Recompensas de 3 diferentes tripulaciones

Los piratas de Barba Blanca, Los Sombreros de Paja y Los Piratas Gigantes

Autor/a

La Valen

Fecha de publicación

19 de junio de 2026

1 Introducción

En este documento quiero presentar una exploración sencilla y divertida de algunos paquetes de R que me parecieron curiosos por la forma en que permiten trabajar con datos.

La idea es mostrar que R no solo sirve para hacer análisis estadísticos tradicionales. También puede usarse para crear gráficos llamativos, animaciones y mensajes divertidos dentro de un documento en Quarto.

Para hacer el ejercicio más entretenido, voy a usar una base de datos simulada inspirada en One Piece, una historia de piratas que me gusta mucho. En esta base aparecen personajes de tres grupos:

La tripulación de los Sombreros de Paja.
Los Piratas de Barba Blanca.
Los Piratas Gigantes asociados a Elbaf.

Las variables numéricas, como recompensa, energía y caos, son inventadas para este ejercicio. Es decir, no se presentan como datos oficiales del anime o del manga, sino como una excusa para practicar visualización y manejo básico de datos en R.

2 Paquetes utilizados

Para desarrollar este documento se usan varios paquetes de R. Cada uno cumple una función específica dentro del ejercicio.

2.1 Paquete `yarrr`

El paquete yarrr se utiliza para crear gráficos con estética pirata. En este documento se usará principalmente la función pirateplot(), que permite comparar grupos mostrando datos individuales, promedios y variabilidad.

2.2 Paquete `cowsay`

El paquete cowsay permite imprimir mensajes con figuras ASCII. Las figuras ASCII son dibujos hechos con caracteres del teclado, como letras, símbolos y signos. Por ejemplo, una vaca o un gato pueden aparecer en la consola “diciendo” un mensaje.

3 Creación de la base de datos

Para poder mostrar las funciones de los paquetes, primero se necesita una base de datos.
En este caso se crea una base pequeña, simulada e inspirada en One Piece.

Cada fila representa un personaje y cada columna representa una característica del personaje.

Las variables incluidas son:

personaje: nombre del personaje.
tripulacion: grupo al que pertenece el personaje.
arco: arco narrativo asignado para el ejercicio.
recompensa_millones: recompensa simulada en millones de berries.
energia: nivel inventado de energía.
caos: nivel inventado de caos.

3.1 Base de datos en R

3.2 Visualización de la base

Después de crear la base, se muestra en forma de tabla para revisar su estructura.
La función kable() se usa porque permite presentar tablas más limpias dentro del documento HTML.

Base de datos simulada inspirada en One Piece
personaje	tripulacion	arco	recompensa_millones	energia	caos
Monkey D. Luffy	Sombreros de Paja	Wano	3000	100	98
Roronoa Zoro	Sombreros de Paja	Wano	1111	95	92
Nami	Sombreros de Paja	Wano	366	78	70
Usopp	Sombreros de Paja	Wano	500	75	88
Sanji	Sombreros de Paja	Wano	1032	94	85
Tony Tony Chopper	Sombreros de Paja	Wano	100	82	65
Nico Robin	Sombreros de Paja	Wano	930	86	72
Franky	Sombreros de Paja	Wano	394	90	80
Brook	Sombreros de Paja	Wano	383	84	76
Jinbe	Sombreros de Paja	Wano	1100	91	68
Edward Newgate	Piratas de Barba Blanca	Impel Down	5046	98	90
Marco	Piratas de Barba Blanca	Impel Down	1374	92	72
Portgas D. Ace	Piratas de Barba Blanca	Impel Down	550	89	86
Jozu	Piratas de Barba Blanca	Impel Down	850	87	78
Vista	Piratas de Barba Blanca	Impel Down	780	86	75
Izou	Piratas de Barba Blanca	Impel Down	510	82	69
Thatch	Piratas de Barba Blanca	Impel Down	440	80	62
Rakuyo	Piratas de Barba Blanca	Impel Down	390	79	67
Fossa	Piratas de Barba Blanca	Impel Down	360	77	64
Curiel	Piratas de Barba Blanca	Impel Down	340	76	66
Dorry	Piratas Gigantes	Elbaf	1800	96	88
Brogy	Piratas Gigantes	Elbaf	1800	96	88
Oimo	Piratas Gigantes	Elbaf	420	82	70
Kashii	Piratas Gigantes	Elbaf	420	82	70
Jarul	Piratas Gigantes	Elbaf	950	88	72
Jorul	Piratas Gigantes	Elbaf	930	87	73
Hajrudin	Piratas Gigantes	Elbaf	750	90	81
Stansen	Piratas Gigantes	Elbaf	610	85	76

3.3 Interpretación del gráfico

El gráfico permite comparar las recompensas simuladas entre las tres tripulaciones.
En este caso, los Piratas de Barba Blanca tienen valores muy altos por la presencia de Edward Newgate, mientras que los Sombreros de Paja también presentan recompensas elevadas por personajes como Luffy, Zoro, Sanji y Jinbe.

