P0_IntroRstudio

library(dplyr) # Función para cargar paquetes

getwd() # Ver el directorio de trabajo

setwd("C:/Users/USS/Desktop/Pedro/2019 - 2020/Percepcion remota/P0") # Cambiar el directorio de trabajo

getwd()

edidiv <- read.csv("C:/Users/USS/Desktop/Pedro/2019 - 2020/Percepcion remota/P0/CC-RBasics-master/edidiv.csv") # Importar datos de excel

read.csv2 # Para cargar .csv separados por ; en vez de ,

# r.csv("your-file-path", sep = ";") # Otra forma de cargar .csv separado por ; con el argumento "sep"

head(edidiv) # Muestra las primeras filas del objeto

tail(edidiv) # Muestra las últimas filas del objeto

str(edidiv) # Te dice si las variables son continuous, integers, categorical or characters

head(edidiv$taxonGroup) # Muestra las primeras filas de una columna deseada con $

class(edidiv$taxonGroup) # Te dice el tipo de variable

edidiv$taxonGroup <- as.factor(edidiv$taxonGroup) # Convierte la variable en factor

dim(edidiv) # Muestra el número de filas y columnas del objeto

summary(edidiv) # Te da un resumen de datos

summary(edidiv$taxonGroup) # Resumen de una varible en particular

Beetle <- filter(edidiv, taxonGroup == "Beetle") # The first argument of the function is the data frame, the second argument is the condition you want to filter on. Because we only want the beetles here, we say: the variable taxonGroup MUST BE EXACTLY (==) Beetle - drop everything else from the dataset. (R is case-sensitive so it's important to watch your spelling! "beetle" or "Beetles" would not have worked here.)

Bird <- filter(edidiv, taxonGroup == "Bird")

Butterfly <- filter(edidiv, taxonGroup == "Butterfly")

Dragonfly <- filter(edidiv, taxonGroup == "Dragonfly")

Flowering.Plants <- filter(edidiv, taxonGroup == "Flowering.Plants")

Fungus <- filter(edidiv, taxonGroup == "Fungus")

Hymenopteran <- filter(edidiv, taxonGroup == "Hymenopteran")

Lichen <- filter(edidiv, taxonGroup == "Lichen")

Liverwort <- filter(edidiv, taxonGroup == "Liverwort")

Mammal <- filter(edidiv, taxonGroup == "Mammal")

Mollusc <- filter(edidiv, taxonGroup == "Mollusc")

a <- length(unique(Beetle$taxonName)) # Creas un objeto con el número de datos únicos en una variable
a # Muestra los diferentes tipos de escarabajos en la variable

b <- length(unique(Bird$taxonName)) # Unique identifica diferentes especies y length los cuenta 
b

c <- length(unique(Butterfly$taxonName))
c

d <- length(unique(Dragonfly$taxonName))
d

e <- length(unique(Flowering.Plants$taxonName))
e

f <- length(unique(Fungus$taxonName))
f

g <- length(unique(Hymenopteran$taxonName))
g

h <- length(unique(Lichen$taxonName))
h

i <- length(unique(Liverwort$taxonName))
i

j <- length(unique(Mammal$taxonName))
j

k <- length(unique(Mollusc$taxonName))
k

biodiv <- c(a,b,c,d,e,f,g,h,i,j,k) # Se crea un vector con las variables a,b,c,d,e,f,g,h,i,j,k
biodiv

names(biodiv) <- c("Beetle",
                   "Bird",
                   "Butterfly",
                   "Dragonfly",
                   "Flowering.Plants",
                   "Fungus",
                   "Hymenopteran",
                   "Lichen",
                   "Liverwort",
                   "Mammal",
                   "Mollusc") # Con la función names() ponemos etiquetas a los valores de un vector

biodiv

barplot(biodiv) # Para crear gráfico de barras

help(barplot) # Ayuda sobre la función deseada

help(par) # Para obtener ayuda sobre el plotteo en general

 # png() y dev.off() funciones para guardar gráficos

png("barplot.png", width=1600, height=600) # Guarda gráfico con esas características

barplot(biodiv, xlab="Taxa", ylab="Number of species", ylim=c(0,600), cex.names= 1.5, cex.axis=1.5, cex.lab=1.5) # El código cex aumenta el tamaño de fuente cuando es mayor que uno (y lo disminuye cuando es menor que uno)

# Creamos un objeto llamado "taxa" que contiene todos los nombres de taxa
taxa <- c("Beetle",
          "Bird",
          "Butterfly",
          "Dragonfly",
          "Flowering.Plants",
          "Fungus",
          "Hymenopteran",
          "Lichen",
          "Liverwort",
          "Mammal",
          "Mollusc")
taxa

class(taxa) # Comprobamos la clase de variable que es taxa

taxa_f <- factor(taxa) # Convertimos una variable en un factor de taxa, es decir en una variable categórica

richness <- c(a,b,c,d,e,f,g,h,i,j,k) # Combinando todos los valores para el número de especies en un objeto llamado riqueza
richness

biodata <- data.frame(taxa_f, richness) # Creando un data frame con dos vectores
biodata

write.csv(biodata, file="biodata.csv") # Guarda el data frame en forma de .csv en el directorio de trabajo 

png("barplot2.png", width=1600, height=600)
barplot(biodata$richness, names.arg=c("Beetle",
                                      "Bird",
                                      "Butterfly",
                                      "Dragonfly",
                                      "Flowering.Plants",
                                      "Fungus",
                                      "Hymenopteran",
                                      "Lichen",
                                      "Liverwort",
                                      "Mammal",
                                      "Mollusc"),
        xlab="Taxa", ylab="Number of species", ylim=c(0,600))

# Cuando se grafica un frame data hay que especificar exactamente que se quiere que se grafique