Breve introducción a la librería readr

2018-08-14·
Alexis Sáez
Alexis Sáez
· 31 min de lectura
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blog Tutoriales

En este artículo exploraremos las posibilidades que nos ofrece una librería de R, readr, integrante del famoso tidyverso, de cara a la importación y exportación de nuestros conjuntos de datos.

No me ha disgustado, en absoluto, el sistema que caracteriza los cursos de la plataforma DataCamp. Píldoras condensadas de teoría acompañadas, de inmediato, por ejercicios para su aplicación directa, ofreciendo así un enfoque para el aprendizaje bastante práctico y ameno. He tomado algunas notas personales para el curso abierto, que en el portal aparece, relativo a la librería readr: “Reading Data into R with readr”, al que podemos acceder a través del siguiente enlace.

El material está desglosado en dos capítulos. En el primero de ellos, aprenderemos diversas funciones, contenidas en este paquete, que facilitarán enormemente la labor de importar datos utilizando el lenguaje de programación R. En el segundo, el objetivo será utilizar las herramientas que la librería pone a nuestra disposición para analizar y convertir las clases que poseen las columnas del conjunto de datos recién importado.

readr es una componente del denominado tidyverso (tidyverse en inglés, que parece que siempre suena mejor), un conjunto de librerías que todo usuario de R debería si no dominar, al menos conocer, para así resolver ciertas situaciones de la manera más sencilla posible (basta imaginar tener que hacer a mano algunas de las tareas que paquetes como dplyr o tidyr llevan a cabo para darse cuenta de este hecho).

1. Importando datos con readr

1.1. Archivos .csv

A la hora de importar conjuntos de datos en R, uno de los formatos más habituales en los que hallamos información es en archivos separados por comas (comma separated values), cuya extensión suele ser .csv. En ellos encontramos múltiples líneas que recogen la tabla de interés, y en las cuales los valores aparecen, de manera consecutiva, separados por el carácter ,.

Para importar este tipo de ficheros en nuestra sesión de R, utilizaremos la función read_csv(). Para acceder a su documentación, en primer lugar, cargaremos la librería readr (o la instalaremos si todavía no lo hemos hecho).

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

## Loading required package: readr

library(readr)

?read_csv

El único argumento que hemos de pasar a esta función, de manera obligatoria, es file, el nombre del archivo que pretendemos importar (o bien la ruta completa donde éste se encuentra). El resto son opcionales, y deberían resultarnos familiares la mayoría de ellos si hemos trabajado alguna vez con funciones del tipo read.table() o read.csv(). Algunas de las ventajas que utilizar read_csv() ofrece son:

  • No convierte, automáticamente, las columnas con cadenas de caracteres a factores, como sí hacen por defecto las otras funciones referidas en el párrafo anterior.
  • Reconoce ocho clases diferentes de datos (integer, logical, etc.), dejando el resto como cadenas de caracteres.

Pongamos a prueba su uso importando un conjunto de datos que contiene tanto los pesos, como el tipo de alimentación, de 71 pollos. El archivo de interés es chickwts.csv, por lo que empezaremos especificando la ruta para acceder a él en el argumento file. Como en el segundo capítulo llevaremos a cabo algunas acciones sobre los conjuntos de datos que aparecerán en esta sección, todos los ficheros que importemos los almacenaremos en objetos dentro de R.

cwts <- read_csv(file = "datasets/chickwts.csv")

## Parsed with column specification:
## cols(
##   weight = col_integer(),
##   feed = col_character()
## )

Es interesante el mensaje que aparece en la consola al ejecutar la anterior instrucción, ya que nos informa el resultado del análisis, que la función realiza, para inferir las clases de cada una de las columnas que componen la tabla. Echemos un vistazo al contenido del archivo que acabamos de importar.

head(cwts)

## # A tibble: 6 × 2
##   weight      feed
##    <int>     <chr>
## 1    179 horsebean
## 2    160 horsebean
## 3    136 horsebean
## 4    227 horsebean
## 5    217 horsebean
## 6    168 horsebean

str(cwts)

## Classes 'tbl_df', 'tbl' and 'data.frame':    71 obs. of  2 variables:
##  $ weight: int  179 160 136 227 217 168 108 124 143 140 ...
##  $ feed  : chr  "horsebean" "horsebean" "horsebean" "horsebean" ...
##  - attr(*, "spec")=List of 2
##   ..$ cols   :List of 2
##   .. ..$ weight: list()
##   .. .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_integer" "collector"
##   .. ..$ feed  : list()
##   .. .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_character" "collector"
##   ..$ default: list()
##   .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_guess" "collector"
##   ..- attr(*, "class")= chr "col_spec"

A primera vista, la columna feed posiblemente estaría mejor codificada bajo la clase factor (aunque esto siempre va a depender de nuestros intereses y el uso que tengamos en mente para esta variable). No obstante, recordemos que éste no es el comportamiento que por defecto incorpora la función read_csv() (aunque después veremos cómo declarar con antelación las clases para las columnas de un archivo y posibilitar su lectura como factores).

