search for: relleno

...space=.01) par(new=T) plot(caps$Con12Meses, axes=F, ann=F, type="n") points(caps$Con12Meses,type="l",col="black") # Crea la línea para caps$Con12Meses (por la cual quiero ordenar) points(caps$Con12Meses, pch=16, col="black") # agrega puntos negros rellenos a la línea par(new=T) plot(caps$prevalencia, axes=F, ann=F, type="n") axis(4) # Crea el eje secundario points(caps$prevalencia,type="l",col="red") # Crea la línea sobre el eje secundario points(caps$prevalencia, pch=16,...

...gplot(Diario_S2, aes(x=factor(mes_AAA, level = Orden_barras), y=USD_HAB))+ # ASIGNAR VARIABLES geom_bar(stat="identity", width=0.7, # ANCHO BARRAS colour="grey", fill="darkred", # COLOR (borde relleno) position = "dodge")+ labs(x="MESES", y="IMPORTES EN USD",color="Tipo")+ # TITULOS EJES ggtitle("VALORES AL HABER POR MES EN USD (HISTÓRICOS")#TIT GRAFICO ############################################################...

¿Alguien sabe cómo dibujar un diagrama de barras agrupado (o apilado) con diferente número de elementos en cada grupo y que la leyenda quede "correcta"? Si utilizamos barplot (o barplot2 de gplots) podemos definir una matriz con columnas las diferentes alturas para cada grupo y si un grupo tiene menos categorias simplemente asignamos NA a los elementos sobrantes de esa columna. Pero no

...####### ## GRAFICO BARRAS : VALORES AL DEBE MENSUALIZADO ggplot(Diario_S2, aes(x=mes_AAA, by = MES , y=ARS_DEB))+ # ASIGNAR VARIABLES geom_bar(stat="identity", width=0.7, # ANCHO BARRAS colour="grey", fill="darkgreen", # ASPECTO (borde y relleno) position = "dodge")+ scale_fill_brewer(palette = "paired")+ # PALETA DE COLORES labs(x="MESES", y="IMPORTES EN ARS",color="Tipo")+ # TITULOS EJES ggtitle("VALORES AL DEBE POR MES")...

Se ha borrado un adjunto en formato HTML... URL: <https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help-es/attachments/20170719/597123ea/attachment.html>

...PSS y la quiero modificar usando datos de otras base de datos .sav y otra en .csv a las que llamare hijos. No tengo problema en convertirlas en data.frame. Todos los archivos tienen en común una variable que es única. En aquellos casos que les falta un valor a una variable en el archivo madre lo relleno con el valor del mismo caso que lo tengo en el archivo hijos. El comando merge no me permite hacer lo anterior. ¿Hay alguno más avanzado? El archivo madre es mas corto que cualquiera de los archivos hijos. Un extracto del archivo madre: Dia Mes Año Nombre Apellido Clase 1 1981 Juan Perez A 2 2...

...e gran parte de esos datos(dentro de columnas especificas) contienen datos erroneos. > > > > La idea es poder identificar esos datos, por medio de la fecha y removerlos. > > > > Idealmente despues de removerlos reemplazarlos por NA, PARA DESPUES APLICAR ALGÚN TIPO DE RELLENO. > > EJEMPLO > > date A B C > > 2016-1-2 1 -5 1 > > 2016-1-3 2 -9 2 > > 2016-1-4 3 3 3 > > 2016-1-5 4 4 4 > > > > la idea es remover en este caso los valores de la columna B(-5,-9), > filtrando por fec...

Muchas gracias Carlos, la lógica es perfecta pero no se como identificar con código las lineas en blanco entre el bloque 2 y el bloque 3. Para de esta forma quedarme solo con el bloque 2. Tienes alguna idea? Muchas gracias. Joan 2016-07-28 17:00 GMT+02:00 Carlos Ortega <cof en qualityexcellence.es>: > Hola, > > Se me ocurre esta solución en pseudo-código...: > > >

Hola a todos: Estoy intentado realizar un modelo senoidal de unos datos de radiación solar con el fin de afrontar el relleno de la serie y aplicar la prueba de Thom para verificar su homogeneidad [0]. De momento me encuentro con los siguientes problemas: 1- ¿Existe la prueba de Thom en R? ¿O debo crearme mi propia función? 2- Para la realización del modelo senoidal estoy siguiendo los pasos que marcan en este texto:...

Hola, Tengo la siguiente tabla cuyas columnas tienen un tamaño distinto, por lo que hay filas que tienen celdas en blanco: FORMA1 FORMA2 Parches5 Parches10 1 0.253164557 0.236607143 0.253164557 1.260869565 0.179531161 0.48 0.179531161 0.168721381 0.236607143 0.506122449 0.302480916 0.149076774 0.302480916 0.399408284 1.472727273 0.412958115