La utilidad de pirateplot() está en que no se limita a mostrar una barra promedio. También permite observar cómo se distribuyen los datos dentro de cada grupo, lo que hace que la comparación sea más informativa.

3.4 Resumen por tripulación

Antes de usar el primer paquete, se puede hacer un resumen general de la base. Esto permite mirar cuántos personajes hay por tripulación y cuáles son los promedios de recompensa, energía y caos.

Resumen promedio por tripulación
tripulacion	personajes	recompensa_promedio	energia_promedio	caos_promedio
Piratas Gigantes	8	960.0	88.25	77.25
Piratas de Barba Blanca	10	1064.0	84.60	72.90
Sombreros de Paja	10	891.6	87.50	79.40

3.5 ¿Qué muestra un `pirateplot()`?

Un pirateplot() permite ver varias cosas en un mismo gráfico:

Los datos individuales de cada personaje.
La comparación entre tripulaciones.
La concentración o dispersión de los datos.
Una visualización más completa que una gráfica de barras tradicional.

3.6 Gráfico de recompensas por tripulación

En este gráfico, la variable numérica es recompensa_millones y el grupo de comparación es tripulacion.

3.7 Mensaje con `cowsay`

Primero se muestra un mensaje sencillo. La idea es ver cómo el paquete puede hacer que R imprima un texto de una forma más llamativa.

 _____________________________________________________ 
/ ==================== ONE PIECE ==================== \
|                                                     |
\El análisis pirata está llegando al final.         /
 ----------------------------------------------------- 
      \
       \

        ^__^ 
        (oo)\ ________ 
        (__)\         )\ /\ 
             ||------w|
             ||      ||

3.8 Tripulación con mayor recompensa promedio

Para cerrar el análisis, se identifica cuál tripulación tiene la recompensa promedio más alta.

Tripulación con mayor recompensa promedio simulada
tripulacion	recompensa_promedio
Piratas de Barba Blanca	1064

Finalmente, se usa el resultado anterior para crear un mensaje automático de cierre.


 _______________________________________________________ 
/La tripulación con mayor recompensa promedio fue      \
\ Piratas de Barba Blanca con 1064 millones de berries. /
 ------------------------------------------------------- 
      \
       \

        ^__^ 
        (oo)\ ________ 
        (__)\         )\ /\ 
             ||------w|
             ||      ||

