Introducción al procesamiento, visualización y mapeo de datos espaciales en R
Día 2
1 Creación de un mapa básico en R
Comenzamos cargando los paquetes básicos necesarios para generar nuestros primeros mapas, es decir, ggplot2 y sf.
library(ggplot2)
library(sf)También utilizaremos el paquete maps para cargar un mapa global. Existen otros paquetes que también funcionan para este propósito, como el paquete rnaturalearth, el cual proporciona un mapa de países de todo el mundo.
library(maps)Ahora podemos cargar el mapa global usando la función map(). Además, transformaremos el objeto a una simple feature. En el siguiente enlace puede encontrar una descripción detallada sobre simple features y otros conceptos importantes para entender los análisis espaciales en R: https://r-spatial.github.io/sf/articles/sf1.html
world1 <- sf::st_as_sf(map(database = 'world', plot = FALSE, fill = TRUE))
world1## Simple feature collection with 253 features and 1 field
## Geometry type: MULTIPOLYGON
## Dimension: XY
## Bounding box: xmin: -180 ymin: -85.19218 xmax: 190.2708 ymax: 83.59961
## Geodetic CRS: WGS 84
## First 10 features:
## ID geom
## 1 Aruba MULTIPOLYGON (((-69.89912 1...
## 2 Afghanistan MULTIPOLYGON (((74.89131 37...
## 3 Angola MULTIPOLYGON (((23.9665 -10...
## 4 Anguilla MULTIPOLYGON (((-63.00122 1...
## 5 Albania MULTIPOLYGON (((20.06396 42...
## 6 Finland MULTIPOLYGON (((20.61133 60...
## 7 Andorra MULTIPOLYGON (((1.706055 42...
## 8 United Arab Emirates MULTIPOLYGON (((53.92783 24...
## 9 Argentina MULTIPOLYGON (((-64.54916 -...
## 10 Armenia MULTIPOLYGON (((45.55235 40...Identifique las principales características del objeto world1:
¿Cuántos atributos y polígonos tiene?
¿Cuál es el sistema de coordenadas?
¿Cuál es su extensión?
Ejercicio extra ¿Cómo reescribiría la función anterior utilizando %>% ?
Ahora podemos generar un plot utilizando los conceptos aprendidos durante el día anterior.
En este caso, debemos utilizar geom_sf() con el fin de llamar nuestro objeto sf world1
ggplot() +
geom_sf(data = world1) 
El siguiente paso consiste en anadir puntos de distribución de especies sobre nuestro mapa. Para ello, vamos a utilizar los puntos de localidades de algunas especies de cánidos presentes en Sudamérica.
library(tidyverse)
dat<-read_csv("canidae_records.csv")Para añadir los puntos en nuestro mapa, utilizaremos la función geom_point()
ggplot() +
geom_sf(data = world1) +
geom_point(data = dat, aes(x = longitude, y = latitude))
Note que hemos utilizado ggplot() sin algún argumento dentro de los corchetes. Esto se debe a que trazamos varias capas, cada una con una fuente de datos diferente, por lo que debemos especificar los datos proporcionados a cada geom por separado (data = world1 para geom_sf() y data = dat para geom_point).
Este mapa se ve bien, pero no es necesario que representemos al mundo entero aquí. Por lo tanto, podemos modificar nuestro mapa estableciendo límites en las coordenadas. Además, podemos cambiar los colores de nuestros objetos.
En primer lugar, necesitamos definir la extensión de nuestros puntos
range(dat$longitude)## [1] -176.6614 -49.5000range(dat$latitude)## [1] -93.15807 12.65000Recordemos que hay unos puntos erróneos en este dataset original. Por lo tanto, filtraremos algunos datos
dat_filt<-subset(dat, dat$longitude > -80 & dat$latitude > -25)
#también puede usar la función filter
dat_filt<-filter(dat, dat$longitude > -80 & dat$latitude > -25)Ahora revisamos de nuevo el intervalo que define la extensión de los datos.
range(dat_filt$longitude)## [1] -79.84841 -49.50000range(dat_filt$latitude)## [1] -13.00 12.65Estos son los valores que utilizaremos de guía para definir la extensión de nuestro mapa mediante el uso de coord_sf(). Note que hemos añadido los argumentos xlim y ylim.
