Re: [R-es] realizacion de mapas regionales

2014-04-28 Thread Javier Villacampa González 
Se que lo has solucionado pero para otra vez siempre puedes utilizar
comandos de este estilo. Son rudimentarios, pero para gente menos experta
le pueden valer. Yo los hice solo por el ocio de ver que podía. Así que
seguro que existen maneras mejores y más eficientes de tratar mapas.


if( !require(maptools)){
  install.packages("maptools")
}
require(maptools)

if( !require(raster)){
  install.packages("raster")
}
require(raster)


# PAra conseguir las coordenadas de las ciudades
if( !require(maps)){
  install.packages("maps")
}
require(maps)
# Cargamos todas la ciudades del mundo
data(world.cities)

par(las= 1)
x11()
# http://www.gadm.org/
# http://cran.r-project.org/web/views/Spatial.html ( Descargar el pais ir
cargar el ficher rData)



# Esto hay que cargarlo antes
# load("C:/Users/usuario/AppData/Local/Temp/ESP_adm4.RData") # Poner el
sitio donde este el fichero


x11()
adm <- getData("GADM", country= "Spain", level = 2)
mar <-
  adm[adm$NAME_0 == "Spain" & adm$NAME_1 !="Islas Canarias",]

mar$coso <- rep(1, length(mar$NAME_2))
mar$coso[ mar$NAME_2 =="Huesca"] <- 2


plot(mar, bg = "dodgerblue", axes= T)
plot(mar, lwd = 10, border= "skyblue", add= T)
plot(mar, col= c("green4","red")[mar$coso], add=T)
grid()
box()


Ciudades <- world.cities[ world.cities$country.etc == "Spain" &
(world.cities$name == "Sabinanigo" | world.cities$pop > 20),]
head(Ciudades)

# Dibujo ciudades por población
points(x= Ciudades$long, y= Ciudades$lat, cex = 5 *
(Ciudades$pop/max(Ciudades$pop)), pch = 19, col = "indianred2" )

# Selecciono algunas ciudades para poner el nombre
Ciudades2 <- Ciudades[ Ciudades$name %in% c( "A Coruna", "Alacant",
"Barcelona", "Bilbao", "Cartagena", "Cordoba", "Elx" , "Gijon", "Granada",
 "Madrid" , "Malaga","Murcia",
"Oviedo", "Palma"  , "Sabinanigo", "Sevilla", "Valencia",
 "Valladolid", "Vigo",
"Vitoria" , "Zaragoza") , ]
text(Ciudades2$long, Ciudades2$lat +  0.6*
(Ciudades2$pop/max(Ciudades2$pop)), Ciudades2$name, cex = 1.2)





# CANARIAS
x11()
mar <-
  adm[adm$NAME_0 == "Spain" & adm$NAME_1 =="Islas Canarias",]

get
plot(mar, bg = "dodgerblue", axes= T)
plot(mar, lwd = 10, border= "skyblue", add= T)
plot(mar, col= "green4", add=T)
grid()
box()


Ciudades <-
  world.cities[ world.cities$country.etc == "Canary Islands" &
(world.cities$pop > 5),]

head(Ciudades)
summary(Ciudades)

# Dibujo ciudades por población
points(x= Ciudades$long, y= Ciudades$lat, cex = 5 *
(Ciudades$pop/max(Ciudades$pop)), pch = 19, col = "indianred2" )

Ciudades2 <- Ciudades[ Ciudades$name %in% c("Santa Cruz de Tenerife", "Las
Palmas", "Santa Lucia", "Arrecife", "Arona"), ]
# Selecciono algunas ciudades para poner el nombre
text(Ciudades2$long, Ciudades2$lat +  0.2*
(Ciudades2$pop/max(Ciudades2$pop)), Ciudades2$name, cex = 1.2)
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[R-es] Problemas con Rstudio debbuger

2014-05-09 Thread Javier Villacampa González 
Hola buenas,

les escribo para comentarles que con cierta frecuencia Rstudio intenta
hacer un debug no me aparecen los iconos de parar el debugg. Cosa que me
obliga a reiniciar Rstudio cada vez que hay un error en una función.
Bastante incomodo.

Por iconos de debugg entindo los que estan este en enlace debajo de la
palabra consola.
http://www.rstudio.com/images/docs/debug_session.png

La pregunta es ¿Existe algún comando o combinación de teclas para salir de
la consola de debbug (Browse[n])?

Otra solución es que me deis alguna idea de que buscar en google. Yo lo he
intentado y no he encontrado lo que necesitaba.

Como siempre, muchas gracias a todos. Es un placer

Mi sesión es :

> sessionInfo()R version 3.1.0 (2014-04-10)
Platform: i386-w64-mingw32/i386 (32-bit)

locale:
[1] LC_COLLATE=Spanish_Spain.1252  LC_CTYPE=Spanish_Spain.1252
LC_MONETARY=Spanish_Spain.1252 LC_NUMERIC=C
[5] LC_TIME=Spanish_Spain.1252

attached base packages:
[1] stats graphics  grDevices utils datasets  methods   base

loaded via a namespace (and not attached):
[1] tools_3.1.0


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Re: [R-es] Problemas con Rstudio debbuger

2014-05-13 Thread Javier Villacampa González 
Gracias a todos por la ayuda. Problema solucionado. Pero he tendio que
cambiar el ordenador para solucionarlo. Por alguna razón los equipos viejos
se quedan "colgados" con la función debugger. Como siempre Rstudio funciona
muy bien, pero tiene algunos buggs. Aun así merece la pena seguir con él.
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Re: [R-es] p values con LMER (Manuel Azcárate)

2014-06-13 Thread Javier Villacampa González 
Mire el paquete  "LMERConvenienceFunctions"

la función pamer.fnc


Creo que es la manera más fácil


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Re: [R-es] outliers (Marta valdes lopez)

2014-07-11 Thread Javier Villacampa González 
Tu fichero tiene los decimales como puntos y no como comas como tu le
indicas. Te dejo un ejemplo

#-
setwd(dir="c:/Users/usuario/Desktop/")
library(outliers)
filename<-"timediff.csv"
time<-read.csv(filename, sep=";",header=TRUE,dec=".") # Esto es lo que has
de cambiar
chisq.out.test(time$TimeDiff)


# Ayuda adicional
#-
# Si no supones normalidad
#-
time.without.outs <- data.frame(row.names= 1:dim(time)[1], dif = time )


x <- boxplot(time.without.outs$TimeDiff,range= 1.5) # Quita los outliers
que se van más de 1.5 rangos itercuartilicios. Puedes poner otro criterio
pero este es el habitual

time.without.outs$out.rg <- F
time.without.outs[ time.without.outs$TimeDiff %in% x$out,]$out.rg <- T #
Localizamos los outliers con la condición elegida

time.without.outs$TimeDiff.without.out.rg <- time.without.outs$TimeDiff
time.without.outs[ time.without.outs$out.rg,]$TimeDiff.without.out.rg <- NA
# Borramos los outliers

#-
# Si supones normalidad bien lo puedes hacer así también
#-


time.without.outs$out.rg.norm <- F
time.without.outs[ time.without.outs$TimeDiff %in% x$out,]$out.rg.norm <- T
x <- abs(scale(time.without.outs$TimeDiff)) # Normalizamos la variable

time.without.outs$out.rg.norm <- F
time.without.outs[ x >= qnorm(0.995),]$out.rg.norm <- T # Quitmos los datos
que estén alejados 99.5 % en la distro (suponiedo normalidad)

time.without.outs$TimeDiff.without.out.norm <- time.without.outs$TimeDiff
time.without.outs[
time.without.outs$out.rg.norm,]$TimeDiff.without.out.norm <- NA


#-
# Si quieres quitar ambos
#-

time.without.outs$TimeDiff.without.out.norm.rg <- time.without.outs$TimeDiff
time.without.outs[ time.without.outs$out.rg |
time.without.outs$out.rg.norm,]$TimeDiff.without.out.norm.rg <- NA

summary(time.without.outs)

# Donde

# TimeDiff.without.out.rg Son los datos sin outliers utilizando un criterio
típico cuando no se sabe la distribución de tus datos
# TimeDiff.without.out.norm Son los datos sin outliers asumiendo la
normalidad de tus datos
qqnorm(time.without.outs$TimeDiff.without.out.rg);
qqline(time.without.outs$TimeDiff.without.out.rg, col = 2, lwd = 2)
qqnorm(time.without.outs$TimeDiff.without.out.norm);
qqline(time.without.outs$TimeDiff.without.out.norm, col = 2, lwd =2)

hist(time.without.outs$TimeDiff.without.out.rg)
hist(time.without.outs$TimeDiff.without.out.norm)
ks.test(x= time$TimeDiff, "pnorm", mean(time$TimeDiff), sd(time$TimeDiff))
# A la vista de estos exploratorios yo no lo supondría.
# TimeDiff.without.out.norm.rg  son los datos sin outliers según los dos
criterios

# De todas maneras tienes un valor que yo creo que has introducido mal
max(time.without.outs$TimeDiff) # Este valor es claramente un error de
transcripción de datos.

