u1-R-console.qmd

---
title: "Storytelling con R"
subtitle: "Curso formativo para el PDI. Universidad de Castilla-La Mancha"
author:   
  - Gema Fernández-Avilés e Isidro Hidalgo
#date: "`r Sys.Date()`"
bibliography: biblio.bib
format:
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    scrollable: true
    toc-title: Index
    toc: false
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    fig-align: center
    show-slide-number: all
    transition: fade
    background-transition: fade
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    width: 1600
    fontcolor: "#262d36"
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    code-overflow: scroll
  pdf:
    toc: true
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    colorlinks: true
    out-width: "50%"
code-link: true
execute:
  code-overflow: scroll
  echo: true
  freeze: auto
  eval: true
  fig-height: 6
  warning: false
  code-fold: true
  comment: "#>"
  code-line-numbers: true
  code-copy: true
---


#  {#title-slide data-menu-title="Storytelling con R" aria-label="dddd."}

<!-- background-image="img/r-giralda2.png" -->

[Unidad 0]{.custom-title-1} [Toolkit del curso]{.custom-title-2} 
<!-- [Gema Fernández-Avilés Calderón<br> Universidad de Castilla-La Mancha]{.custom-author} -->
[R, RStudio y Quarto]{.custom-author}

```{r}
#| echo: false
library(scales)
library(knitr)
library(kableExtra)
options(dplyr.print_min = 6, dplyr.print_max = 6)
ggplot2::theme_set(ggplot2::theme_minimal(base_size = 18))
```



# Agenda

1.  Objetivos de aprendizaje

2.  Resultados esperados

3.  Conceptos clave 

4.  ¿Qué hemos aprendido?



# 1. Objetivos de aprendizaje `r emo::ji("hit")` {background-color="black"}

- Saber qué es la consola de **R** y la interfaz gráfica **RStudio**.

- Conocer lo imprescindible para trabajar con **R** como lenjuage de programación.

- Saber dónde encontrar ayuda y recursos para trabajar con **R**.

- Obtener información de los datos, **utilizando herramientas y técnicas de programación modernas**: [**Rstudio**.]{style="color:red"}

- Obtener información de los datos, utilizando herramientas y técnicas de programación modernas y de forma **reproducible**: [**Quarto**.]{style="color:red"}

<!-- - Obtener información de los datos, utilizando herramientas y técnicas de programación modernas y de forma **reproducible y colaborativa**, [**Quarto + Rstudio + GitHub**.]{style="color:red"} -->

- Bibliografía recomendada: `r emo::ji("book")` @wickham2016r, `r emo::ji("book")` @ismay2019statistical.

y el libro nuestro


# 2. Resultados esperados  `r emo::ji("winner")` {background-color="#017eae"}

![**Consola de R**](img/rdo-esp-02.png){width="20%"}
![**Interfaz gráfica de Rstudio**](img/04-rdo-esp.png){width="60%"}


# 3. Conceptos clave `r emo::ji("document")` {background-color="#AB5484"}


## Antes de comenzar: R, Rstsudio y Latex  

1.  **Descargar e instalar R**: [https://cloud.r-project.org/](https://cloud.r-project.org/)

2.  **Descargar e instalar Rstudio:** [https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/](https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/)

![**Iconos de R (izquierda) y Rstudio (derecha)**](img/r-rstudio-icons.png){width="3%"}

3. **Instalar Latex:** Abre R y copia y pega estas dos órdenes en la consola.

```{r latex, eval=FALSE}
#|  code-line-numbers: false
install.packages('tinytex')
tinytex::install_tinytex()
```

-  **Tener instaladas los paquetes que os solicité al inicio del curso**


## Lo imprescindible y necesario  

::: columns
::: {.column width="50%"}
![**Consola de R.**](img/r-console.png){width="100%"}
:::

::: {.column width="50%"}
```{r r-calcula}
# calculadora
2 + 2
# conoce muchas cosas...
pi
# genera y simula variables
var <- rnorm(n=1000, mean=0, sd=1)
length(var)
head(var)
```
:::
:::

------------------------------------------------------------------------

::: columns
::: {.column width="50%"}
```{r r-programa}
# programación de funciones
media_aritm <- function(x) {
  sum(x) /length(x)
}

media_aritm(var)
```


```{r r-fun-mean}
# pero ya está programada
mean(var)
```

>¿Qué más estará programado?

```{r r-fun-var}
var(var)
```

>¡Y mucho más!

```{r r-emo}
#| echo: false
emo::ji("happy")
```
:::