Utilicemos de nuevo esta función con otro conjunto de datos, chickwts2.csv (más información relativa al peso y tipo de alimentación de 18 pollos distintos), que usaremos más adelante en este capítulo, cuando lleguemos al apartado de exportar tablas a ficheros.

cwts2 <- read_csv("datasets/chickwts2.csv")

## Parsed with column specification:
## cols(
##   weight = col_integer(),
##   feed = col_character()
## )

head(cwts2)

## # A tibble: 6 × 2
##   weight  feed
##    <int> <chr>
## 1    309  corn
## 2    229  corn
## 3    213  corn
## 4    257  corn
## 5    244  corn
## 6    271  corn

str(cwts2)

## Classes 'tbl_df', 'tbl' and 'data.frame':    18 obs. of  2 variables:
##  $ weight: int  309 229 213 257 244 271 243 248 257 303 ...
##  $ feed  : chr  "corn" "corn" "corn" "corn" ...
##  - attr(*, "spec")=List of 2
##   ..$ cols   :List of 2
##   .. ..$ weight: list()
##   .. .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_integer" "collector"
##   .. ..$ feed  : list()
##   .. .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_character" "collector"
##   ..$ default: list()
##   .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_guess" "collector"
##   ..- attr(*, "class")= chr "col_spec"

1.2. Archivos .tsv

La librería readr posee también una función específica para la lectura de los archivos separados por tabulaciones, cuya extensión suele ser .tsv (aunque personalmente también he visto alguno que utiliza .tab). Se trata de read_tsv() y si accedemos a su documentación comprobaremos que su uso es exactamente idéntico al de la función que exploramos en la sección anterior.

?read_tsv

Investiguemos alguno de los argumentos que podemos declarar, de manera opcional, en esta función (y, por tanto, lo que aprendamos será de utilidad también de cara al uso de read_csv()). Por ejemplo, para controlar el nombre de las columnas de la tabla que deseamos importar, el argumento col_names es el indicado, y puede tomar los siguientes valores:

  • TRUE: utiliza la información disponible en la primera línea del archivo para declarar los nombres de las columnas, no incluyéndolos por tanto en el interior de la propia tabla.
  • FALSE: genera, de manera automática, los clásicos nombres X1, X2, X3, etc., para las columnas, y empieza a incluir la información en la tabla desde la primera fila.
  • La última opción disponible es utilizar un vector que contenga los nombres de las columnas, y, como antes, desde la primera fila se insertarán los datos en el interior de la tabla.

Por ejemplo, importemos a continuación el fichero salaries.tsv. Si abrimos el archivo con un editor de texto plano cualquiera, comprobaremos que la primera línea no contiene los respectivos nombres para cada una de las columnas, y dado que no conocemos de antemano qué declara cada una, usar el argumento col_names = FALSE parece la opción más adecuada.

salaries <- read_tsv("datasets/Salaries.tsv", col_names = FALSE)

## Parsed with column specification:
## cols(
##   X1 = col_character(),
##   X2 = col_character(),
##   X3 = col_integer(),
##   X4 = col_integer(),
##   X5 = col_character(),
##   X6 = col_integer()
## )

head(salaries)

## # A tibble: 6 × 6
##          X1    X2    X3    X4    X5     X6
##       <chr> <chr> <int> <int> <chr>  <int>
## 1      Prof     B    19    18  Male 139750
## 2      Prof     B    20    16  Male 173200
## 3  AsstProf     B     4     3  Male  79750
## 4      Prof     B    45    39  Male 115000
## 5      Prof     B    40    41  Male 141500
## 6 AssocProf     B     6     6  Male  97000

str(salaries)

## Classes 'tbl_df', 'tbl' and 'data.frame':    397 obs. of  6 variables:
##  $ X1: chr  "Prof" "Prof" "AsstProf" "Prof" ...
##  $ X2: chr  "B" "B" "B" "B" ...
##  $ X3: int  19 20 4 45 40 6 30 45 21 18 ...
##  $ X4: int  18 16 3 39 41 6 23 45 20 18 ...
##  $ X5: chr  "Male" "Male" "Male" "Male" ...
##  $ X6: int  139750 173200 79750 115000 141500 97000 175000 147765 119250 129000 ...
##  - attr(*, "spec")=List of 2
##   ..$ cols   :List of 6
##   .. ..$ X1: list()
##   .. .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_character" "collector"
##   .. ..$ X2: list()
##   .. .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_character" "collector"
##   .. ..$ X3: list()
##   .. .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_integer" "collector"
##   .. ..$ X4: list()
##   .. .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_integer" "collector"
##   .. ..$ X5: list()
##   .. .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_character" "collector"
##   .. ..$ X6: list()
##   .. .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_integer" "collector"
##   ..$ default: list()
##   .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_guess" "collector"
##   ..- attr(*, "class")= chr "col_spec"

En la llamada a la función read_tsv(), hemos recibido por consola el siguiente mensaje:

Parsed with column specification:
cols(
  X1 = col_character(),
  X2 = col_character(),
  X3 = col_integer(),
  X4 = col_integer(),
  X5 = col_character(),
  X6 = col_integer()
)

Como ya comentábamos en la sección anterior, esta información nos indica la clase que la función read_tsv() ha inferido para todas y cada una de las columnas contenidas en el archivo. De hecho, este comportamiento no se restringe únicamente a las funciones read_csv() y read_tsv(), sino a todas las implementadas en la librería readr cuya empresa es, precisamente, la lectura de ficheros de datos.

A través del argumento col_types tenemos cierto control sobre la declaración de la clase de las columnas, utilizando funciones predefinidas del estilo col_*() (como col_integer(), col_character(), etc.). La forma de usar este argumento es muy sencilla: simplemente tenemos que escribir col_types = cols() e incluir en el interior de cols() los nombres de las columnas y la clase que deseamos posean (siguiendo el estilo de, por ejemplo, el mensaje por consola que mostrábamos arriba).