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Re: [R-es] outliers (Marta valdes lopez)

2014-07-14 Thread Javier Villacampa González 
Hola Marta,

si observas cualquier artículo de psicología esto es una práctica típica.
Te digo psicología porque creo que tus datos son de ese tipo. Tienes
bibiligrafía de artículos cientificos en las que se quitan valores
siguiendo los criterios que te he dicho solo has de buscar bibliografía del
campo en el que te mueces. Osea que nos quitarlos por que sí, aunque en
cada area de ciencia tienes una serie de criterios para acabar con los
ouliers. Yo personalmente me fio más de mi buena intuición(y validación)
que de un test. De todas maneras seguro que tienes un informe de como
recogiste los datos y puedes trazar el origen de este dato en concreto.
Creo que eso es mejor que cualquier test. De todas maneras a mi el test me
sale:

> setwd(dir="c:/Users/usuario/Desktop/")> library(outliers)> 
> filename<-"timediff.csv"> time<-read.csv(filename, 
> sep=";",header=TRUE,dec=".") # Esto es lo que has de cambiar> 
> chisq.out.test(time$TimeDiff)
chi-squared test for outlier

data:  time$TimeDiff
X-squared = 73260.07, p-value < 2.2e-16
alternative hypothesis: highest value 14478.4 is an outlier


No se si te he sido de mucha ayuda.

Un saludo







2014-07-14 12:03 GMT+02:00 Marta valdes lopez :

> Hola!
>
> Muchas gracias por la ayuda, pero lo que quiero hacer es que yo se cual es
> el outlier, es el numero 14478 puede ser un error de transcripcion o lo que
> sea pero lo que me gustaria hacer seria que a traves de algun tipo de test
> me dijera que esse es el outlier y poder borrarlo de la base de datos
> porque no puedo borrarlo porque si; no se si me explico.
>
> Y cuando hago la chi cuadrado me sale esto pero no es el numero que quiero
>
> > chisq.out.test(as.numeric(time$TimeDiff))
> chi-squared test for outlier
> data:  as.numeric(time$TimeDiff)
> X-squared = 24.9399, p-value = 5.915e-07
> alternative hypothesis: highest value 435 is an outlier
>
> Entonces no se como podria hacer para poder borrarlo de forma logica.
>
> Muchas gracias, un saludo
>
>
> 2014-07-11 18:23 GMT+00:00 Javier Villacampa González <
> javier.villacampa.gonza...@gmail.com>:
>
> Tu fichero tiene los decimales como puntos y no como comas como tu le
>> indicas. Te dejo un ejemplo
>>
>>
>> #-
>> setwd(dir="c:/Users/usuario/Desktop/")
>> library(outliers)
>> filename<-"timediff.csv"
>> time<-read.csv(filename, sep=";",header=TRUE,dec=".") # Esto es lo que
>> has de cambiar
>> chisq.out.test(time$TimeDiff)
>>
>>
>> # Ayuda adicional
>> #-
>> # Si no supones normalidad
>> #-
>> time.without.outs <- data.frame(row.names= 1:dim(time)[1], dif = time )
>>
>>
>> x <- boxplot(time.without.outs$TimeDiff,range= 1.5) # Quita los outliers
>> que se van más de 1.5 rangos itercuartilicios. Puedes poner otro criterio
>> pero este es el habitual
>>
>> time.without.outs$out.rg <- F
>> time.without.outs[ time.without.outs$TimeDiff %in% x$out,]$out.rg <- T #
>> Localizamos los outliers con la condición elegida
>>
>> time.without.outs$TimeDiff.without.out.rg <- time.without.outs$TimeDiff
>> time.without.outs[ time.without.outs$out.rg,]$TimeDiff.without.out.rg <-
>> NA # Borramos los outliers
>>
>> #-
>> # Si supones normalidad bien lo puedes hacer así también
>> #-
>>
>>
>> time.without.outs$out.rg.norm <- F
>> time.without.outs[ time.without.outs$TimeDiff %in% x$out,]$out.rg.norm <-
>> T
>> x <- abs(scale(time.without.outs$TimeDiff)) # Normalizamos la variable
>>
>> time.without.outs$out.rg.norm <- F
>> time.without.outs[ x >= qnorm(0.995),]$out.rg.norm <- T # Quitmos los
>> datos que estén alejados 99.5 % en la distro (suponiedo normalidad)
>>
>> time.without.outs$TimeDiff.without.out.norm <- time.without.outs$TimeDiff
>> time.without.outs[
>> time.without.outs$out.rg.norm,]$TimeDiff.without.out.norm <- NA
>>
>>
>> #-
>> # Si quieres quitar ambos
>> #-
>>
>> time.without.outs$TimeDiff.without.out.norm.rg <-
>> time.without.outs$TimeDiff
>> time.without.outs[ time.without.outs$out.rg |
>> time.without.outs$out.rg.norm,]$TimeDiff.without.out.norm.rg <- NA
>>
>> summary(time.without.outs)
>>
>> # Donde
>>
>> # TimeDiff.without.out.rg Son los datos sin outliers utilizando un
>> criterio típico cuando no se sabe la distribución de tus datos
>> # TimeDiff.without.out.norm Son los datos sin outliers asumiendo la
>> normalidad de tus datos
>> qqnorm(time.without.outs$TimeDiff.without.out.rg);
>> qqline(time.without.outs$TimeDiff.without.out.rg, col = 2, lwd = 2)
>> qqnorm(time.without.outs$TimeDiff.without.out.norm)

[R-es] help: shiny leer ficheros desde google drive

2014-08-30 Thread Javier Villacampa González 
Hola buenas,

Un compañero y yo estamos haciendo una aplicación shiny. Nos ha quedado
bastante aparente y en sevidor local (con R) funciona bastante bien. El
problema es que cuando cargamos los ficheros en la web deja de fucionar
¿Por qué? Pues porque al principio de la aplicacion cargamos unos datos de
nuestro ordenador y esto no es posible a la hora de poner los datos
ShinyApps.io (una de las multiples soluciones que se nos ofrece en la red)
[1, 2,a p 3]

Una de las posibles soluciones que se nos había ocurrido era subir los
datos en formato csv a goolge drive y una vez permitido a cualquiera
acceder a ellos leerlos con un read table a través del link.

La pregunta es ¿Alguien sabe como leer unos datos colgados en csv desde
google drive? ¿Podría poner un ejemplo práctico? los que hemos encontrado
no hemos sabido reproducirlos.

Otra pregunta es ¿alguna otra solución gratuita para leer datos colgados
on-line?


Como siempre, gracias por adelantado y un cordial saludo

Javier

Bibliografía
[1] https://github.com/rstudio/shinyapps/blob/master/guide/guide.md
[2] http://shiny.rstudio.com/tutorial/lesson7/
[3] https://www.shinyapps.io/


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[R-es] help:Problemas compatibllidad Windows Mac

2014-11-18 Thread Javier Villacampa González 
Hola buenas,

lo primero pedir perdon porque llevo tiempo desconectado. Estaba haciendo
una app de shiny y me he encontrado que lo que funciona perfectamente en un
PC no funciona en un mac. Imagino que son los caracteres. Pero no lo tengo
muy claro.

Alguna solucón de como guardar los ficheros Rdata y los R para que no
ocurra este problema. Imagino que va por ahí...
Lo curioso es que R lo abre bien, así que no tengo claro porque es.

El error de shiny es el siguiente:

ERROR: unable to find an inherited method for function ‘span’ for
signature ‘"character"’

Por  los de ‘span†supongo que es el pais

Gracias por adelantado ( por enesima vez)

Javier


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Re: [R-es] help:Problemas compatibllidad Windows Mac

2014-11-21 Thread Javier Villacampa González 
Muchas gracias a todos, con la dodificacion UTF-8 todo queda solucionado.
Una pena que en pleo año 2014 aun existan estas incompatibilidades y más
para gente como yo que acabamos utilizando los tres principales OS.

Muchas gracias de nuevo.

El 18 de noviembre de 2014, 17:05, Carlos J. Gil Bellosta <
c...@datanalytics.com> escribió:

> Hola, ¿qué tal?
>
> Si tu aplicación está leyendo ficheros externos, asegúrate de que
> especificas el _encoding_ adecuadamente. Mira lo que escribí al
> respecto en
>
> http://www.datanalytics.com/2011/09/08/codigos-de-caracteres-en-r/
>
> Si tienes texto en español (y con caracteres no ASCII en el código)
> asegúrate de guardar el fichero (o ficheros) .R con un _encoding_
> predeterminado. Te recomiendo UTF-8, que no es el que usa Windows por
> defecto, pero es el que espera Mac.
>
> Un saludo,
>
> Carlos J. Gil Bellosta
> http://www.datanalytics.com
>
> El día 18 de noviembre de 2014, 16:36, Javier Villacampa González
>  escribió:
> > Hola buenas,
> >
> > lo primero pedir perdon porque llevo tiempo desconectado. Estaba haciendo
> > una app de shiny y me he encontrado que lo que funciona perfectamente en
> un
> > PC no funciona en un mac. Imagino que son los caracteres. Pero no lo
> tengo
> > muy claro.
> >
> > Alguna solucón de como guardar los ficheros Rdata y los R para que no
> > ocurra este problema. Imagino que va por ahí...
> > Lo curioso es que R lo abre bien, así que no tengo claro porque es.
> >
> > El error de shiny es el siguiente:
> >
> > ERROR: unable to find an inherited method for function ‘span’ for
> > signature ‘"character"’
> >
> > Por  los de ‘span†supongo que es el pais
> >
> > Gracias por adelantado ( por enesima vez)
> >
> > Javier
> >
> >
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[R-es] help: Shiny y denisty plots en R maps

2014-11-25 Thread Javier Villacampa González 
Hola buenas,

estoy en una época convulsa de de dudas, ya que ando pegandome con shiny y
los mapas. Quería pegar un heatmap dinámico (mapa de paises) en una
aplicación shiny.
El problema es que no termino de hayar la manera. Os paso las apps. A ver
si alguien sabe algo. La idea es poder mostrar el heatmap por distintos
subgrupos seleccionados en la app. Pero estoy bastante perdido.

