¡Hola! Si estás empezando a trabajar con R y te interesa explorar algunos conjuntos de datos sin tener que cargar tus propios datos desde el principio, estás de suerte. R viene con varios conjuntos de datos precargados que puedes usar para practicar, aprender funciones y probar tus scripts. Estos conjuntos de datos están incluidos en los paquetes que se instalan con R, lo cual es genial para principiantes y también para expertos que necesitan un acceso rápido a datos estructurados y bien mantenidos.
Acceder a estos conjuntos de datos es realmente sencillo. Primero, necesitas asegurarte de que el paquete que contiene el conjunto de datos está cargado. Muchos conjuntos de datos comunes están en el paquete datasets, que viene preinstalado y cargado por defecto en R. Aquí te explico cómo puedes empezar a usarlos:
1. Ver qué conjuntos de datos están disponibles: Puedes ver una lista completa de los conjuntos de datos disponibles en R ejecutando el comando data(). Esto abrirá una ventana de ayuda en RStudio, o mostrará una lista en la consola de R, dependiendo de tu entorno de trabajo.
data()
2. Cargar un conjunto de datos específico: Una vez que hayas encontrado un conjunto de datos que te interese, puedes cargarlo directamente en tu espacio de trabajo. Por ejemplo, si quieres trabajar con el conjunto de datos mtcars, simplemente escribe:
data(mtcars)
print(mtcars)
Esto cargará el conjunto de datos mtcars y luego lo imprimirá en tu consola para que puedas verlo.
3. Explorar el conjunto de datos: Una vez cargado, puedes comenzar a explorar el conjunto de datos utilizando funciones como summary() para obtener un resumen estadístico, o plot() para visualizar los datos.
summary(mtcars)
plot(mtcars$mpg, mtcars$hp)
Estas funciones te darán un resumen del conjunto de datos y trazarán un gráfico de dispersión de millas por galón contra caballos de fuerza del conjunto de datos mtcars.
Los conjuntos de datos precargados en R son una excelente herramienta para aprender y practicar sin la complicación de tener que buscar y limpiar tus propios datos. Te animo a que los explores y veas lo que puedes descubrir a través de ellos. ¡Feliz análisis de datos!
¡Hola! Si estás empezando a trabajar con R y te interesa explorar algunos conjuntos de datos sin tener que cargar tus propios datos desde el principio, estás de suerte. R viene con varios conjuntos de datos precargados que puedes usar para practicar, aprender funciones y probar tus scripts. Estos conjuntos de datos están incluidos en los paquetes que se instalan con R, lo cual es genial para principiantes y también para expertos que necesitan un acceso rápido a datos estructurados y bien mantenidos.
Acceder a estos conjuntos de datos es realmente sencillo. Primero, necesitas asegurarte de que el paquete que contiene el conjunto de datos está cargado. Muchos conjuntos de datos comunes están en el paquete
datasets
, que viene preinstalado y cargado por defecto en R. Aquí te explico cómo puedes empezar a usarlos:1. Ver qué conjuntos de datos están disponibles: Puedes ver una lista completa de los conjuntos de datos disponibles en R ejecutando el comando
data()
. Esto abrirá una ventana de ayuda en RStudio, o mostrará una lista en la consola de R, dependiendo de tu entorno de trabajo.2. Cargar un conjunto de datos específico: Una vez que hayas encontrado un conjunto de datos que te interese, puedes cargarlo directamente en tu espacio de trabajo. Por ejemplo, si quieres trabajar con el conjunto de datos
mtcars
, simplemente escribe:Esto cargará el conjunto de datos
mtcars
y luego lo imprimirá en tu consola para que puedas verlo.3. Explorar el conjunto de datos: Una vez cargado, puedes comenzar a explorar el conjunto de datos utilizando funciones como
summary()
para obtener un resumen estadístico, oplot()
para visualizar los datos.Estas funciones te darán un resumen del conjunto de datos y trazarán un gráfico de dispersión de millas por galón contra caballos de fuerza del conjunto de datos
mtcars
.Los conjuntos de datos precargados en R son una excelente herramienta para aprender y practicar sin la complicación de tener que buscar y limpiar tus propios datos. Te animo a que los explores y veas lo que puedes descubrir a través de ellos. ¡Feliz análisis de datos!