Tema 3.1

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# Análisis de Datos
 
## Tema 3 - Data Wrangling

### 3.1 Importación de Datos
<br>
<br>
.pull-left[
### Roi Naveiro
]
---

## Data Wrangling

**Objetivo**: dejar los datos listos para su posterior **exploración** y **modelización**

Convertir **datos crudos** en **datos procesados**

**Datos crudos**

- Los datos tal cual aparecen en la fuente de origen
  
  - No han sufrido ninguna manipulación
  
**Datos procesados**

- Cada variable es una columna
  
  - Cada observación una fila
  
  - Cada unidad observacional es una celda
  
  - Datos más complejos, en varias tablas interconectadas
  
---
## Data Wrangling

* Importación de los datos
* Organización de los datos
* Transformación de los datos

---
class: center, middle, inverse

# Importación de datos

---
## Importación de datos

* Aprederemos cómo descargar y leer datos en R

* Nos centraremos en **datos rectangulares**

* De nuevo, para esta parte, necesitaremos cargar `tidyverse`

```r
library(tidyverse)
```

Seguiremos este esquema

* Descarga de datos
* Lectura de ficheros en R-base
* Lectura de ficheros tidyverse

---
class: center, middle, inverse

# Importación de datos: Descarga de datos

---

## Directorio de trabajo

* Es esencial conocer el directorio de trabajo

* Los comandos esenciales son `getwd()` y `setwd()`

```r
# Devuelve el directorio de trabajo
getwd()
```

```r
# Cambia el directorio de trabajo
setwd()

# Directorio relativo al directorio raíz
setwd("./data")

# Directorio relativo al directorio superior al raíz
setwd("../data")

# Directorio absoluto
setwd("/home/roi/data")
```
---

## Descarga de datos

Vamos a ver cómo crear una carpeta `data` desde R (si esta no existe) y descargar unos datos dentro de la misma

1. Comprobar si existe una carpeta llamada `data` en el directorio actual. Si no, crearla. Usar funciones `file.exists()` y `dir.create()`. Inténtalo

---

## Descarga de datos

Vamos a ver cómo crear una carpeta `data` desde R (si esta no existe) y descargar unos datos dentro de la misma

1. Descarga los datos sobre los indicadores de calidad de vino tinto [https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Wine+Quality](https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Wine+Quality).

```r
data_url <- "https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine-quality/winequality-red.csv"
download.file(data_url, destfile = "data/red_qualities.csv")
list.files("./data")
```

---
class: center, middle, inverse

# Importación de datos: Lectura de ficheros en R-base
---

## `read.table()`

```r
# Así leemos datos con read.table
# OJO: el separador es ;
red_wine_data <- read.table("data/red_qualities.csv", header = T, sep = ';')
head(red_wine_data)
```

```
##   fixed.acidity volatile.acidity citric.acid residual.sugar chlorides
## 1           7.4             0.70        0.00            1.9     0.076
## 2           7.8             0.88        0.00            2.6     0.098
## 3           7.8             0.76        0.04            2.3     0.092
## 4          11.2             0.28        0.56            1.9     0.075
## 5           7.4             0.70        0.00            1.9     0.076
## 6           7.4             0.66        0.00            1.8     0.075
##   free.sulfur.dioxide total.sulfur.dioxide density   pH sulphates alcohol
## 1                  11                   34  0.9978 3.51      0.56     9.4
## 2                  25                   67  0.9968 3.20      0.68     9.8
## 3                  15                   54  0.9970 3.26      0.65     9.8
## 4                  17                   60  0.9980 3.16      0.58     9.8
## 5                  11                   34  0.9978 3.51      0.56     9.4
## 6                  13                   40  0.9978 3.51      0.56     9.4
##   quality
## 1       5
## 2       5
## 3       5
## 4       6
## 5       5
## 6       5
```

---

##  `read.table()`

Algunos parámetros importantes

* _na.strings_ - elegir el caracter que representa un valor ausente
* _nrows_ - cuántas filas leer (e.g. nrows=10 lee 10 filas)
* _skip_ - número de filas a ignorar hasta empezar lectura

---
## Leer excell

Esto require la librería `xlsx`

```r
library(xlsx)
red_wine_data <- read.xlsx("data/red_qualities.xlsx", 
                           sheetIndex = 1, header = T)
head(red_wine_data)
```

```
##   NA. fixed.acidity volatile.acidity citric.acid residual.sugar chlorides
## 1   1           7.4             0.70        0.00            1.9     0.076
## 2   2           7.8             0.88        0.00            2.6     0.098
## 3   3           7.8             0.76        0.04            2.3     0.092
## 4   4          11.2             0.28        0.56            1.9     0.075
## 5   5           7.4             0.70        0.00            1.9     0.076
## 6   6           7.4             0.66        0.00            1.8     0.075
##   free.sulfur.dioxide total.sulfur.dioxide density   pH sulphates alcohol
## 1                  11                   34  0.9978 3.51      0.56     9.4
## 2                  25                   67  0.9968 3.20      0.68     9.8
## 3                  15                   54  0.9970 3.26      0.65     9.8
## 4                  17                   60  0.9980 3.16      0.58     9.8
## 5                  11                   34  0.9978 3.51      0.56     9.4
## 6                  13                   40  0.9978 3.51      0.56     9.4
##   quality
## 1       5
## 2       5
## 3       5
## 4       6
## 5       5
## 6       5
```