Muchas gracias por adelantado como siempre.

#-
# heatmap.R
#-

# require(devtools)
# install_github('ramnathv/rCharts')
# install_github('ramnathv/rMaps')
library(rCharts)
library(rMaps)
L2 <- Leaflet$new()
L2$setView(c(29.7632836,  -95.3632715), 10)
L2$tileLayer(provider = "MapQuestOpen.OSM")

data(crime, package = 'ggmap')
library(plyr)
crime_dat = ddply(crime, .(lat, lon), summarise, count = length(address))
crime_dat = toJSONArray2(na.omit(crime_dat), json = F, names = F)
cat(rjson::toJSON(crime_dat[1:2]))
# Add leaflet-heat plugin. Thanks to Vladimir Agafonkin
L2$addAssets(jshead = c(
  "http://leaflet.github.io/Leaflet.heat/dist/leaflet-heat.js";
))

# Add javascript to modify underlying chart
L2$setTemplate(afterScript = sprintf("

  var addressPoints = %s
  var heat = L.heatLayer(addressPoints).addTo(map)

", rjson::toJSON(crime_dat)
))

L2


#-
# ui.R
#-

library(rCharts)
library(rMaps)
library(leaflet)


shinyUI(fluidPage(
  tags$head(tags$link(rel='stylesheet', type='text/css',
href='styles.css')),
  leafletMap(
"map", "100%", 400,
initialTileLayer = "//{s}.
tiles.mapbox.com/v3/jcheng.map-5ebohr46/{z}/{x}/{y}.png",
initialTileLayerAttribution = HTML('Maps by http://www.mapbox.com/";>Mapbox'),
options=list(
  center = c(29.7632836,  -95.3632715),
  zoom = 10
)
  ),

  hr(),
  fluidRow(

  )
))


#-
# server.R
#-
library(leaflet)
library(ggplot2)
library(maps)
library(rCharts)
library(rMaps)

data(uspop2000)



shinyServer(function(input, output, session) {

  map <- createLeafletMap(session = session, outputId = 'map')

})
--

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Re: [R-es] Resumen de R-help-es, Vol 70, Envío 3

2014-12-04 Thread Javier Villacampa González 
Felicidades, la charla es sublime. Muy util. Estoy deseando echarle un
diente al código.



El 4 de diciembre de 2014, 12:00, 
escribió:

> Envíe los mensajes para la lista R-help-es a
> r-help-es@r-project.org
>
> Para subscribirse o anular su subscripción a través de la WEB
> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
>
> O por correo electrónico, enviando un mensaje con el texto "help" en
> el asunto (subject) o en el cuerpo a:
> r-help-es-requ...@r-project.org
>
> Puede contactar con el responsable de la lista escribiendo a:
> r-help-es-ow...@r-project.org
>
> Si responde a algún contenido de este mensaje, por favor, edite la
> linea del asunto (subject) para que el texto sea mas especifico que:
> "Re: Contents of R-help-es digest...". Además, por favor, incluya en
> la respuesta sólo aquellas partes del mensaje a las que está
> respondiendo.
>
> Asuntos del día:
>
>1. "R en OpenAnalytics - 2014"... (Video Disponible). (Carlos Ortega)
>
>
> -- Mensaje reenviado --
> From: Carlos Ortega 
> To: Lista R 
> Cc:
> Date: Wed, 3 Dec 2014 14:23:48 +0100
> Subject: [R-es] "R en OpenAnalytics - 2014"... (Video Disponible).
> Hola,
>
> Ya está disponible el video de la presentación que hizo Jorge Ayuso en el
> OpenAnalytics-2014 de Madrid:
>
> http://madrid.r-es.org/r-en-el-openanalytics-2014/
>
> Saludos,
> Carlos Ortega
> www.qualityexcellence.es
>
> [[alternative HTML version deleted]]
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>
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[R-es] Trabajar en un único formato de codificación

2015-02-06 Thread Javier Villacampa González 
Hola buenas,

quería preguntaros si alguno me podría ayudar con lo siguiente.

Estoy ayudando a unos colegas de japón con un estudio de palabras. Y nos
ocurre lo siguiente.
Yo hago los scripts y guardo los RDatao csv, pero estamos teniendo
problemas de compatibilidad entre sistemas.

Me gustaría que se pudiese guardar todos ficheros de R en el mismo formato
de codificación de datos. Los ficheros R, los ficheros csv y sobretodo los
RData y así evitar problemas de codificación.

Muchas gracias por adelantado
#-
PD: Momento frustración...

1)Ya que si yo leo el fichero csv como UTF-16 pero luego guarda el csv como
otra cosa es un pequeño infierno para hacer los scripts compatibles.

2)Porque si leo el csv en mac y me guarda los RData en una codificación,
luego en windows lo hace de otra... al final no hay maldita manera de
pasarles un modelo. Malditamente frustrante...


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[R-es] help:ELIMINAR FILAS DUPLICADAS DENTRO DE UNA MATRIZ

2015-03-18 Thread Javier Villacampa González 
Lo que quires hacer es algo así

d <- rbind( mtcars , mtcars[1:3,] )
duplicated(d)

d <- d[ !duplicated(d) ,]

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[R-es] ELIMINAR FILAS DUPLICADAS DENTRO DE UNA MATRIZ

2015-03-18 Thread Javier Villacampa González 
Lo que quires hacer es algo así

d <- rbind( mtcars , mtcars[1:3,] )
duplicated(d)

d <- d[ !duplicated(d) ,]


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Re: [R-es] Comparaciones múltiples

2015-03-30 Thread Javier Villacampa González 
Hola Miguel yo tengo una función para hacer comparaciones multiples ( muy
util si hacer medidas repetidas, ya que en el otro caso tienes la función
HSD)

t.test.Comparison.Function.Ch <- function( data, StringResponse,
StringFactor){
  
  # Factor
  
  data[,StringFactor ] <- factor(data[,StringFactor ] )

  
  # Create data.frame
  
  T.Test <- data.frame(Name = NA, LevelOne =NA, LevelTwo= NA,statistic =
NA, df = NA, df = NA, p.value = NA )
  T.Test <- T.Test[-1,]
  NumberOfFactors <- length(levels(data[, StringFactor]) )

  
  # t.test computation
  
  for(i in 1:(  NumberOfFactors - 1 ) ){
LevelOne <- levels(data[, StringFactor])[i]
for(j in (i+1):( NumberOfFactors) ){
  LevelTwo <- levels(data[, StringFactor])[j]
  x <-t.test( x =data[data[, StringFactor] == LevelOne, StringResponse]
,
  y =data[data[, StringFactor] == LevelTwo, StringResponse]
)

  T.Test <- rbind( T.Test,
   data.frame(Name = paste(LevelOne,LevelTwo, sep= "."),
  LevelOne = LevelOne,
  LevelTwo= LevelTwo,
  statistic = x$statistic, df =
x$parameter, p.value = x$p.value )
  )
}
  }

  
  # Significacion
  
  T.Test$Sign <- "n.s."
  if(dim( T.Test[  T.Test$p.value <= 0.1 & T.Test$p.value > 0.05 ,] )[1] >
0 ){
T.Test[  T.Test$p.value <= 0.1 & T.Test$p.value > 0.05 ,]$Sign <- "·"
  }

  if(dim( T.Test[  T.Test$p.value <= 0.05 & T.Test$p.value > 0.01 ,] )[1] >
0 ){
T.Test[  T.Test$p.value <= 0.05 & T.Test$p.value > 0.01 ,]$Sign <- "*"
  }

  if(dim( T.Test[  T.Test$p.value <= 0.01 & T.Test$p.value > 0.001 ,] )[1]
> 0 ){
T.Test[  T.Test$p.value <= 0.01 & T.Test$p.value > 0.001 ,]$Sign <- "**"
  }

  if(dim( T.Test[  T.Test$p.value <= 0.001 ,] )[1] > 0 ){
T.Test[  T.Test$p.value <= 0.001  ,]$Sign <- "***"
  }

  
  # Bonferroni p.value
  
  T.Test$p.value.Adjusted <- p.adjust(T.Test$p.value, method = "bonferroni")