--- title: "Recompensas de 3 diferentes tripulaciones" subtitle: "Los piratas de Barba Blanca, Los Sombreros de Paja y Los Piratas Gigantes" author: "La Valen" date: today lang: es format: html: toc: true toc-title: "Contenido" toc-depth: 3 number-sections: true theme: minty code-fold: false code-tools: true embed-resources: false execute: warning: false message: false --- ## Introducción En este documento quiero presentar una exploración sencilla y divertida de algunos paquetes de R que me parecieron curiosos por la forma en que permiten trabajar con datos. La idea es mostrar que R no solo sirve para hacer análisis estadísticos tradicionales. También puede usarse para crear gráficos llamativos, animaciones y mensajes divertidos dentro de un documento en Quarto. Para hacer el ejercicio más entretenido, voy a usar una base de datos simulada inspirada en *One Piece*, una historia de piratas que me gusta mucho. En esta base aparecen personajes de tres grupos: - La tripulación de los Sombreros de Paja. - Los Piratas de Barba Blanca. - Los Piratas Gigantes asociados a Elbaf. Las variables numéricas, como recompensa, energía y caos, son inventadas para este ejercicio. Es decir, no se presentan como datos oficiales del anime o del manga, sino como una excusa para practicar visualización y manejo básico de datos en R. ```{r tres_imagenes_onepiece, echo=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE, results='asis'} cat(' <div style="display: flex; gap: 12px; justify-content: center; align-items: center;"> <img src="https://i.pinimg.com/736x/a4/49/18/a449187484631b21567ab55d853eb656.jpg" style="width: 31%; height: 220px; object-fit: cover;"> <img src="https://images.squarespace-cdn.com/content/687c1153213a6e7fa856c4ec/f4d190fb-7791-4dbc-8642-264aa3e1057d/lossombrerosdepaja.jpeg?content-type=image%2Fjpeg" style="width: 31%; height: 220px; object-fit: cover;"> <img src="https://static.wikia.nocookie.net/onepiece/images/c/c4/Gigantes_y_Sombrero_de_Paja_fiesta.png/revision/latest/scale-to-width-down/985?cb=20260405184115&path-prefix=es" style="width: 31%; height: 220px; object-fit: cover;"> </div> ') ``` ## Paquetes utilizados Para desarrollar este documento se usan varios paquetes de R. Cada uno cumple una función específica dentro del ejercicio. ### Paquete `yarrr` El paquete `yarrr` se utiliza para crear gráficos con estética pirata. En este documento se usará principalmente la función `pirateplot()`, que permite comparar grupos mostrando datos individuales, promedios y variabilidad. ### Paquete `cowsay` El paquete `cowsay` permite imprimir mensajes con figuras ASCII. Las figuras ASCII son dibujos hechos con caracteres del teclado, como letras, símbolos y signos. Por ejemplo, una vaca o un gato pueden aparecer en la consola “diciendo” un mensaje. ```{r cargar-paquetes, message=FALSE, warning=FALSE, echo=FALSE} paquetes <- c("yarrr", "ggplot2", "gganimate", "gifski", "cowsay", "dplyr", "tibble", "knitr") # Vector con los paquetes que se usarán en el documento. library(yarrr) # Carga yarrr para usar gráficos tipo pirateplot. library(ggplot2) # Carga ggplot2 para construir gráficos. library(gganimate) # Carga gganimate para animar gráficos hechos con ggplot2. library(gifski) # Carga gifski para renderizar animaciones como GIF. library(cowsay) # Carga cowsay para imprimir mensajes con figuras ASCII. library(dplyr) # Carga dplyr para organizar y resumir datos. library(tibble) # Carga tibble para crear tablas de datos ordenadas. library(knitr) # Carga knitr para mostrar tablas bonitas en el documento. ``` ## Creación de la base de datos Para poder mostrar las funciones de los paquetes, primero se necesita una base de datos.\ En este caso se crea una base pequeña, simulada e inspirada en *One Piece*. Cada fila representa un personaje y cada columna representa una característica del personaje. Las variables incluidas son: - `personaje`: nombre del personaje. - `tripulacion`: grupo al que pertenece el personaje. - `arco`: arco narrativo asignado para el ejercicio. - `recompensa_millones`: recompensa simulada en millones de berries. - `energia`: nivel inventado de energía. - `caos`: nivel inventado de caos. ### Base de datos en R ```{r base-datos, include=FALSE} datos_onepiece <- tibble::tribble( # tabla de datos usando tibble. ~personaje, ~tripulacion, ~arco, ~recompensa_millones, ~energia, ~caos, # los nombres de las columnas. "Monkey D. Luffy", "Sombreros de Paja", "Wano", 3000, 100, 98, "Roronoa Zoro", "Sombreros de Paja", "Wano", 1111, 95, 92, "Nami", "Sombreros de Paja", "Wano", 366, 78, 70, "Usopp", "Sombreros de Paja", "Wano", 500, 75, 88, "Sanji", "Sombreros de Paja", "Wano", 1032, 94, 85, "Tony Tony Chopper", "Sombreros de Paja", "Wano", 100, 82, 65, "Nico Robin", "Sombreros de Paja", "Wano", 930, 86, 72, "Franky", "Sombreros de Paja", "Wano", 394, 90, 80, "Brook", "Sombreros de Paja", "Wano", 383, 84, 76, "Jinbe", "Sombreros de Paja", "Wano", 1100, 91, 68, "Edward Newgate", "Piratas de Barba Blanca", "Impel Down", 5046, 98, 90, "Marco", "Piratas de Barba Blanca", "Impel Down", 1374, 92, 72, "Portgas D. Ace", "Piratas