• Curso de R
  • 1 Preliminares
    • 1.1 ¿Qué es R?
    • 1.2 ¿Por qué R?
    • 1.3 R base y extensiones mediante paquetes
  • 2 RStudio
    • 2.1 ¿Qué es Rstudio?
    • 2.2 Entorno de trabajo de RStudio
      • 2.2.1 Consola
      • 2.2.2 Scripts
      • 2.2.3 Entorno
      • 2.2.4 Figuras y archivos ++
    • 2.3 Directorio de trabajo
      • 2.3.1 Opción 1: Fijar directorio
      • 2.3.2 Opción 2: Proyecto de R
    • 2.4 Instalar y cargar paquetes
    • 2.5 Ayuda en R
    • 2.6 Importante
  • 3 Conceptos base en R
    • 3.1 Primeros pasos
    • 3.2 Calculadora en R
    • 3.3 Qué es un vector
    • 3.4 Tipos de objetos
      • 3.4.1 Matrices y Arrays
      • 3.4.2 Listas
      • 3.4.3 Data Frame
      • 3.4.4 Factores
      • 3.4.5 Unos ejercicios
  • 4 Carga de datos
    • 4.1 Introducción
      • 4.1.1 R base vs. nuevos paquetes
      • 4.1.2 Obtener información de una función
      • 4.1.3 Datos precargados en R
    • 4.2 Importar diferentes tipos de bases de datos
      • 4.2.1 Datos separados por caracteres
      • 4.2.2 Importante “,” como decimal
      • 4.2.3 datos de SAS
      • 4.2.4 Excel
      • 4.2.5 Trabajar con fechas
      • 4.2.6 Añadir X ceros a character
  • 5 Procesando los datos con tidyverse
    • 5.1 Tidyverse
    • 5.2 The pipe (%>%)
    • 5.3 Principales pkgs del tidyverse
    • 5.4 Tidy data (tidyr)
      • 5.4.1 ¿Qué son los tidy data?
      • 5.4.2 gather() y spread()
    • 5.5 package dplyr
      • 5.5.1 filter()
      • 5.5.2 arrange()
      • 5.5.3 rename()
      • 5.5.4 select()
      • 5.5.5 mutate()
      • 5.5.6 summarise()
      • 5.5.7 group_by()
      • 5.5.8 Unos ejercicios
      • 5.5.9 Y ahora entre todos
    • 5.6 Combinar data.frames con dplyr
      • 5.6.1 Mutating joins
      • 5.6.2 Filtering joins
      • 5.6.3 Set operations
      • 5.6.4 bind_rows y bind_cols
      • 5.6.5 Usando el %>% para concatenar acciones
    • 5.7 Y mucho más (importante)
    • 5.8 Ejercicios
  • 6 ggplot2
    • 6.1 geom_point o gráficos de dispersion (scatter plots)
      • 6.1.1 Suavizados (geom_smooth())
      • 6.1.2 Texto (geom_text())
      • 6.1.3 Aesteticos vs. asignacion
      • 6.1.4 Incluir varios aesteticos
      • 6.1.5 Ejercicio
    • 6.2 geom_line() graficos de lineas
      • 6.2.1 Ejercicio
    • 6.3 geom_boxplot() Diagramas de caja
      • 6.3.1 Ejercicio
    • 6.4 geom_hist() histograma
    • 6.5 geom_bar() diagrama de barras
    • 6.6 Mucho mas
    • 6.7 Faceting
      • 6.7.1 facet_wrap
      • 6.7.2 facet_grid
    • 6.8 Temas
      • 6.8.1 Ejercicio
    • 6.9 La pregunta mas popular
    • 6.10 Ejercicio
  • 7 data.table
    • 7.1 Importar y exportar datos
    • 7.2 Sintaxis base
      • 7.2.1 La parte i
      • 7.2.2 La parte j
      • 7.2.3 La parte by
      • 7.2.4 Algunas otras funciones interesantes:
      • 7.2.5 Algunos ejercicios
    • 7.3 Concatenar
    • 7.4 JOINS
      • 7.4.1 INNER
      • 7.4.2 LEFT OUTER
      • 7.4.3 RIGHT OUTER
      • 7.4.4 FULL OUTER
      • 7.4.5 setkey() y setkeyv()
      • 7.4.6 ANTI JOIN
    • 7.5 Funciones interesantes
      • 7.5.1 Familia set*()
      • 7.5.2 fcase
      • 7.5.3 fifelse
      • 7.5.4 rbindlist
      • 7.5.5 duplicated
      • 7.5.6 unique
      • 7.5.7 uniqueN
      • 7.5.8 between
      • 7.5.9 fsort
      • 7.5.10 like
      • 7.5.11 rowid y rowidv
  • 8 Estructuras de control
    • 8.1 if, else
      • 8.1.1 ifelse()
    • 8.2 for
      • 8.2.1 for y vectorización
    • 8.3 while
      • 8.3.1 Usando while
    • 8.4 Ejercicios
  • 9 La familia apply
    • 9.0.1 Recordatorio sobre vectorización
    • 9.1 Las funciones de la familia apply
    • 9.2 apply()
    • 9.3 lapply()
  • 10 Funciones en R
    • 10.1 Funciones definidas por el usuario
    • 10.2 Nuestra primera función
    • 10.3 Sacar varios resultados en una función
    • 10.4 Ejercicios
  • 11 Claves para R o Cheat Sheets

Curso R base

Capitulo 11 Claves para R o Cheat Sheets

Aquí tenemos una serie de claves donde encontraremos muchas de las funciones y argumentos que serán útiles en R:

  • R base: https://cheatography.com/macasalva/cheat-sheets/r-base/
  • readr y tidyr: https://evoldyn.gitlab.io/evomics-2018/ref-sheets/R_data-import.pdf
  • Dplyr: https://rstudio.com/wp-content/uploads/2015/02/data-wrangling-cheatsheet.pdf y https://gauss.inf.um.es/tabular/www/data-transformation.pdf
  • ggplot2: https://rstudio.com/wp-content/uploads/2015/03/ggplot2-cheatsheet.pdf
  • data.table: https://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/blog_assets/datatable_Cheat_Sheet_R.pdf

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