---
## Leer excell

Se puede hacer *subsetting* al leer

```r
small <- read.xlsx("data/red_qualities.xlsx", sheetIndex = 1,
                          colIndex = 2:3, rowIndex = 1:3)
head(small)
```

```
##   fixed.acidity volatile.acidity
## 1           7.4             0.70
## 2           7.8             0.88
```

---
## Leer JSON

* Javascript Object Notation

* Almacenamiento ligero de datos

* Es un formato común en APIs

* Los datos se guardan objetos con pares atributo-valor y matrices

---
## Leer JSON

---
## Leer JSON

```r
library(jsonlite)

# Leer JSON
iris_JSON <- read_json("data/iris.json", simplifyVector = TRUE)

# Convertir en dataframe
iris_df <- fromJSON(iris_JSON)

head(iris_df)
```

---
## Leer JSON

---
## Leer JSON

```r
library(jsonlite)

# La función prettify nos imprime el JSON de forma limpia
prettify(iris_JSON)
```

```
## [
##     {
##         "Sepal.Length": 5.1,
##         "Sepal.Width": 3.5,
##         "Petal.Length": 1.4,
##         "Petal.Width": 0.2,
##         "Species": "setosa"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 4.9,
##         "Sepal.Width": 3,
##         "Petal.Length": 1.4,
##         "Petal.Width": 0.2,
##         "Species": "setosa"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 4.7,
##         "Sepal.Width": 3.2,
##         "Petal.Length": 1.3,
##         "Petal.Width": 0.2,
##         "Species": "setosa"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 4.6,
##         "Sepal.Width": 3.1,
##         "Petal.Length": 1.5,
##         "Petal.Width": 0.2,
##         "Species": "setosa"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 5,
##         "Sepal.Width": 3.6,
##         "Petal.Length": 1.4,
##         "Petal.Width": 0.2,
##         "Species": "setosa"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 5.4,
##         "Sepal.Width": 3.9,
##         "Petal.Length": 1.7,
##         "Petal.Width": 0.4,
##         "Species": "setosa"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 4.6,
##         "Sepal.Width": 3.4,
##         "Petal.Length": 1.4,
##         "Petal.Width": 0.3,
##         "Species": "setosa"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 5,
##         "Sepal.Width": 3.4,
##         "Petal.Length": 1.5,
##         "Petal.Width": 0.2,
##         "Species": "setosa"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 4.4,
##         "Sepal.Width": 2.9,
##         "Petal.Length": 1.4,
##         "Petal.Width": 0.2,
##         "Species": "setosa"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 4.9,
##         "Sepal.Width": 3.1,
##         "Petal.Length": 1.5,
##         "Petal.Width": 0.1,
##         "Species": "setosa"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 5.4,
##         "Sepal.Width": 3.7,
##         "Petal.Length": 1.5,
##         "Petal.Width": 0.2,
##         "Species": "setosa"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 4.8,
##         "Sepal.Width": 3.4,
##         "Petal.Length": 1.6,
##         "Petal.Width": 0.2,
##         "Species": "setosa"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 4.8,
##         "Sepal.Width": 3,
##         "Petal.Length": 1.4,
##         "Petal.Width": 0.1,
##         "Species": "setosa"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 4.3,
##         "Sepal.Width": 3,
##         "Petal.Length": 1.1,
##         "Petal.Width": 0.1,
##         "Species": "setosa"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 5.8,
##         "Sepal.Width": 4,
##         "Petal.Length": 1.2,
##         "Petal.Width": 0.2,
##         "Species": "setosa"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 5.7,
##         "Sepal.Width": 4.4,
##         "Petal.Length": 1.5,
##         "Petal.Width": 0.4,
##         "Species": "setosa"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 5.4,
##         "Sepal.Width": 3.9,
##         "Petal.Length": 1.3,
##         "Petal.Width": 0.4,
##         "Species": "setosa"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 5.1,
##         "Sepal.Width": 3.5,
##         "Petal.Length": 1.4,
##         "Petal.Width": 0.3,
##         "Species": "setosa"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 5.7,
##         "Sepal.Width": 3.8,
##         "Petal.Length": 1.7,
##         "Petal.Width": 0.3,
##         "Species": "setosa"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 5.1,
##         "Sepal.Width": 3.8,
##         "Petal.Length": 1.5,
##         "Petal.Width": 0.3,
##         "Species": "setosa"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 5.4,
##         "Sepal.Width": 3.4,
##         "Petal.Length": 1.7,
##         "Petal.Width": 0.2,
##         "Species": "setosa"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 5.1,
##         "Sepal.Width": 3.7,
##         "Petal.Length": 1.5,
##         "Petal.Width": 0.4,
##         "Species": "setosa"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 4.6,
##         "Sepal.Width": 3.6,
##         "Petal.Length": 1,
##         "Petal.Width": 0.2,
##         "Species": "setosa"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 5.1,
##         "Sepal.Width": 3.3,
##         "Petal.Length": 1.7,
##         "Petal.Width": 0.5,
##         "Species": "setosa"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 4.8,
##         "Sepal.Width": 3.4,
##         "Petal.Length": 1.9,
##         "Petal.Width": 0.2,
##         "Species": "setosa"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 5,
##         "Sepal.Width": 3,
##         "Petal.Length": 1.6,
##         "Petal.Width": 0.2,
##         "Species": "setosa"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 5,
##         "Sepal.Width": 3.4,
##         "Petal.Length": 1.6,
##         "Petal.Width": 0.4,
##         "Species": "setosa"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 5.2,
##         "Sepal.Width": 3.5,
##         "Petal.Length": 1.5,
##         "Petal.Width": 0.2,
##         "Species": "setosa"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 5.2,
##         "Sepal.Width": 3.4,
##         "Petal.Length": 1.4,
##         "Petal.Width": 0.2,
##         "Species": "setosa"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 4.7,
##         "Sepal.Width": 3.2,
##         "Petal.Length": 1.6,
##         "Petal.Width": 0.2,
##         "Species": "setosa"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 4.8,
##         "Sepal.Width": 3.1,
##         "Petal.Length": 1.6,
##         "Petal.Width": 0.2,
##         "Species": "setosa"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 5.4,
##         "Sepal.Width": 3.4,
##         "Petal.Length": 1.5,
##         "Petal.Width": 0.4,
##         "Species": "setosa"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 5.2,
##         "Sepal.Width": 4.1,
##         "Petal.Length": 1.5,
##         "Petal.Width": 0.1,
##         "Species": "setosa"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 5.5,
##         "Sepal.Width": 4.2,
##         "Petal.Length": 1.4,
##         "Petal.Width": 0.2,
##         "Species": "setosa"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 4.9,
##         "Sepal.Width": 3.1,
##         "Petal.Length": 1.5,
##         "Petal.Width": 0.2,
##         "Species": "setosa"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 5,
##         "Sepal.Width": 3.2,
##         "Petal.Length": 1.2,
##         "Petal.Width": 0.2,
##         "Species": "setosa"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 5.5,
##         "Sepal.Width": 3.5,
##         "Petal.Length": 1.3,
##         "Petal.Width": 0.2,
##         "Species": "setosa"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 4.9,
##         "Sepal.Width": 3.6,
##         "Petal.Length": 1.4,
##         "Petal.Width": 0.1,
##         "Species": "setosa"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 4.4,
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##         "Sepal.Width": 3,
