Proyectos en R

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### Proyectos en R
#

## **Miriam Lerma**<br>
Marzo 2021

---

# Intro

- Trabajar por proyectos. <br>
- Ordenar mis carpetas y crear mi proyecto.<br>
- Crear un proyecto.<br>
- Guardarlo y compartirlo.<br>

## Ustedes

- Conocimientos básicos de R (saben abrirlo, cargar paquetes y datos, saben hacer algunas operaciones y gráficos, saben exportar csvs y gráficos).  <br>
- Quieren tener ordenado su trabajo para poder re-hacer sus análisis en el futuro.<br>
- Quieren trabajar con alguien mas y mandarle materiales.<br>

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## Créditos

Si quieren profundizar en el tema:

- [<svg aria-hidden="true" role="img" viewBox="0 0 576 512" style="height:1em;width:1.12em;vertical-align:-0.125em;margin-left:auto;margin-right:auto;font-size:inherit;fill:#f2cc8f;overflow:visible;position:relative;"><path d="M542.22 32.05c-54.8 3.11-163.72 14.43-230.96 55.59-4.64 2.84-7.27 7.89-7.27 13.17v363.87c0 11.55 12.63 18.85 23.28 13.49 69.18-34.82 169.23-44.32 218.7-46.92 16.89-.89 30.02-14.43 30.02-30.66V62.75c.01-17.71-15.35-31.74-33.77-30.7zM264.73 87.64C197.5 46.48 88.58 35.17 33.78 32.05 15.36 31.01 0 45.04 0 62.75V400.6c0 16.24 13.13 29.78 30.02 30.66 49.49 2.6 149.59 12.11 218.77 46.95 10.62 5.35 23.21-1.94 23.21-13.46V100.63c0-5.29-2.62-10.14-7.27-12.99z"/></svg> Proyectos en R4DS](https://r4ds-en-espaniol.netlify.app/flujo-de-trabajo-proyectos.html)

- [<svg aria-hidden="true" role="img" viewBox="0 0 480 512" style="height:1em;width:0.94em;vertical-align:-0.125em;margin-left:auto;margin-right:auto;font-size:inherit;fill:#f2cc8f;overflow:visible;position:relative;"><path d="M186.1 328.7c0 20.9-10.9 55.1-36.7 55.1s-36.7-34.2-36.7-55.1 10.9-55.1 36.7-55.1 36.7 34.2 36.7 55.1zM480 278.2c0 31.9-3.2 65.7-17.5 95-37.9 76.6-142.1 74.8-216.7 74.8-75.8 0-186.2 2.7-225.6-74.8-14.6-29-20.2-63.1-20.2-95 0-41.9 13.9-81.5 41.5-113.6-5.2-15.8-7.7-32.4-7.7-48.8 0-21.5 4.9-32.3 14.6-51.8 45.3 0 74.3 9 108.8 36 29-6.9 58.8-10 88.7-10 27 0 54.2 2.9 80.4 9.2 34-26.7 63-35.2 107.8-35.2 9.8 19.5 14.6 30.3 14.6 51.8 0 16.4-2.6 32.7-7.7 48.2 27.5 32.4 39 72.3 39 114.2zm-64.3 50.5c0-43.9-26.7-82.6-73.5-82.6-18.9 0-37 3.4-56 6-14.9 2.3-29.8 3.2-45.1 3.2-15.2 0-30.1-.9-45.1-3.2-18.7-2.6-37-6-56-6-46.8 0-73.5 38.7-73.5 82.6 0 87.8 80.4 101.3 150.4 101.3h48.2c70.3 0 150.6-13.4 150.6-101.3zm-82.6-55.1c-25.8 0-36.7 34.2-36.7 55.1s10.9 55.1 36.7 55.1 36.7-34.2 36.7-55.1-10.9-55.1-36.7-55.1z"/></svg> Nombrar cosas por Stephanie Orellana](https://sporella.github.io/nombrar_cosas/#1)

