R - clase 7

Informes con Rmarkdown

SoyAndrea

2023-04-02

Mi primer informe en R markdown

Pasos para la pre-entrega y Entrega de proyecto final.

R Markdown documents are fully reproducible. Use a productive notebook interface to weave together narrative text and code to produce elegantly formatted output. Use multiple languages including R, Python, and SQL.

Más información sobre armado de columnas en rmarkdown-cookbook

imgen hex de Rmarkdown

Pasos previos

  • Preparo las librerías con las que voy a trabajar
#install.packages("DT")
library(tidyverse)

#gráficos
library(plotly)

#tablas
library(DT)
library(gt)

  • Revisión del dataset con el que voy a trabajar

  • Descargamos la base Spotify y Youtube en Kaggle.com

  • Para crear un nuevo chunk de ejecución de código utilizo \(CTRL + ALT + I\)

Manipulación de dataset

Trasformo el dataset acorde a mi pregunta-problema y objetivo de investigación.

Para los siguientes gráficos realizo la sumarización de promedios de cantidad de streaming.

  • \(\text{porcentaje Youtube} = \frac{\text{(Promedio Youtube)}}{\text{(Promedio Total)}}*100\)

  • \(\text{porcentaje Spotify} = \frac{\text{(Promedio Spotify)}}{\text{(Promedio Total)}}*100\)

Spotify_youtube_reducido <- Spotify_youtube %>% 
  select(Artist, Track, Album_type, Stream, Channel, Views) %>% 
  group_by(Artist) %>%
  summarise(
    promedio_youtube = mean(Views),
    promedio_spotify = mean(Stream),
    promedio_total = mean(Views+Stream),
    porcent_Y = round(promedio_youtube/promedio_total*100,2),
    porcent_S = round(promedio_spotify/promedio_total*100,2)) %>%
  arrange(desc(promedio_total)) %>% 
  head(20)

Armado de tablas

Veamos algunos ejemplos de generación de tablas desde Rmarkdown con algunas librerías

Tabla simple

Un ejemplo de tabla simple con las fechas de entrega de proyecto final

Entregas Fecha inicio Fecha Límite
Pre-entrega 03 de abril 10 de abril
Entrega 19 de abril 9 de mayo

Tabla con librería gt

  • Conoce más información sobre la libreria en su web oficial
gt(Spotify_youtube_reducido) %>% 
  tab_header(
    title = "Artistas más escuchados en Spotify y Youtube") %>% #agrego titulo
   tab_source_note(
    source_note = md("Fuente: kaggle.com") ) # agrego fuente o pie de página
Artistas más escuchados en Spotify y Youtube
Artist promedio_youtube promedio_spotify promedio_total porcent_Y porcent_S
Ed Sheeran 1546020777 1439488156 2985508933 51.78 48.22
Justin Bieber 1099106024 1209776742 2308882766 47.60 52.40
Coldplay 999727788 1177847824 2177575612 45.91 54.09
Post Malone 639442021 1525126385 2164568406 29.54 70.46
Dua Lipa 821633931 1340807627 2162441558 38.00 62.00
Bruno Mars 1024091923 1089786295 2113878218 48.45 51.55
Imagine Dragons 909378524 1185831093 2095209617 43.40 56.60
The Weeknd 704603315 1303197338 2007800653 35.09 64.91
Katy Perry 1312063208 660732870 1972796077 66.51 33.49
Calvin Harris 975847614 954854185 1930701799 50.54 49.46
Charlie Puth 1216759419 704118665 1920878084 63.34 36.66
Maroon 5 831125233 1072250762 1903375995 43.67 56.33
Eminem 911932371 974858773 1886791144 48.33 51.67
Shawn Mendes 735104434 1011131373 1746235807 42.10 57.90
DJ Snake 918026836 773946280 1691973115 54.26 45.74
Khalid 539824628 1138683992 1678508619 32.16 67.84
Luis Fonsi 1162811303 505432620 1668243923 69.70 30.30
Rihanna 806702671 857266696 1663969367 48.48 51.52
Daddy Yankee 1087192684 513546248 1600738932 67.92 32.08
The Chainsmokers 544222389 1039670126 1583892515 34.36 65.64
Fuente: kaggle.com

Tablas con libraría DataTable

  • Conoce más información sobre la libreria en su web oficial
datatable(Spotify_youtube_reducido, class = 'cell-border stripe')

Visualización de datos

Gráficos con ggplot2

Otra forma de agregar imágenes

ggplot(Spotify_youtube_reducido %>%  head(10), aes(x = Artist, y = reorder(porcent_Y, desc(Artist)))) +
  geom_col(fill = "pink", alpha = 1) +
  theme_bw() + 
  coord_flip() + 
  labs(
    title = "Porcentaje de views promedio en youtube ",
    subtitle = "Primeros 10 artistas",
    caption = "fuente: kaggle",
    x = "Artista",
    y = "Porcentaje") +
  geom_text(aes(x = Artist, label = porcent_Y),
            hjust = 1)

Elaboro gráfico interactivo con ggplotly

En un formato HTML puedo realizar lectura de la información interactiva brindada por la libreria

Con la función ggplotly se pueden modificar gráficos estáticos de ggplot2 en gráficos dinámicos como el siguiente

ggplotly(
ggplot(Spotify_Youtube_reducido2, 
       aes(x = Artist, y =Porcentaje, fill = Plataforma)) +
  geom_col(alpha = 0.5)+
  coord_flip() +
  theme_bw())

Otro estilo de gráfico facetado con facet_wrap

ggplot(Spotify_Youtube_reducido2 %>% head(10), 
       aes(x = Plataforma, y =Porcentaje, fill = Plataforma)) +
  geom_col()+
  facet_wrap(~Artist, ncol =2) +
  coord_flip()

Gráficos con la librería de Plotly

Ejemplo de armado de columnas para combiar graficos y textos o imagenes y texto.

Plotly’s R graphing library makes interactive, publication-quality graphs. Examples of how to make line plots, scatter plots, area charts, bar charts, error bars, box plots, histograms, heatmaps, subplots, multiple-axes, and 3D (WebGL based) charts.

Ejemplo tomado de la web de plotly.com para R