• CTRL + L: limpiar la consola.
• CTRL + Enter: ejecutar código.
• CTRL + Shift + M: operador de tubería (%>%)
• CTRL + Shift + K: compilar documentos RMardkown.
• CTRL + Alt + i: insetar chunk o fragmento de R en documento RMarkdown.
• CTRL + s: guardar de forma rápida.
• CTRL + Shift + Enter: ejecución del script completo.

• Numéricos: todo dato en la escala de los reales - numeric.
• Enteros: toda información cuantitativa sin decimales - integer.
• Lógicos: datos dicotómicos con dos posibles resultados (TRUE o FALSE) - logical.
• Caracteres: datos tipo texto (sin jerarquia) - character.
  • Factores: datos tipo texto (con jerarquia). De gran utilidad para manejar variables categóricas o cualitativas - factor.
• Complejos: datos numéricos con inclusión del número imaginario (i) - complex.

• Vector: los vectores tiene la característica de almacenar información de un sólo tipo (por ejemplo, sólo puedo tener numéricos o caracteres, pero no ambos) - c() o vector().
• Matriz: las matrices son arreglos de dos o más dimensiones con la misma característica de los vectores, sólo permiten almacenar información de un sólo tipo - matrix().
• Listas: las listas permiten almacenar información de cualquier tipo; son altamente flexibles para procesos iterativos - list().
• Dataframe: similar a una hoja de cálculo en excel. Constituye la materia prima (bases de datos) para cualquier proceso de Ciencia de Datos.
• Factores: se definen como vectores de caracteres con estructura jerárquica (niveles) - factor().

• str(): devuelve la estructura interna de un objeto cualquiera.
• class(): devuelve la clase atómica de un objeto, es decir, el tipo de dato.
• levels(): devuelve los niveles de un factor.
• names(): observar o editar los nombres de un objeto.
• rownames(): observar o editar los nombres de las filas de una matriz o una base de datos (dataframe).
• colnames():observar o editar los nombres de las columnas de una matriz o una base de datos (dataframe).

• length(): devuelve la longitud de un objeto. La longitud de un vector es el número de datos del mismo, sin embargo, la longitud en un dataframe o una matriz es el número de columnas o variables.
• dim(): devuelve las dimensiones de una matriz o un dataframe.
• nrow(): devuelve el número de filas de un objeto.
• ncol(): devuelve el número de columnas de un objeto.

• summary(): resumen numérico general. Es una función genérica.
• mean(): devuelve la media. Si hay valores NAs se debe agregar el argumento na.rm = TRUE - mean(x, na.rm = TRUE).
• median(): devuelve la mediana. Si hay valores NAs se debe agregar el argumento na.rm = TRUE - median(x, na.rm = TRUE).
• min(): devuelve el valor mínimo. Si hay valores NAs se debe agregar el argumento na.rm = TRUE - min(x, na.rm = TRUE).
• max(): devuelve el valor máximo. Si hay valores NAs se debe agregar el argumento na.rm = TRUE - max(x, na.rm = TRUE).
• sd(): devuelve la desviación estándar. Si hay valores NAs se debe agregar el argumento na.rm = TRUE - sd(x, na.rm = TRUE).

• var(): devuelve la varianza. Si hay valores NAs se debe agregar el argumento na.rm = TRUE - var(x, na.rm = TRUE).
• IQR(): devuelve el rango intercuartílico. Si hay valores NAs se debe agregar el argumento na.rm = TRUE - IQR(x, na.rm = TRUE).
• range(): devuelve el rango de un objeto numérico. Si hay valores NAs se debe agregar el argumento na.rm = TRUE - range(x, na.rm = TRUE).
• quantile(): devuelve cuartiles, deciles o percentiles. La función requiere del valor de probabilidad para las medidas de posición (probs = 0.25). Si hay valores NAs se debe agregar el argumento na.rm = TRUE - quantile(x, probs = 0.25, na.rm = TRUE).

• read.csv()
• read.csv2(): Puntos y comas, decimal ,
• read.table(): Formato txt, decimal .
• ** datos en formato xls ** install.packages(read.xls) y utilizar la funcion read_xls o read_xlsx
• load(): Importar informacón R.data

• write.csv()
• write.csv2(): Formato separado por punto y coma, decimal , _ write.table()
• datos en formato office install.packages(c(writexl, writeXLS)) utilizar las funciones writexl ó writeXLS
• save() nota: save permite diferentes niveles de compresión con el argumento compress.level

tidyverse _{no es una biblioteca es un grupo de bibliotecas} More information in w3school for css

Caracteristicas:

• Cada fila es una información, individuo o resgistro
• Cada columna es una variable
• Cada celda es un dato

• filter(): filtrar filas
• slice(): seleccionar filas con base en la indexación
• arrange(): Ordenar filas (por defecto el orden es ascendente)
• select(): seleccionar columnas por nombre
• rename(): Editar nombres de las variabres
• mutate(): editar o crear nuevas variables en función de las existentes
• group_by(): Agrupar por caractersticas
• summarise(): Resúmenes numéricos

• Permite convseriónes de formatos, es de utilidad para pasr de formatos largos a anchos o viceversa

• gather(): De formato ancho a largo

• spread(): De formato largo a ancho

• Característica principal: Cualquiera de las dos funciónes debe contener una key y un valvue

• Las funciónes separate() y unite()son de utilidad para separar y unir

Sintaxis principal

• 1 capa: ggplot(data0 datos, mapping= aes(x, y))

• 2 capa: geom_...

• 3 capa: labs() <- nombres de ejes