- [<svg aria-hidden="true" role="img" viewBox="0 0 576 512" style="height:1em;width:1.12em;vertical-align:-0.125em;margin-left:auto;margin-right:auto;font-size:inherit;fill:#f2cc8f;overflow:visible;position:relative;"><path d="M542.22 32.05c-54.8 3.11-163.72 14.43-230.96 55.59-4.64 2.84-7.27 7.89-7.27 13.17v363.87c0 11.55 12.63 18.85 23.28 13.49 69.18-34.82 169.23-44.32 218.7-46.92 16.89-.89 30.02-14.43 30.02-30.66V62.75c.01-17.71-15.35-31.74-33.77-30.7zM264.73 87.64C197.5 46.48 88.58 35.17 33.78 32.05 15.36 31.01 0 45.04 0 62.75V400.6c0 16.24 13.13 29.78 30.02 30.66 49.49 2.6 149.59 12.11 218.77 46.95 10.62 5.35 23.21-1.94 23.21-13.46V100.63c0-5.29-2.62-10.14-7.27-12.99z"/></svg> Naming things by Jenny Bryan](http://www2.stat.duke.edu/~rcs46/lectures_2015/01-markdown-git/slides/naming-slides/naming-slides.pdf)

- Presentaciones de reproducibilidad<br> 
[<svg aria-hidden="true" role="img" viewBox="0 0 576 512" style="height:1em;width:1.12em;vertical-align:-0.125em;margin-left:auto;margin-right:auto;font-size:inherit;fill:#f2cc8f;overflow:visible;position:relative;"><path d="M549.655 124.083c-6.281-23.65-24.787-42.276-48.284-48.597C458.781 64 288 64 288 64S117.22 64 74.629 75.486c-23.497 6.322-42.003 24.947-48.284 48.597-11.412 42.867-11.412 132.305-11.412 132.305s0 89.438 11.412 132.305c6.281 23.65 24.787 41.5 48.284 47.821C117.22 448 288 448 288 448s170.78 0 213.371-11.486c23.497-6.321 42.003-24.171 48.284-47.821 11.412-42.867 11.412-132.305 11.412-132.305s0-89.438-11.412-132.305zm-317.51 213.508V175.185l142.739 81.205-142.739 81.201z"/></svg> RLadiesJohannesburg](https://www.youtube.com/watch?v=tSrf4n7DFYI&t=55s)

- Imágenes adicionales  
[<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:#f2cc8f;overflow:visible;position:relative;"><path d="M48 32C21.5 32 0 53.5 0 80v352c0 26.5 21.5 48 48 48h416c26.5 0 48-21.5 48-48V80c0-26.5-21.5-48-48-48H48zm0 32h106c3.3 0 6 2.7 6 6v20c0 3.3-2.7 6-6 6H38c-3.3 0-6-2.7-6-6V80c0-8.8 7.2-16 16-16zm426 96H38c-3.3 0-6-2.7-6-6v-36c0-3.3 2.7-6 6-6h138l30.2-45.3c1.1-1.7 3-2.7 5-2.7H464c8.8 0 16 7.2 16 16v74c0 3.3-2.7 6-6 6zM256 424c-66.2 0-120-53.8-120-120s53.8-120 120-120 120 53.8 120 120-53.8 120-120 120zm0-208c-48.5 0-88 39.5-88 88s39.5 88 88 88 88-39.5 88-88-39.5-88-88-88zm-48 104c-8.8 0-16-7.2-16-16 0-35.3 28.7-64 64-64 8.8 0 16 7.2 16 16s-7.2 16-16 16c-17.6 0-32 14.4-32 32 0 8.8-7.2 16-16 16z"/></svg> Unsplash](https://unsplash.com/)<br>
[<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:#f2cc8f;overflow:visible;position:relative;"><path d="M48 32C21.5 32 0 53.5 0 80v352c0 26.5 21.5 48 48 48h416c26.5 0 48-21.5 48-48V80c0-26.5-21.5-48-48-48H48zm0 32h106c3.3 0 6 2.7 6 6v20c0 3.3-2.7 6-6 6H38c-3.3 0-6-2.7-6-6V80c0-8.8 7.2-16 16-16zm426 96H38c-3.3 0-6-2.7-6-6v-36c0-3.3 2.7-6 6-6h138l30.2-45.3c1.1-1.7 3-2.7 5-2.7H464c8.8 0 16 7.2 16 16v74c0 3.3-2.7 6-6 6zM256 424c-66.2 0-120-53.8-120-120s53.8-120 120-120 120 53.8 120 120-53.8 120-120 120zm0-208c-48.5 0-88 39.5-88 88s39.5 88 88 88 88-39.5 88-88-39.5-88-88-88zm-48 104c-8.8 0-16-7.2-16-16 0-35.3 28.7-64 64-64 8.8 0 16 7.2 16 16s-7.2 16-16 16c-17.6 0-32 14.4-32 32 0 8.8-7.2 16-16 16z"/></svg> Portada por Hannah Busing](https://unsplash.com/@hannahbusing)

