La forma de abrir un chunck (espacio de trabajo), es cmd, optn, i. No es necesario poner # para qye no cuente, porque solo lo del gris programa
#Para comentar en esta area se requieren de los #Para iniciar tengo que instalar paquetes. vamos a iniciar instalando el paquete de “pacman”
if(!require("pacman"))
install.packages("pacman")## Loading required package: pacmanPara llamarlo, hay que ejecutarlo
library(pacman)Llamar a la paqueteria con una función de pacman
p_load("vroom",#sirve para llamar bases de datos
"dplyr",#para facilitar el manejo de datos
"ggplot2") #para graficar datosLlamar una base de datos en linea
Datos <- vroom(file="https://raw.githubusercontent.com/ManuelLaraMVZ/Metabolomica_2026_1/refs/heads/main/ejercicio_R_datamining_crecimiento_bacteriano.csv")## `curl` package not installed, falling back to using `url()`
## Rows: 120 Columns: 11
## ── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
## Delimiter: ","
## chr (3): ID, Especie, Tratamiento
## dbl (8): Concentracion_mg_mL, Tiempo_h, Temperatura_C, OD600, pH_final, Biom...
##
## 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) #si ponemos head es solo para encabezados ## # A tibble: 6 × 11
## ID Especie Tratamiento Concentracion_mg_mL Tiempo_h Temperatura_C OD600
## <chr> <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 CUL-047 B. subti… Antibiótic… 8 6 37 0.58
## 2 CUL-003 B. subti… Antibiótic… 2 6 39 0.596
## 3 CUL-021 B. subti… Antibiótic… 4 6 37 0.615
## 4 CUL-085 B. subti… Antibiótic… 2 6 35 0.815
## 5 CUL-073 B. subti… Antibiótic… 8 12 35 0.729
## 6 CUL-054 B. subti… Antibiótic… 2 12 37 0.964
## # ℹ 4 more variables: pH_final <dbl>, Biomasa_mg <dbl>, Viabilidad_pct <dbl>,
## # Replicado <dbl>vamos a seleccionar las columnas que me interesan, Utilizaremos el paquete de dplyr se utiliza a magrittr ( |> ) y se saca con cmd+shft+m
Datos_interes <- Datos |>
select(-1)#podemos seleccionar poniendo el numero de columna, el rango de columna 2-7, seleccionarlo por nombre entre comillas, como "antibiotico".
head(Datos_interes)## # A tibble: 6 × 10
## Especie Tratamiento Concentracion_mg_mL Tiempo_h Temperatura_C OD600 pH_final
## <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 B. subt… Antibiótic… 8 6 37 0.58 7.01
## 2 B. subt… Antibiótic… 2 6 39 0.596 7.14
## 3 B. subt… Antibiótic… 4 6 37 0.615 7.1
## 4 B. subt… Antibiótic… 2 6 35 0.815 6.98
## 5 B. subt… Antibiótic… 8 12 35 0.729 7.05
## 6 B. subt… Antibiótic… 2 12 37 0.964 7.09
## # ℹ 3 more variables: Biomasa_mg <dbl>, Viabilidad_pct <dbl>, Replicado <dbl>Vamos a filtrar datos utilizando las filas
ecoli <- Datos_interes |>
filter(Especie == "E. coli",
Tratamiento == "Antibiótico A",
Concentracion_mg_mL >=4)
ecoli## # A tibble: 7 × 10
## Especie Tratamiento Concentracion_mg_mL Tiempo_h Temperatura_C OD600 pH_final
## <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 E. coli Antibiótico… 8 6 37 0.493 6.82
## 2 E. coli Antibiótico… 8 6 37 0.587 7.04
## 3 E. coli Antibiótico… 4 12 37 0.89 6.88
## 4 E. coli Antibiótico… 8 18 37 0.876 7.07
## 5 E. coli Antibiótico… 4 24 37 1.29 7.08
## 6 E. coli Antibiótico… 8 24 37 1.16 6.91
## 7 E. coli Antibiótico… 4 24 37 1.33 6.86
## # ℹ 3 more variables: Biomasa_mg <dbl>, Viabilidad_pct <dbl>, Replicado <dbl>Dentro del mismo objeto seleccionaremos y filtraremos
pauro <- Datos |>
select(2,3,4) |>
filter(Especie == "P. aeruginosa",
Tratamiento == "Antibiótico B",
Concentracion_mg_mL<=8)
pauro## # A tibble: 6 × 3
## Especie Tratamiento Concentracion_mg_mL
## <chr> <chr> <dbl>
## 1 P. aeruginosa Antibiótico B 2
## 2 P. aeruginosa Antibiótico B 4
## 3 P. aeruginosa Antibiótico B 1
## 4 P. aeruginosa Antibiótico B 4
## 5 P. aeruginosa Antibiótico B 4
## 6 P. aeruginosa Antibiótico B 4