Aprende verbos que puedes utilizar para transformar tus datos, como select, filter, arrange y mutate. Utilizarás estas funciones para modificar el conjunto de datos de los condados para ver observaciones concretas y responder a preguntas sobre los datos.

Explorar datos con dplyr

Comprender tus datos

Seleccionar columnas

Los verbos filter y arrange

Organizar las observaciones

Filtrar por condiciones

Filtrar y disponer

El verbo mutate()

Cálculo del número de empleados públicos

Cálculo del porcentaje de mujeres en un condado

Mutate, filter y arrange

Transformar datos con dplyr

Ahora que sabes cómo transformar los datos, querrás saber más sobre cómo agregarlos para hacerlos más interpretables. Aprenderás una serie de funciones que puedes utilizar para tomar muchas observaciones de tus datos y resumirlas, como count, group_by, summarize, ungroup, y slice_min/slice_max.

El verbo count

Recuento por regiones

Recuento de ciudadanos por estado

Mutar y contar

Los verbos group_by, summarize y ungroup

Resumir

Resumir por estado

Resumir por estado y región

Los verbos slice_min y slice_max

Seleccionar un condado de cada región

Encontrar el estado con menor renta de cada región

Utilizar juntos summarize, slice_max y count

Agregar datos

Aprende métodos avanzados para seleccionar y transformar columnas. Además, aprende sobre los ayudantes de selección, que son funciones que especifican criterios para las columnas que quieres elegir, así como sobre el verbo rename.

Selección

Selecciona ayudantes

El verbo rename

Cambiar el nombre de una columna después del recuento

Renombrar una columna como parte de una selección

El verbo relocate

Utilizar relocate

Elegir entre los cuatro verbos

Seleccionar y transformar datos

Trabaja con un nuevo conjunto de datos que representa los nombres de los bebés nacidos en Estados Unidos cada año. Aprende a utilizar mutaciones agrupadas y funciones de ventana para plantear y responder preguntas más complejas sobre los datos. Utiliza una combinación de dplyr y ggplot2 para hacer gráficos interesantes y explorar más a fondo los datos.

Los datos de babynames

Filtrar y disponer durante un año

Encontrar los nombres más populares cada año

Visualizar nombres con ggplot2

Mutaciones agrupadas

Encontrar el año en que cada nombre es más común

Sumar el total y el máximo de cada nombre

Visualizar el cambio normalizado de popularidad

Funciones de ventana

Utilizar proporciones para describir la frecuencia de un nombre

Saltos más grandes en un nombre

¡Enhorabuena!

Caso práctico: el conjunto de datos babynames

2015 US Census

US Baby Name Records

Digamos que has encontrado un gran conjunto de datos y te gustaría saber más sobre él. ¿Cómo puedes empezar a responder a las preguntas que tienes sobre los datos? Puedes utilizar dplyr para responder a esas preguntas; también puede ayudarte con transformaciones básicas de los datos. También aprenderás a agregar datos y a añadir, eliminar o cambiar las variables. Por el camino, explorarás un conjunto de datos que contiene información sobre los condados de Estados Unidos. Para terminar el curso, aplicarás estas herramientas al conjunto de datos babynames para explorar las tendencias de los nombres de bebés en Estados Unidos.

Digamos que has encontrado un gran conjunto de datos y te gustaría saber más sobre él. ¿Cómo puedes empezar a responder a las preguntas que tienes sobre los datos? Utiliza dplyr para responder a esas preguntas.<br><br><h2>Primeros pasos: Transformar datos con dplyr</h2>
Este curso está diseñado para enseñar a los usuarios a manipular y transformar datos de forma eficaz utilizando el paquete dplyr en R.<br><br>En primer lugar, explora las técnicas fundamentales de transformación de datos, incluido el uso de verbos clave de dplyr como seleccionar, filtrar, ordenar y mutar. Estas funciones te enseñarán a modificar conjuntos de datos seleccionando columnas específicas, filtrando filas en función de condiciones, ordenando datos y creando nuevas columnas calculadas​.<br><br>
<h2>Agregar datos con dplyr</h2>A continuación, el curso aborda la agregación de datos, enseñando a los usuarios a resumir y condensar los datos para interpretarlos mejor.<br><br> Comprenderás cómo hacer que tus datos sean más interpretables y manejables​. Se introducen funciones como contar, agrupar_por y resumir para realizar operaciones que agregan muchas observaciones en resúmenes significativos, esenciales para el análisis de datos y la elaboración de informes.<br><br><h2>Seleccionar y transformar datos</h2>Por último, aprenderás técnicas avanzadas de selección y transformación de datos, como el uso de ayudantes de selección y el verbo renombrar. También podrás aplicar tus habilidades a un estudio de caso del mundo real y practicar mutaciones agrupadas, funciones de ventana y visualización de datos con ggplot2.<br><br>Al final del curso, habrás desarrollado sólidas habilidades de manipulación de datos utilizando dplyr, lo que te permitirá un análisis de datos más eficiente y eficaz.-una capacidad vital para cualquier analista o científico de datos.

Introduction to the Tidyverse

Aprende a usar dplyr para transformar y agregar datos, luego añade, elimina o cambia variables.

Manipulación de datos con dplyr 

Desarrolla habilidades en Tidyverse aprendiendo a transformar y manipular datos con dplyr.

Científico de datos asociado en R

Analista de datos  en R

Manipulación de datos  en R

Desarrollador R

Curriculum Manager, DataCamp

Grouped mutates

babynames graph

Review: group_by() and summarize()

Combining group_by() and mutate()

ungroup()

Add the fraction column

Comparing visualizations

Let's practice!

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Caso práctico: el conjunto de datos babynames - Mutaciones agrupadas