Video resumen de la sesión 2

Las grabaciones de la sesión del lunes captaron el sonido de los asistentes, mas no el mío. Entonces, les he preparado un video de una hora aproximadamente donde resumo lo trabajado en la segunda sesión. Además, en la última parte del video (01:06:15), les muestro una posible manera de solucionar el error que no les permitía knit uno de los documentos de la primera sesión.

Diapositivas

En el menú de la parte superior de este sitio web, pueden acceder a las diapositivas de las sesiones del taller, vía su botón respectivo.
Siempre añadiré, los martes en la tarde, nuevo contenido a las diapositivas que vimos en clase. Esto con la finalidad de profundizar un poco más en detalles que no consideré vitales comentarles en las sesiones, pero que les pueden ser útiles para entender mejor los temas expuestos.

Chunks

Es posible definir propiedades globales para los chunks de un mismo documento Rmd, es decir, propiedades como echo=TRUE que cada chunk insertado después del chunk donde se definieron tales propiedades globales poseerá sin necesidad de declararlas manualmente.

Ejemplo:

---
title: "titulo alguno"
output: html_document
---

```{r} 
mean(c(1,2,3,4))
# Por default, este chunk se ejecutará y se mostrará su
# código y output (resultado) en el documento HTML creado.
```

```{r, include=FALSE} 
knitr::opts_chunk$set(eval = TRUE, echo = FALSE)
# Ahora cada chunk después de este tendrá las propiedades
# eval = TRUE y echo = FALSE,
# salvo que declaremos lo contrario para algún chunk particular.
```

```{r chunk-1} 
mean(c(1,2,3,4))
# Este chunk sí se ejecutará, pero no se mostrará su código.
```

```{r chunk-2, eval=FALSE, echo=TRUE} 
mean(c(1,2,3,4))
# Este chunk no se ejecutará, pero sí se mostrará su código.
```

Tarea

Aquellos asistentes al taller que no conozcan R, pueden buscar online cómo hacer que R Markdown reconozca código del lenguaje de programación que sí conocen.
Por ejemplo, para incluir código de Python en R Markdown, pueden seguir las instrucciones de estos links:

Presiona este texto para mostrar u ocultar los lenguajes que pueden usar en Rmd. stata
R
c
python
julia
js
awk
bash
coffee
gawk
groovy
haskell
lein
mysql
node
octave
perl
psql
Rscript
ruby
sas
scala
sed
sh
zsh
highlight
Rcpp
tikz
dot
cc
fortran
fortran95
asy
cat
asis
stan
block
block2
css
sql
go
sass
scss
bslib
theorem
lemma
corollary
propositio
conjecture
definition
example
exercise
hypothesis
proof
remark
solution


La tarea consiste en crear un documento o reporte parametrizado , pero podrán elegir entre dos opciones por presentar.

Les recomiendo revisar los documentos parametrizados dos, tres, y cuatro que vimos en la segunda sesión, su encabezado YAML (donde definimos los parámetros) y los chunks con código de R (R chunk), donde empleo tales parámetros.
No es necesario que comprendan el resto del código en aquellos documentos, sino simplemente cómo usar los siguientes comandos:

  • params$algun_parametro
  • params$parametro_vector$algun_valor_del_parametro_vector


Opción 1:

  • Documento parametrizado de temática totalmente libre.
  • El objetivo es automatizar la creación de cierto documento que ustedas produzcan con frecuencia y cuyo modelo general (plantilla) no cambie mucho.
  • Su documento parametrizado debe incluir al menos tres parámetros, uno de los cuales necesariamente debe ser definido con propiedades para ser escogido en un menú interactivo (via la opción Knit with parameters), similarmente a como se hizo en clase (reporte de temperaturas) para la variable asociada al año en este archivo.
  • Les recomiendo leer esta documentación para aprender otras opciones de botones para asignar a nuestros parámetros en un menú interactivo.


Opción 2:

  • Reporte parametrizado respecto a la misma data de temperaturas que empleamos en clase.
  • Estructura de aquel reporte:
    1. Iniciamos fijando un mes en particular; esta es la variable que parametrizaremos.
    2. Incluir un gráfico de barras de las temperaturas promedio asociadas al mes fijado en (1), a lo largo de los años considerados en la data temperaturas.xlsx.
    3. Adjuntar como conclusión en qué año sucedió la máxima temperatura promedio mensual respecto al mes fijado en (1).
    4. Incorporar como conclusión en qué año sucedió la mínima temperatura promedio mensual respecto al mes fijado en (1).
  • Modelo que pueden usar de guía para este reporte. Si se les complica la parte del código para obtener la data pedida, pueden ojear (parcialmente nomás, sino sería plagio) mi solución para la creación de este reporte solicitado.