Una función que nos puede interesar, en este momento, es col_skip(), que le indica a R que omita una determinada columna a la hora de importar la información de un archivo de datos. Veamos su uso con más detalle a través de un ejemplo. Supongamos que sólo estamos interesados en las columnas primera, quinta y sexta del anterior fichero de datos. Así pues, no tendríamos más que escribir:

salaries <- read_tsv("datasets/Salaries.tsv", col_names = FALSE,
                     col_types = cols(
                         X2 = col_skip(),
                         X3 = col_skip(),
                         X4 = col_skip()
                     ))

head(salaries)

## # A tibble: 6 × 3
##          X1    X5     X6
##       <chr> <chr>  <int>
## 1      Prof  Male 139750
## 2      Prof  Male 173200
## 3  AsstProf  Male  79750
## 4      Prof  Male 115000
## 5      Prof  Male 141500
## 6 AssocProf  Male  97000

str(salaries)

## Classes 'tbl_df', 'tbl' and 'data.frame':    397 obs. of  3 variables:
##  $ X1: chr  "Prof" "Prof" "AsstProf" "Prof" ...
##  $ X5: chr  "Male" "Male" "Male" "Male" ...
##  $ X6: int  139750 173200 79750 115000 141500 97000 175000 147765 119250 129000 ...
##  - attr(*, "spec")=List of 2
##   ..$ cols   :List of 6
##   .. ..$ X1: list()
##   .. .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_character" "collector"
##   .. ..$ X2: list()
##   .. .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_skip" "collector"
##   .. ..$ X3: list()
##   .. .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_skip" "collector"
##   .. ..$ X4: list()
##   .. .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_skip" "collector"
##   .. ..$ X5: list()
##   .. .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_character" "collector"
##   .. ..$ X6: list()
##   .. .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_integer" "collector"
##   ..$ default: list()
##   .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_guess" "collector"
##   ..- attr(*, "class")= chr "col_spec"

1.3. Archivos .csv (formato europeo)

En muchos países de este continente, usamos la coma como separador decimal, de manera que los archivos separados por comas, en realidad, terminan siendo separados por el símbolo ; (punto y coma). Por curiosidad, puedes probar a crear una tabla sencilla en, por ejemplo, Excel y exportarla como archivo separado por comas, para luego abrir el archivo con un editor de texto plano y verificar que, efectivamente, los valores están separados por ; (en realidad este comportamiento se puede modificar desde las opciones de formato del sistema operativo, pero no entraremos en ese tipo de detalles).

En previsión de esta particularidad, la librería readr pone a nuestra disposición la función read_csv2(), que identifica el símbolo ; como separador de valores, mientras que , queda como separador decimal. Obviando esta salvedad, su uso es idéntico al de las funciones presentadas en los anteriores apartados.

Tomemos ahora el archivo trees.csv (que contiene información sobre la circunferencia, la altura y el volumen de cerezos negros), el cual viene dado en el formato al que nos estamos refiriendo aquí, e importémoslo directamente con la función read_csv(), en lugar de con read_csv2(), para ver qué sucede.

trees_wrong <- read_csv("datasets/trees.csv")

## Parsed with column specification:
## cols(
##   `Girth";"Height";"Volume` = col_character()
## )

## Warning: 30 parsing failures.
## row col  expected    actual
##   1  -- 1 columns 3 columns
##   2  -- 1 columns 3 columns
##   3  -- 1 columns 3 columns
##   4  -- 1 columns 3 columns
##   5  -- 1 columns 3 columns
## ... ... ......... .........
## See problems(...) for more details.

En favor de la función read_csv() hay que decir que, al menos, nos indica la existencia de ciertos problemas, o situaciones inesperadas, durante la importación del archivo. De todas formas, podemos observar cómo ha procedido a generar una tabla con una única columna, en lugar de las correspondientes tres que hubiese sido lo adecuado en esta ocasión. Comprobemos qué contiene el objeto trees_wrong.

dim(trees_wrong)

## [1] 31  1

head(trees_wrong)

## # A tibble: 6 × 1
##   `Girth";"Height";"Volume`
##                       <chr>
## 1                         8
## 2                         8
## 3                         8
## 4                        10
## 5                        10
## 6                        10

str(trees_wrong)

## Classes 'tbl_df', 'tbl' and 'data.frame':    31 obs. of  1 variable:
##  $ Girth";"Height";"Volume: chr  "8" "8" "8" "10" ...
##  - attr(*, "problems")=Classes 'tbl_df', 'tbl' and 'data.frame': 30 obs. of  4 variables:
##   ..$ row     : int  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
##   ..$ col     : chr  NA NA NA NA ...
##   ..$ expected: chr  "1 columns" "1 columns" "1 columns" "1 columns" ...
##   ..$ actual  : chr  "3 columns" "3 columns" "3 columns" "3 columns" ...
##  - attr(*, "spec")=List of 2
##   ..$ cols   :List of 1
##   .. ..$ Girth";"Height";"Volume: list()
##   .. .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_character" "collector"
##   ..$ default: list()
##   .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_guess" "collector"
##   ..- attr(*, "class")= chr "col_spec"

Veamos ahora el resultado que obtenemos al utilizar la función read_csv2().

trees <- read_csv2("datasets/trees.csv")

## Parsed with column specification:
## cols(
##   Girth = col_double(),
##   Height = col_integer(),
##   Volume = col_double()
## )

dim(trees)

## [1] 31  3

head(trees)