##         "Petal.Length": 6.6,
##         "Petal.Width": 2.1,
##         "Species": "virginica"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 4.9,
##         "Sepal.Width": 2.5,
##         "Petal.Length": 4.5,
##         "Petal.Width": 1.7,
##         "Species": "virginica"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 7.3,
##         "Sepal.Width": 2.9,
##         "Petal.Length": 6.3,
##         "Petal.Width": 1.8,
##         "Species": "virginica"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 6.7,
##         "Sepal.Width": 2.5,
##         "Petal.Length": 5.8,
##         "Petal.Width": 1.8,
##         "Species": "virginica"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 7.2,
##         "Sepal.Width": 3.6,
##         "Petal.Length": 6.1,
##         "Petal.Width": 2.5,
##         "Species": "virginica"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 6.5,
##         "Sepal.Width": 3.2,
##         "Petal.Length": 5.1,
##         "Petal.Width": 2,
##         "Species": "virginica"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 6.4,
##         "Sepal.Width": 2.7,
##         "Petal.Length": 5.3,
##         "Petal.Width": 1.9,
##         "Species": "virginica"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 6.8,
##         "Sepal.Width": 3,
##         "Petal.Length": 5.5,
##         "Petal.Width": 2.1,
##         "Species": "virginica"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 5.7,
##         "Sepal.Width": 2.5,
##         "Petal.Length": 5,
##         "Petal.Width": 2,
##         "Species": "virginica"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 5.8,
##         "Sepal.Width": 2.8,
##         "Petal.Length": 5.1,
##         "Petal.Width": 2.4,
##         "Species": "virginica"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 6.4,
##         "Sepal.Width": 3.2,
##         "Petal.Length": 5.3,
##         "Petal.Width": 2.3,
##         "Species": "virginica"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 6.5,
##         "Sepal.Width": 3,
##         "Petal.Length": 5.5,
##         "Petal.Width": 1.8,
##         "Species": "virginica"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 7.7,
##         "Sepal.Width": 3.8,
##         "Petal.Length": 6.7,
##         "Petal.Width": 2.2,
##         "Species": "virginica"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 7.7,
##         "Sepal.Width": 2.6,
##         "Petal.Length": 6.9,
##         "Petal.Width": 2.3,
##         "Species": "virginica"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 6,
##         "Sepal.Width": 2.2,
##         "Petal.Length": 5,
##         "Petal.Width": 1.5,
##         "Species": "virginica"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 6.9,
##         "Sepal.Width": 3.2,
##         "Petal.Length": 5.7,
##         "Petal.Width": 2.3,
##         "Species": "virginica"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 5.6,
##         "Sepal.Width": 2.8,
##         "Petal.Length": 4.9,
##         "Petal.Width": 2,
##         "Species": "virginica"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 7.7,
##         "Sepal.Width": 2.8,
##         "Petal.Length": 6.7,
##         "Petal.Width": 2,
##         "Species": "virginica"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 6.3,
##         "Sepal.Width": 2.7,
##         "Petal.Length": 4.9,
##         "Petal.Width": 1.8,
##         "Species": "virginica"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 6.7,
##         "Sepal.Width": 3.3,
##         "Petal.Length": 5.7,
##         "Petal.Width": 2.1,
##         "Species": "virginica"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 7.2,
##         "Sepal.Width": 3.2,
##         "Petal.Length": 6,
##         "Petal.Width": 1.8,
##         "Species": "virginica"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 6.2,
##         "Sepal.Width": 2.8,
##         "Petal.Length": 4.8,
##         "Petal.Width": 1.8,
##         "Species": "virginica"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 6.1,
##         "Sepal.Width": 3,
##         "Petal.Length": 4.9,
##         "Petal.Width": 1.8,
##         "Species": "virginica"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 6.4,
##         "Sepal.Width": 2.8,
##         "Petal.Length": 5.6,
##         "Petal.Width": 2.1,
##         "Species": "virginica"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 7.2,
##         "Sepal.Width": 3,
##         "Petal.Length": 5.8,
##         "Petal.Width": 1.6,
##         "Species": "virginica"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 7.4,
##         "Sepal.Width": 2.8,
##         "Petal.Length": 6.1,
##         "Petal.Width": 1.9,
##         "Species": "virginica"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 7.9,
##         "Sepal.Width": 3.8,
##         "Petal.Length": 6.4,
##         "Petal.Width": 2,
##         "Species": "virginica"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 6.4,
##         "Sepal.Width": 2.8,
##         "Petal.Length": 5.6,
##         "Petal.Width": 2.2,
##         "Species": "virginica"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 6.3,
##         "Sepal.Width": 2.8,
##         "Petal.Length": 5.1,
##         "Petal.Width": 1.5,
##         "Species": "virginica"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 6.1,
##         "Sepal.Width": 2.6,
##         "Petal.Length": 5.6,
##         "Petal.Width": 1.4,
##         "Species": "virginica"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 7.7,
##         "Sepal.Width": 3,
##         "Petal.Length": 6.1,
##         "Petal.Width": 2.3,
##         "Species": "virginica"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 6.3,
##         "Sepal.Width": 3.4,
##         "Petal.Length": 5.6,
##         "Petal.Width": 2.4,
##         "Species": "virginica"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 6.4,
##         "Sepal.Width": 3.1,
##         "Petal.Length": 5.5,
##         "Petal.Width": 1.8,
##         "Species": "virginica"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 6,
##         "Sepal.Width": 3,
##         "Petal.Length": 4.8,
##         "Petal.Width": 1.8,
##         "Species": "virginica"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 6.9,
##         "Sepal.Width": 3.1,
##         "Petal.Length": 5.4,
##         "Petal.Width": 2.1,
##         "Species": "virginica"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 6.7,
##         "Sepal.Width": 3.1,
##         "Petal.Length": 5.6,
##         "Petal.Width": 2.4,
##         "Species": "virginica"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 6.9,
##         "Sepal.Width": 3.1,
##         "Petal.Length": 5.1,
##         "Petal.Width": 2.3,
##         "Species": "virginica"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 5.8,
##         "Sepal.Width": 2.7,
##         "Petal.Length": 5.1,
##         "Petal.Width": 1.9,
##         "Species": "virginica"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 6.8,
##         "Sepal.Width": 3.2,
##         "Petal.Length": 5.9,
##         "Petal.Width": 2.3,
##         "Species": "virginica"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 6.7,
##         "Sepal.Width": 3.3,
##         "Petal.Length": 5.7,
##         "Petal.Width": 2.5,
##         "Species": "virginica"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 6.7,
##         "Sepal.Width": 3,
##         "Petal.Length": 5.2,
##         "Petal.Width": 2.3,
##         "Species": "virginica"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 6.3,
##         "Sepal.Width": 2.5,
##         "Petal.Length": 5,
##         "Petal.Width": 1.9,
##         "Species": "virginica"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 6.5,
##         "Sepal.Width": 3,
##         "Petal.Length": 5.2,
##         "Petal.Width": 2,
##         "Species": "virginica"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 6.2,
##         "Sepal.Width": 3.4,
##         "Petal.Length": 5.4,
##         "Petal.Width": 2.3,
##         "Species": "virginica"
##     },
##     {
##         "Sepal.Length": 5.9,
##         "Sepal.Width": 3,
##         "Petal.Length": 5.1,
##         "Petal.Width": 1.8,
##         "Species": "virginica"
##     }
## ]
## 
```

