Las entradas más visitadas en 2017

Las 10 entradas más visitadas en 2017 en las categorías de R, Excel, Access y VBA han sido:

R

1. Eliminar duplicados de un data frame en R
2. Test de normalidad Shapiro–Wilk en R
3. Calcular la moda en R usando el paquete modeest
4. Superponer gráficos en R: distribución normal
5. Distribución de frecuencias en R
6. Medir el tiempo de ejecución de procesos en R
7. Introducción al paquete igraph para R
8. Calcular el porcentaje del total de la columna en R
9. Cómo comparar dos data frames en R
10. Una introducción a la minería de textos en R con El Quijote

Excel

1. Convertir horas en un número decimal en Excel
2. Invertir lista en Excel
3. Generar números aleatorios entre dos valores con decimales
4. Omitir todos los errores de una hoja
5. Cómo usar BUSCARV y SUMAR conjuntamente en Excel
6. Concatenar comillas en Excel
7. Números aleatorios de una lista o rango de opciones
8. Pegar una lista filtrada con Excel en las celdas visibles
9. Formato condicional que diferencia ceros y celdas vacías
10. Calcular la duración del día y el horario de verano en Excel

Access

1. Cuadros combinados en cascada en Ms Access
2. Ocultar Access al usuario salvo el formulario
3. Cambiar programáticamente la ruta de tablas vinculadas en Access
4. Usar un cuadro combinado para buscar al teclear en Access
5. Crear una consulta de UNION y de UNION ALL en Ms Access
6. Convertir texto en número conservando los decimales en Access
7. Porcentaje del total de la columna en una consulta de Access
8. Generar números aleatorios entre dos valores en Ms Access
9. Consulta para generar una muestra aleatoria en Ms Access
10. La función redondear en Access, redondeo del banquero

VBA

1. Importar ficheros CSV en Excel mediante VBA
2. Sucesión de Fibonacci en Excel y VBA
3. Cambiar origen de datos de múltiples tablas dinámicas con VBA
4. Medir el tiempo de ejecución de subrutinas en VBA
5. Ocultar o mostrar todas las hojas de un libro de Excel (VBA)
6. Exportar tabla o consulta de Access como CSV
7. Insertar un reloj en Excel usando VBA
8. VBA: cambiar el texto a mayúsculas, minúsculas o nombre propio
9. Mostrar u ocultar formas en Excel mediante VBA
10. Obtener el nombre de usuario de Windows con VBA en Excel

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Importar datos desde una URL en R

Problema

¿Cómo podemos importar datos desde una URL en R? Tenemos una URL en la que hay un fichero de texto y queremos importarlo en R sin necesidad de descargarlo antes de importarlo.

Si accedemos a esta dirección, nos aparecerá una ventana emergente indicándonos si queremosa abrirlo o guardarlo.

http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/Advertising.csv

Solución

Simplemente indicamos a la función correspondiente, la ruta URL. Además del paquete base, muestro dos ejemplos con dos paquetes muy populares: data.table y readr.

• Base

ad <- read.csv("http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/Advertising.csv")
head(ad)

  X    TV radio newspaper sales
1 1 230.1  37.8      69.2  22.1
2 2  44.5  39.3      45.1  10.4
3 3  17.2  45.9      69.3   9.3
4 4 151.5  41.3      58.5  18.5
5 5 180.8  10.8      58.4  12.9
6 6   8.7  48.9      75.0   7.2

• data.table

library(data.table)
ad <- fread("http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/Advertising.csv")
head(ad)

V1    TV radio newspaper sales
1:  1 230.1  37.8      69.2  22.1
2:  2  44.5  39.3      45.1  10.4
3:  3  17.2  45.9      69.3   9.3
4:  4 151.5  41.3      58.5  18.5
5:  5 180.8  10.8      58.4  12.9
6:  6   8.7  48.9      75.0   7.2

• readr

library(readr)
ad <- read_csv("http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/Advertising.csv")
head(ad)

# A tibble: 6 x 5
     X1    TV radio newspaper sales
          
1     1 230.1  37.8      69.2  22.1
2     2  44.5  39.3      45.1  10.4
3     3  17.2  45.9      69.3   9.3
4     4 151.5  41.3      58.5  18.5
5     5 180.8  10.8      58.4  12.9
6     6   8.7  48.9      75.0   7.2

Referencias

• Importar datos en R: ficheros de texto
• stackoverflow

Google Trends en R con gtrendsR

Problema

Deseamos importar y representar gráficamente en R datos de Google Trends. Como el siguiente ejempo en el que mostramos el interés en el tiempo de estos 3 términos de búsqueda.