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# Empecemos!

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## 1. Teoria

Llegara el día en que cerraran R y harán otra cosa y tendrán que volver al análisis que estaban haciendo.

También llegara el día en que trabajen en múltiples proyectos a la vez y quieran mantenerlos separados.

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## 1.1. Donde vive tu analisis?

Tus scripts te permiten recrear el environment (ambiente) del trabajo donde estabas trabajando.

Por esto R4DS recomienda, que **no guardes tu espacio de trabajo**.

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## 1.2. Rutas

Su directorio de trabajo (working directory en inglés) es donde R busca los archivos que le pides que lea y donde colocará todos los archivos que le pidas que guarde.

RStudio muestra tu directorio de trabajo actual en la parte superior de la consola o puedes escribir:

```r
getwd()
```

Existen dos estilos básicos de rutas:

- Mac y Linux usan barras (slash).
- Windows usa barras invertidas (backslash) o dos barras.

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## 1.2. Rutas absolutas

Las **rutas absolutas** te llevan a la misma ubicación sin importar tu directorio de trabajo.

Tu directorio de trabajo de puede definir manualmente, pero usar rutas absolutas dificulta compartir tus scripts.

Por ejemplo, esta es la ruta a un archivo que solo aplica para mi computadora.

```r
Pingus<-read_csv("C://Users//Lerma//Documents//4Cursos//1CIAD//01Clase Intro//Pingus_1.csv")
```

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## 1.2. Rutas relativas

Las **rutas relativas**, siempre que hagas referencia a un archivo con una ruta relativa, RStudio lo buscará en este directorio.

También librerías como here, se adaptan a la ubicación de tus proyectos.

```r
here()
```

```r
Pingus<-read_csv(paste0(here(),"//Pingus_1.csv"))
```

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## 1.3. Proyectos en RStudio

Lo ideal es tener todos los archivos asociados a un proyecto en un mismo lugar.

Para crear un proyecto en R  File > New Proyect, y después elegir la adecuada.  
Hoy usaremos New Directory.

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## 1.4. Proyectos

<br>
Es **bueno** que se limpie el environment, te obliga a reportar todo lo que hiciste... <br> 
.right[... y que puedas replicarlo en el futuro. <br>]

Cuando creas tu nuevo proyecto, no guarda los objectos que tengas en el environment.<br>
Pero lo que si estas siguiendo estos pasos a la par y tienes objetos importantes en tu environment, guardalos antes de crear tu proyecto <br>
Para guardar tus objetos puedes usar  write_csv, saveRSD o lo que prefieras.

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## 1.4. Ventajas

- Un proyecto te permite tener todo un 'proyecto' como su tesis, artículos, etc, dentro de una sola carpeta.  
- La carpeta se puede cambiar de lugar sin perder todos las direcciones (usando direcciones relativas).    
- También te permite definir que vas a usar y enfocarte en eso, no tener todo en diferentes lados.  
- Te puede ayudar a colaborar con otros.

