Data Explorer

Teoría

La librería Data Explorer es la más conocida para el análisis exploratorio. Es muy simple de usar y muy poderosa, pues ofrece como salida un informe con mucha información.

La función para crear el informe es create_report, y para ver cada gráfica de forma individual, las funciones son:

• introduce()
• plot_intro()
• plot_boxplot()
• plot_missing()
• plot_histogram()
• plot_bar()
• plot_correlation()

Instalar paquetes y llamar librerías

#install.packages("DataExplorer")
library(DataExplorer)

## Warning: package 'DataExplorer' was built under R version 4.3.2

#install.packages("nycflights13")
library(nycflights13)

## Warning: package 'nycflights13' was built under R version 4.3.2

Contexto

El paquete nycflights13 contiene información sobre todos los vuelos que partieron desde Nueva York (EWR, JFK y LGA) a destinos de los Estados Unidos en 2013. Fueron 336,776 vuelos en total.

Las tablas de este paquete y sus relaciones son las siguientes:

Crear base de datos

flights <- flights
weather <- weather
planes <- planes
airports <- airports
airlines <- airlines
df <- merge(flights, airlines, by = "carrier")
#como tienen una columna en común, se usa merge para juntarlas
df <- merge(df, planes, by = "tailnum")

Crear reporte y visualizar gráficas

# create_report(df)
introduce(df)

##     rows columns discrete_columns continuous_columns all_missing_columns
## 1 284170      28               10                 18                   0
##   total_missing_values complete_rows total_observations memory_usage
## 1               311768           920            7956760     50225296

plot_intro(df)

plot_boxplot(df, by = "carrier")

plot_missing(df)

plot_histogram(df)

plot_bar(df)

plot_correlation(df)