## # A tibble: 6 × 3
##   Girth Height Volume
##   <dbl>  <int>  <dbl>
## 1   8.3     70   10.3
## 2   8.6     65   10.3
## 3   8.8     63   10.2
## 4  10.5     72   16.4
## 5  10.7     81   18.8
## 6  10.8     83   19.7

str(trees)

## Classes 'tbl_df', 'tbl' and 'data.frame':    31 obs. of  3 variables:
##  $ Girth : num  8.3 8.6 8.8 10.5 10.7 10.8 11 11 11.1 11.2 ...
##  $ Height: int  70 65 63 72 81 83 66 75 80 75 ...
##  $ Volume: num  10.3 10.3 10.2 16.4 18.8 19.7 15.6 18.2 22.6 19.9 ...
##  - attr(*, "spec")=List of 2
##   ..$ cols   :List of 3
##   .. ..$ Girth : list()
##   .. .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_double" "collector"
##   .. ..$ Height: list()
##   .. .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_integer" "collector"
##   .. ..$ Volume: list()
##   .. .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_double" "collector"
##   ..$ default: list()
##   .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_guess" "collector"
##   ..- attr(*, "class")= chr "col_spec"

1.4. Archivos con ancho de columna fijo

En ocasiones, el formato en el que encontramos los archivos de datos es similar al mostrado en R a la hora de imprimir en consola un data.frame. Es decir, cada columna posee un total de caracteres fijos y éstas se separan usando espacios en blanco (que también se utilizan para rellenar aquellos valores cuya longitud es menor que la correspondiente a su columna).

El archivo names.txt constituye un ejemplo de lo comentado en el párrafo anterior. En su interior encontramos los nombres de ciertos personajes famosos, el estado donde supuestamente residen y, como no podía ser de otra manera, sus falsos números de teléfono.

La función adecuada para lidiar con estos casos es read_table(), cuya documentación ofrece un listado de argumentos bastante familiares a estas alturas.

?read_table

Importemos pues el fichero names.txt, declarando adecuadamente los nombres para las columnas utilizando el parámetro col_names.

names <- read_table("datasets/names.txt",
                    col_names = c("name", "state", "phone"))

names

## # A tibble: 6 × 3
##                  name        state        phone
##                 <chr>        <chr>        <chr>
## 1       Oprah Winfrey         null 800-555-4111
## 2         Walt Disney      Florida 407-555-4341
## 3       Michael Scott Pennsylvania 570-555-2301
## 4        Cosmo Kramer     New York 212-555-9337
## 5 Rutherford B. Hayes         Ohio 220-555-1388
## 6   Chester A. Arthur      Vermont 802-555-8383

str(names)

## Classes 'tbl_df', 'tbl' and 'data.frame':    6 obs. of  3 variables:
##  $ name : chr  "Oprah Winfrey" "Walt Disney" "Michael Scott" "Cosmo Kramer" ...
##  $ state: chr  "null" "Florida" "Pennsylvania" "New York" ...
##  $ phone: chr  "800-555-4111" "407-555-4341" "570-555-2301" "212-555-9337" ...
##  - attr(*, "spec")=List of 2
##   ..$ cols   :List of 3
##   .. ..$ name : list()
##   .. .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_character" "collector"
##   .. ..$ state: list()
##   .. .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_character" "collector"
##   .. ..$ phone: list()
##   .. .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_character" "collector"
##   ..$ default: list()
##   .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_guess" "collector"
##   ..- attr(*, "class")= chr "col_spec"

Aprovechemos este particular ejemplo para ilustrar el tratamiento de los valores perdidos con las funciones de la librería readr dedicadas a importar archivos de datos. Por defecto, sólo se reconoce NA como valor perdido, pero, en esta ocasión, si nos fijamos en la primera fila de la tabla, han optado por usar null para registrar la ausencia de información para ciertos atributos concretos.

No supone esto demasiado inconveniente, puesto que utilizando el parámetro na podemos declarar, mediante un vector, qué cadenas de texto deben ser consideradas como valores perdidos (y automáticamente pasarán a ser NA en el objeto que creemos en R). Por defecto, na = "NA", de manera que simplemente tenemos que declarar na = c("NA", "null") en nuestro caso.

names2 <- read_table("datasets/names.txt",
                     col_names = c("name", "state", "phone"),
                     na = c("NA", "null"))
head(names2)

## # A tibble: 6 × 3
##                  name        state        phone
##                 <chr>        <chr>        <chr>
## 1       Oprah Winfrey         <NA> 800-555-4111
## 2         Walt Disney      Florida 407-555-4341
## 3       Michael Scott Pennsylvania 570-555-2301
## 4        Cosmo Kramer     New York 212-555-9337
## 5 Rutherford B. Hayes         Ohio 220-555-1388
## 6   Chester A. Arthur      Vermont 802-555-8383

1.5. Archivos de texto

Es posible que nuestro interés no se centre tanto en examinar tablas de datos, como texto propiamente dicho, sobretodo ahora que tan de moda está el análisis de sentimiento (para estudiar opiniones, discursos, etc.). La librería readr pone a nuestra disposición un par de funciones que nos serán útiles en estos casos:

  • read_lines(): devuelve un vector de cadenas de texto, donde cada elemento recoge una línea del archivo de datos original.
?read_lines
  • read_file(): devuelve un vector de dimensión unitaria que contiene el texto completo del archivo de datos original, y donde los saltos de línea se representan utilizando \n.
?read_file