En resumen, los proyectos en RStudio te ofrecen la oportunidad de mantener un flujo de trabajo consistente que te será de mucha utilidad en el futuro.

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## 1.4. Recomendaciones

- Crea un proyecto RStudio para cada proyecto de análisis de datos.
- Mantén los archivos ahí.
- Conserva los scripts ahí también; edítalos, ejecútalos por partes o en su totalidad.
- Guarda todos los resultados de tu trabajo (gráficos y sets de datos limpios) ahí.
- Siempre usa rutas relativas, nunca rutas absolutas.

Todo lo que necesites siempre estará concentrado en una sola ubicación y claramente separado de los otros proyectos en los que estés trabajando.

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## 1.5. Nombrar las cosas.

**Cuales son nombres de proyecto o de objetos significativos?**

**Malos nombres**:

- Introduccion final diciembre.pdf  
- modelo.xlsx  
- figuraI.png  
--

- Introduccion final diciembre-2.pdf    
- Datos contacto@ gatos.cl.txt   
- W.docx  
--

- Introduccion final diciembreFINAL.pdf   
--

- Introduccion final diciembreFINAL-final-revisado.pdf

Fuente: [Stephanie Orellana](https://sporella.github.io/nombrar_cosas/#3)

**Buenos nombres**

<h4><svg aria-hidden="true" role="img" viewBox="0 0 640 512" style="height:1em;width:1.25em;vertical-align:-0.125em;margin-left:auto;margin-right:auto;font-size:inherit;fill:black;overflow:visible;position:relative;"><path d="M624 416H381.54c-.74 19.81-14.71 32-32.74 32H288c-18.69 0-33.02-17.47-32.77-32H16c-8.8 0-16 7.2-16 16v16c0 35.2 28.8 64 64 64h512c35.2 0 64-28.8 64-64v-16c0-8.8-7.2-16-16-16zM576 48c0-26.4-21.6-48-48-48H112C85.6 0 64 21.6 64 48v336h512V48zm-64 272H128V64h384v256z"/></svg>  Leibles para la computadora</h4>
<h4><svg aria-hidden="true" role="img" viewBox="0 0 640 512" style="height:1em;width:1.25em;vertical-align:-0.125em;margin-left:auto;margin-right:auto;font-size:inherit;fill:black;overflow:visible;position:relative;"><path d="M192 256c61.9 0 112-50.1 112-112S253.9 32 192 32 80 82.1 80 144s50.1 112 112 112zm76.8 32h-8.3c-20.8 10-43.9 16-68.5 16s-47.6-6-68.5-16h-8.3C51.6 288 0 339.6 0 403.2V432c0 26.5 21.5 48 48 48h288c26.5 0 48-21.5 48-48v-28.8c0-63.6-51.6-115.2-115.2-115.2zM480 256c53 0 96-43 96-96s-43-96-96-96-96 43-96 96 43 96 96 96zm48 32h-3.8c-13.9 4.8-28.6 8-44.2 8s-30.3-3.2-44.2-8H432c-20.4 0-39.2 5.9-55.7 15.4 24.4 26.3 39.7 61.2 39.7 99.8v38.4c0 2.2-.5 4.3-.6 6.4H592c26.5 0 48-21.5 48-48 0-61.9-50.1-112-112-112z"/></svg> Leibles para los humanos </h4>
<h4><svg aria-hidden="true" role="img" viewBox="0 0 640 512" style="height:1em;width:1.25em;vertical-align:-0.125em;margin-left:auto;margin-right:auto;font-size:inherit;fill:black;overflow:visible;position:relative;"><path d="M32,224H64V416H32A31.96166,31.96166,0,0,1,0,384V256A31.96166,31.96166,0,0,1,32,224Zm512-48V448a64.06328,64.06328,0,0,1-64,64H160a64.06328,64.06328,0,0,1-64-64V176a79.974,79.974,0,0,1,80-80H288V32a32,32,0,0,1,64,0V96H464A79.974,79.974,0,0,1,544,176ZM264,256a40,40,0,1,0-40,40A39.997,39.997,0,0,0,264,256Zm-8,128H192v32h64Zm96,0H288v32h64ZM456,256a40,40,0,1,0-40,40A39.997,39.997,0,0,0,456,256Zm-8,128H384v32h64ZM640,256V384a31.96166,31.96166,0,0,1-32,32H576V224h32A31.96166,31.96166,0,0,1,640,256Z"/></svg>  Funcionen bien con orden por defecto </h4>