---
class: center, middle, inverse

# Importación de datos: Lectura de ficheros con paquetes de tidyverse

---
## El paquete `readr`

Ahora veremos cómo leer datos con el paquete `readr` que es parte de `tidyverse`

```r
library(tidyverse)
```

Las funciones de `readr` se encargan de transfromar ficheros planos en *tibbles*

---

.pull-left[
## readr

- `read_csv()` - ficheros delimitados por `,`
- `read_csv2()` - ficheros delimitados por `:`
- `read_tsv()` - ficheros delimitados por tabulador
- `read_delim()` - ficheros con cualquier delimitación
- ...
]

--
.pull-right[
## readxl

- `read_excel()` - ficheros xls o xlsx 
- ...
]

---
## Lectura de datos

```r
red_wine_data <- read_csv2("data/red_qualities.csv")
red_wine_data
```

```
## # A tibble: 1,599 × 12
##    `fixed acidity` `volatile acidity` `citric acid` `residual sugar` chlorides
##              <dbl> <chr>              <chr>                    <dbl> <chr>    
##  1              74 0.7                0                           19 0.076    
##  2              78 0.88               0                           26 0.098    
##  3              78 0.76               0.04                        23 0.092    
##  4             112 0.28               0.56                        19 0.075    
##  5              74 0.7                0                           19 0.076    
##  6              74 0.66               0                           18 0.075    
##  7              79 0.6                0.06                        16 0.069    
##  8              73 0.65               0                           12 0.065    
##  9              78 0.58               0.02                         2 0.073    
## 10              75 0.5                0.36                        61 0.071    
## # … with 1,589 more rows, and 7 more variables: `free sulfur dioxide` <dbl>,
## #   `total sulfur dioxide` <dbl>, density <chr>, pH <dbl>, sulphates <chr>,
## #   alcohol <dbl>, quality <dbl>
```
---
## Lectura de datos