En el fichero tweets.txt encontramos algunos tuits correspondientes a la cuenta @RealCarrotFacts (puedes comprobar que, efectivamente, existe dicha cuenta y que es un tanto curiosa). Procedamos a importar su contenido utilizando ambas funciones, para así apreciar de manera práctica la diferencia.

tweets <- read_lines("datasets/tweets.txt")
tweets

## [1] "carrots  can be eat by most people"
## [2] "On predisents day we honor the big US man himself: Aberham Liclon.   Tall, skinny, dry, and cruncy - he was america's carrot"
## [3] "knock knoc who is there? yup: carosot   ( joke )"
## [4] "it is 2016 time for a carot emoji   please!"
## [5] "when life give you lemnos ,  have a carrot"
## [6] "If you squent your eyes real hard a football  look like  a dry brown carrot   Honestly"

str(tweets)

##  chr [1:6] "carrots  can be eat by most people" ...

tweets_all <- read_file("datasets/tweets.txt")
tweets_all

## [1] "carrots  can be eat by most people\nOn predisents day we honor the big US man himself: Aberham Liclon.   Tall, skinny, dry, and cruncy - he was america's carrot\nknock knoc who is there? yup: carosot   ( joke )\nit is 2016 time for a carot emoji   please!\nwhen life give you lemnos ,  have a carrot\nIf you squent your eyes real hard a football  look like  a dry brown carrot   Honestly"

str(tweets_all)

##  chr "carrots  can be eat by most people\nOn predisents day we honor the big US man himself: Aberham Liclon.   Tall, skinny, dry, and"| __truncated__

1.6. Escribiendo archivos .csv y .tsv

Una vez hemos importado nuestro conjunto de datos de interés, y realizamos sobre él ciertas manipulaciones, es bastante probable que deseemos almacenar el resultado en un archivo para su posterior uso y disfrute. La librería readr contiene varias funciones del estilo write_*() (por ejemplo, write_csv() o write_tsv()) orientadas a satisfacer esta necesidad, y que se caracterizan por un par de detalles realmente interesantes:

  • A diferencia de funciones como write.csv(), no añaden por defecto los números (o nombres) de las filas al archivo exportado, lo cual suele ser el comportamiento deseado en la mayoría de ocasiones.
  • El parámetro col_names adopta como valor el contrario al que posee append, manera de actuar que tiene todo el sentido del mundo. Si decidimos continuar añadiendo datos a un archivo que previamente hemos exportado, declararemos append = TRUE y, por tanto, no aparecerán de nuevo, y en mitad del fichero, los nombres de las columnas.

Veamos este último punto con mayor detalle a través de un ejemplo. En primer lugar, exportaremos a un archivo separado por comas el objeto cwts que generamos en una sección anterior. A Continuación, añadiremos al mencionado archivo el contenido del objeto cwts2.

write_csv(cwts, "chickwts.csv")

write_csv(cwts2, "chickwts.csv", append=TRUE)

Procedamos ahora a importar el fichero recién generado y examinémoslo.

cwts3 <- read_csv("chickwts.csv")

## Parsed with column specification:
## cols(
##   weight = col_integer(),
##   feed = col_character()
## )

head(cwts3)

## # A tibble: 6 × 2
##   weight      feed
##    <int>     <chr>
## 1    179 horsebean
## 2    160 horsebean
## 3    136 horsebean
## 4    227 horsebean
## 5    217 horsebean
## 6    168 horsebean

str(cwts3)

## Classes 'tbl_df', 'tbl' and 'data.frame':    89 obs. of  2 variables:
##  $ weight: int  179 160 136 227 217 168 108 124 143 140 ...
##  $ feed  : chr  "horsebean" "horsebean" "horsebean" "horsebean" ...
##  - attr(*, "spec")=List of 2
##   ..$ cols   :List of 2
##   .. ..$ weight: list()
##   .. .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_integer" "collector"
##   .. ..$ feed  : list()
##   .. .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_character" "collector"
##   ..$ default: list()
##   .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_guess" "collector"
##   ..- attr(*, "class")= chr "col_spec"

1.7. Escribiendo archivos .rds

Es posible que estemos interesados en exportar no solamente los valores de una tabla, sino ciertos metadatos asociados a ella, como pueden ser, por ejemplo, las clases de las diferentes columnas que la compongan. No es fácil incorporar este tipo de información a un archivo separado por comas o tabulaciones, por lo que la librería readr nos ofrece la posibilidad de exportar un objeto completo de R a través de la función write_rds().

?write_rds

La mencionada función no es más que un wrapper (desconozco la traducción a español de este término) de la función saveRDS(), con la única particularidad de que, por defecto, no comprime el archivo resultante (aunque este comportamiento se puede definir a través del parámetro compress).

Ilustremos su aplicación mediante un ejemplo. Exportaremos el objeto trees que generamos en una sección anterior utilizando la función write_rds(), para a continuación importarlo inmediatamente con read_rds() y asignarlo a trees2. Finalmente, compararemos si ambos objetos son idénticos, empleando para ello la función identical().

write_rds(trees, "trees.rds")

trees2 <- read_rds("trees.rds")

identical(trees, trees2)

## [1] TRUE

2. Analizando datos con readr

2.1. Modificando la clase de las columnas

Aunque las funciones para importar archivos de datos que pone a nuestra disposición la librería readr, realizan una labor estupenda a la hora de inferir la clase de cada una de las columnas que componen una tabla, su comportamiento dista de ser perfecto. Esto se traducirá, seguramente, en la necesidad de llevar a cabo ciertas modificaciones, sobre las mencionadas clases, para algunos casos concretos.

