Capítulo 2: ¿Cómo importar datos en R?

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# Capítulo 2: ¿Cómo importar datos en R? 
## **CAPACITACIÓN**
#### LINDA CABRERA ORELLANA
#### Mayo, 2024

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# Contenido del Capítulo 2

- Proceso del `tidyverse`

- Importar datos
   * Importar archivos `.csv`
   * Importar desde Excel
   * Importar y exportar desde Excel
   * Otros archivos

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# Proceso del *tidyverse*

<div class="figure" style="text-align: center">
<img src="img/proceso.png" alt="Figura 1. Proceso del tidyverse" width="100%" />
<p class="caption">Figura 1. Proceso del tidyverse</p>
</div>

.footnote[ [Understanding the Data Science Lifecycle](https://www.sudeep.co/data-science/2018/02/09/Understanding-the-Data-Science-Lifecycle.html) || [8 Ways to Improve Decision Making](https://www.anblicks.com/blog/8-ways-to-improve-decision-making-and-cut-cost-with-better-data-quality)]

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## Importar archivos `.csv`

`readr` lee datos rectangulares de archivos delimitados, como valores separados por comas (CSV) y valores separados por tabuladores (TSV).

`read_csv()` y `read_tsv()` son casos especiales del `read_delim()` más general. Son útiles para leer los tipos más comunes de datos de archivos sin formato, valores separados por comas y valores separados por tabulaciones, respectivamente.
]

Para leer un archivo `.csv` en este caso utilizaremos la función `read_delim()` del paquete `readr` que es parte del `tidyverse`.

Puedes cargar el paquete `tidyverse` o el paquete `readr`, en ambos casos te habilita la función `read_delim()`.

Para cargar nuestro archivo:

```r
library(readr)
bi_ranking <- read_csv("data/bi_ranking.csv")
```

También lo podemos hacer directamente desde la **barra de herramientas**, para esto, seguimos la siguiente ruta `File -> Import Dataset -> From Text (readr)`.

]

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## Importar desde Excel

`readxl` facilita la transferencia de datos de Excel a R y está diseñado para trabajar con datos tabulares. Admite tanto el formato `.xls` heredado como el formato `.xlsx` moderno basado en `xml`.

]

Para leer un archivo de Excel la función a utilizar es `read_excel()` del paquete `readxl` que es parte del `tidyverse`.

Para cargar nuestro archivo:

```r
library(readxl)
directorio_companias <- read_excel("data/directorio_companias.xlsx", 
                                   skip = 4)
```

También lo podemos hacer directamente desde la **barra de herramientas**, para esto, seguimos la siguiente ruta `File -> Import Dataset -> From Excel...`.

]

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## Importar y exportar desde Excel

`openxlsx` simplifica la creación de archivos `.xlsx` al proporcionar una interfaz de alto nivel para escribir, diseñar y editar hojas de trabajo. Mediante el uso de Rcpp, los tiempos de lectura/escritura son comparables a los paquetes `xlsx` y `XLConnect` con el beneficio adicional de eliminar la dependencia de Java.

]

Para leer un archivo de Excel con `openxlsx` la función a utilizar es `read_excel()` del paquete `readxl` que es parte del `tidyverse`.

Para cargar nuestro archivo:

```r
library(openxlsx)
ranking_2022 <- read.xlsx("data/ranking_2022.xlsx", startRow = 2)
```

Para exportar nuestro archivo:

```r
write.xlsx(ranking_2022, "data/ranking_2022_prueba.xlsx")
```

]

.footnote[ [openxlsx.rdocumentation.org](https://www.rdocumentation.org/packages/openxlsx/versions/4.2.5) || [ycphs.github.io/openxlsx](https://ycphs.github.io/openxlsx/index.html) ]

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## Otros archivos

* **Excel:** Usando el paquete `openxlsx` con
`read.xlsx(xlsxFile , sheet , startRow , colNames , skipEmptyRows, rowNames)`

* `haven` del `tidyverse`: SPSS: `read_sav()`, SAS: `read_sas()`, STATA: `read_dta()`

* `foreign` para cargar archivos de SAS, SPSS, Stata: SAS (`read.xport()`), SPSS (`read.spss()`), Stata (`read.dta()`).

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# ¿Cómo importar datos en R?
## **CAPÍTULO 2**

.center[
### [@lindateachtech <svg aria-hidden="true" role="img" viewBox="0 0 448 512" style="height:1em;width:0.88em;vertical-align:-0.125em;margin-left:auto;margin-right:auto;font-size:inherit;fill:currentColor;overflow:visible;position:relative;"><path d="M416 32H31.9C14.3 32 0 46.5 0 64.3v383.4C0 465.5 14.3 480 31.9 480H416c17.6 0 32-14.5 32-32.3V64.3c0-17.8-14.4-32.3-32-32.3zM135.4 416H69V202.2h66.5V416zm-33.2-243c-21.3 0-38.5-17.3-38.5-38.5S80.9 96 102.2 96c21.2 0 38.5 17.3 38.5 38.5 0 21.3-17.2 38.5-38.5 38.5zm282.1 243h-66.4V312c0-24.8-.5-56.7-34.5-56.7-34.6 0-39.9 27-39.9 54.9V416h-66.4V202.2h63.7v29.2h.9c8.9-16.8 30.6-34.5 62.9-34.5 67.2 0 79.7 44.3 79.7 101.9V416z"/></svg>](https://www.linkedin.com/in/lindateachtech/)

### [@lindateachtech <svg aria-hidden="true" role="img" viewBox="0 0 512 512" style="height:1em;width:1em;vertical-align:-0.125em;margin-left:auto;margin-right:auto;font-size:inherit;fill:currentColor;overflow:visible;position:relative;"><path d="M459.37 151.716c.325 4.548.325 9.097.325 13.645 0 138.72-105.583 298.558-298.558 298.558-59.452 0-114.68-17.219-161.137-47.106 8.447.974 16.568 1.299 25.34 1.299 49.055 0 94.213-16.568 130.274-44.832-46.132-.975-84.792-31.188-98.112-72.772 6.498.974 12.995 1.624 19.818 1.624 9.421 0 18.843-1.3 27.614-3.573-48.081-9.747-84.143-51.98-84.143-102.985v-1.299c13.969 7.797 30.214 12.67 47.431 13.319-28.264-18.843-46.781-51.005-46.781-87.391 0-19.492 5.197-37.36 14.294-52.954 51.655 63.675 129.3 105.258 216.365 109.807-1.624-7.797-2.599-15.918-2.599-24.04 0-57.828 46.782-104.934 104.934-104.934 30.213 0 57.502 12.67 76.67 33.137 23.715-4.548 46.456-13.32 66.599-25.34-7.798 24.366-24.366 44.833-46.132 57.827 21.117-2.273 41.584-8.122 60.426-16.243-14.292 20.791-32.161 39.308-52.628 54.253z"/></svg>](https://twitter.com/lindateachtech)
]