---

## 1.7. Para la computadora <svg aria-hidden="true" role="img" viewBox="0 0 640 512" style="height:1em;width:1.25em;vertical-align:-0.125em;margin-left:auto;margin-right:auto;font-size:inherit;fill:black;overflow:visible;position:relative;"><path d="M624 416H381.54c-.74 19.81-14.71 32-32.74 32H288c-18.69 0-33.02-17.47-32.77-32H16c-8.8 0-16 7.2-16 16v16c0 35.2 28.8 64 64 64h512c35.2 0 64-28.8 64-64v-16c0-8.8-7.2-16-16-16zM576 48c0-26.4-21.6-48-48-48H112C85.6 0 64 21.6 64 48v336h512V48zm-64 272H128V64h384v256z"/></svg>

- Usar palabras clave.  
- Sin caracteres especiales.  
- Sin signos de puntuación.

Usar "_" para separar nombres con mas de una palabra.

<br>

**Evita**
- Usar espacios en los nombres de los archivos.  
- Signos de puntuación.  
- Caracteres acentuados.  
- Diferentes archivos con nombres similares y con diferente contenido (ej. gato y Gato).

---

## 1.7. Para humanos <svg aria-hidden="true" role="img" viewBox="0 0 640 512" style="height:1em;width:1.25em;vertical-align:-0.125em;margin-left:auto;margin-right:auto;font-size:inherit;fill:black;overflow:visible;position:relative;"><path d="M192 256c61.9 0 112-50.1 112-112S253.9 32 192 32 80 82.1 80 144s50.1 112 112 112zm76.8 32h-8.3c-20.8 10-43.9 16-68.5 16s-47.6-6-68.5-16h-8.3C51.6 288 0 339.6 0 403.2V432c0 26.5 21.5 48 48 48h288c26.5 0 48-21.5 48-48v-28.8c0-63.6-51.6-115.2-115.2-115.2zM480 256c53 0 96-43 96-96s-43-96-96-96-96 43-96 96 43 96 96 96zm48 32h-3.8c-13.9 4.8-28.6 8-44.2 8s-30.3-3.2-44.2-8H432c-20.4 0-39.2 5.9-55.7 15.4 24.4 26.3 39.7 61.2 39.7 99.8v38.4c0 2.2-.5 4.3-.6 6.4H592c26.5 0 48-21.5 48-48 0-61.9-50.1-112-112-112z"/></svg>

Fácil de saber que contiene el archivo a partir de su nombre.

- 01_introduccion.docx  
- 02_metodologia.docx  
- 03_discucion.docx  
- 04_tablas.docx

---

## 1.7. Orden por defecto <svg aria-hidden="true" role="img" viewBox="0 0 640 512" style="height:1em;width:1.25em;vertical-align:-0.125em;margin-left:auto;margin-right:auto;font-size:inherit;fill:currentColor;overflow:visible;position:relative;"><path d="M32,224H64V416H32A31.96166,31.96166,0,0,1,0,384V256A31.96166,31.96166,0,0,1,32,224Zm512-48V448a64.06328,64.06328,0,0,1-64,64H160a64.06328,64.06328,0,0,1-64-64V176a79.974,79.974,0,0,1,80-80H288V32a32,32,0,0,1,64,0V96H464A79.974,79.974,0,0,1,544,176ZM264,256a40,40,0,1,0-40,40A39.997,39.997,0,0,0,264,256Zm-8,128H192v32h64Zm96,0H288v32h64ZM456,256a40,40,0,1,0-40,40A39.997,39.997,0,0,0,456,256Zm-8,128H384v32h64ZM640,256V384a31.96166,31.96166,0,0,1-32,32H576V224h32A31.96166,31.96166,0,0,1,640,256Z"/></svg>

Usar algo numerico al inicio permite ordenarlos por defecto, y lo mejor es anteponer ceros.