Para ello, la función adecuada a utilizar es type_convert(), que incorpora el conocido argumento col_types en su llamada. Ilustremos su uso y aprovechemos, además, para emplear la notación abreviada para los tipos de datos que readr ofrece. Tomaremos el objeto trees y declararemos todas sus columnas de tipo numeric.

?type_convert

trees3 <- type_convert(trees,
                       col_types = cols(
                           Girth  = "d",
                           Height = "d",
                           Volume = "d")
                       )

## Warning: The following named parsers don't match the column names: Girth,
## Height, Volume

str(trees3)

## Classes 'tbl_df', 'tbl' and 'data.frame':    31 obs. of  3 variables:
##  $ Girth : num  8.3 8.6 8.8 10.5 10.7 10.8 11 11 11.1 11.2 ...
##  $ Height: int  70 65 63 72 81 83 66 75 80 75 ...
##  $ Volume: num  10.3 10.3 10.2 16.4 18.8 19.7 15.6 18.2 22.6 19.9 ...
##  - attr(*, "spec")=List of 2
##   ..$ cols   :List of 3
##   .. ..$ Girth : list()
##   .. .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_double" "collector"
##   .. ..$ Height: list()
##   .. .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_integer" "collector"
##   .. ..$ Volume: list()
##   .. .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_double" "collector"
##   ..$ default: list()
##   .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_guess" "collector"
##   ..- attr(*, "class")= chr "col_spec"

Nota: aunque la función se utiliza tal y como está descrito (e incluso en el propio curso de DataCamp ésta sería la respuesta adecuada), he encontrado algún tipo de problema al emplear type_convert(), de forma que no reconoce los nombres de las columnas.

2.2. Transformando columnas de texto en factores

Una de las características de las funciones de importación de datos de la librería readr es que no interpretan, de manera automática, las columnas que poseen cadenas de texto como factores. No obstante, en ocasiones nos puede interesar que la clase de algunas columnas sea factor.

En estas situaciones, podemos utilizar la función parse_factor() sobre las columnas del objeto recién importado que buscamos sean factores, especificando, si queremos, los niveles que adoptan.

?parse_factor

Ilustremos su uso mediante un ejemplo. En el objeto salaries, que generamos en el capítulo anterior, la primera columna, X1, contiene el tipo de profesor universitario; mientras que la segunda, X5, hace referencia al sexo de la persona. Transformemos ambas en factores.

salaries$X1 <- parse_factor(salaries$X1,
                            levels = c("Prof", "AsstProf", "AssocProf"))

salaries$X5 <- parse_factor(salaries$X5,
                            levels = c("Male", "Female"))

head(salaries)

## # A tibble: 6 × 3
##          X1     X5     X6
##      <fctr> <fctr>  <int>
## 1      Prof   Male 139750
## 2      Prof   Male 173200
## 3  AsstProf   Male  79750
## 4      Prof   Male 115000
## 5      Prof   Male 141500
## 6 AssocProf   Male  97000

str(salaries)

## Classes 'tbl_df', 'tbl' and 'data.frame':    397 obs. of  3 variables:
##  $ X1: Factor w/ 3 levels "Prof","AsstProf",..: 1 1 2 1 1 3 1 1 1 1 ...
##  $ X5: Factor w/ 2 levels "Male","Female": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 ...
##  $ X6: int  139750 173200 79750 115000 141500 97000 175000 147765 119250 129000 ...
##  - attr(*, "spec")=List of 2
##   ..$ cols   :List of 6
##   .. ..$ X1: list()
##   .. .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_character" "collector"
##   .. ..$ X2: list()
##   .. .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_skip" "collector"
##   .. ..$ X3: list()
##   .. .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_skip" "collector"
##   .. ..$ X4: list()
##   .. .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_skip" "collector"
##   .. ..$ X5: list()
##   .. .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_character" "collector"
##   .. ..$ X6: list()
##   .. .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_integer" "collector"
##   ..$ default: list()
##   .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_guess" "collector"
##   ..- attr(*, "class")= chr "col_spec"

2.3. Trabajando con fechas

Si una de las columnas del archivo de datos viene dada en la forma YYYY-MM-DD, las funciones de importación de la librería readr la interpretarán automáticamente como de tipo Date (fecha).

No obstante, si en la tabla están presentes algunos valores que son fechas y no se ajustan a la estructura comentada arriba, a través de la función parse_date() (y su argumento format) podemos lidiar con esta situación.

?parse_date

Consideremos el siguiente ejemplo: en el archivo weather.csv, donde se recogen distintos indicadores relacionados con el clima, la columna date contiene la fecha en el formato “mes/día/año”. Con esta información, procedamos a transformar la clase de la columna de manera oportuna.

weather <- read_csv("datasets/weather.csv")

## Parsed with column specification:
## cols(
##   origin = col_character(),
##   date = col_character(),
##   hour = col_integer(),
##   temp = col_double(),
##   dewp = col_double(),
##   humid = col_double(),
##   wind_dir = col_integer(),
##   wind_speed = col_double(),
##   wind_gust = col_double(),
##   precip = col_double(),
##   pressure = col_double(),
##   visib = col_double()
## )

head(weather)