Solución

Empleamos el paquete gtrendsR. Básicamente consiste de una función, gtrends, que extrae la información de Google Trends.

library("gtrendsR")
palabras_clave <- c("Pho", "Ramen", "Soba")
tendencias <- gtrends(palabras_clave, time = "all")
plot(tendencias)

Especificando la categoría y usando ggplot2

Abajo, en la sección notas, más información sobre los argumentos.

id <- categories[grepl("^Cooking", categories$name), ]
tendencias_gg <- gtrends(palabras_clave, 
                         time = "all", 
                         category = as.numeric(id[, 2]))

library(ggplot2)
tendencias_gg <- tendencias_gg$interest_over_time
ggplot(data = tendencias_gg) + geom_line(aes(x = date, y = hits, colour = keyword), size =1)+
  scale_x_date(date_breaks = "1 year", date_labels = "%Y")+
  theme_bw() 

Notas

Los principales argumentos de gtrends son:

keyword - Las palabras clave que queremos consulta, con un máximo de 5 cada vez.
geo - Un vector con los country_codes de los países para la consulta. Por defecto es en todo el mundo (worldwide).
time - Una cadena de texto con el periodo de tiempo deseado. Por defecto los últimos 5 años.
gprop - Producto de Google: web (por defecto), noticias (news), imágenes (imágenes), froogle, y youtube.
category - El id de la categoría a consultar.

Para consultar los countries_codes y los ids de la categoría.

data("countries")
head(countries)

 country_code           description sub_code
1           AD              .ANDORRA         
2           AD                 Escas    AD-04
3           AE .UNITED ARAB EMIRATES         
4           AE             Abu Dhabi    AE-AZ
5           AE Ahmed Bin Rashid Port    AE-AZ
6           AE           Al Fujayrah    AE-FU

data("categories")
head(categories)

                              name   id
1                   All categories    0
3             Arts & Entertainment    3
5 Celebrities & Entertainment News  184
6               Comics & Animation  316
8                   Animated Films 1104
9                    Anime & Manga  317

gtrends crea una lista de 6 data frames:

names(tendencias)

[1] "interest_over_time" "interest_by_region" "interest_by_dma"   
[4] "interest_by_city"   "related_topics"     "related_queries"

La función plot representa gráficamente el data frame interest_over_time.

Referencias

• gtrendsR
• Manual de gtrendsR

Cómo renombrar sufijos al unir tablas en dplyr

Problema

Cuando unimos dos tablas con dplyr, las columnas duplicadas de la primera tabla recibirán por defecto el sufijo .x y las de la segunda tabla el sufijo .y. En el siguiente ejemplo, las columnas mpg.x y mpg.y. ¿Cómo podemos modificar esos sufijos?

library(dplyr) 
left_join(mtcars, mtcars[, c("mpg", 'cyl')], by = c("cyl")) %>% head()

  mpg.x cyl disp  hp drat   wt  qsec vs am gear carb mpg.y
1    21   6  160 110  3.9 2.62 16.46  0  1    4    4  21.0
2    21   6  160 110  3.9 2.62 16.46  0  1    4    4  21.0
3    21   6  160 110  3.9 2.62 16.46  0  1    4    4  21.4
4    21   6  160 110  3.9 2.62 16.46  0  1    4    4  18.1
5    21   6  160 110  3.9 2.62 16.46  0  1    4    4  19.2
6    21   6  160 110  3.9 2.62 16.46  0  1    4    4  17.8

Solución

Empleamos el argumento suffix, suministrando un vector de longitud 2 para las dos tablas unidas. En nuestro ejemplo, nombramos las columnas mpg_original (sufijo _original) y mpg_new (sufijo _new).

left_join(mtcars, mtcars[,c("mpg","cyl")], 
              by = c("cyl"), 
              suffix = c("_original", "_new")) %>% head()

Datos

mpg_original cyl disp  hp drat   wt  qsec vs am gear carb mpg_new
1           21   6  160 110  3.9 2.62 16.46  0  1    4    4    21.0
2           21   6  160 110  3.9 2.62 16.46  0  1    4    4    21.0
3           21   6  160 110  3.9 2.62 16.46  0  1    4    4    21.4
4           21   6  160 110  3.9 2.62 16.46  0  1    4    4    18.1
5           21   6  160 110  3.9 2.62 16.46  0  1    4    4    19.2
6           21   6  160 110  3.9 2.62 16.46  0  1    4    4    17.8

Referencias

• stackoverflow
• Join two tbls together

Abrir ficheros de texto en Excel arrastrándolos y soltándolos

Problema

Deseamos abrir rápidamente un fichero de texto (csv o txt), sin necesidad de importarlo desde la pestaña de Datos.

Solución

Simplemente arrastramos el fichero y lo soltamos sobre cualquier fichero Excel abierto o el icono de Excel en la barra de tareas. Excel creará automáticamente otro libro temporal con el contenido del fichero de texto.

Si la extensión del fichero está vinculada a Excel también podemos hacer doble clic sobre el mismo. También si no está vinculado podremos elegir Excel en Abrir con, si lo hemos hecho anteriormente.

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• Ampliar el número de libros recientes mostrados en Excel

Ampliar el número de libros recientes mostrados en Excel

Problema

Libros recientes en Excel lista por defecto los últimos 25 libros abiertos con Excel. Para acceder al listado, abrimos Excel y hacemos clic an Abrir otro Libros; o bien desde cualquier libro, clic en la Archivo y seleccionamos Abrir. ¿Qué debemos hacer si queremos modificar el número de libros recientes listados?

Solución

Inicio, Opciones de Excel, Avanzadas y descendemos hasta la sección Mostrar, donde seleccionaremos el número deseado (50 como máxismo).

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