  
  # Significacion
  
  T.Test$Sign.Adjusted <- "n.s."
  if(dim( T.Test[  T.Test$p.value.Adjusted <= 0.1 & T.Test$p.value.Adjusted
> 0.05 ,] )[1] > 0 ){
T.Test[  T.Test$p.value.Adjusted <= 0.1 & T.Test$p.value.Adjusted >
0.05 ,]$Sign.Adjusted <- "·"
  }

  if(dim( T.Test[  T.Test$p.value.Adjusted <= 0.05 &
T.Test$p.value.Adjusted > 0.01 ,] )[1] > 0 ){
T.Test[  T.Test$p.value.Adjusted <= 0.05 & T.Test$p.value.Adjusted >
0.01 ,]$Sign.Adjusted <- "*"
  }

  if(dim( T.Test[  T.Test$p.value.Adjusted <= 0.01 &
T.Test$p.value.Adjusted > 0.001 ,] )[1] > 0 ){
T.Test[  T.Test$p.value.Adjusted <= 0.01 & T.Test$p.value.Adjusted >
0.001 ,]$Sign.Adjusted <- "**"
  }

  if(dim( T.Test[  T.Test$p.value.Adjusted <= 0.001 ,] )[1] > 0 ){
T.Test[  T.Test$p.value.Adjusted <= 0.001  ,]$Sign.Adjusted <- "***"
  }


  
  # Effect Size
  
  t <- T.Test$statistic
  df <-T.Test$df
  T.Test$Effect.Size <- sqrt( t^2/(t^2+df) )

  T.Test$statistic <- round( T.Test$statistic, digits = 3)
  T.Test$df <- round( T.Test$df, digits = 3)
  T.Test$p.value <- round( T.Test$p.value, digits = 3)
  T.Test$p.value.Adjusted <- round( T.Test$p.value.Adjusted, digits = 3)
  T.Test$Effect.Size <- round( T.Test$Effect.Size, digits = 3)


  return(T.Test)


}


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[R-es] help: Análisis de Sentimientos Twitter

2015-04-22 Thread Javier Villacampa González 
Si te descargas el tar.gz puedes recuperar las funciones (en la carpeta R).
Por lo que veo era una librería bastante simple, no husa C ni nada. Asi que
puedes llamar a las funciones con un simple source.

En principio debería funcionar el hacer esto en consola. Pero yo nunca he
sabido hacer esto.
install.packages("sentiment_0.2.tar.gz", repos = NULL, type = "source")

http://cran.r-project.org/src/contrib/Archive/sentiment/

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[R-es] help awk y shells en R

2015-06-08 Thread Javier Villacampa González 
Hola buenas,

a veces empleo desde R shells de unix, Existe alguna manera de utilizar
estos shelss desde windows o el lenguaje awk.

La idea es hacerlo siempre desde R, igual invoncando cygwin desde windows
es posible. Pero no me queda claro

Un abrazo y gracias por adelntado

Javier
#_
# EJEMPLO, ¿Que habría que poner en
# ¿¿???
# suponiendoq que tengo cygwin instalado
#_

# Un ejemplo sería cambiar unos MËG por unos MEG ya que fread no me lee
bien los Ë

file.rename(from = "Data/data.csv", to = "Data/data_2.csv")
switch(OS,
   WIN = system( ¿¿???),
   MAC = system( command =  "awk \'{gsub( \"M.?G\",\"MEG\"); print}\'
Data/data_2.csv" > Data/data_2_2.csv"")
)
file.rename(from = "Data/data.csv", to = "Data/data_2.csv")

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Re: [R-es] help awk y shells en R

2015-06-08 Thread Javier Villacampa González 
Al final resulto más fácil de lo esperado. Hay que instalar cywin y
utilizar los comandos de la siguiente manera

system('C:/cygwin/bin/wc -l var_risco_2012.csv')
Esto en principio funciona

El 8 de junio de 2015, 17:41, Carlos Ortega 
escribió:

> Hola,
>
> Mira esto:
>
> http://stackoverflow.com/questions/18603984/using-system-with-windows
>
> Saludos,
> Carlos Ortega
> www.qualityexcellence.es
>
> El 8 de junio de 2015, 17:14, Javier Villacampa González <
> javier.villacampa.gonza...@gmail.com> escribió:
>
>> Hola buenas,
>>
>> a veces empleo desde R shells de unix, Existe alguna manera de utilizar
>> estos shelss desde windows o el lenguaje awk.
>>
>> La idea es hacerlo siempre desde R, igual invoncando cygwin desde windows
>> es posible. Pero no me queda claro
>>
>> Un abrazo y gracias por adelntado
>>
>> Javier
>> #_
>> # EJEMPLO, ¿Que habría que poner en
>> # ¿¿???
>> # suponiendoq que tengo cygwin instalado
>> #_
>>
>> # Un ejemplo sería cambiar unos MËG por unos MEG ya que fread no me lee
>> bien los Ë
>>
>> file.rename(from = "Data/data.csv", to = "Data/data_2.csv")
>> switch(OS,
>>WIN = system( ¿¿???),
>>MAC = system( command =  "awk \'{gsub( \"M.?G\",\"MEG\"); print}\'
>> Data/data_2.csv" > Data/data_2_2.csv"")
>> )
>> file.rename(from = "Data/data.csv", to = "Data/data_2.csv")
>>
>> --
>>
>> [[alternative HTML version deleted]]
>>
>> ___
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>>
>
>
>
> --
> Saludos,
> Carlos Ortega
> www.qualityexcellence.es
>



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Re: [R-es] help awk y shells en R

2015-06-09 Thread Javier Villacampa González 
  reside in x:\cygwin\bin, where 'x' is the drive on which you have

# installed the cygwin distribution.  Rebooting is also suggested if you

# are unable to find another cygwin DLL.

3

# Error Sh consola R.



#

# [1] "foo4.sh: line 1: #!/bin/sh: No such file or directory"


# [2] "753003840;1;26-MO-54;42000;1;1;1;41944;1;1;1"


# [3] "753218504;2;2963 BFT;0;0;0;1;0;0;0;1"


# [4] "751885448;11;82-17-UT;0;0;1;1;5104;0;1;1"


# [5] "753053463;3;11-81-JP;0;0;0;1;0;0;0;1"


# [6] "753053463;2;19-75-RB;0;0;0;1;0;0;0;1"


# [7] "==="


# [8] "  1 [main] head (32500) C:\\Rtools\\bin\\head.exe: *** fatal
error - cygheap base mismatch detected - 0x612E1400/0x612A1970."

# [9] "This problem is probably due to using incompatible versions of the
cygwin DLL."

# [10] "Search for cygwin1.dll using the Windows Start->Find/Search
facility"

# [11] "and delete all but the most recent version.  The most recent
version *should*"

# [12] "reside in x:\\cygwin\\bin, where 'x' is the drive on which you
have"


# [13] "installed the cygwin distribution.  Rebooting is also suggested if
you"

# [14] "are unable to find another cygwin DLL."


# [15] "===@"


# [16] "  4 [main] head (7308) C:\\Rtools\\bin\\head.exe: *** fatal
error - cygheap base mismatch detected - 0x612E1400/0x612A1970."

# [17] "This problem is probably due to using incompatible versions of the
cygwin DLL."

# [18] "Search for cygwin1.dll using the Windows Start->Find/Search
facility"

# [19] "and delete all but the most recent version.  The most recent
version *should*"

# [20] "reside in x:\\cygwin\\bin, where 'x' is the drive on which you
have"


# [21] "installed the cygwin distribution.  Rebooting is also suggested if
you"

# [22] "are unable to find another cygwin DLL."






El 8 de junio de 2015, 21:32,  escribió:

>  Estimado Javier Villacampa González
>
> Hace mucho que no uso awk o gawk, pero recuerdo cygwin y en lo personal no
> tuve inconvenientes con awk.
>
> No se como está esa tecnología hoy en día, pero yo evalué usar R con awk,
> al respecto hay una integración en
> http://www.inside-r.org/packages/cran/Kmisc/docs/awk
>
> Javier Rubén Marcuzzi
> Técnico en Industrias Lácteas
> Veterinario
>
> *De:* Javier Villacampa González 
> *Enviado el:* ‎lunes‎, ‎08‎ de ‎junio‎ de ‎2015 ‎03‎:‎05‎ ‎p.m.
> *Para:* Carlos Ortega 
> *CC:* R-help-es@r-project.org 
>
> Al final resulto más fácil de lo esperado. Hay que instalar cywin y
> utilizar los comandos de la siguiente manera
>
> system('C:/cygwin/bin/wc -l var_risco_2012.csv')
> Esto en principio funciona
>
> El 8 de junio de 2015, 17:41, Carlos Ortega 
> escribió:
>
> > Hola,
> >
> > Mira esto:
> >
> > http://stackoverflow.com/questions/18603984/using-system-with-windows
> >
> > Saludos,
> > Carlos Ortega
> > www.qualityexcellence.es
> >
> > El 8 de junio de 2015, 17:14, Javier Villacampa González <
> > javier.villacampa.gonza...@gmail.com> escribió:
> >
> >> Hola buenas,
> >>
> >> a veces empleo desde R shells de unix, Existe alguna manera de utilizar
> >> estos shelss desde windows o el lenguaje awk.
> >>
> >> La idea es hacerlo siempre desde R, igual invoncando cygwin desde
> windows
> >> es posible. Pero no me queda claro
> >>
> >> Un abrazo y gracias por adelntado
> >>
> >> Javier
> >> #_
> >> # EJEMPLO, ¿Que habría que poner en
> >> # ¿¿???
> >> # suponiendoq que tengo cygwin instalado
> >> #_
> >>
> >> # Un ejemplo sería cambiar unos MËG por unos MEG ya que fread no me lee
> >> bien los Ë
> >>
> >> file.rename(from = "Data/data.csv", to = "Data/data_2.csv")
> >> switch(OS,
> >>WIN = system( ¿¿???),
> >>MAC = system( command =  "awk \'{gsub( \"M.?G\",\"MEG\");
> print}\'
> >> Data/data_2.csv" > Data/data_2_2.csv"")
> >> )
> >> file.rename(from = "Data/data.csv", to = "Data/data_2.csv")
> >>
> >> --
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> > Saludos,
> > Carlos Ortega
> > www.qualityexcellence.es
> >
>
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[R-es] [Help] Oferta de trabajo en Valencia

2015-08-13 Thread Javier Villacampa González 
Un excompañero de trabajo ofrece trabajo a "expertos" en machine learning y
geolocalización. Bueno, lo de expertos es un decir, basicamente lo que
quieres es un joven con ganas de aprender aunque no sepa mucho.