::: {.column width="50%"}
```{r r-histogramas, out.width= "60%"}
# gráficas: un histograma
hist(var)
# gráficas: un histograma (a color)
hist(var, col = "red")
```
:::
:::

------------------------------------------------------------------------

## Paquetes
+ **Instalación** de paquetes (sólo se hace una vez)

```{r HistData-instala, eval=FALSE}
install.packages("HistData")
```

+ **Lectura** de paquetes (se repite cada vez que se usa)
```{r HistData-lee, eval=FALSE}
library("HistData")
```

+ Llamada de funciones dentro de un paquete con `::`
```{r r-operador-paq-func, eval=FALSE}
dplyr::filter()
```

+ Llamada de datos dentro de un paquete con `::`
```{r r-operador-paq-datos, eval=FALSE}
HistData::Nightingale
```


+ Lista de paquetes en CRAN por temas 
[https://cran.r-project.org/web/views/]()
---

## Muy importante

+ **R** distingue MAYÚSCULAS y minúsculas

```{r r-MAY-min, eval=FALSE}
Var
#> Error: object 'Var' not found
```

+ La almohadilla `#` sirve para comentar

```{r r-comenta}
2+2  # esto es una suma
```

+ El operador `<-` asigna a la parte izquierda lo que hay en la derecha  

```{r r-operador}
x <- 2 + 2
x
```

+ El operador `$` accede a variables dentro de un conjunto de datos

```{r r-dolar, eval=FALSE}
Nightingale$Army
```



## ¿Dónde encontrar ayuda?

+ En el propio programa con la función `help()` y el operador `?`
  
    + Ayuda de funciones
    
```{r r-ayuda-func, eval=FALSE}
help(rnorm)
?rnorm # Equivalente
```

    +  Ayuda de conjunto de datos
    
```{r r-ayuda-datos, eval=FALSE}
help("iris")
?iris # Equivalente
```

+ Las Cheatsheets
[https://posit.co/resources/cheatsheets/]()

+ Libros y manuales
[https://cran.r-project.org/manuals.html]()

+ Google

    + Stack Overflow

    + Rpubs
    
    + Github

---

## The R Project for Statistical Computing

![](img/cran-imp.png){}


## 

# Rstudio clave `r emo::ji("document")` {background-color="#AB5484"}


# RStudio {background-color="#017eae"}
![**Imagen tomada de @ismay2019statistical**](img/04-open-rstudio.png){width="60%"}

## ¿Cuál es la diferencia entre R y RStudio?
![**Imagen tomada de @ismay2019statistical**](img/04-r-coche.png){width="60%"}

::: {.callout-warning}
**R** es un lenguaje de programación que ejecuta cálculos, mientras que **RStudio** es un entorno de desarrollo integrado (IDE) que proporciona una interfaz y agrega muchas funciones y herramientas útiles.
:::


## Diseño de RStudio 
![**Diseño de Rstudio**](img/04-rstudio-layout.png){width="60%"}

::: {.callout-warning}
La posición relativa de cada panel pueden personalizarse
desde el menú: `Tools \> Global Options \> Pane Layout`
:::



## ¿Qué son los paquetes de **R**?

![**Analogía entre R y los paquetes. Fuente: @ismay2019statistical**](img/04-phone.png){width="60%"}

::: {.callout-warning}
**R** es como un teléfono móvil nuevo: si bien tiene una cierta cantidad de funciones cuando lo usamos por primera vez, no tiene todo. 

Los **paquetes** son como las aplicaciones que podemos descargar en el teléfono desde la App Store de Apple o Google Play de Android.
:::


## Paquetes: instalación y carga


::: columns
::: {.column width="50%"}
![**Instalación de paquetes**](img/04-install-pcks.png){width="100%"}
:::

::: {.column width="50%"}
1. Click `Packages`.

2. Click `Install`.

3. Escribe el nombre del paquete “Packages”. Por ejemplo, `ggplot2`.

4. Click `Install`.


>[**Lectura de paquetes**]{style="color:red"}

```{r lee-ggplot2, eval=FALSE}
library(ggplot2)
```
::: {.callout-warning}
La instalación de paquetes sólo se hace una.
La lectura se realiza cada vez que se utilizan los paquetes.
:::

:::

:::





# Proyectos en RStudio `r emo::ji("box")` {background-color="#017eae"}

## Proyectos en RStudio

La manera más eficiente de trabajar en R es mediante proyectos. Un proyecto es un directorio de trabajo (carpeta) que contiene todo lo necesario para trabajar en un análisis de datos (proyecto) específico.

