🧩 [TIP] Pipelines reproducibles con {targets}
Orquestá análisis en R: {targets} detecta cambios, recomputa solo lo necesario y usa paralelo.
Cómo empezar:
• funciones en R/
• _targets.R
• ver DAG: tar_visnetwork()
• correr: tar_make()
• leer: tar_read()
Ideal para modelado y reportes automáticos. 🔗 docs.ropensci.org/targets/
✍🏽 Will Landau
🧩 [r_tip] - ¿Querés que tus visualizaciones cobren vida?
Con el paquete {gganimate} podés crear animaciones sobre gráficos ggplot2 y mostrar transiciones, evolución temporal o cambios por categoría.
✔️ Extiende ggplot2 con funciones intuitivas (transition_*, enter_*, exit_*)
✔️ Ideal para storytelling con datos en presentaciones o redes
✔️ Compatible con gifski, transformr y temas personalizados
🧩 [R-TIP] – ¿Te gusta la magia? Acá va un truco con {janitor} 🧼
Con clean_names() podés limpiar todos los nombres de columnas de tu dataset en un paso:
✔️ minúsculas + guiones bajos
✔️ sin acentos ni símbolos raros
✔️ listo para usar con dplyr y ggplot2
🔗 https://sfirke.github.io/janitor/reference/clean_names.html
✍️ Sam Firke
Resulting names are unique and consist only of the _ character, numbers, and letters. Capitalization preferences can be specified using the case parameter. Accented characters are transliterated to ASCII. For example, an "o" with a German umlaut over it becomes "o", and the Spanish character "enye" becomes "n". This function takes and returns a data.frame, for ease of piping with %>%. For the underlying function that works on a character vector of names, see make_clean_names(). clean_names relies on the versatile function snakecase::to_any_case(), which accepts many arguments. See that function's documentation for ideas on getting the most out of clean_names. A few examples are included below. A common issue is that the micro/mu symbol is replaced by "m" instead of "u". The replacement with "m" is more correct when doing Greek-to-ASCII transliteration but less correct when doing scientific data-to-ASCII transliteration. A warning will be generated if the "m" replacement occurs. To replace with "u", please add the argument replace=janitor:::mu_to_u which is a character vector mapping all known mu or micro Unicode code points (characters) to "u".
🧩 [R-TIP] – Tablas interactivas en R con {reactable}
Crea tablas HTML dinámicas, ordenables y visuales en pocas líneas.
✔️ Ideal para dashboards con Shiny o Quarto
✔️ Personalizá estilos, agregá barras, tooltips y más.
[PAQUETE] - 🧹 ¿Querés que tu código en R sea más limpio y profesional?
Te dejamos dos paquetes que no podés dejar de revisar:
🔍 {lintr} analiza tu código y detecta errores de sintaxis o estilo según la guía tidyverse.
🎨 {styler} lo reformatea automáticamente para que siga esas buenas prácticas.
• Info:
→ https://lintr.r-lib.org
→ https://styler.r-lib.org
#RStats #DataScience #CódigoLimpio #EstiloR #lintr #styler #rtips @rstats
[PAQUETE 📦] - 🧠 {ellmer}: Lleva los LLMs a R
Integra modelos como OpenAI, Claude y Gemini en R de forma fácil
✨ Características:
• 🔗 Compatible con múltiples proveedores
• 🛠️ Llama funciones dinámicas
• 📊 Extrae datos estructurados
• 💬 Conversaciones contextuales
➕ellmer.tidyverse.org
[PAQUETE 📦] - 🌱 {agroclimatico}: Análisis climático para la agricultura
🌦️ Convierte datos climáticos en información útil para la agricultura con {agroclimatico}.
✨ Características:
📉 Indicadores agroclimáticos clave.
📊 Visualización de datos históricos y proyecciones.
🚜 Para agricultura sostenible.
Potencia decisiones agrícolas con R. 🍃
🔗 docs.ropensci.org/agroclimatico/
✍ @paocorrales | @eliocamp | @natigattinoni
[PAQUETE 📦] - 📝 {todor}:
Gestiona tus tareas en tu código R. 🔍
📌 Identifica automáticamente etiquetas como TODO y FIXME en tu código.
📂 Genera listas centralizadas de pendientes para una mejor organización.
🌐 github.com/dokato/todor
✍🏼 Dominik Krzemiński
PabloTe
Harald Klinke