Os pongo el enlace por si a alguien le interesa.

Un abrazo

http://www.geoblink.com/jobsoffers/datascientist

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[R-es] Ayuda por data.table.

2015-10-01 Thread Javier Villacampa González 
Hola buenas,

hoy me preguntaban que como convertir todas las mayusculas de todas las
columnas de un data.frame. Buscando soluciones me han surgido multiples
dudas.

 ###
Pregunta 1: ¿Cómo funciona := respocto <-?
¿por qué cambia en varios data tables un valor mienstras que el otro no lo
hace?
¿Se puede evitar?
 ###

N <- 10 # numero de checks
n <- 10
DF <- data.frame(V1 = sample(x = letters, size = n, replace = T) ,
 V2 = sample(x = letters, size = n, replace = T) ,
stringsAsFactors = F)


# 1 asginacion clásica 
DT <- DF %>% data.table()
DT2 <- DT
DT2$V1 <- DT2$V1 %>% toupper
DT2
DT  # Todo Ok



# 2 con := 
DT <- DF %>% data.table()
DT2 <- DT
DT2[ , V1 := V1 %>% toupper]
DT2
DT  # Cambia ambos ¿Por qué?

 ###
Pregunta 2:  Soluciones para convertir todas las columnas a mayusculas
¿Existen otras mejores? ¿Por qué la asignación base sale la mejor cuando
los bucles deberían ser la peor opcion?
###

library(dplyr)
library(data.table)
library(microbenchmark)

N <- 100
n <- 10
dt <- data.table(sample(x = letters, size = n, replace = T) ,
 sample(x = letters, size = n, replace = T) )

# Opcion 1a sapply
sapply(X = dt,FUN =  toupper)

# Opcion 1b lapply
lapply(X = dt,FUN =  toupper) %>% data.frame

# Opcion 1c lapply
apply(X = dt, MARGIN = 2,FUN =  toupper)


#  

# Opcion 2 data table. Más rapido cuando los conjuntos son grandes

NAMES <- names(dt)
dt2 <-dt

dt[ , (NAMES) := lapply(X = .SD, FUN = toupper), .SDcol = NAMES]

dt <- dt2
# Opcion 3 data table. Más rapido cuando los conjuntos son grandes
dt %>% mutate_each(funs = funs(toupper) )



#  
# Comparaciones C
N <- 100 # numero de checks
n <- 10e5
DF <- data.frame(V1 = sample(x = letters, size = n, replace = T) ,
 V2 = sample(x = letters, size = n, replace = T) ,
stringsAsFactors = F)
DT <- data.table(DF)

NAMES <- names(DF)
times <- microbenchmark(
  sapply = DF2 <- sapply(X = DF,FUN =  toupper) ,
  lapply = DF2 <- lapply(X = DF,FUN =  toupper) %>% data.frame,
  apply = DF2 <- apply(X = DF, MARGIN = 2,FUN =  toupper),
  dplyr = DF %>% mutate_each(funs = funs(toupper) )  ,
  data.table =
DT[ , (NAMES) := lapply(X = .SD, FUN = toupper), .SDcol = NAMES] ,
  basicFOR = {
for(i in 1: ncol(DF)){
  DF[ , i ] <- DF[ , i ] %>% toupper
}
  },
  data.tableFOR = {
for(i in names(DT)){
  DT[ , V1 := V1 %>% toupper]
  DT[ , V2 := V2 %>% toupper]
}
  },
  times = N, unit = "s")

times %>% print -> times2
times2[ order(times2$median, decreasing = F), ]


# > times2[ order(times2$median, decreasing = F), ]
# expr   minlq  meanmedianuq   max neval
cld
# 4 dplyr 0.1492257 0.1694823 0.2155098 0.2037122 0.2288146
0.4119565   100 ab
# 6  basicFOR 0.1498588 0.1715156 0.2099023 0.2052561 0.2294035
0.4420238   100 a
# 5data.table 0.1560987 0.1701567 0.2322289 0.2194231 0.2690364
0.4829464   100 ab
# 2lapply 0.2239878 0.2565161 0.3288909 0.3034968 0.3578117
0.6619332   100  bc
# 3 apply 0.2396120 0.2809439 0.3578056 0.3280944 0.4196089
0.6453446   100   c
# 7 data.tableFOR 0.3176318 0.3719481 0.4798864 0.4782654 0.5695964
0.8311082   100d
# 1sapply 1.2189397 1.4028805 2.1926634 2.4061735 2.6853981
4.8600199   100 e


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[R-es] help Mapa de Calor con Google Maps de fondo

2015-10-21 Thread Javier Villacampa González 
Como te comenta Alex te podría ser util la entreda de mi blog es con
imagenes pero la lógica es la misma (
http://ncymat.blogspot.com.es/2015/10/plotear-datos-de-eye-tracker.html).
Te puede interesar especialmente la última parte.
scale_fill_manual(values = Colors , breaks = Breaks, guide = F) + # We lost
the guide. Si quieres algo más por zonas Ahora estoy investigando esto
stat_binhex(bins = 10, colour = "gray", alpha = 0.5)
coord_fixed()
http://thedatagame.com.au/2015/09/27/how-to-create-nba-shot-charts-in-r/

Soy muy novel en esto, así que tal vez no seá lo que necesitas

Un cordial saludo y buean suerta.



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[R-es] help: Rstudio no responde

2015-10-26 Thread Javier Villacampa González 
Hola buenas,

hace unos días el Rstudio me dejó de funcionar en una de mis maquinas
Windows8. No puedo volver a un estado anterior así que mal y tampoco me
vale reinsatalarlo ( aunque reinstale ambos programas R y Rstudio) porque
sigue sin funcionar. No tengo muy claro que hacer. ¿Alguna ayuda? ¿Esto es
una duda de R?

Muchas gracias por adelantado

PD a continuación os muestro mis errores
Mi R
[image: Imágenes integradas 1]
Mi Rstudio

[image: Imágenes integradas 2]

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Re: [R-es] help: Rstudio no responde

2015-10-26 Thread Javier Villacampa González 
Gracias Carlos,

abriendolo con el control funcionó esta intentando abrir una versión vieja
de R. Aun os debo feedback de una duda anterior.
Muchas gracias por hacerlo fácil.

Un abrazo.

Javier

El 26 de octubre de 2015, 12:09, Carlos Ortega 
escribió:

> Hola,
>
> ¿Has probado a desinstalarlo y pasar un programa que limpie la instalación
> anterior, registro, etc (con el programa gratuito CCleaner lo puedes hacer,
> hay otros en modo trial que también lo hacen de forma más profunda)?.
>
> Prueba al arrancar pulsar la tecla "Ctrl" porque a lo mejor depende de la
> versión de R que tienes y de esta forma podrás elegir la versión sobre la
> que arrancar.
>
>
> Saludos,
> Carlos Ortega
> www.qualityexcellence.es
>
> El 26 de octubre de 2015, 12:03, Javier Villacampa González <
> javier.villacampa.gonza...@gmail.com> escribió:
>
>> Hola buenas,
>>
>> hace unos días el Rstudio me dejó de funcionar en una de mis maquinas
>> Windows8. No puedo volver a un estado anterior así que mal y tampoco me
>> vale reinsatalarlo ( aunque reinstale ambos programas R y Rstudio) porque
>> sigue sin funcionar. No tengo muy claro que hacer. ¿Alguna ayuda? ¿Esto es
>> una duda de R?
>>
>> Muchas gracias por adelantado
>>
>> PD a continuación os muestro mis errores
>> Mi R
>> [image: Imágenes integradas 1]
>> Mi Rstudio
>>
>> [image: Imágenes integradas 2]
>>
>> --
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> Saludos,
> Carlos Ortega
> www.qualityexcellence.es
>



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Re: [R-es] Bootstrap data frame

2016-01-27 Thread Javier Villacampa González 
Hola buenas


En principio a mí no me parece una mala aproximación. Tal vez se podría
intentar adaptar el problema a un modelo de supervivencia, pero tendría que
pensarlo.  ( https://vimeo.com/142732615 )



De todas maneras, creo que coges días al azar para calcular to "proxy".
Aunque yo personalmente cogería días consecutivos porque probablemente el
consumo en muchos productos no sea independiente temporalmente.

Por otro lado, de cara a la implementación no sé si sería mejor coger 6 o
siete días o comparar ambas distribuciones. Más que nada porque si se te
acaba el stock en la +1 después de que puedas hacer tu pedido entonces el
tiempo real serían 7 días.

Espero que te parezca bien el feedback. Estaría encantado de discutir esto
con los compañeros.

Un abrazo

Javier




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[R-es] [help] Heatmaps con escala discreta con stat_bin2d y stat_density2d.