## # A tibble: 6 × 12
##   origin       date  hour  temp  dewp humid wind_dir wind_speed wind_gust
##    <chr>      <chr> <int> <dbl> <dbl> <dbl>    <int>      <dbl>     <dbl>
## 1    EWR 12/22/2013     9 64.94 60.98 87.00      190   13.80936 15.891535
## 2    EWR  7/23/2013     6 77.00 75.20 94.19      140    4.60312  5.297178
## 3    EWR 10/30/2013    11 44.96 35.96 70.52        0    0.00000  0.000000
## 4    EWR 12/25/2013    21 28.04  6.08 38.69      250    3.45234  3.972884
## 5    EWR  6/18/2013     9 66.02 62.06 87.05       10    5.75390  6.621473
## 6    EWR   5/5/2013    15 57.92 37.04 45.58       NA    4.60312  5.297178
## # ... with 3 more variables: precip <dbl>, pressure <dbl>, visib <dbl>

str(weather)

## Classes 'tbl_df', 'tbl' and 'data.frame':    500 obs. of  12 variables:
##  $ origin    : chr  "EWR" "EWR" "EWR" "EWR" ...
##  $ date      : chr  "12/22/2013" "7/23/2013" "10/30/2013" "12/25/2013" ...
##  $ hour      : int  9 6 11 21 9 15 11 11 15 20 ...
##  $ temp      : num  64.9 77 45 28 66 ...
##  $ dewp      : num  60.98 75.2 35.96 6.08 62.06 ...
##  $ humid     : num  87 94.2 70.5 38.7 87 ...
##  $ wind_dir  : int  190 140 0 250 10 NA 310 0 350 290 ...
##  $ wind_speed: num  13.81 4.6 0 3.45 5.75 ...
##  $ wind_gust : num  15.89 5.3 0 3.97 6.62 ...
##  $ precip    : num  0.01 0.01 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
##  $ pressure  : num  1010 NA 1026 1033 1012 ...
##  $ visib     : num  10 4 10 10 10 10 10 0.25 10 10 ...
##  - attr(*, "spec")=List of 2
##   ..$ cols   :List of 12
##   .. ..$ origin    : list()
##   .. .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_character" "collector"
##   .. ..$ date      : list()
##   .. .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_character" "collector"
##   .. ..$ hour      : list()
##   .. .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_integer" "collector"
##   .. ..$ temp      : list()
##   .. .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_double" "collector"
##   .. ..$ dewp      : list()
##   .. .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_double" "collector"
##   .. ..$ humid     : list()
##   .. .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_double" "collector"
##   .. ..$ wind_dir  : list()
##   .. .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_integer" "collector"
##   .. ..$ wind_speed: list()
##   .. .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_double" "collector"
##   .. ..$ wind_gust : list()
##   .. .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_double" "collector"
##   .. ..$ precip    : list()
##   .. .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_double" "collector"
##   .. ..$ pressure  : list()
##   .. .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_double" "collector"
##   .. ..$ visib     : list()
##   .. .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_double" "collector"
##   ..$ default: list()
##   .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_guess" "collector"
##   ..- attr(*, "class")= chr "col_spec"

weather$date <- parse_date(weather$date,
                           format = "%m/%d/%Y")

head(weather)

## # A tibble: 6 × 12
##   origin       date  hour  temp  dewp humid wind_dir wind_speed wind_gust
##    <chr>     <date> <int> <dbl> <dbl> <dbl>    <int>      <dbl>     <dbl>
## 1    EWR 2013-12-22     9 64.94 60.98 87.00      190   13.80936 15.891535
## 2    EWR 2013-07-23     6 77.00 75.20 94.19      140    4.60312  5.297178
## 3    EWR 2013-10-30    11 44.96 35.96 70.52        0    0.00000  0.000000
## 4    EWR 2013-12-25    21 28.04  6.08 38.69      250    3.45234  3.972884
## 5    EWR 2013-06-18     9 66.02 62.06 87.05       10    5.75390  6.621473
## 6    EWR 2013-05-05    15 57.92 37.04 45.58       NA    4.60312  5.297178
## # ... with 3 more variables: precip <dbl>, pressure <dbl>, visib <dbl>

str(weather)

## Classes 'tbl_df', 'tbl' and 'data.frame':    500 obs. of  12 variables:
##  $ origin    : chr  "EWR" "EWR" "EWR" "EWR" ...
##  $ date      : Date, format: "2013-12-22" "2013-07-23" ...
##  $ hour      : int  9 6 11 21 9 15 11 11 15 20 ...
##  $ temp      : num  64.9 77 45 28 66 ...
##  $ dewp      : num  60.98 75.2 35.96 6.08 62.06 ...
##  $ humid     : num  87 94.2 70.5 38.7 87 ...
##  $ wind_dir  : int  190 140 0 250 10 NA 310 0 350 290 ...
##  $ wind_speed: num  13.81 4.6 0 3.45 5.75 ...
##  $ wind_gust : num  15.89 5.3 0 3.97 6.62 ...
##  $ precip    : num  0.01 0.01 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
##  $ pressure  : num  1010 NA 1026 1033 1012 ...
##  $ visib     : num  10 4 10 10 10 10 10 0.25 10 10 ...
##  - attr(*, "spec")=List of 2
##   ..$ cols   :List of 12
##   .. ..$ origin    : list()
##   .. .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_character" "collector"
##   .. ..$ date      : list()
##   .. .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_character" "collector"
##   .. ..$ hour      : list()
##   .. .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_integer" "collector"
##   .. ..$ temp      : list()
##   .. .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_double" "collector"
##   .. ..$ dewp      : list()
##   .. .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_double" "collector"
##   .. ..$ humid     : list()
##   .. .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_double" "collector"
##   .. ..$ wind_dir  : list()
##   .. .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_integer" "collector"
##   .. ..$ wind_speed: list()
##   .. .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_double" "collector"
##   .. ..$ wind_gust : list()
##   .. .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_double" "collector"
##   .. ..$ precip    : list()
##   .. .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_double" "collector"
##   .. ..$ pressure  : list()
##   .. .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_double" "collector"
##   .. ..$ visib     : list()
##   .. .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_double" "collector"
##   ..$ default: list()
##   .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_guess" "collector"
##   ..- attr(*, "class")= chr "col_spec"

2.4. Trabajando con números

Es posible que la tabla que deseamos importar contenga, entre sus valores, expresiones numéricas asociadas cantidades monetarias, de manera que incluyan caracteres no numéricos (como el símbolo de la moneda o diversos separadores de millares, por ejemplo).

