b) <- c("fecha", "público")

fechas <- data.frame(fecha = a$fecha, orden = 1:nrow(a))

goo.dat <- merge(merge(a, b), fechas)
goo.dat <- goo.dat[order(goo.dat$orden),]

goo.dat$privado <- goo.dat$privado / 10^9
goo.dat$público <- goo.dat$público / 10^9

goo.dat <- subset(goo.dat, select = c(privado, público))
goo.dat$date <- seq(as.Date("1962-01-01"), by = "month", length = nrow(goo.dat))
goo.dat <- melt(goo.dat, id.vars = "date")


goo.tl <- gvisAnnotatedTimeLine(goo.dat, datevar = "date",
            numvar = "value", idvar = "variable")

Finalmente, hay que advertir que no es inmediato el publicar estas visualizaciones en bitácoras como ésta (que utiliza Wordpress). Los detalles de cómo hacerlo, en este enlace.

He encontrado una página que será, seguro, del gusto de mis lectores. Contiene animaciones en R tales desarrolladas con el paquete animation tales como ésta sobre la optimización por mínimos cuadrados o esta otra sobre k-medias.

¡A disfrutar!

En esta entrada voy a mostrar tres maneras (que vienen a ser la misma) de ordenar los niveles de un factor en R:

1. La básica
2. La sofisticada
3. El atajo

Antes, responderé a una pregunta: ¿por qué reordenar niveles en factores? La mejor respuesta que se me ocurre: si no la sabes, deja de leer ya. Te aseguro que, a poco que trabajes con R, acabarás retomando la lectura.

La forma básica es la siguiente:

gplot2 es, sin duda, el paquete gráfico de moda en R. Hay quien lo ama, hay quien lo odia, pero cada vez son menos los que lo ignoran. Lo que igual no es tan sabido por los usuarios de R es el contexto en el que nació ggplot2, su relación con el motor gráfico de R y su relación con otros mecanismos de representación gráfica existentes en otros paquetes estadísticos.

Revolution Analytics ha disparado un torpedo apuntando bajo la línea de flotación de SAS. Se trata del SAS to R challenge, una muy inteligente campaña de publicidad por la que se compromete a reescribir en R gratuitamente código SAS de clientes potenciales si el primero es más eficaz que el segundo.

Más allá de lo que la campaña parece ser, se esconde lo que realmente es: la constatación de que el premio gordo en el mundo de análisis empresarial es la actual base instalada de SAS y de que Revolution va a por todas.

Puede que a alguien le resulte sencillo, pero jamás ameno: trabajar con fechas y horas es, cuando menos, una molestia con cualquier lenguaje de programación. Y como mi compañero Raúl ofreció en su bitácora una pequeña guía de cómo operar con ellas usando SAS/WPS, me dispongo yo a hacer lo propio con R.

Leyendo fechas y horas: strptime

El primer encontronazo con el insidioso problema de las fechas y las horas suele ser el tener que leerlas de algún fichero de texto. En tales casos la función strptime siempre es útil:

Acabo de tener noticia de R-node, una interfaz web para R. Permite abrir una sesión de R remota (o local) a través del navegador e interactuar con R como a través de la consola habitual.

Los interesados deberían visitar esta demo y, tal vez, el código fuente en Gitorious.

No las voy a reproducir aquí por si se enfada el autor. Me limitaré a mostrar una captura de la animación correspondiente a la ley de los grandes números,

y a la del teorema central del límite,

La animación completa (hecha con R) y los detalles, en este enlace.

Hadley Wickman, el autor de plyr, reshape y ggplot2, ha vuelto a la carga en su exitoso empeño por hacernos cambiar de forma de programar en R.

Con su nuevo paquete, stringr, aspira a facilitarnos aún más la vida. En un reciente artículo, enumera sus ventajas:

• Procesa factores y caracteres de la misma manera (de verdad, muy práctico)
• Da a las funciones nombres y argumentos consistentes
• Simplifica las operaciones de procesamiento de cadenas eliminando opciones que apenas se usan
• Produce salidas que pueden ser utilizadas fácilmente como entradas a otras funciones
• Incorpora funciones para procesar texto presentes en otros lenguajes pero no en R