2016-02-08 Thread Javier Villacampa González 
Hola buenas,

le estaba dando un par de vueltas a una cosa de mi blog de hacer heatmaps.
El problema es que como no puedo fijar la escala no puedo comparar los
gráficos para hacer una presentación visual. Lo cual es problema.

Basicamente quería hacer que el siguiente  dibujo con una modificación:
http://4.bp.blogspot.com/-vVpWzRWyupQ/VlEe-JxKZ_I/Ces/pZiycrBUv2g/s1600/Solution4.jpeg

La cosa es que mse gustaría saber i se puede fijar la escala por
intervalos. Algo así como lo que tienen en el siguiente ejemplo:
http://stackoverflow.com/questions/6793881/gradient-breaks-in-a-ggplot-stat-bin2d-plot

También me sería de ayuda si me dieseis una pista para la función
stat_density2d y algun manual o curso de ggplot2. Me vuelvo loco siempre
con el, ya que la ayuda del cran es bastante regular si estas acostumbrado
a usar las ayudas estandar.

Muchas gracias por adelantado. Como siempre.

Javier

PD: Para ver como se crea mirad esta entrada:
http://ncymat.blogspot.com.es/2015/11/representar-datos-de-eyetracker-parte-2.html
PD2: No es una promocion del blog ahora lo tengo bastanta muerto.

--

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Re: [R-es] [help] Heatmaps con escala discreta con stat_bin2d ystat_density2d.

2016-02-09 Thread Javier Villacampa González 
Hola a todos,

al final era una tontada me atasqué y no sabía buscar bien. En esta pagina
tengo la solución

http://docs.ggplot2.org/0.9.2.1/scale_gradient.html


Hola Javier, las coordenadas están fijadas por la imagen y como está la
pantalla. Es un experimento de seguimiento de mirada y todo viene fijado de
cero. Aunque desconozco ese tipo de problemas.

El 9 de febrero de 2016, 3:19, Javier Marcuzzi <
javier.ruben.marcu...@gmail.com> escribió:

> Estimado Javier Villacampa González
>
>
>
> Usted tiene dos caras y puntos sobre estas, ¿las coordenadas de los puntos
> son extraídas de las caras o esta es una imagen que está atrás? Le pregunto
> esto, quizás nada que ver, pero hay algoritmos para procesar radiografías o
> imágenes médicas, es otra cosa pero por las dudas le consulto por si puede
> ser útil y hay problemas ya resueltos.
>
>
>
> Javier Rubén Marcuzzi
>
>
>
> *De: *Javier Villacampa González 
> *Enviado: *lunes, 8 de febrero de 2016 16:31
> *Para: *R ayuda 
> *Asunto: *[R-es] [help] Heatmaps con escala discreta con stat_bin2d
> ystat_density2d.
>
>
>
> Hola buenas,
>
>
>
> le estaba dando un par de vueltas a una cosa de mi blog de hacer heatmaps.
>
> El problema es que como no puedo fijar la escala no puedo comparar los
>
> gráficos para hacer una presentación visual. Lo cual es problema.
>
>
>
> Basicamente quería hacer que el siguiente  dibujo con una modificación:
>
>
> http://4.bp.blogspot.com/-vVpWzRWyupQ/VlEe-JxKZ_I/Ces/pZiycrBUv2g/s1600/Solution4.jpeg
>
>
>
> La cosa es que mse gustaría saber i se puede fijar la escala por
>
> intervalos. Algo así como lo que tienen en el siguiente ejemplo:
>
>
> http://stackoverflow.com/questions/6793881/gradient-breaks-in-a-ggplot-stat-bin2d-plot
>
>
>
> También me sería de ayuda si me dieseis una pista para la función
>
> stat_density2d y algun manual o curso de ggplot2. Me vuelvo loco siempre
>
> con el, ya que la ayuda del cran es bastante regular si estas acostumbrado
>
> a usar las ayudas estandar.
>
>
>
> Muchas gracias por adelantado. Como siempre.
>
>
>
> Javier
>
>
>
> PD: Para ver como se crea mirad esta entrada:
>
>
> http://ncymat.blogspot.com.es/2015/11/representar-datos-de-eyetracker-parte-2.html
>
> PD2: No es una promocion del blog ahora lo tengo bastanta muerto.
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[R-es] Codificacion de caracteres

2016-05-10 Thread Javier Villacampa González 
imagino que te está guardando tu BD en UTF-8 y por lo que sea la necesitas
en latin1 (utilizas Windows?)

Esto lo deduzco de esta prueba
iconv(x = "España", from = "latin1", to = "UTF-8") # Pone españa con
enie.No sé si me hará la faena el email.

Lo que deberia hacer es esto.
df$col1 <- iconv(x = df$col1, from = "UTF-8", to = "latin1")

Y espero que funcione



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[R-es] Hadoop

2016-06-15 Thread Javier Villacampa González 
Hola buenas,

me preguntaba si alguno usa hadoop Spark en su día día y si me podíais
recomendar un buen curso para empezar. Estuve en la charla de meetup de
madrid hace unos meses de Rspark y estuvo bien, ahora me preguntaba si es
posible profundizar.

Pero me gustaría tener recomendaciones de cualquier material que podáis
recomendar, cursos de coursera que hayais hecho, libros que hayais leido,
charlas de youtube que hayais visto. Los objetivo son:

   1. que sea simple,  un poco para tontitos y si puede ser que usen R por
   no meterme con una cosa más.
   2. que lo hayáis mirado, la red esta llena de cosas de estas me gustaría
   que me dieses opinión. Estoy intentando hacer alguno a ciegas pero no es la
   mejor opción
   3. que sea simple y con R


Gracias por adelantado.

--

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Re: [R-es] Hadoop

2016-06-17 Thread Javier Villacampa González 
Muchas gracias a todos por vuestro tiempo y  por el soporte a todos. Le
dedicaré unas horas a ver la mejor opción.

Tengan un buen fin de semana :)



El 15 de junio de 2016, 21:34, Carlos Ortega 
escribió:

> Hola,
>
> Te recomendaría lo siguiente:
>
>
>- Montar un RSpark en AWS:
>   - http://amunategui.github.io/sparkr/index.html
>- Y también, no descartaría el que consideraras montar un H2O, también
>sobre AWS:
>   - http://amunategui.github.io/h2o-on-aws/index.html
>
> En ambos casos, en estas entradas están las capturas de pantalla y
> vínculos a los videos que están disponibles en YouTube. Y si no están
> puedes apuntarte a Udemy y comprar los cursos/videos. En su blog aparecen
> cupones de descuento con los que podrás tener los cursos muy baratos.
>
> Y además de esto ya hay libros que tratan el tema (para R con Hadoop):
>
>
> https://www.packtpub.com/big-data-and-business-intelligence/big-data-analytics-r-and-hadoop
>
> En cuanto a lo de H2O, la web de H2O tiene múltiples ayudas, documentos y
> guías para su instalación.
>
> Saludos,
> Carlos Ortega
> www.qualityexcellence.es
>
> El 15 de junio de 2016, 11:05, Javier Villacampa González <
> javier.villacampa.gonza...@gmail.com> escribió:
>
>> Hola buenas,
>>
>> me preguntaba si alguno usa hadoop Spark en su día día y si me podíais
>> recomendar un buen curso para empezar. Estuve en la charla de meetup de
>> madrid hace unos meses de Rspark y estuvo bien, ahora me preguntaba si es
>> posible profundizar.
>>
>> Pero me gustaría tener recomendaciones de cualquier material que podáis
>> recomendar, cursos de coursera que hayais hecho, libros que hayais leido,
>> charlas de youtube que hayais visto. Los objetivo son:
>>
>>1. que sea simple,  un poco para tontitos y si puede ser que usen R por
>>no meterme con una cosa más.
>>2. que lo hayáis mirado, la red esta llena de cosas de estas me
>> gustaría
>>que me dieses opinión. Estoy intentando hacer alguno a ciegas pero no
>> es la
>>mejor opción
>>3. que sea simple y con R
>>
>>
>> Gracias por adelantado.
>>
>> --
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>> R-help-es@r-project.org
>> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
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> Saludos,
> Carlos Ortega
> www.qualityexcellence.es
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Re: [R-es] Random Forests

2016-06-19 Thread Javier Villacampa González 
Hola,

para seleccionar variables como bien dice carlos lo mejor es dedicar cabeza
y tiempo mirando las variables a mano. Pero si quieres algo más automático.
En la librería caret tienes unas cuantas ordenes que te permiten quitar
variables con variabilidad cercana a cero, o varaibles que estén muy
correlacionadas.

También puedes mirar cosas más sofisticadas. Por ejemplo la librería Boruta
y la librería
VSURF.  En el cran tienes muchaslibrerias de estas.

Un abrazo

--

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[R-es] Encontrar la primera columna no NA

2016-10-27 Thread Javier Villacampa González 
Imaginemos que tenemos una matriz con datos temporales por sujetos.
Pongamos que numero de veces que ha jugado una carta en un juego online. Y
que quiero saber cuantas veces jugo la carta el primer mes que estuvo en el
juego.