También podemos pasarle un csv escrito a mano

```r
df <- read_csv("a,b,c
               1,2,3
               4,5,6")
df
```

```
## # A tibble: 2 × 3
##       a     b     c
##   <dbl> <dbl> <dbl>
## 1     1     2     3
## 2     4     5     6
```

---
## Lectura de datos

También podemos pasarle un csv escrito a mano

```r
# Así prevenimos la lectura de una línea 
df <- read_csv("Línea de metadatos
               a,b,c
               1,2,3
               4,5,6", skip=1)
df
```

```
## # A tibble: 2 × 3
##       a     b     c
##   <dbl> <dbl> <dbl>
## 1     1     2     3
## 2     4     5     6
```

---
## Lectura de datos

También podemos pasarle un csv escrito a mano

```r
# Así prevenimos la lectura de comentarios
df <- read_csv("# Línea de metadatos
               a,b,c
               # Un comentario
               1,2,3
               4,5,6", comment = '#')
df
```

```
## # A tibble: 3 × 3
##       a     b     c
##   <dbl> <dbl> <dbl>
## 1    NA    NA    NA
## 2     1     2     3
## 3     4     5     6
```

---
## Lectura de datos

Si las columnas no tienen nombre

```r
df <- read_csv("a,b,c
               1,2,3
               4,5,6", col_names=FALSE)
df
```

```
## # A tibble: 3 × 3
##   X1    X2    X3   
##   <chr> <chr> <chr>
## 1 a     b     c    
## 2 1     2     3    
## 3 4     5     6
```

---
## Lectura de datos

Si queremos nombrar las columnas

```r
df <- read_csv("a,b,c
               1,2,3
               4,5,6", col_names=c("p", "q", "r"))
df
```

```
## # A tibble: 3 × 3
##   p     q     r    
##   <chr> <chr> <chr>
## 1 a     b     c    
## 2 1     2     3    
## 3 4     5     6
```

---
## Lectura de datos

Dar nombres en formato apropiado

```r
df <- read_csv("Nombre Apellido, Es Fumador, EDAD_PACIENTE
               Juan Montero, SI, 35
               Maria Chacón, NO, 64")
df %>% janitor::clean_names()
```

```
## # A tibble: 2 × 3
##   nombre_apellido es_fumador edad_paciente
##   <chr>           <chr>              <dbl>
## 1 Juan Montero    SI                    35
## 2 Maria Chacón    NO                    64
```

---
## Lectura de datos

Podemos indicar que caracteres se refieren a un valor ausente

```r
df <- read_csv("a,b,c
               1,nan,3
               4,5,nan", na = "nan")
df
```

```
## # A tibble: 2 × 3
##       a     b     c
##   <dbl> <dbl> <dbl>
## 1     1    NA     3
## 2     4     5    NA
```

---
class: center, middle, inverse

# Importación de datos: Parsear vectores y ficheros

---
## Parsear vectores

La función `read_csv`  **parsea** un fichero de texto. Es decir, convierte un fichero
de texto en una estructura de datos organizada.

Para entender mejor cómo hace esto debemos entender las funciones `parse*()`

Estas convierten un vector de caracteres en un vector de datos especializado

```r
str(parse_logical(c("T", "F", "F")))
```

```
##  logi [1:3] TRUE FALSE FALSE
```

```r
str(parse_integer(c("1", "4")))
```

```
##  int [1:2] 1 4
```

```r
str(parse_date(c("2022-01-04")))
```

```
##  Date[1:1], format: "2022-01-04"
```

---
## Parsear vectores

Como todas las funciones de tidyverse, las funciones `parse*()` son uniformes:
el primer argumento es el vector a parsear y `na` permite indicar que caracteres
serán tratados como valores ausentes

```r
parse_integer(c("1", "4", "."), na=".")
```

```
## [1]  1  4 NA
```

---
## Parsear vectores

Si hay problemas, sale un mensaje warning

```r
parse_integer(c("1", "4", "c"))
```

```
## Warning: 1 parsing failure.
## row col               expected actual
##   3  -- no trailing characters      c
```

```
## [1]  1  4 NA
## attr(,"problems")
## # A tibble: 1 × 4
##     row   col expected               actual
##   <int> <int> <chr>                  <chr> 
## 1     3    NA no trailing characters c
```

---
## Tipos de parseadores

* `parse_logical()` y `parse_integer()` para lógicos y enteros. Los más sencillos, dada su uniformidad

* `parse_double()` para números y `parse_number()` (más flexible). Son más complejos

* `parse_factor()` para variables tipo factor (categóricas con valores fijos y conocidos)

* `parse_datetime()`, `parse_date()` y `parse_time()` para tiempos y fechas. Son los más complejos dada la variabilidad en la escritura de fechas y tiempos.