Si no anteponemos el cero, 1...  se desalinea con 10.

Mis carpetas son:  
01Datos  
02Analisis  
03Resultados  
04Discusion  
05Referencias

Otras opciones:  
01_Datos  
01_datos

---

## 1.8. Comentar su codigo

Pongan la mayor cantidad de información que puedan para recordar porque hicieron que cosa.
Tener tus datos ordenados y tener un solo archivo ayuda a compartir tu trabajo y te permite replicar el experimento en el futuro.

```r
#Este código es para cargar mis datos
Pingus_csv<-read_csv(here("Pingus_1.csv")) 
#Para cargar otros datos 
#Tengo que nombrar un objeto
#Usar la funcion read_csv del paquete tidyverse
#Recordar cargar la libreria here
#Cambiar el nombre de lo que esta entre comillas
```

---

# Ejercicios <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:#FFFFFF;overflow:visible;position:relative;"><path d="M497.9 142.1l-46.1 46.1c-4.7 4.7-12.3 4.7-17 0l-111-111c-4.7-4.7-4.7-12.3 0-17l46.1-46.1c18.7-18.7 49.1-18.7 67.9 0l60.1 60.1c18.8 18.7 18.8 49.1 0 67.9zM284.2 99.8L21.6 362.4.4 483.9c-2.9 16.4 11.4 30.6 27.8 27.8l121.5-21.3 262.6-262.6c4.7-4.7 4.7-12.3 0-17l-111-111c-4.8-4.7-12.4-4.7-17.1 0zM124.1 339.9c-5.5-5.5-5.5-14.3 0-19.8l154-154c5.5-5.5 14.3-5.5 19.8 0s5.5 14.3 0 19.8l-154 154c-5.5 5.5-14.3 5.5-19.8 0zM88 424h48v36.3l-64.5 11.3-31.1-31.1L51.7 376H88v48z"/></svg>
- Vamos a descargar datos de library(datos) y los van a guardar en su compu usando el argumento write_csv  
- Vamos a crear un script con código debe incluir: numero de muestras y el promedio de alguna variable del data.frame  
- Vamos a exportar un gráfico en la carpeta resultados 
- Vamos a cambiar su proyecto de carpeta y lo van a volver a abrir y volver a correr el script

---

## 2.1. Directorio

- Crea un folder para tu proyecto
- Crea un subfolder que se llame datos (01Datos)  
- Crea un subfolder que se llame código (02Scripts)  
- Crea un subfolder que se llama resultados (03Resultados)

---

## 2.2. Crear un proyecto
Haz clic en File > New Proyect, y después:

Traten de usar un nombre significativo (p.e. 'ProyectoPingus')

---

## 2.2. Crear un proyecto
Que cambio?

En la esquina superior derecha sale el nombre de su proyecto.

En donde estas trabajando?
Revisa con getwd.

Revisa con here.

---

## 2.3. Cargar datos

- Van a descargar datos de library(datos) y los van a guardar en su compu usando el argumento write_csv en su subcarpeta **01Datos**.

```r
library(tidyverse)
```

```
## Warning: package 'tidyverse' was built under R version 4.2.3
```

```
## Warning: package 'ggplot2' was built under R version 4.2.3
```

```
## Warning: package 'tibble' was built under R version 4.2.3
```

```
## Warning: package 'readr' was built under R version 4.2.3
```

```
## Warning: package 'dplyr' was built under R version 4.2.3
```

```
## Warning: package 'forcats' was built under R version 4.2.3
```

```
## Warning: package 'lubridate' was built under R version 4.2.3
```

```r
library(datos)
```

```
## Warning: package 'datos' was built under R version 4.2.3
```

```r
library(here)
Pingus<-pinguinos
```

1- Define la carpeta.

```r
DatosFolder<-here("01Datos")
```

2-  Exporta el objecto a csv.

```r
write_csv(Pingus,file =paste0(DatosFolder,'/DatosPinguinos.csv'))
```

Ve en files 01Datos si aparece tu nuevo csv.