Pero claro mi matriz guarda los datos temporalmente de tal manera que:

# data.table( Enero = c( 1, 4, NA , NA , NA) , Febrero = c( 2, 6, 1, NA, NA
) , Marzo = c( 8,6,7,3, NA) ,  Abril = c( NA, 15, 5, 6,6 ))
#Enero Febrero Marzo Abril
# 1: 1   2 8NA
# 2: 4   6 615
# 3:NA   1 7 5
# 4:NA  NA 3 6
# 5:NA  NANA 6
# Suponiendo que cada fila es un jugador
# En este caso la solucion debería ser
# 1 para el primero que empezó en Enero
# 4 para el segundo jugador  que empezó en Enero
# 1 para el tercero  que empezó en Febrero
# 3 Para el cuarto  que empezó en Marzo
# 6 para el quinto  que empezó en Abril


A alguno se os ocurre una solucion más eficiente que la siguiente. Esto
seguro que con data table o dplyr se puede. Ya he quitados los pipes que
facilitan la lectura pero que no se llevan bien con data.table. Pero estoy
seguro que se puede mejorar más.

#===
# Como ejemplo de codigo
#===
# S Primera solucion --
# First not NA colum per subject
library(data.table)
library(dplyr)
set.seed(123456)
numero <- 1e5
dat <-
  data.table( Uno  = sample( c(runif(numero) , rep(NA , numero /2e0  )),
size = numero ) ,
dos= sample( c(runif(numero) , rep(NA , numero /1e1  )),
size = numero ) ,
tres   = sample( c(runif(numero) , rep(NA , numero /2e1 )) ,
size = numero ) ,
cuatro = sample( c(runif(numero) , rep(NA , numero /1e2 )) ,
size = numero ) ,
cinco  = sample( c(runif(numero) , rep(NA , numero /2e2 )) ,
size = numero ) ,
seis   = sample( c(runif(numero) , rep(NA , numero /1e3 )) ,
size = numero )
)


t <- Sys.time()
First_month <-
  dat %>%
  apply( MARGIN = 1, FUN =
   function(x){
 which( !is.na(x)  ) %>%  min( na.rm = TRUE ) %>%  return()
   }
  )



First_month %>%  table %>%  prop.table
dat[ , First_month := First_month]
N_for <- length( unique(First_month ))
for( j in 1:N_for){
  x <- dat[  First_month == j,  j,  with = FALSE]
  dat[ First_month == j , Value_First_month := x ]
}

dat %>%  print
# dat %>%  summary

cat( "===\n", difftime( Sys.time(), t, units =
"min") , " minutos que cuesta \n===\n" )
beepr::beep(3)
# E Primera solucion --




# S comparativa ---
library(microbenchmark)
N <- 1e2
tabla <-
  microbenchmark(
JVG_dplyr ={  dat %>%
apply( MARGIN = 1, FUN =
 function(x){
   which( !is.na(x)  ) %>%  min( na.rm = TRUE ) %>%
return()
   }
)
},
JVG ={
apply(X = dat,  MARGIN = 1, FUN =
 function(x){
   return(   min(  which( !is.na(x)  ),  na.rm = TRUE ) )
 }
)
},
times = N, unit = "s")

tabla %>%  print
beepr::beep(3)

# Unit: seconds
#   exprminlq   mean medianuq   max
neval
# JVG_dplyr 21.2321152 22.233428 22.9575357 22.5701781 23.32
26.64273010
# JVG0.7628928  0.843067  0.9260389  0.8495834  1.027036
1.29586810
# E comparativa ---

--

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Re: [R-es] Encontrar la primera columna no NA

2016-10-27 Thread Javier Villacampa González 
Pues parece que para este caso en particular es mejor la solucon con el for
vectorizado. Aunque la verdad que la tuyaes muy buena de cara compresion y
comprensión de codigo. Igual si tuviese mas columnas la solucin la tuya
sería más rápida. Tendré que mirarlo.

library(microbenchmark)
N <- 1e1
tabla <-
  microbenchmark(
JVG ={
apply(X = dat,  MARGIN = 1, FUN =
 function(x){
   return(   min(  which( !is.na(x)  ),  na.rm = TRUE ) )
 }
)
  dat[ , First_month := First_month]
  N_for <- length( unique(First_month ))
  for( j in 1:N_for){
x <- dat[  First_month == j,  j,  with = FALSE]
dat[ First_month == j , Value_First_month := x ]
  }
},
Olivier ={
  dat[,First_month   := apply(X = .SD,MARGIN = 1,FUN = function(x)
colnames(.SD)[min(which(!is.na(x)))])]
  dat[,Value_First_month := apply(X = .SD,MARGIN = 1,FUN = function(x)
x[min(which(!is.na(x)))])]
},
times = N, unit = "s")

tabla %>%  print
beepr::beep(3)

# Unit: seconds
#   expr  min   lq mean   median   uq  max neval
# JVG2.345127 2.440396 2.591505 2.509842 2.738680 3.01349810
# Olivier5.445869 5.454217 6.132737 6.212742 6.410948 7.00808510


El 27 de octubre de 2016, 15:10, Olivier Nuñez  escribió:

> Prueba lo siguiente, no es óptimo, pero creo va bastnate más rapido que
> los que mencionaste:
>
> t <- Sys.time()
> dat[,First_month := apply(.SD,1,function(x) colnames(.SD)[min(which(!is.na
> (x)))])]
> dat[,Value_First_month := apply(.SD,1,function(x) x[min(which(!is.na
> (x)))])]
> difftime( Sys.time(), t)
>
> Time difference of 3.478778 secs
>
>
> - Mensaje original -
> De: "Javier Villacampa González" 
> Para: "R ayuda" 
> Enviados: Jueves, 27 de Octubre 2016 13:43:19
> Asunto: [R-es] Encontrar la primera columna no NA
>
> Imaginemos que tenemos una matriz con datos temporales por sujetos.
> Pongamos que numero de veces que ha jugado una carta en un juego online. Y
> que quiero saber cuantas veces jugo la carta el primer mes que estuvo en el
> juego.
>
> Pero claro mi matriz guarda los datos temporalmente de tal manera que:
>
> # data.table( Enero = c( 1, 4, NA , NA , NA) , Febrero = c( 2, 6, 1, NA, NA
> ) , Marzo = c( 8,6,7,3, NA) ,  Abril = c( NA, 15, 5, 6,6 ))
> #Enero Febrero Marzo Abril
> # 1: 1   2 8NA
> # 2: 4   6 615
> # 3:NA   1 7 5
> # 4:NA  NA 3 6
> # 5:NA  NANA 6
> # Suponiendo que cada fila es un jugador
> # En este caso la solucion debería ser
> # 1 para el primero que empezó en Enero
> # 4 para el segundo jugador  que empezó en Enero
> # 1 para el tercero  que empezó en Febrero
> # 3 Para el cuarto  que empezó en Marzo
> # 6 para el quinto  que empezó en Abril
>
>
> A alguno se os ocurre una solucion más eficiente que la siguiente. Esto
> seguro que con data table o dplyr se puede. Ya he quitados los pipes que
> facilitan la lectura pero que no se llevan bien con data.table. Pero estoy
> seguro que se puede mejorar más.
>
> #===
> # Como ejemplo de codigo
> #===
> # S Primera solucion --
> 
> # First not NA colum per subject
> library(data.table)
> library(dplyr)
> set.seed(123456)
> numero <- 1e5
> dat <-
>   data.table( Uno  = sample( c(runif(numero) , rep(NA , numero /2e0  )),
> size = numero ) ,
> dos= sample( c(runif(numero) , rep(NA , numero /1e1  )),
> size = numero ) ,
> tres   = sample( c(runif(numero) , rep(NA , numero /2e1 )) ,
> size = numero ) ,
> cuatro = sample( c(runif(numero) , rep(NA , numero /1e2 )) ,
> size = numero ) ,
> cinco  = sample( c(runif(numero) , rep(NA , numero /2e2 )) ,
> size = numero ) ,
> seis   = sample( c(runif(numero) , rep(NA , numero /1e3 )) ,
> size = numero )
> )
>
>
> t <- Sys.time()
> First_month <-
>   dat %>%
>   apply( MARGIN = 1, FUN =
>function(x){
>  which( !is.na(x)  ) %>%  min( na.rm = TRUE ) %>%  return()
>}
>   )
>
>
>
> First_month %>%  table %>%  prop.table
> dat[ , First_month := First_month]
> N_for <- length( unique(First_month ))
> for( j in 1:N_for){
>   x <- dat[  First_month == j,  j,  with = FALSE]
>   dat[ First_month == j , Value_First_month := x ]
> }
>
> dat %>%  print
> # dat %>%  summary
>
> cat( "===\n", difftime( Sys.time(), t, units