Existen varios tipos de proyectos: documentos, presentaciones, paquetes, Websites,...

>[**Creación de un proyecto Quarto**]{style="color:red"}

`File > New proyect >`

![**Creación de Quarto Project**](img/04-crea-proyect.png){width="60%"}

## Creación de proyectos Quarto

![**Creación de Proyectos Quarto**](img/04-abre-proy.png){width="60%"}

## Estructura básica de poyectos

Aunque podemos tener todos los archivos en la carpeta del proyecto (para proyectos pequeños) lo ideal es crear siempre una estructura. 

::: columns
::: {.column width="50%"}

+ `r emo::ji("folder")` `data`: contiene los archivos de datos.

+ `r emo::ji("folder")` `img`: contiene las imágenes.

+ `r emo::ji("folder")` `exer`: ejercicios, practicas.

Más personal:

+ `r emo::ji("folder")` `old`: documentos que ya no necesito, pero por si acaso...

:::

::: {.column width="50%"}

![**Estructura de proyecto**](img/04-proy-folders.png){width="60%"}
:::
:::

## Compilación de documentos

![**Compilación de documentos**](img/03-render-proy.png){width="60%"}


# Informes reproducibles `r emo::ji("thinking")` {.smaller background-color="#017eae"} 

## ¿Por qué informes reproducibles?

![Growth in a Time of Debt (2010)](img/04-no-reproduc.png)


Un famoso artículo académico de 2010, en el que se basan los grandes políticos para reforzar los argumentos a favor de los recortes de austeridad, contenía errores significativos:

+ De código  (excluyeron a cinco países con una importante deuda y alto crecimiento).

+ De manipulación de los datos (excluyeron del cómputo algunos países y algunos años).

+ De cálculo estadístico (errores en las ponderaciones).

::: {.callout-warning}
Estos errores se debieron al mal uso de una hoja de cálculo de Excel.
:::




# ¿Qué es Quarto? `r emo::ji("thinking")` {background-color="#017eae"}

## Quarto es un lenguaje que tiene como base [**Markdown**]{style="color:red"} 
<!-- <span style="color:red;">love</span>  -->
(otro lenguaje). Entonces, empecemos viendo primero Markdown... `r emo::ji("thinking")`

>Your data tells a story. Tell it with R Markdown. Turn your analyses into high quality documents, reports, presentations and dashboards.
https://rmarkdown.rstudio.com/


::: columns
::: {.column width="50%"}
![**R Markdown**. Artwork by Allison Horst](img/04-markdown.png){width="100%"}
:::

::: {.column width="50%"}
::: {.callout-warning}
Sintaxis Markdonw
:::

>Help > Markdown Quick Reference

>https://rmarkdown.rstudio.com/

>Cheatseets
:::

:::


# Entonces, ¿qué es Quarto? {.smaller}

Un nuevo marco de escritura para ciencia de datos, que combina código, 
resultados y comentarios. Se nutre de la experiencia de `RMarkdown`.

Los documentos de Quarto (\*.qmd) son completamente reproducibles y soportan docenas
de formatos de salida tales como PDFs, archivos de Word, presentaciones, artículos científicos,... 

::: columns
::: {.column width="50%"}
**¿Qué incluye?**

-   Presentación de `código` y ecuaciones `LaTeX`
-   Inclusión de `resultados` en la salida de las diapositivas
-   Fondos de imagen, video e iframe
-   Transiciones y animaciones elegantes
-   Impresión a `PDF`, `HTML`

Más información: <https://quarto.org>.
:::

::: {.column width="50%"}
![](img/quarto.png)
:::
:::

##  Quarto (fuente)


![Estructura del documento](img/04-quarto-docs.png)


##  Quarto (resultado)
![Render](img/04-quarto-docs-rdo.png)

## YAML en Quarto


::: columns
::: {.column width="50%"}
![](img/04-yaml-quarto.png)
:::

::: {.column width="50%"}
``` yaml
title: "Mi informe en Quarto"
subtitle: "Va a ser genial"
author: "Gema Fernández-Avilés"
date: "`r Sys.Date()`"
format: 
  html:
   embed-resources: true
   theme: cerulean
   toc-title: Summary
   toc: true
   number-sections: true
  pdf:
    toc: true
    number-sections: true
    colorlinks: true
```
:::
:::






## Texto en Quarto

Sintaxis Markdown


```{r sintaxis-texto, eval=FALSE}
#| code-line-numbers: false

Cabeceros
----------
# Títutlo
## Subtítulo

Listas
--------
+ Desayuno
+ Comida
+ Cena
```

