Proyecto Final: R Markdown

Decidí realizar el proyecto final sobre Rmarkdown ya que este herramienta que nos permite realizar informes a partir de R. Y se puede incluir texto, imágenes, código (R, Python, SQL) y usar las fórmulas de Latex.

Adicionalmente nos permite poder publicarlo ya que permite que el formato de salida sea html5 de este modo podemos comprtir de manera facil un informe y que las demás personas puedan ver el código de nuestro proyecto, así como las explicaciones de esto muy facilmente.

Chunk R

A continución enseñaré como se realiza una asignación de variables en R:

### Asignar variables
139 +120
## [1] 259
x <- 139 +121
x
## [1] 260
y <- x/60
y
## [1] 4.333333
z = x/4
z
## [1] 65

Ahora para remover una variable en R podemos usar :

z <- 30
rm(z)

## Latex en Rmarkdown

Para ello usamos:

\[\sqrt{3x-1}+(1+x)^2\]

Incluso formulas con sumatorias:

\[\left( \sum_{k=1}^n a_k b_k \right)^2 \leq \left( \sum_{k=1}^n a_k^2 \right) \left( \sum_{k=1}^n b_k^2 \right)\]

También podemos colocar matrices de Latex: \[ \begin{matrix} 1 & 2 & 3 \\ 4 & 5 & 6 \\ 7 & 8 & 9 \end{matrix} \] Podemos usar Latex para cambiar el tamaño de fuente:

\(\Huge Hola!\) \(\huge Hola!\) \(\LARGE Hola!\) \(\Large Hola!\) \(\large Hola!\) \(\normalsize Hola!\) \(\small Hola!\) \(\scriptsize Hola!\) \(\tiny Hola!\)

\[i=\frac{NDE_1}{NDE_2}=\frac{VE_2}{VE_1}\]

Data Set en Rmarkdown

library(readr)
datos <- read_csv("R/worldcities.csv")
## Rows: 44691 Columns: 11
## ── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
## Delimiter: ","
## chr (7): city, city_ascii, country, iso2, iso3, admin_name, capital
## dbl (4): lat, lng, population, id
## 
## ℹ Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
## ℹ Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.
head(datos)
## # A tibble: 6 × 11
##   city  city_ascii   lat   lng country iso2  iso3  admin_name capital population
##   <chr> <chr>      <dbl> <dbl> <chr>   <chr> <chr> <chr>      <chr>        <dbl>
## 1 Tokyo Tokyo      35.7  140.  Japan   JP    JPN   Tōkyō      primary   37732000
## 2 Jaka… Jakarta    -6.18 107.  Indone… ID    IDN   Jakarta    primary   33756000
## 3 Delhi Delhi      28.6   77.2 India   IN    IND   Delhi      admin     32226000
## 4 Guan… Guangzhou  23.1  113.  China   CN    CHN   Guangdong  admin     26940000
## 5 Mumb… Mumbai     19.1   72.9 India   IN    IND   Mahārāsht… admin     24973000
## 6 Mani… Manila     14.6  121.  Philip… PH    PHL   Manila     primary   24922000
## # ℹ 1 more variable: id <dbl>

Tablas en Rmarkdown

library(readr)
dt <- read_csv("R/healthcare-dataset-stroke-data.csv")
## Rows: 5110 Columns: 12
## ── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
## Delimiter: ","
## chr (6): gender, ever_married, work_type, Residence_type, bmi, smoking_status
## dbl (6): id, age, hypertension, heart_disease, avg_glucose_level, stroke
## 
## ℹ Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
## ℹ Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.

Esta tabla sacada de un data set de un proyecto que realicé con Google Colab

stroke smoking_status Unknown formerly smoked never smoked smokes All
0 29.295499 15.949119 35.264188 14.618395 95.127202
1 0.919765 1.369863 1.761252 0.821918 4.872798
All 30.215264 17.318982 37.025440 15.440313 100.000000 
gender <- as.factor(dt$gender)
stroke <- as.factor(dt$stroke)

Usamos barplot para colocar gráficos en Rmarkdown

Bar1 <- table(gender)                   # Tabla de frecuencias no agrupadas para Sexo
barplot(Bar1,                           # Se aplica barplot a esa tabla
        main="Diagrama de barra",       # Título principal     
        xlab="Genero",                  # Tíulo del eje X
        ylab="Frecuencias",             # Título del eje Y
        col=c("pink","blue","green"),           #H) Colorear las barras
        )  

Bar2<- table(gender, stroke)
barplot(Bar2,                       
        main="Diagrama de barras",     
        xlab="Derrame Cerebral",                    
        ylab="Frecuencias",             
        legend = rownames(Bar2),    
        col=c("pink","blue","green")            
        )