---
## Tipos de parseadores - Números

Tres problemas

1. Los números se escriben de manera diferente en distintas partes del mundo (1.45 vs 1,45)

2. A veces los números vienen con símbolos (100%)

3. Caracteres de agrupamiento (1.000.000)

---
## Tipos de parseadores - Números

1. Los números se escriben de manera diferente en distintas partes del mundo (1.45 vs 1,45)

```r
parse_double("1,45", locale = locale(decimal_mark = ","))
```

```
## [1] 1.45
```

---
## Tipos de parseadores - Números

2. A veces los números vienen con símbolos (100%)

```r
parse_number("100$")
```

```
## [1] 100
```

```r
parse_number("30%")
```

```
## [1] 30
```

```r
parse_number("Me costó 100 €")
```

```
## [1] 100
```

---
## Tipos de parseadores - Números

3. Caracteres de agrupamiento (1.000.000)

```r
parse_number("%100,330")
```

```
## [1] 100330
```

```r
parse_number("100.330€$", locale = locale(grouping_mark = "."))
```

```
## [1] 100330
```

---
## Tipos de parseadores - Strings

Los ordenadores representan el texto usando números hexadecimales

```r
charToRaw("Hola")
```

```
## [1] 48 6f 6c 61
```

El mapeo entre hexadecimales y caracteres se denomina **encoding**
`readr` utiliza el encoding UTF-8, bastante general (muy bueno por defecto)

A veces falla con datos producidos por sistemas viejos

```r
x1 <- "Nos vemos ma\xf1ana"
parse_character(x1, locale = locale(encoding = "ISO-8859-1"))
```

```
## [1] "Nos vemos mañana"
```

---
## Tipos de parseadores - Strings

Podemos determinar el encoding usando

```r
x1 <- "Nos vemos ma\xf1ana"
guess_encoding(charToRaw(x1))
```

```
## # A tibble: 3 × 2
##   encoding   confidence
##   <chr>           <dbl>
## 1 ISO-8859-1       0.52
## 2 ISO-8859-2       0.35
## 3 ISO-8859-9       0.35
```

---
## Tipos de parseadores - Factores

Hay que dar a `parse_factor` un vector de posibles niveles

```r
parse_factor(c("hombre", "mujer", "mujer", "unicornio"), levels=c("hombre", "mujer"))
```

```
## [1] hombre mujer  mujer  <NA>  
## attr(,"problems")
## # A tibble: 1 × 4
##     row   col expected           actual   
##   <int> <int> <chr>              <chr>    
## 1     4    NA value in level set unicornio
## Levels: hombre mujer
```

---
## Tipos de parseadores - Fechas y horas

`parse_datetime()` para fecha con hora. Espera, en este orden, año, mes, dia, hora, minuto y segundo

```r
parse_datetime("2022-01-01T1015")
```

```
## [1] "2022-01-01 10:15:00 UTC"
```

`parse_date()` para fecha. Espera, en este orden, año, mes, dia, separados por `-` o `/`

```r
parse_date("2022/01/01")
```

```
## [1] "2022-01-01"
```

---
## Tipos de parseadores - Fechas y horas

`parse_time()` para hora. Espera, en este orden, hora, minuto y segundo separados por `:` y am pm opcionales

```r
parse_time("10:15 am")
```

```
## 10:15:00
```

También se puede especificar el formato

```r
parse_date("01/04/22", "%d/%m/%y")
```

```
## [1] "2022-04-01"
```

[Más información sobre los formatos](https://readr.tidyverse.org/reference/parse_datetime.html)

---
## Tipos de parseadores - Fechas y horas

- **Año**

:   `%Y` (4 dígitos).

:   `%y` (2 dígitos); 00-69 -\> 2000-2069, 70-99 -\> 1970-1999.

- **Mes**

:   `%m` (2 dígitos).

:   `%b` (nombre abreviado, como "Jan").

:   `%B` (nombre completo, "January").

- **Día**

:   `%d` (2 dígitos).

:   `%e` (espacio opcional).

---
## Tipos de parseadores - Fechas y horas

- **Tiempo**

:   `%H` 0-23 horas

:   `%I` 0-12, usar con `%p`.

:   `%p` AM/PM

:   `%M` minutos

:   `%S` segundos, número entero.

:   `%OS` rsegundos reales.

:   `%Z` Franja horaria (e.g. `America/Chicago`).

:   `%z` (como offset de UTC, e.g. `+0800`).

---
## Parsear un fichero

Intentemos entender

1. Cómo `readr` acierta automáticamente el tipo de columna para parsearla

2. Cómo cambiar la especificación por defecto

---
## Parsear un fichero

1. Cómo `readr` acierta automáticamente el tipo de columna para parsearla

Para esto, `readr` lee las primeras 1000 files e cada columna y usa una heurística para adivinar el tipo.

```r
guess_parser("2022-01-01")
```

```
## [1] "date"
```

```r
str(parse_guess("2022-01-01"))
```

```
##  Date[1:1], format: "2022-01-01"
```

---

## Parsear un fichero

A veces esta estrategia falla

* Puede ser que las 1000 primeras filas sean casos especiales (1000 enteros en variable double)

* La columna puede contener valores ausentes

Es recomendable, cuando se pueda, especificar el tipo de columnas

---
## Ejemplo

```r
read_csv("data/df-na.csv")
```

```
## # A tibble: 9 × 3
##   x     y              z     
##   <chr> <chr>          <chr> 
## 1 1     a              hi    
## 2 <NA>  b              hello 
## 3 3     Not applicable 9999  
## 4 4     d              ola   
## 5 5     e              hola  
## 6 .     f              whatup
## 7 7     g              wassup
## 8 8     h              sup   
## 9 9     i              <NA>
```