---

## 2.4. Script

- Van a crear un **script** con codigo debe incluir: 
1. Como cargar mis datos
2. Cual es mi numero de muestras por sexo
3. Cual es el promedio de peso por sexo

---

## 2.4. Script

File>NewFile>NewScript

- Escribir y cargar los paquetes

```r
library(here)
library(tidyverse)
```

- Cargar sus datos

```r
here()
read_csv('.//01Datos//Pinguinos.csv')
```

---

## 2.4. Script

- Calcular numero de muestras por sexo

```r
Pingus %>%
  group_by(sexo)%>%
  tally()
```

```
## # A tibble: 3 × 2
##   sexo       n
##   <fct>  <int>
## 1 hembra   165
## 2 macho    168
## 3 <NA>      11
```

- Calcular el promedio de peso por sexo

```r
Pingus %>%
  group_by (sexo) %>%
  summarise(promedio=mean(masa_corporal_g))
```

```
## # A tibble: 3 × 2
##   sexo   promedio
##   <fct>     <dbl>
## 1 hembra    3862.
## 2 macho     4546.
## 3 <NA>        NA
```

---

## 2.5. Figuras

- Van a exportar un gráfico en su carpeta resultados.  
Un boxplot de pesos de hembras y machos separados por especie.

```r
MiGrafico<-ggplot(Pingus,
                  aes(x=especie, 
                      y=masa_corporal_g, 
                      color=sexo, 
                      fill=sexo))+
  geom_boxplot()+
  theme_bw()
```

---

## 2.5. Figuras

Elige el directorio donde quieres guardar tu gráfico.

```r
ResultsFolder<-here::here("03Resultados")
```
Si no usan here, escriban la dirección completa del Folder.

```r
MiGrafico
ggsave("MiGrafico.jpg",
       path = ResultsFolder, #tambien la pueden escribir aqui
       width = 16, height = 8, 
       units = "in") #puede ser centimetros
```

---

## 2.5. Guardar script

Revisar tener:
- DatosPinguinos.csv en carpeta de 01Datos
- MiScript.R en la carpeta de 02Script
- MiGrafico.jpg en la carpeta de 03Resultados

---

## 2.6. Limpiar

- Limpiar su environment  
- Limpiar su consola

---

## 2.7. Reusar script

Abrir su script (MiScript.R).  
Hacer segundo gráfico.  
File>Save as>02_grafico_longitudpico_pingus.

Modifiquemos **todas** las partes donde dice masa_corporal_g por largo_pico_mm

Cambien en ggsave

```r
*ggsave("02_LargoPico.jpg",
       path = ResultsFolder, 
       width = 16, height = 8, 
       units = "in") 
```

---

## 2.8. Mover carpeta

Cierren su RStudio.

- Muevan la carpeta a otra carpeta.  
- Abran de nuevo su proyecto picandole al Rproj o abriendo R y moviendose al proyecto.  
- Rehagan sus analisis abriendo: 02Script>Script

---

# Compartir el proyecto

---

# 3. Zip

Ahora vamos a:
- Crear un archivo zip
- Bajar un archivo zip y replicar el trabajo

---

### 3.1. Crear un zip del proyecto y enviarlo.

- Crea tu archivo zip.

