Autores:
Andres Canchila, Luisa Ruiz, Mauricio Arrieta, Vivian Campo, Camilo Martinez, David Mosquera, Kevin Calle
Universidad de Sucre
Asignatura: Estadistica Aplicada
Docente: Justo Fuentes
El proceso de data wrangling en R es fundamental en la
ciencia de datos, ya que permite transformar, limpiar y organizar los
datos para su análisis efectivo. Este artículo explora los principios
del data wrangling basados en el libro R for Data Science
(2e), destacando las herramientas del paquete
tidyverse, como dplyr y tidyr. Se
abordan técnicas esenciales como la manipulación de datos, la gestión de
valores faltantes y la transformación de estructuras de datos. Además,
se discuten aplicaciones prácticas en distintos ámbitos, resaltando la
importancia de un flujo de trabajo eficiente. A través de ejemplos
aplicados, se demuestra cómo estas técnicas facilitan la preparación de
datos para modelos estadísticos y aprendizaje automático. En conclusión,
el data wrangling es un pilar esencial para extraer información
valiosa y tomar decisiones informadas basadas en datos.
En el contexto de la ciencia de datos, el data wrangling es un proceso crucial que implica la transformación y limpieza de los datos antes de su análisis. R es uno de los lenguajes más utilizados en este campo, gracias a su amplio ecosistema de paquetes diseñados para la manipulación de datos. El libro R for Data Science (2e) de Hadley Wickham y Mine Çetinkaya-Rundel ofrece una guía integral sobre las mejores prácticas y herramientas del tidyverse para realizar data wrangling de manera eficiente. Este artículo explora los conceptos fundamentales del data wrangling en R y su aplicación en distintos contextos.
El data wrangling en R se basa en principios clave como la
estructura ordenada de los datos (tidy data), la transformación
eficiente y la gestión de valores atípicos o ausentes. La biblioteca
tidyverse proporciona herramientas esenciales para realizar
estas tareas de manera intuitiva.
dplyr: Manipulación de datosfilter(): Filtrado de filas según condiciones.select(): Selección de columnas relevantes.mutate(): Creación de nuevas variables.group_by() y summarise(): Agrupación y
resumen de datos.tidyr: Estructuración de datospivot_longer() y pivot_wider():
Transformación de formatos de datos.separate() y unite(): División y
combinación de columnas.drop_na(): Eliminación de valores ausentes.replace_na(): Imputación de valores faltantes.stringr para manipulación de cadenas de
texto.forcats para la gestión de variables categóricas.El uso eficiente de data wrangling en R permite mejorar la calidad de los datos, reduciendo errores y facilitando el análisis. En aplicaciones prácticas, estas técnicas se utilizan en áreas como la salud, el análisis financiero y la investigación científica. Por ejemplo, en estudios epidemiológicos, la limpieza y estructuración de datos es crucial para identificar patrones y realizar predicciones. Asimismo, en el sector financiero, la transformación de grandes volúmenes de datos permite detectar fraudes y optimizar estrategias de inversión.
El data wrangling es una fase esencial en cualquier proyecto
de análisis de datos. Herramientas como dplyr y
tidyr en R permiten manipular y transformar datos de manera
eficiente, facilitando su preparación para modelos analíticos. La
automatización y optimización del proceso de limpieza de datos no solo
mejora la precisión de los análisis, sino que también optimiza los
tiempos de procesamiento. Comprender y aplicar estos principios es clave
para cualquier profesional que trabaje con datos.
Wickham, H., & Çetinkaya-Rundel, M. (2023). R for Data
Science (2e). O’Reilly Media.
APA, American Psychological Association. (2020). Publication Manual
of the American Psychological Association (7a ed.).