## Imágenes en Quarto

```{=tex}
![Marco alemán](img/marco.jpg)
```

![Marco alemán](img/marco.jpg)

## Ecuaciones con LaTeX


::: columns
::: {.column width="40%"}
``` tex
\begin{gather*}
a_1=b_1+c_1\\
a_2=b_2+c_2-d_2+e_2
\end{gather*}

\begin{align}
a_{11}& =b_{11}&
  a_{12}& =b_{12}\\
a_{21}& =b_{21}&
  a_{22}& =b_{22}+c_{22}
\end{align}
```
:::

::: {.column width="60%"}
```{=tex}
\begin{gather*}
a_1=b_1+c_1\\
a_2=b_2+c_2-d_2+e_2
\end{gather*}
```
```{=tex}
\begin{align}
a_{11}& =b_{11}&
  a_{12}& =b_{12}\\
a_{21}& =b_{21}&
  a_{22}& =b_{22}+c_{22}
\end{align}
```
:::
:::

::: footer
Learn more: [LaTeX Equations](https://quarto.org/docs/authoring/markdown-basics.html#equations)
:::

## Opciones de chunks  {.smaller}

``` {.r code-line-numbers="1|2|3|4|5|6|7|8|9|11|12|13"} 
#| echo: true
#| eval: false
#| fig-width: 10
#| fig-height: 4.5
#| code-fold: true
#| code-summary: código plot interactivo
#| code-overflow: scroll
#| code-line-numbers: true
#| code-copy: true

library(gapminder)
library(ggplot2)
library(plotly)

g<-ggplot(data=gapminder,
       aes(x=gdpPercap, y=lifeExp)) +
       geom_point(aes(color=continent)) +
       geom_smooth(method = "loess")

ggplotly(g) 
```






## Código ejecutable {.smaller}

La @fig-gapminder representa....

```{r opciones-codigo2}
#| echo: true
#| eval: true
#| label: fig-gapminder
#| fig-cap: Esperanza de vida y PIBpc.
#| warning: false
#| fig-width: 10
#| fig-height: 4.5
#| code-fold: true
#| code-summary: código plot interactivo
#| code-overflow: scroll
#| code-line-numbers: true
#| code-copy: true

library(gapminder)
library(ggplot2)
library(plotly)

g<-ggplot(data=gapminder,
       aes(x=gdpPercap, y=lifeExp)) +
       geom_point(aes(color=continent)) +
       geom_smooth(method = "loess")

ggplotly(g) 
```



# Styler: estilo de código  `r emo::ji("input")` {background-color="#017eae"}

## ¿Qué interior te gusta más?

::: columns
::: {.column width="50%"}

![Imagen tomada de: https://www.hola.com/hola-living/20200213160462/isabel-preysler-decoracion-terraza-invierno/](img/04-casa-styler.png)
:::

::: {.column width="50%"} 

![Imagen tomada de: https://es.123rf.com/imagenes-de-archivo/casa_desordenada.html](img/04-casa-no-styler.png)
:::

:::

## ¿Qué interior te gusta más?

::: columns
::: {.column width="50%"}

![Imagen adaptada de: https://www.hola.com/hola-living/20200213160462/isabel-preysler-decoracion-terraza-invierno/](img/04-casa-styler-text.png)
:::


::: {.column width="50%"}
![Imagen adaptada de: https://es.123rf.com/imagenes-de-archivo/casa_desordenada.html](img/04-casa-no-styler-text.png)
:::

:::

## La guía de estilo tidyverse

A. `MeencantalaciudaddeSevilla`

B. `Me encanta la cuidad de Sevilla`

La guía completa se encuentra en: [The tidyverse style guide](https://style.tidyverse.org/)


## Nombre de ficheros

```{r estilo-cod-ficheros, eval=FALSE}
#| code-line-numbers: false
#| 
# Good
fit_models.R
utility_functions.R
00_download.R
01_explore.R

# Bad
fit models.R           # espacios
fitmodels.r            # todo junto y r   
utility.Functions.R    # otros estilos anteriores
```


## Sintaxis

>`snake_case`: para nombres de objetos y funciones debe usarse minúscula, números y _ guión bajo para separar palabras dentro del nombre.


```{r estilo-cod-objetos, eval=FALSE}
#| code-line-numbers: false

# Good
day_one
day_1

# Bad
DayOne
dayone
```


<!-- ## Trabajando con `ggplot()` y `pippes` -->

<!-- ```{r estilo-cod-pipe, eval=FALSE} -->
<!-- # Good -->
<!-- iris %>% -->
<!--   filter(Species == "setosa") %>% -->
<!--   ggplot(aes(x = Sepal.Width, y = Sepal.Length)) + -->
<!--   geom_point() -->