En estos casos, la función a utilizar, de la librería readr, es parse_number(), que omite los mencionados caracteres no numéricos presentes en los valores de una columna.

?parse_number

En el archivo debt.csv tenemos datos relacionados con la deuda nacional de Estados Unidos para ciertos años. Importemos el archivo y examinemos su contenido.

debt <- read_csv("datasets/national_debt.csv")

## Parsed with column specification:
## cols(
##   V1 = col_character(),
##   V2 = col_character()
## )

head(debt)

## # A tibble: 6 × 2
##        V1                     V2
##     <chr>                  <chr>
## 1 9/30/15 $18,150,617,666,484.30
## 2 9/30/14 $17,824,071,380,733.80
## 3 9/30/13 $16,738,183,526,697.30
## 4 9/30/12 $16,066,241,407,385.80
## 5 9/30/11 $14,790,340,328,557.10
## 6 9/30/10 $13,561,623,030,891.70

str(debt)

## Classes 'tbl_df', 'tbl' and 'data.frame':    16 obs. of  2 variables:
##  $ V1: chr  "9/30/15" "9/30/14" "9/30/13" "9/30/12" ...
##  $ V2: chr  "$18,150,617,666,484.30" "$17,824,071,380,733.80" "$16,738,183,526,697.30" "$16,066,241,407,385.80" ...
##  - attr(*, "spec")=List of 2
##   ..$ cols   :List of 2
##   .. ..$ V1: list()
##   .. .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_character" "collector"
##   .. ..$ V2: list()
##   .. .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_character" "collector"
##   ..$ default: list()
##   .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_guess" "collector"
##   ..- attr(*, "class")= chr "col_spec"

Apliquemos ahora la función parse_number() a la segunda columna de la tabla.

debt$V2 <- parse_number(debt$V2)
head(debt)

## # A tibble: 6 × 2
##        V1           V2
##     <chr>        <dbl>
## 1 9/30/15 1.815062e+13
## 2 9/30/14 1.782407e+13
## 3 9/30/13 1.673818e+13
## 4 9/30/12 1.606624e+13
## 5 9/30/11 1.479034e+13
## 6 9/30/10 1.356162e+13

str(debt)

## Classes 'tbl_df', 'tbl' and 'data.frame':    16 obs. of  2 variables:
##  $ V1: chr  "9/30/15" "9/30/14" "9/30/13" "9/30/12" ...
##  $ V2: num  1.82e+13 1.78e+13 1.67e+13 1.61e+13 1.48e+13 ...
##  - attr(*, "spec")=List of 2
##   ..$ cols   :List of 2
##   .. ..$ V1: list()
##   .. .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_character" "collector"
##   .. ..$ V2: list()
##   .. .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_character" "collector"
##   ..$ default: list()
##   .. ..- attr(*, "class")= chr  "collector_guess" "collector"
##   ..- attr(*, "class")= chr "col_spec"

2.5. Accediendo a los metadatos de un archivo

En ocasiones, puede resultar de utilidad tener una idea previa de cómo las funciones de la librería readr van a interpretar las columnas de un conjunto de datos antes de importarlo. De esta forma, en el caso de que las clases inferidas no sean las adecuadas, podemos optar por declarar el tipo de alguna de ellas con antelación.

Con tal fin existen las funciones spec_csv() y spec_tsv(), para los archivos separados por comas y por tabulaciones, respectivamente. En el caso de tener que trabajar con otro tipo de ficheros (por ejemplo, .csv en formato europeo), usaremos spec_delim(), especificando el símbolo que hace las veces de separador de columnas en el archivo de datos.

?spec_csv

Por ejemplo, retomemos el primer ejemplo de este documento, aquel que trabajaba con el archivo chickwts.csv, que contenía información relativa al peso y tipo de alimentación de ciertos pollos. Veamos cuáles serían las clases que la función read_csv() inferiría para sus columnas a la hora de importarlo.

spec_csv("datasets/chickwts.csv")

## Parsed with column specification:
## cols(
##   weight = col_integer(),
##   feed = col_character()
## )

## cols(
##   weight = col_integer(),
##   feed = col_character()
## )
R Readr
Alexis Sáez
Autores
Alexis Sáez
Profesor de matemáticas

Infinitos Contrastes es una herramienta de aprendizaje en múltiples dimensiones. Su objetivo es posibilitar que el recorrido a través de las distintas enseñanzas se plantee de una manera activa, a partir de la transmisión de ideas o experiencias.

Mi educación e intereses condiciona evidentemente el trasfondo de esta página web, que refleja una constante batalla contra la Hidra de Lerna: cada conocimiento nuevo adquirido orgina, al menos, dos inesperadas carencias que suplir, haciendo de este infinito viaje una experiencia maravillosa.