similar to: Más filtrado de variables

Hola, Aquí, tienes otra forma que es bastante sencilla de leer/entender... Lines <- " GRUPO ORDEN CLASE 1 A 1 CLASE-01 2 A 2 CLASE-02 3 A 5 CLASE-03 4 B 1 CLASE-01 5 B 2 CLASE-02 6 B 5 CLASE-03 7 B 7 CLASE-04 8 C 2 CLASE-02 9 C 5 CLASE-03 10 C 7 CLASE-04 11 D 5 CLASE-03 12 D 7

?? Hola. Estoy intentando ordenar el gráfico tal que las columnas se apilen en el siguiente orden: debajo, los EPI; los SemiEPI en el medio y los NoEpi arriba de todo. Estos son mis datos: > tabla.barras Rangos Clase Asistentes 1 De 45d EPI 405 2 De 1a EPI 812 3 De 2a EPI 1639 4 De 3a EPI 2202 5 De 4a EPI 1994 6 De 5a EPI

Hola, Mira la versión de ggplot2 que estás usando por tenerla actualizada a la última... A mi me funciona introduciendo algún cambio salvo la última línea cuando cambias el tema... #----------- Lines <- " id Rangos Clase Asistentes 1 45d EPI 405 2 1a EPI 812 3 2a EPI 1639 4 3a EPI 2202 5 4a EPI 1994 6 5a EPI

¿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

Buenas tardes, supongo que será muy sencillo, pero estoy empezando en r y no acabo de dar con la tecla. Estoy intentando hacer un gráfico de líneas con ggplot pero el eje x me sale con los meses ordenados alfabéticamente (abril, agosto, diciembre?) en vez de su orden natural (enero, febrero, marzo?.). Agradezco cualquier pista. Un saludo Jesús

He tratado de usar lo siguiente: a<- ifelse(BD$Divisi?n>=50 & BD$Divisi?n<59,"D", ifelse (BD$Divisi?n>=60 & BD$Divisi?n<=69,"G", ifelse (BD$Divisi?n>=70 & BD$Divisi?n<=79,"L", ifelse (BD$Divisi?n>=80 &

Va ejemplo: data <- Ejemplo_List cl<-round(seq(0,max(data$h),10),2) # seq para clases df<-data.frame(min.h=cl[-length(cl)],max.h=cl[-1]) # Data frame con las clases df$class<-paste(df$min.h,df$max.h,sep="-") # Armo las Clases df$Largo <-NA # Variable nueva # Completo la columna "Largo" con la cantidad de observaciones que están entre el mínimo y el máximo de

Estimados, Junto con saludar, agradecer? si alguien me pueda ayudar con un problema que tengo: Tengo una base de datos llamada "BD", la cu?l posee 300 columnas y 2800 filas, tengo una columna llamada "DIVISION" que se compone de dos d?gitos. Lo que quiero hacer, pero no s? como es: Generar una nueva columna (adicional), llamada "SECCION" que me clasifique con letras

Hello fellows: I've een trying to set up a function that performs 100 loops producing the coresponding 100 series. I want to save all those datasets in a dataframe, so I wrote this... prep <- function() # Clase[1]/Categoria[2]/Phi[3]/Rf[4] peso <- c(.0,.03,.3,.6) # Extension del calculo for (i in 1:100) { # Calculos de todas las curvas # Variables (Valor Base) abase

Buenas mi duda es cómo sumar los valores de una variable dentro de una clase ya creada. Por ejemplo: #Creo el dataset que voy a completar, primero la secuencia con la q hare las clases: cl<-round(seq(0,max(data$h),0.5),2) # Mi data frame con las clases df<-data.frame(min.h=cl[-length(cl)],max.h=cl[-1]) # Creo la columna "Largo" con la cantidad de observaciones que están entre el

Javier hay algo que no entiendo, no aclaras bien porque el filtrado por fechas para modificar el valor de un campo según su valor actual, sino aclaras bien eso las soluciones que te brinden por buenas que sean puede que no resuelvan el problema porque va a satisfacer totalmente los casos, igual por lo que dices no entiendo lo de las fechas, solo vas a rectificar los valores erróneos de fechas

Hola, He seguido con interés el mensaje de Carlos sobre la guía de estilo para programar en R aparecida en Google y las reacciones que ha generado. En líneas generales creo que la guía Google es bastante floja, estoy de acuerdo con la mayoría de comentarios iniciales de Carlos y en particular con el hecho de que no trata en absoluto (ni lógicamente promueve) la creación de packages. Otro

Y para completar, también existen las reference class o las más modernas R6. https://adv-r.hadley.nz/r6.html Que se parecen más a los lenguajes más orientados a objetos, con sus herencias y demás historias. dom., 9 dic. 2018 17:23, Carlos J. Gil Bellosta <cgb en datanalytics.com> escribió: > Hola, ¿qué tal? > > S3 es un sistema de clases bastante primitivo. Está pensado

Hola, ¿qué tal? Hace poco vi que Google había hecho pública su guía de estilo interna para programar en R: http://google-styleguide.googlecode.com/svn/trunk/google-r-style.html Me tomé la libertad de traducirla: http://datanalytics.com/guia_estilo_r.html Cuanto más pienso en ella, más carencias veo. Escribí sobre ello en mi blog (

La verdad es que todas las aportaciones son muy muy interesantes, MI pregunta siguiente: Habeis usado R para programar orientado a objetos alguna vez? Porque yo hago mucho scripting.... Supongo que por mi mala calidad como programador... Jes?s ________________________________ De: Carlos Ortega <cof en qualityexcellence.es> Enviado: domingo, 9 de diciembre de 2018 21:07 Para: Jes?s Para

Buenas Desde hace ya bastante tiempo veo viendo que hay diferentes tipos de clases en R, las mas viejas, S3, y luego algunas mas modernas como S4,... ?Que diferencias existen entre estas clases? Alguna buena referencia la respecto, que sea entendible por un profano de la informatica?= Gracias Jes?s [[alternative HTML version deleted]]

Hola a todos, Tengo una duda sobre estadística antes de usar R y es la siguiente: Tengo unas muestras y para cada una de ellas, he calculado su media y su intervalo de confianza. He calculado la media de las medias y ahora me pregunto: ¿podría obtener el intervalo de confianza para esta media de medias a partir de los intervalos de confianza que tenía para cada media?. Agradeceré cualquier

Ya... de esta forma tampoco obtienes el mes que tiene todos sus valores NA...que es la duda .. Otra forma más sencilla con data.table que la que envié anteriormente... > > Lines <- "MES|VARIABLE|RESULTADO| + 1|A|SI| + 1|B|SI| + 1|C|NO| + 2|A|NA| + 2|B|SI| + 2|C|SI| + 3|A|NO| + 3|B|NO| + 3|C|NO| + 4|A|NA| + 4|B|NA| + 4|C|NA|" > > DF <- read.table(textConnection(Lines),

Es cierto, una vez más entendí todo mal. Mis disculpas. La solución con SQL no va nada corta, me parece: # filtrar el mes en el que todos los campos de la columna RESULTADO son NA sqldf(" select * from DF where mes in ( select a.mes from ( select mes, count(*) as total_NA from (select * from DF where resultado=' NA ') group by

Buen día, no sé si estoy utilizando bien la lista, es la primera vez. Si lo hago mal me corrigen por favor. Sobre tu comentario Pedro, muchas gracias. Lo qeu entiendo con tu sugerencia de set.seed es qeu de esa forma fijas los resultados, pero no estoy seguro si otra agrupación funcione mejor. Es decir me interesa un método de agrupación que genere la "mejor" agrupación y como los