---

### 3.2. Bajar un zip

Enlace github bajar el zip

[<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="M432,320H400a16,16,0,0,0-16,16V448H64V128H208a16,16,0,0,0,16-16V80a16,16,0,0,0-16-16H48A48,48,0,0,0,0,112V464a48,48,0,0,0,48,48H400a48,48,0,0,0,48-48V336A16,16,0,0,0,432,320ZM488,0h-128c-21.37,0-32.05,25.91-17,41l35.73,35.73L135,320.37a24,24,0,0,0,0,34L157.67,377a24,24,0,0,0,34,0L435.28,133.32,471,169c15,15,41,4.5,41-17V24A24,24,0,0,0,488,0Z"/></svg> Enlace Proyecto](https://github.com/MiriamLL/Curso_CIAD/blob/main/PruebaProyecto.zip).

Unzip>Correr el script>Replicar analisis.

---

class: title-slide
background-image: url(https://images.unsplash.com/photo-1582213782179-e0d53f98f2ca?ixid=MXwxMjA3fDB8MHxwaG90by1wYWdlfHx8fGVufDB8fHw%3D&ixlib=rb-1.2.1&auto=format&fit=crop&w=1950&q=80)

# Recapitulando

Esta clase:  
- Trabajar por proyecto.    
- Compartir proyectos.

Siguiente clase:  
- Sintaxis de modelos lineares.  
- Linea de ajuste en nuestros gráficos.

Para dudas, comentarios y sugerencias:<br>
 Escríbeme a miriamjlerma@gmail.com

Este material esta accesible y se encuentra en <br>
 mi [<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:#219ebc;overflow:visible;position:relative;"><path d="M432,320H400a16,16,0,0,0-16,16V448H64V128H208a16,16,0,0,0,16-16V80a16,16,0,0,0-16-16H48A48,48,0,0,0,0,112V464a48,48,0,0,0,48,48H400a48,48,0,0,0,48-48V336A16,16,0,0,0,432,320ZM488,0h-128c-21.37,0-32.05,25.91-17,41l35.73,35.73L135,320.37a24,24,0,0,0,0,34L157.67,377a24,24,0,0,0,34,0L435.28,133.32,471,169c15,15,41,4.5,41-17V24A24,24,0,0,0,488,0Z"/></svg>github](https://github.com/MiriamLL/Curso_CIAD/)
y mi [<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:#219ebc;overflow:visible;position:relative;"><path d="M432,320H400a16,16,0,0,0-16,16V448H64V128H208a16,16,0,0,0,16-16V80a16,16,0,0,0-16-16H48A48,48,0,0,0,0,112V464a48,48,0,0,0,48,48H400a48,48,0,0,0,48-48V336A16,16,0,0,0,432,320ZM488,0h-128c-21.37,0-32.05,25.91-17,41l35.73,35.73L135,320.37a24,24,0,0,0,0,34L157.67,377a24,24,0,0,0,34,0L435.28,133.32,471,169c15,15,41,4.5,41-17V24A24,24,0,0,0,488,0Z"/></svg>página](https://www.miriam-lerma.com)
]

<h1>
.right[

[<svg aria-hidden="true" role="img" viewBox="0 0 576 512" style="height:1em;width:1.12em;vertical-align:-0.125em;margin-left:auto;margin-right:auto;font-size:inherit;fill:#219ebc;overflow:visible;position:relative;"><path d="M280.37 148.26L96 300.11V464a16 16 0 0 0 16 16l112.06-.29a16 16 0 0 0 15.92-16V368a16 16 0 0 1 16-16h64a16 16 0 0 1 16 16v95.64a16 16 0 0 0 16 16.05L464 480a16 16 0 0 0 16-16V300L295.67 148.26a12.19 12.19 0 0 0-15.3 0zM571.6 251.47L488 182.56V44.05a12 12 0 0 0-12-12h-56a12 12 0 0 0-12 12v72.61L318.47 43a48 48 0 0 0-61 0L4.34 251.47a12 12 0 0 0-1.6 16.9l25.5 31A12 12 0 0 0 45.15 301l235.22-193.74a12.19 12.19 0 0 1 15.3 0L530.9 301a12 12 0 0 0 16.9-1.6l25.5-31a12 12 0 0 0-1.7-16.93z"/></svg>](https://www.miriam-lerma.com/teaching.html)
]</h1>