<!-- # Bad -->
<!-- iris %>% -->
<!--   filter(Species == "setosa") %>% ggplot(aes(x = Sepal.Width, y = Sepal.Length)) + geom_point() -->
<!-- ``` -->

<!-- ## Avanzado -->

<!-- ```{r estilo-cod-paquetes, eval=FALSE} -->
<!-- install.packages("styler") # restyle selected text, files, or entire project -->
<!-- install.packages("lintr")  # comprobar que está segun la guia de estilo -->
<!-- ``` -->



<!-- # Github y Rstudio: control de versiones `r emo::ji("family")` {background-color="#017eae"} -->

<!-- Esta sección es avanzada para este curso. Se plantea la idea de forma intuitiva y se facilitan referencias para profundizar en el tema. -->

<!-- ## Git y GitHub -->


<!-- ::: columns -->
<!-- ::: {.column width="50%"} -->
<!-- ![Imagen tomada de: https://git-scm.com/downloads/logos](img/04-git-logo.png){width="50%"} -->

<!-- - Git es un sistema de control de versiones, como las funciones de "Control de cambios" de Microsoft Word. -->

<!-- - Es el más popular. -->
<!-- ::: -->

<!-- ::: {.column width="50%"} -->
<!-- ![Imagen tomada de: https://github.com/logos](img/04-github-logo.png){width="50%"} -->

<!-- - GitHub el "alojamiento" de los proyectos Git de internet -- como DropBox mucho mejor. -->
<!-- ::: -->
<!-- ::: -->

<!-- ## Versiones... -->
<!-- ![Imagen tomada de: https://datasciencebox.org](img/04-lego-steps.png) -->


<!-- ## Versiones... -->

<!-- ### con mensajer legibles para los humanos -->
<!-- ![Imagen tomada de: https://datasciencebox.org](img/04-lego-steps-commit-messages.png) -->


<!-- ## ¿Por qué necesitamos un control de versiones? -->
<!-- ![Imagen tomada de: https://datasciencebox.org](img/04-phd_comics_vc.png) -->


<!-- ## ¿Cómo trabajar con Git y GitHub en Rstudio? -->
<!-- ![Imagen tomada de: https://datasciencebox.org](img/04-whole-game-01.png) -->


<!-- ## ¿Cómo trabajar con Git y GitHub en Rstudio? -->

<!-- ![Imagen tomada de: https://datasciencebox.org](img/04-whole-game-02.png) -->


<!-- ## ¿Cómo trabajar con Git y GitHub en Rstudio? -->

<!-- ![Imagen tomada de: https://datasciencebox.org](img/04-whole-game-03.png) -->

<!-- ## ¿Cómo trabajar con Git y GitHub en Rstudio? -->

<!-- ![Imagen tomada de: https://datasciencebox.org](img/04-whole-game-04.png) -->


<!-- ## Recursos para aprender GitHub en Rstudio -->


<!-- + [Happy Git and GitHub for the useR](https://happygitwithr.com/). Libro imprescindible. -->


<!-- + [Cómo usar Git/GitHub con R](http://destio.us.es/calvo/asignaturas/ge_esco/tutorialusargitgithubrstudio/UsarGitGithubconRStudio.html). Muy didáctico, sencillo y en español. -->






# 4. ¿Qué hemos aprendido? `r emo::ji("book")` {background-color="black"}

+ El entorno de RStudio.

+ Crear proyectos (Quarto o no): create uno para cada análisis que hagas. 

+ Sintaxis Markdown y Quarto.

+ Hacer informes reproducibles.

+ El "estilo" de código.



# Nuestra filosofía `r emo::ji("book")`: *learning by doing* {background-color="#AB5484"}


+ Recuerda que los ordenadores actualmente no son inteligentes.

+ Filosofía: `copy, paste, and tweak`

+ La mejor forma de aprender código es haciéndolo.

+ La práctica es la clave

## Referencias 

```{r eval=FALSE, include=FALSE, echo=FALSE}
knitr::purl("u2-rstudio.qmd")
```













# 4. ¿Qué hemos aprendido? `r emo::ji("book")` {background-color="#AB5484"}

+ Lo básico de **R**.

+ Cómo generar datos.

+ Mi primera gráfica en **R**.

+ Dónde encontrar ayuda y recursos en **R**.


```{r eval=FALSE, include=FALSE, echo=FALSE}
knitr::purl("u1-R-console.qmd")
```