Re: [R-es] Encontrar la primera columna no NA

2016-10-27 Thread Javier Villacampa González 
      Uno    0.54640585
> > difftime( Sys.time(), t)
> Time difference of 1.060787 secs
>
>
> - Mensaje original -
> De: "Olivier Nuñez" 
> Para: "Javier Villacampa González" 
> CC: "R ayuda" 
> Enviados: Jueves, 27 de Octubre 2016 15:10:07
> Asunto: Re: [R-es] Encontrar la primera columna no NA
>
> Prueba lo siguiente, no es óptimo, pero creo va bastnate más rapido que
> los que mencionaste:
>
> t <- Sys.time()
> dat[,First_month := apply(.SD,1,function(x) colnames(.SD)[min(which(!is.na
> (x)))])]
> dat[,Value_First_month := apply(.SD,1,function(x) x[min(which(!is.na
> (x)))])]
> difftime( Sys.time(), t)
>
> Time difference of 3.478778 secs
>
>
> - Mensaje original -
> De: "Javier Villacampa González" 
> Para: "R ayuda" 
> Enviados: Jueves, 27 de Octubre 2016 13:43:19
> Asunto: [R-es] Encontrar la primera columna no NA
>
> Imaginemos que tenemos una matriz con datos temporales por sujetos.
> Pongamos que numero de veces que ha jugado una carta en un juego online. Y
> que quiero saber cuantas veces jugo la carta el primer mes que estuvo en el
> juego.
>
> Pero claro mi matriz guarda los datos temporalmente de tal manera que:
>
> # data.table( Enero = c( 1, 4, NA , NA , NA) , Febrero = c( 2, 6, 1, NA, NA
> ) , Marzo = c( 8,6,7,3, NA) ,  Abril = c( NA, 15, 5, 6,6 ))
> #Enero Febrero Marzo Abril
> # 1: 1   2 8NA
> # 2: 4   6 615
> # 3:NA   1 7 5
> # 4:NA  NA 3 6
> # 5:NA  NANA 6
> # Suponiendo que cada fila es un jugador
> # En este caso la solucion debería ser
> # 1 para el primero que empezó en Enero
> # 4 para el segundo jugador  que empezó en Enero
> # 1 para el tercero  que empezó en Febrero
> # 3 Para el cuarto  que empezó en Marzo
> # 6 para el quinto  que empezó en Abril
>
>
> A alguno se os ocurre una solucion más eficiente que la siguiente. Esto
> seguro que con data table o dplyr se puede. Ya he quitados los pipes que
> facilitan la lectura pero que no se llevan bien con data.table. Pero estoy
> seguro que se puede mejorar más.
>
> #===
> # Como ejemplo de codigo
> #===
> # S Primera solucion --
> 
> # First not NA colum per subject
> library(data.table)
> library(dplyr)
> set.seed(123456)
> numero <- 1e5
> dat <-
>   data.table( Uno  = sample( c(runif(numero) , rep(NA , numero /2e0  )),
> size = numero ) ,
> dos= sample( c(runif(numero) , rep(NA , numero /1e1  )),
> size = numero ) ,
> tres   = sample( c(runif(numero) , rep(NA , numero /2e1 )) ,
> size = numero ) ,
> cuatro = sample( c(runif(numero) , rep(NA , numero /1e2 )) ,
> size = numero ) ,
> cinco  = sample( c(runif(numero) , rep(NA , numero /2e2 )) ,
> size = numero ) ,
> seis   = sample( c(runif(numero) , rep(NA , numero /1e3 )) ,
> size = numero )
> )
>
>
> t <- Sys.time()
> First_month <-
>   dat %>%
>   apply( MARGIN = 1, FUN =
>function(x){
>  which( !is.na(x)  ) %>%  min( na.rm = TRUE ) %>%  return()
>}
>   )
>
>
>
> First_month %>%  table %>%  prop.table
> dat[ , First_month := First_month]
> N_for <- length( unique(First_month ))
> for( j in 1:N_for){
>   x <- dat[  First_month == j,  j,  with = FALSE]
>   dat[ First_month == j , Value_First_month := x ]
> }
>
> dat %>%  print
> # dat %>%  summary
>
> cat( "===\n", difftime( Sys.time(), t, units =
> "min") , " minutos que cuesta \n===\n" )
> beepr::beep(3)
> # E Primera solucion --
> 
>
>
>
>
> # S comparativa --
> -
> library(microbenchmark)
> N <- 1e2
> tabla <-
>   microbenchmark(
> JVG_dplyr ={  dat %>%
> apply( MARGIN = 1, FUN =
>  function(x){
>which( !is.na(x)  ) %>%  min( na.rm = TRUE ) %>%
> return()
>}
> )
> },
> JVG ={
> apply(X = dat,  MARGIN = 1, FUN =
>  function(x){
>return(   min(  which( !is.na(x)  ),  na.rm = TRUE ) )
>  }
> )
> },
> times = N, unit = "s")
>
> tabla %>%  print
> beepr::beep(3)
>
> # Unit: seconds
>

Re: [R-es] Encontrar la primera columna no NA

2016-10-27 Thread Javier Villacampa González 
Tengo que comprobar si todos hacen lo mismo del todo. Pero los resultados
no dejan de sorprenderme. Carlos, ya no programa nadie en base y empiezo a
sospechar que igual nos equivocamos.


===
# Unit: seconds
  exprmin lq  meanmedian
uq  maxneval   Lift
#   JVG 0,6716004   0,7210757   1,0513104   0,9597415   1,1624642
2,0997470   10  3,17
#   Olivier 3,0642166   3,4242663,7383201   3,7456163,9909474
4,4795947   10  12,3
#   Olivier21,2263557   1,3403381,5031451   1,5140908   1,6264349
1,7548450   10  5,00
#   Adolfo  0,3401764   0,3425798   0,4463280,3992639   0,5313764
0,7357900   10  1,32
#   Olivier30,3684704   0,3875006   0,5157852   0,4959741   0,6414696
0,6954977   10  1,64
#   GilBellosta 0,2089104   0,2654190,3599796   0,3023052   0,4038109
0,7859248   10  1
===






#
===
# Codigo
#
===
library(microbenchmark)
N <- 1e1
tabla <-
  microbenchmark(
# JVG_dplyr ={
#   dat %>%
# apply( MARGIN = 1, FUN =
#  function(x){
#which( !is.na(x)  ) %>%  min( na.rm = TRUE ) %>%
return()
#}
# )
#   dat[ , First_month := First_month]
#   N_for <- length( unique(First_month ))
#   for( j in 1:N_for){
# x <- dat[  First_month == j,  j,  with = FALSE]
# dat[ First_month == j , Value_First_month := x ]
#   }
# },
JVG ={
  dat <-
data.table( Uno= sample( c(runif(numero) , rep(NA , numero /2e0
)) , size = numero ) ,
dos= sample( c(runif(numero) , rep(NA , numero /1e1
)) , size = numero ) ,
tres   = sample( c(runif(numero) , rep(NA , numero /2e1
)) , size = numero ) ,
cuatro = sample( c(runif(numero) , rep(NA , numero /1e2
)) , size = numero ) ,
cinco  = sample( c(runif(numero) , rep(NA , numero /2e2
)) , size = numero ) ,
seis   = sample( c(runif(numero) , rep(NA , numero /1e3
)) , size = numero )
)

  apply(X = dat,  MARGIN = 1, FUN =
  function(x){
return(   min(  which( !is.na(x)  ),  na.rm = TRUE ) )
  }
  )
  dat[ , First_month := First_month]
  N_for <- length( unique(First_month ))
  for( j in 1:N_for){
x <- dat[  First_month == j,  j,  with = FALSE]
dat[ First_month == j , Value_First_month := x ]
  }
},
Olivier ={
dat <-
  data.table( Uno= sample( c(runif(numero) , rep(NA , numero /2e0
)) , size = numero ) ,
  dos= sample( c(runif(numero) , rep(NA , numero /1e1
)) , size = numero ) ,
  tres   = sample( c(runif(numero) , rep(NA , numero /2e1
)) , size = numero ) ,
  cuatro = sample( c(runif(numero) , rep(NA , numero /1e2
)) , size = numero ) ,
  cinco  = sample( c(runif(numero) , rep(NA , numero /2e2
)) , size = numero ) ,
  seis   = sample( c(runif(numero) , rep(NA , numero /1e3
)) , size = numero )
  )
  dat[,First_month   := apply(X = .SD,MARGIN = 1,FUN = function(x)
colnames(.SD)[min(which(!is.na(x)))])]
  dat[,Value_First_month := apply(X = .SD,MARGIN = 1,FUN = function(x)
x[min(which(!is.na(x)))])]
},
Olivier2={
  dat <-
data.table( Uno= sample( c(runif(numero) , rep(NA , numero /2e0
)) , size = numero ) ,
dos= sample( c(runif(numero) , rep(NA , numero /1e1
)) , size = numero ) ,
tres   = sample( c(runif(numero) , rep(NA , numero /2e1
)) , size = numero ) ,
cuatro = sample( c(runif(numero) , rep(NA , numero /1e2
)) , size = numero ) ,
cinco  = sample( c(runif(numero) , rep(NA , numero /2e2
)) , size = numero ) ,
seis   = sample( c(runif(numero) , rep(NA , numero /1e3
)) , size = numero )
)

  dat[,jugador:=1:.N]
  dat2=melt(dat,id.vars="jugador")
  setkey(dat2,jugador)
  dat2[,index:=min(which(!is.na(value))),by=jugador]
  dat3 <- dat2[,list(First_month_Olivier
=variable[index[1]],Value_First_month_Olivier =value[index[1]]),by=jugador]
  setkey(x = dat, jugador)
  dat0 <- merge( x = dat, y = dat3, all.x = TRUE, all.y = FALSE)

},

Adolfo = {

  dat <-
data.table( Uno= sample( c(runif(numero) , rep(NA , numero /2e0
)) , size = numero ) ,
dos= sample( c(runif(numero) , rep(NA , numero /1e1
)) , size = numero ) ,
tres   = sample( c(runif(numero) , rep(