Manipulación de Datos con dplyr

## Objetivos de Aprendizaje - Dominar verbos de dplyr para manipulación de datos - Usar el operador pipe efectivamente - Trabajar con datos agrupados - Manejar múltiples tablas ## Introducción a dplyr ### ¿Qué es dplyr? dplyr es una gramática de manipulación de datos que proporciona verbos consistentes para: - Seleccionar columnas - Filtrar filas - Ordenar filas - Crear nuevas columnas - Resumir datos ### Instalación ```r install.packages("dplyr") library(dplyr) ``` ## El Operador Pipe ### ¿Qué es %>%? El operador pipe pasa el lado izquierdo como primer argumento al lado derecho: ```r # Sin pipe head(filter(df, edad > 25), 3) # Con pipe df %>% filter(edad > 25) %>% head(3) ``` ### Cómo Funciona ```r # x %>% f(y) se convierte en f(x, y) # x %>% f(y) %>% g(z) se convierte en g(f(x, y), z) # Esto hace el código legible de izquierda a derecha df %>% filter(edad > 25) %>% select(nombre, edad) %>% arrange(edad) ``` ## select() - Elegir Columnas ### Selección Básica ```r df <- data.frame( nombre = c("Alicia", "Roberto", "Carlos"), edad = c(25, 30, 35), puntuacion = c(95.5, 87.3, 92.1), grupo = c("A", "B", "A") ) # Seleccionar columnas específicas select(df, nombre, edad) # Excluir columnas select(df, -puntuacion) # Excluir múltiples select(df, -puntuacion, -grupo) ``` ### Funciones de Ayuda ```r # Seleccionar columnas por patrón select(df, starts_with("a")) # columnas que empiezan con "a" select(df, ends_with("e")) # columnas que terminan con "e" select(df, contains("ou")) # columnas que contienen "ou" # Seleccionar columnas por tipo select_if(df, is.numeric) # Renombrar durante selección select(df, nombre_completo = nombre, edad) ``` ## filter() - Elegir Filas ### Filtrado Básico ```r # Condición única filter(df, edad > 28) # Múltiples condiciones (AND) filter(df, edad > 28 & puntuacion > 90) filter(df, edad > 28, puntuacion > 90) # Igual que arriba # Condición OR filter(df, edad < 25 | edad > 32) # Condición NOT filter(df, !edad > 28) filter(df, edad <= 28) ``` ### Operadores de Comparación ```r # == Igual filter(df, grupo == "A") # != No igual filter(df, grupo != "A") # >, >=, <, <= filter(df, puntuacion >= 90) # %in% para múltiples coincidencias filter(df, nombre %in% c("Alicia", "Roberto")) # between para rango filter(df, between(edad, 25, 32)) # edad >= 25 & edad <= 32 ``` ### Filtrar con NA ```r # Filas donde edad es NA filter(df, is.na(edad)) # Filas donde edad NO es NA filter(df, !is.na(edad)) ``` ## arrange() - Ordenar Filas ### Ordenamiento Básico ```r # Orden ascendente arrange(df, edad) # Orden descendente arrange(df, desc(edad)) # Múltiples columnas arrange(df, grupo, edad) # Grupo primero, luego descendente arrange(df, grupo, desc(edad)) ``` ## mutate() - Agregar Columnas ### Mutación Básica ```r # Agregar nueva columna mutate(df, promedio_puntuacion = puntuacion / 10) # Múltiples mutaciones mutate(df, promedio_puntuacion = puntuacion / 10, aprobado = puntuacion > 60 ) ``` ### Funciones Comunes ```r # Sumas acumuladas mutate(df, suma_edad = cumsum(edad)) # Lag y lead mutate(df, edad_anterior = lag(edad), edad_siguiente = lead(edad) ) # Rango mutate(df, rango = rank(desc(puntuacion))) # Promedios móviles mutate(df, promedio_movil = (edad + lag(edad) + lead(edad)) / 3) ``` ### If-else en mutate ```r mutate(df, calificacion = case_when( puntuacion >= 90 ~ "A", puntuacion >= 80 ~ "B", puntuacion >= 70 ~ "C", TRUE ~ "F" ) ) ``` ## transmute() - Crear y Reemplazar ```r # transmute mantiene solo las columnas nuevas transmute(df, nombre, promedio_puntuacion = puntuacion / 10 ) ``` ## summarize() - Agregar ### Resumen Básico ```r summarize(df, edad_media = mean(edad), puntuacion_max = max(puntuacion), conteo = n() ) ``` ### Funciones de Resumen ```r # n() - contar filas summarize(df, n()) # n_distinct() - contar únicos summarize(df, n_grupo = n_distinct(grupo)) # sum(), mean(), median(), sd(), var() summarize(df, total = sum(puntuacion), promedio = mean(puntuacion) ) # min(), max(), first(), last() summarize(df, mas_joven = min(edad), mas_viejo = max(edad) ) # cuantiles summarize(df, q25 = quantile(puntuacion, 0.25)) ``` ## group_by() - Agrupar Datos ### Agrupamiento Básico ```r df <- data.frame( grupo = c("A", "A", "B", "B", "A"), nombre = c("Alicia", "Roberto", "Carlos", "Diana", "Eva"), puntuacion = c(95, 87, 92, 88, 90) ) # Agrupar por columna única df %>% group_by(grupo) %>% summarize(puntuacion_media = mean(puntuacion)) # Agrupar por múltiples columnas df %>% group_by(grupo, nombre) %>% summarize(puntuacion_media = mean(puntuacion)) ``` ### Operaciones Agrupadas ```r # Agregar estadísticas de grupo df %>% group_by(grupo) %>% mutate(media_grupo = mean(puntuacion)) %>% select(nombre, puntuacion, media_grupo) # Filtrar dentro de grupos df %>% group_by(grupo) %>% filter(puntuacion == max(puntuacion)) ``` ### Desagrupar ```r df %>% group_by(grupo) %>% ungroup() %>% mutate(media_general = mean(puntuacion)) ``` ## count() - Conteo Rápido ```r # Contar por grupo count(df, grupo) # Contar con orden count(df, grupo, sort = TRUE) # Contar con múltiples grupos count(df, grupo, nombre) ``` ## distinct() - Filas Únicas ```r # Eliminar duplicados distinct(df) # Por columnas específicas distinct(df, grupo, .keep_all = TRUE) # Contar únicos distinct(df, grupo) %>% nrow() # o n_distinct(df$grupo) ``` ## joins - Combinar Tablas ### Tipos de Uniones ```r # Dataframes de ejemplo df1 <- data.frame( id = c(1, 2, 3), nombre = c("Alicia", "Roberto", "Carlos") ) df2 <- data.frame( id = c(2, 3, 4), puntuacion = c(87, 92, 88) ) ``` ### Unión Interna ```r # Mantener solo filas coincidentes inner_join(df1, df2, by = "id") # id nombre puntuacion # 2 Roberto 87 # 3 Carlos 92 ``` ### Unión Izquierda ```r # Mantener todo de df1 left_join(df1, df2, by = "id") # id nombre puntuacion # 1 Alicia NA # 2 Roberto 87 # 3 Carlos 92 ``` ### Unión Derecha ```r # Mantener todo de df2 right_join(df1, df2, by = "id") # id nombre puntuacion # 2 Roberto 87 # 3 Carlos 92 # 4 88 ``` ### Unión Completa ```r # Mantener todo de ambos full_join(df1, df2, by = "id") ``` ### Otras Uniones ```r # Semi unión - mantener filas de df1 que coinciden en df2 semi_join(df1, df2, by = "id") # Anti unión - mantener filas de df1 que NO coinciden anti_join(df1, df2, by = "id") ``` ## across() - Múltiples Columnas ### Aplicar a Múltiples Columnas ```r # Aplicar función a todas las columnas numéricas df %>% summarise(across(where(is.numeric), mean)) # Aplicar a columnas específicas df %>% summarise(across(c(edad, puntuacion), mean)) # Con nombres df %>% summarise(across(c(edad, puntuacion), list(media = mean, sd = sd))) ``` ### en filter() y mutate() ```r # Filtrar donde cualquier columna numérica > 50 df %>% filter(across(where(is.numeric), ~ .x > 50)) # Mutar múltiples columnas df %>% mutate(across(edad:puntuacion, ~ .x * 2)) ``` ## rowwise() - Operaciones por Fila ```r # Operaciones por fila df <- data.frame( a = c(1, 2, 3), b = c(4, 5, 6) ) df %>% rowwise() %>% mutate(suma = sum(a, b)) ``` ## Case When ```r # Múltiples condiciones df %>% mutate(calificacion = case_when( puntuacion >= 90 ~ "A", puntuacion >= 80 ~ "B", puntuacion >= 70 ~ "C", puntuacion >= 60 ~ "D", TRUE ~ "F" )) ``` ## Resumen - Usar `%>%` pipe para flujo de código legible - `select()` elige columnas, `filter()` elige filas - `arrange()` ordena, `mutate()` crea/transforma columnas - `summarize()` agrega, `group_by()` habilita operaciones de grupo - `count()` conteo rápido, `distinct()` valores únicos - Funciones `join` combinan tablas: inner, left, right, full - `across()` aplica funciones a múltiples columnas - `rowwise()` para operaciones por fila - `case_when()` para múltiples condiciones if-else