Programacion Funcional

Práctica Guiada

library(fs)
library(tidyverse)

── Attaching packages ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── tidyverse 1.2.1 ──
✔ ggplot2 3.2.1     ✔ purrr   0.3.2
✔ tibble  2.1.3     ✔ dplyr   0.8.3
✔ tidyr   1.0.0     ✔ stringr 1.4.0
✔ readr   1.3.1     ✔ forcats 0.4.0
── Conflicts ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
✖ dplyr::filter()  masks stats::filter()
✖ purrr::is_null() masks testthat::is_null()
✖ dplyr::lag()     masks stats::lag()
✖ dplyr::matches() masks tidyr::matches(), testthat::matches()

library(openxlsx)
library(glue)

Attaching package: ‘glue’

The following object is masked from ‘package:dplyr’:

    collapse

Ejemplo 1: Iterando en la EPH

Lo primero que necesitamos es definir un vector o lista sobre el que iterar.

Por ejemplo, podemos armar un vector con los path a las bases individuales, con el comando fs::dir_ls

bases_individuales_path <- dir_ls(path = '../../Fuentes/', regexp= 'individual')
bases_individuales_path

../../Fuentes/usu_individual_t117.txt ../../Fuentes/usu_individual_t216.txt ../../Fuentes/usu_individual_t316.txt 
../../Fuentes/usu_individual_t416.txt 

Luego, como en la función que usamos para leer las bases definimos muchos parametros, nos podemos armar una función wrapper que sólo necesite un parámetro, y que simplifique la escritura del map

leer_base_eph <- function(path) {
  read.table(path,sep=";", dec=",", header = TRUE, fill = TRUE) %>% 
    select(ANO4,TRIMESTRE,REGION,P21,CH04, CH06)
}

bases_df <- tibble(bases_individuales_path) %>%
  mutate(base = map(bases_individuales_path, leer_base_eph))

bases_df

El resultado es un DF donde la columna base tiene en cada fila, otro DF con la base de la EPH de ese período. Esto es lo que llamamos un nested DF o dataframe nesteado pa les pibes.

Si queremos juntar todo, podemos usar unnest()

bases_df <- bases_df %>% unnest()
bases_df

¿Qué pasa si los DF que tenemos nesteados no tienen la misma cantidad de columnas?

Esto mismo lo podemos usar para fragmentar el datastet por alguna variable, con el group_by()

bases_df %>% 
  group_by(REGION) %>% 
  nest()

NA

Así, para cada región tenemos un DF.

¿ De qué sirve todo esto?

No todo en la vida es un Dataframe. Hay estucturas de datos que no se pueden normalizar a filas y columnas. En esos casos recurríamos tradicionalmente a los loops. Con MAP podemos tener los elementos agrupados en un sólo objeto y aún conservar sus formas diferentes.

Ejemplo 2: Gráficos en serie

Veamos un tercer ejemplo con otra base de datos que ya conocemos: Gapminder, que muestra algunos datos sobre la población de los países por año.

El objetivo de este ejercicio es hacer un gráfico por país de forma automática.

• Primero veamos los datos

library(gapminder)


gapminder_unfiltered %>% 
  sample_n(10)

NA

la base tiene la siguiente info:

• country: Nombre del país
• continent: Nombre del continente
• year: año
• lifeExp: Esperanza de vida al nacer
• pop: Población

• gdpPercap

• Vamos a hacer un gráfico sencillo para Argentina

data_argentina <- gapminder_unfiltered %>% 
  filter(country=='Argentina')

ggplot(data_argentina, aes(year, lifeExp, size= pop, color=gdpPercap))+
  geom_point()+
  geom_line(alpha=0.6)+
  labs(title = unique(data_argentina$country))

• Ahora que tenemos una idea de lo que queremos gráficar lo podemos poner adentro de una función que grafique.

# definimos la función
graficar_pais <- function(data, pais){
  
  ggplot(data, aes(year, lifeExp, size= pop, color=gdpPercap))+
    geom_point()+
    geom_line(alpha=0.6)+
    labs(title = pais)
}

probamos la función para un caso

graficar_pais(data_argentina, 'Argentina')

• Nos armamos un dataset nesteado

gapminder_nest <- gapminder_unfiltered %>% 
  group_by(country) %>% 
  nest()

Warning messages:
1: Unknown or uninitialised column: 'grafico'. 
2: Unknown or uninitialised column: 'grafico'. 

gapminder_nest[1:5,]

NA

• Ahora podemos crear una nueva columna que contenga los gráficos

gapminder_nest <- gapminder_nest %>% 
  mutate(grafico= map2(.x = data, .y = country,.f =  graficar_pais))

gapminder_nest[1:5,]

Veamos un ejemplo

gapminder_nest$grafico[21]

[[1]]

Ahora podemos guardar todos los gráficos en un archivo PDF

pdf('../../Resultados/graficos_gapminder.pdf')
gapminder_nest$grafico
dev.off()