---
## Ejemplo

```r
read_csv("data/df-na.csv", col_types = list(col_double(), col_character(), 
                                            col_character()))
```

```
## # A tibble: 9 × 3
##       x y              z     
##   <dbl> <chr>          <chr> 
## 1     1 a              hi    
## 2    NA b              hello 
## 3     3 Not applicable 9999  
## 4     4 d              ola   
## 5     5 e              hola  
## 6    NA f              whatup
## 7     7 g              wassup
## 8     8 h              sup   
## 9     9 i              <NA>
```

---
class: center, middle, inverse

# Importación de datos: escritura de datos

---
# Escritura de datos

Tres funciones principales

* `write_csv()`: escribe en csv

* `write_tsv()`: escribe en tsv

* `write_excel_csv()`: escribe en excell

El uso

```r
write_csv(df, "df.csv")
```

---
# Escritura de datos

Con estas funciones se pierde información (por ejemplo el tipo de columnas).

Recomendable usar `write_rds()` y `read_rds()` (análogas a `readRDS()` y `writeRDS()` de R Base)

Estas guardan ficheros en formato binario RDS

---
# Escritura de datos

```r
write_rds(iris, "data/iris.RDS")
iris_tibble = read_rds("data/iris.RDS")
iris_tibble
```

```
##     Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width    Species
## 1            5.1         3.5          1.4         0.2     setosa
## 2            4.9         3.0          1.4         0.2     setosa
## 3            4.7         3.2          1.3         0.2     setosa
## 4            4.6         3.1          1.5         0.2     setosa
## 5            5.0         3.6          1.4         0.2     setosa
## 6            5.4         3.9          1.7         0.4     setosa
## 7            4.6         3.4          1.4         0.3     setosa
## 8            5.0         3.4          1.5         0.2     setosa
## 9            4.4         2.9          1.4         0.2     setosa
## 10           4.9         3.1          1.5         0.1     setosa
## 11           5.4         3.7          1.5         0.2     setosa
## 12           4.8         3.4          1.6         0.2     setosa
## 13           4.8         3.0          1.4         0.1     setosa
## 14           4.3         3.0          1.1         0.1     setosa
## 15           5.8         4.0          1.2         0.2     setosa
## 16           5.7         4.4          1.5         0.4     setosa
## 17           5.4         3.9          1.3         0.4     setosa
## 18           5.1         3.5          1.4         0.3     setosa
## 19           5.7         3.8          1.7         0.3     setosa
## 20           5.1         3.8          1.5         0.3     setosa
## 21           5.4         3.4          1.7         0.2     setosa
## 22           5.1         3.7          1.5         0.4     setosa
## 23           4.6         3.6          1.0         0.2     setosa
## 24           5.1         3.3          1.7         0.5     setosa
## 25           4.8         3.4          1.9         0.2     setosa
## 26           5.0         3.0          1.6         0.2     setosa
## 27           5.0         3.4          1.6         0.4     setosa
## 28           5.2         3.5          1.5         0.2     setosa
## 29           5.2         3.4          1.4         0.2     setosa
## 30           4.7         3.2          1.6         0.2     setosa
## 31           4.8         3.1          1.6         0.2     setosa
## 32           5.4         3.4          1.5         0.4     setosa
## 33           5.2         4.1          1.5         0.1     setosa
## 34           5.5         4.2          1.4         0.2     setosa
## 35           4.9         3.1          1.5         0.2     setosa
## 36           5.0         3.2          1.2         0.2     setosa
## 37           5.5         3.5          1.3         0.2     setosa
## 38           4.9         3.6          1.4         0.1     setosa
## 39           4.4         3.0          1.3         0.2     setosa
## 40           5.1         3.4          1.5         0.2     setosa
## 41           5.0         3.5          1.3         0.3     setosa
## 42           4.5         2.3          1.3         0.3     setosa
## 43           4.4         3.2          1.3         0.2     setosa
## 44           5.0         3.5          1.6         0.6     setosa
## 45           5.1         3.8          1.9         0.4     setosa
## 46           4.8         3.0          1.4         0.3     setosa
## 47           5.1         3.8          1.6         0.2     setosa
## 48           4.6         3.2          1.4         0.2     setosa
## 49           5.3         3.7          1.5         0.2     setosa
## 50           5.0         3.3          1.4         0.2     setosa
## 51           7.0         3.2          4.7         1.4 versicolor
## 52           6.4         3.2          4.5         1.5 versicolor
## 53           6.9         3.1          4.9         1.5 versicolor
## 54           5.5         2.3          4.0         1.3 versicolor
## 55           6.5         2.8          4.6         1.5 versicolor
## 56           5.7         2.8          4.5         1.3 versicolor
## 57           6.3         3.3          4.7         1.6 versicolor
## 58           4.9         2.4          3.3         1.0 versicolor
## 59           6.6         2.9          4.6         1.3 versicolor
## 60           5.2         2.7          3.9         1.4 versicolor
## 61           5.0         2.0          3.5         1.0 versicolor
## 62           5.9         3.0          4.2         1.5 versicolor
## 63           6.0         2.2          4.0         1.0 versicolor
## 64           6.1         2.9          4.7         1.4 versicolor
## 65           5.6         2.9          3.6         1.3 versicolor
## 66           6.7         3.1          4.4         1.4 versicolor
## 67           5.6         3.0          4.5         1.5 versicolor
## 68           5.8         2.7          4.1         1.0 versicolor
## 69           6.2         2.2          4.5         1.5 versicolor
## 70           5.6         