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ejemplos.R
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# Cargamos las librerías que vayamos a usar
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(lares)
# Definimos la dirección en la que se encuentran nuestros archivos
setwd("/Users/bernardo/Dropbox (Personal)/Documentos/R/R Presentations")
# ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ dplyr ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ #
# Cargamos el CSV con el que trabajaremos
df <- read.csv("df_ejemplo.csv", sep=";")
# Select
df %>% select(viento, presion, fecha)
# Filter
df %>% filter(viento >= 50)
# Arrange
df %>% arrange(viento)
# Mutate
df %>% mutate(ratio = presion / viento)
# Group by
df %>%
group_by(tipo) %>%
mutate(mean = mean(viento),
sum = sum(viento),
n = n() )
# Summarise
df %>%
summarise(median = median(presion),
variance = var(presion))
df %>%
group_by(tipo) %>%
summarise(median = median(presion),
variance = var(presion))
# ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ ggplot2 ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ #
# Bar plot
ggplot(df, aes(x=tormenta, y=viento)) + geom_col() + facet_grid(tipo~.)
# Box plot
ggplot(df, aes(x=tipo, y=presion)) + geom_boxplot() + geom_point()
# Scatter plot
ggplot(df) +
geom_point(aes(x = viento, y = presion, colour = tipo), size = 3) +
labs(title = "Presión vs Viento",
subtitle = "Ejercicio de prueba",
caption = paste("Fecha:",Sys.Date() ),
x = "Viento", y = "Presión")
# ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ lares ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ #
# Consultas al CRM
dump <- queryDummy("SELECT * FROM super_opps
ORDER BY opp_id
DESC LIMIT 50")
dim(dump)
colnames(dump)
# Frecuencias
freqs(dump, insurance_type)
freqs(dump, insurance_type, sex)
# Valores nulos
nas(dump)
# Deals de hubspot
deals <- super_deals(15)
head(deals)
# Leer de Google Sheets
p <- readGS(title = "Propuesta de valor",
ws = "ChannelFit-LI")