de Barba Blanca", "Impel Down", 550, 89, 86, "Jozu", "Piratas de Barba Blanca", "Impel Down", 850, 87, 78, "Vista", "Piratas de Barba Blanca", "Impel Down", 780, 86, 75, "Izou", "Piratas de Barba Blanca", "Impel Down", 510, 82, 69, "Thatch", "Piratas de Barba Blanca", "Impel Down", 440, 80, 62, "Rakuyo", "Piratas de Barba Blanca", "Impel Down", 390, 79, 67, "Fossa", "Piratas de Barba Blanca", "Impel Down", 360, 77, 64, "Curiel", "Piratas de Barba Blanca", "Impel Down", 340, 76, 66, "Dorry", "Piratas Gigantes", "Elbaf", 1800, 96, 88, "Brogy", "Piratas Gigantes", "Elbaf", 1800, 96, 88, "Oimo", "Piratas Gigantes", "Elbaf", 420, 82, 70, "Kashii", "Piratas Gigantes", "Elbaf", 420, 82, 70, "Jarul", "Piratas Gigantes", "Elbaf", 950, 88, 72, "Jorul", "Piratas Gigantes", "Elbaf", 930, 87, 73, "Hajrudin", "Piratas Gigantes", "Elbaf", 750, 90, 81, "Stansen", "Piratas Gigantes", "Elbaf", 610, 85, 76 ) ``` ### Visualización de la base Después de crear la base, se muestra en forma de tabla para revisar su estructura.\ La función `kable()` se usa porque permite presentar tablas más limpias dentro del documento HTML. ```{r} #| label: tabla_base #| echo: false knitr::kable( datos_onepiece, caption = "Base de datos simulada inspirada en One Piece" ) ``` ### Interpretación del gráfico El gráfico permite comparar las recompensas simuladas entre las tres tripulaciones.\ En este caso, los Piratas de Barba Blanca tienen valores muy altos por la presencia de Edward Newgate, mientras que los Sombreros de Paja también presentan recompensas elevadas por personajes como Luffy, Zoro, Sanji y Jinbe. La utilidad de `pirateplot()` está en que no se limita a mostrar una barra promedio. También permite observar cómo se distribuyen los datos dentro de cada grupo, lo que hace que la comparación sea más informativa. ### Resumen por tripulación Antes de usar el primer paquete, se puede hacer un resumen general de la base. Esto permite mirar cuántos personajes hay por tripulación y cuáles son los promedios de recompensa, energía y caos. ```{r resumen_tripulacion, echo=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE} resumen_tripulacion <- datos_onepiece |> group_by(tripulacion) |> summarise( personajes = n(), recompensa_promedio = mean(recompensa_millones), energia_promedio = mean(energia), caos_promedio = mean(caos), .groups = "drop" ) knitr::kable( resumen_tripulacion, digits = 2, caption = "Resumen promedio por tripulación" ) ``` ### ¿Qué muestra un `pirateplot()`? Un `pirateplot()` permite ver varias cosas en un mismo gráfico: - Los datos individuales de cada personaje. - La comparación entre tripulaciones. - La concentración o dispersión de los datos. - Una visualización más completa que una gráfica de barras tradicional. ### Gráfico de recompensas por tripulación En este gráfico, la variable numérica es `recompensa_millones` y el grupo de comparación es `tripulacion`. ```{r, echo=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE} yarrr::pirateplot( formula = recompensa_millones ~ tripulacion, data = datos_onepiece, main = "Recompensas simuladas por tripulación", xlab = "Tripulación", ylab = "Recompensa en millones de berries", theme = 2 ) ``` ### Mensaje con `cowsay` Primero se muestra un mensaje sencillo. La idea es ver cómo el paquete puede hacer que R imprima un texto de una forma más llamativa. ```{r, echo=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE, results='asis'} mensaje_cowsay <- capture.output( cowsay::say( what = "El análisis pirata está llegando al final.", by = "cow" )) ``` ```{r, echo=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE, results='asis'} mensaje_onepiece <- paste( "====================", " ONE PIECE ", "====================", "", "El análisis pirata", "está llegando al final.", sep = "\n" ) salida_cowsay <- capture.output( cowsay::say( what = mensaje_onepiece, by = "cow" ) ) cat("<pre style='font-family: monospace; white-space: pre-wrap;'>") cat(paste(salida_cowsay, collapse = "\n")) cat("</pre>") ``` ### Tripulación con mayor recompensa promedio Para cerrar el análisis, se identifica cuál tripulación tiene la recompensa promedio más alta. ```{r, echo=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE} tripulacion_top <- datos_onepiece |> dplyr::group_by(tripulacion) |> dplyr::summarise( recompensa_promedio = mean(recompensa_millones), .groups = "drop" ) |> dplyr::arrange(dplyr::desc(recompensa_promedio)) |> dplyr::slice(1) knitr::kable( tripulacion_top, digits = 2, caption = "Tripulación con mayor recompensa promedio simulada" ) ``` ```{r, echo=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE} knitr::include_graphics( "https://i.pinimg.com/736x/a4/49/18/a449187484631b21567ab55d853eb656.jpg" ) ``` Finalmente, se usa el resultado anterior para crear un mensaje automático de cierre. ```{r, echo=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE} mensaje_final <- paste( "La tripulación con mayor recompensa promedio fue", tripulacion_top$tripulacion, "con", round(tripulacion_top$recompensa_promedio, 2), "millones de berries.") cowsay::say( what = mensaje_final, by = "cow" ) ```