2.5          3.9         1.1 versicolor
## 71           5.9         3.2          4.8         1.8 versicolor
## 72           6.1         2.8          4.0         1.3 versicolor
## 73           6.3         2.5          4.9         1.5 versicolor
## 74           6.1         2.8          4.7         1.2 versicolor
## 75           6.4         2.9          4.3         1.3 versicolor
## 76           6.6         3.0          4.4         1.4 versicolor
## 77           6.8         2.8          4.8         1.4 versicolor
## 78           6.7         3.0          5.0         1.7 versicolor
## 79           6.0         2.9          4.5         1.5 versicolor
## 80           5.7         2.6          3.5         1.0 versicolor
## 81           5.5         2.4          3.8         1.1 versicolor
## 82           5.5         2.4          3.7         1.0 versicolor
## 83           5.8         2.7          3.9         1.2 versicolor
## 84           6.0         2.7          5.1         1.6 versicolor
## 85           5.4         3.0          4.5         1.5 versicolor
## 86           6.0         3.4          4.5         1.6 versicolor
## 87           6.7         3.1          4.7         1.5 versicolor
## 88           6.3         2.3          4.4         1.3 versicolor
## 89           5.6         3.0          4.1         1.3 versicolor
## 90           5.5         2.5          4.0         1.3 versicolor
## 91           5.5         2.6          4.4         1.2 versicolor
## 92           6.1         3.0          4.6         1.4 versicolor
## 93           5.8         2.6          4.0         1.2 versicolor
## 94           5.0         2.3          3.3         1.0 versicolor
## 95           5.6         2.7          4.2         1.3 versicolor
## 96           5.7         3.0          4.2         1.2 versicolor
## 97           5.7         2.9          4.2         1.3 versicolor
## 98           6.2         2.9          4.3         1.3 versicolor
## 99           5.1         2.5          3.0         1.1 versicolor
## 100          5.7         2.8          4.1         1.3 versicolor
## 101          6.3         3.3          6.0         2.5  virginica
## 102          5.8         2.7          5.1         1.9  virginica
## 103          7.1         3.0          5.9         2.1  virginica
## 104          6.3         2.9          5.6         1.8  virginica
## 105          6.5         3.0          5.8         2.2  virginica
## 106          7.6         3.0          6.6         2.1  virginica
## 107          4.9         2.5          4.5         1.7  virginica
## 108          7.3         2.9          6.3         1.8  virginica
## 109          6.7         2.5          5.8         1.8  virginica
## 110          7.2         3.6          6.1         2.5  virginica
## 111          6.5         3.2          5.1         2.0  virginica
## 112          6.4         2.7          5.3         1.9  virginica
## 113          6.8         3.0          5.5         2.1  virginica
## 114          5.7         2.5          5.0         2.0  virginica
## 115          5.8         2.8          5.1         2.4  virginica
## 116          6.4         3.2          5.3         2.3  virginica
## 117          6.5         3.0          5.5         1.8  virginica
## 118          7.7         3.8          6.7         2.2  virginica
## 119          7.7         2.6          6.9         2.3  virginica
## 120          6.0         2.2          5.0         1.5  virginica
## 121          6.9         3.2          5.7         2.3  virginica
## 122          5.6         2.8          4.9         2.0  virginica
## 123          7.7         2.8          6.7         2.0  virginica
## 124          6.3         2.7          4.9         1.8  virginica
## 125          6.7         3.3          5.7         2.1  virginica
## 126          7.2         3.2          6.0         1.8  virginica
## 127          6.2         2.8          4.8         1.8  virginica
## 128          6.1         3.0          4.9         1.8  virginica
## 129          6.4         2.8          5.6         2.1  virginica
## 130          7.2         3.0          5.8         1.6  virginica
## 131          7.4         2.8          6.1         1.9  virginica
## 132          7.9         3.8          6.4         2.0  virginica
## 133          6.4         2.8          5.6         2.2  virginica
## 134          6.3         2.8          5.1         1.5  virginica
## 135          6.1         2.6          5.6         1.4  virginica
## 136          7.7         3.0          6.1         2.3  virginica
## 137          6.3         3.4          5.6         2.4  virginica
## 138          6.4         3.1          5.5         1.8  virginica
## 139          6.0         3.0          4.8         1.8  virginica
## 140          6.9         3.1          5.4         2.1  virginica
## 141          6.7         3.1          5.6         2.4  virginica
## 142          6.9         3.1          5.1         2.3  virginica
## 143          5.8         2.7          5.1         1.9  virginica
## 144          6.8         3.2          5.9         2.3  virginica
## 145          6.7         3.3          5.7         2.5  virginica
## 146          6.7         3.0          5.2         2.3  virginica
## 147          6.3         2.5          5.0         1.9  virginica
## 148          6.5         3.0          5.2         2.0  virginica
## 149          6.2         3.4          5.4         2.3  virginica
## 150          5.9         3.0          5.1         1.8  virginica
```

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## Otros datos

Para el resto de tipos de datos que no hemos estudiado, existen paqutes de tidyverse

* **haven**: SPSS, Stata, SAS

* **readxl** para excel

* **DBI** junto con **RMySQL**, **RSQLite**, etc. para lanzar queries de SQL contra bases de datos y devolver un data frame

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## Bibliografía

Este tema está fundamentalmente basado en  [R for Data Science](https://r4ds.had.co.nz/), Wickham and Grolemund (2016)