El nuevo mapa con la extensión corregida luce de la siguiente manera:
ggplot() +
geom_sf(data = world1) +
geom_point(data = dat_filt, aes(x = longitude, y = latitude)) +
coord_sf(xlim = c(-80, -49), ylim = c(-13.5, 13)) +
labs(y = expression(paste("latitude (" ^o, "N)"))) +
theme_bw()
Genere el mismo mapa pero esta vez coloree los puntos de acuerdo a la especie. Además, cambie el color de los países a verde usando la siguiente opción:
color = "black", fill = "lightgreen"
Respuesta
ggplot() +
geom_sf(data = world1, color = "black", fill = "lightgreen") +
geom_point(data = dat_filt, aes(x = longitude,
y = latitude, color = species)) +
coord_sf(xlim = c(-80, -49), ylim = c(-13.5, 13)) +
labs(y = expression(paste("latitude (" ^o, "N)"))) +
theme_bw()
1.1 Objetos Raster
Los datos que se presentan en una matriz de celdas o píxeles, también conocidos como datos ráster, se pueden leer y manipular con el paquete ráster. Carguemos ese paquete ahora:
library(raster)La función raster() nos sirve para cargar objetos raster dentro de R. En este caso, cargaremos una capa de elevación para el territorio colombiano.
DEM_COL<-raster("datos_espaciales/DEM_Colombia.tif")
DEM_COL## class : RasterLayer
## dimensions : 2308, 1797, 4147476 (nrow, ncol, ncell)
## resolution : 0.008333333, 0.008333333 (x, y)
## extent : -81.84167, -66.86667, -4.233333, 15 (xmin, xmax, ymin, ymax)
## crs : +proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs
## source : DEM_Colombia.tif
## names : DEM_Colombia
## values : -66, 5629 (min, max)raster::plot(DEM_COL)
Tome un tiempo para inspeccionar las principales características del raster, incluyendo su resolución y extensión.
La función plot() del paquete raster crea una primera gráfica bastante decente. Sin embargo, tenga en cuenta que la escala de colores no es tan apropiada para las elevaciones: verde donde las elevaciones son altas y rojo donde son bajas. Además, estos colores predeterminados no serían tan buenos si nuestra audiencia no pudiese ver el espectro rojo-verde.
Vamos entonces a crear el gráfico anterior usando ggplot. Antes de esto, necesitamos convertir el ráster en una tabla:
## # A tibble: 6 x 3
## x y vals
## <dbl> <dbl> <int>
## 1 -81.8 15.0 NA
## 2 -81.8 15.0 NA
## 3 -81.8 15.0 NA
## 4 -81.8 15.0 NA
## 5 -81.8 15.0 NA
## 6 -81.8 15.0 NAAhora podemos incluir el raster en nuestro mapa utilizando la función geom_tile()
ggplot() +
geom_sf(data = world1, color = "black", fill = "lightgreen") +
geom_point(data = dat_filt, aes(x = longitude,
y = latitude, color =species))+
coord_sf(xlim = c(-80, -49), ylim = c(-13.5, 13)) +
labs(y = expression(paste("latitude (" ^o, "N)"))) +
geom_tile(data = dat_grid, aes(x = x, y = y, fill = vals))+
theme_bw()
El anterior mapa necesita varias modificaciones para mejorar el formato. Siga estos pasos para generar el mapa presentado abajo
1. Elimine los registros con NA del objeto dat_grid
Respuesta
dat_grid<-subset(dat_grid,!is.na(dat_grid$vals))2. Cambie el orden de las funciones (geom_point, geom_tile) con el fin de que los puntos no queden ocultos por el raster
3. Incluya la siguiente linea
scale_fill_distiller(type = "seq", palette = "Greys", direction = 1)
Respuesta
ggplot() +
geom_sf(data = world1, color = "black", fill = "lightgreen") +
geom_tile(data = dat_grid, aes(x = x, y = y, fill = vals))+
scale_fill_distiller(type = "seq", palette = "Greys",
direction = 1)+
geom_point(data = dat_filt, aes(x = longitude,
y = latitude, color =species))+
coord_sf(xlim = c(-80, -49), ylim = c(-13.5, 13)) +
labs(y = expression(paste("latitude (" ^o, "N)"))) +
theme_bw()
1.2 Elementos extra en el mapa (escala y norte)
Hay varios paquetes disponibles para adicionar la barra de escala en un mapa (e.g. prettymapr, ggmap, legendMap). En nuestro caso, nos centraremos en ggsn.
library(ggsn)Las funciones scalebar() y north() permiten agregar simultáneamente el símbolo del norte y una barra de escala en el mapa. Para ello,es importante definir las coordenadas que determinan los límites de la ubicación de cada elemento, así como la proporción que ocupa cada elemento dentro de esos límites.
utilice ?ggsn::scalebar y ?ggsn::north para revisar todos los argumentos que pueden ajustarse en estas funciones.
ggplot() +
geom_sf(data = world1, color = "black", fill = "lightgreen") +
#geom_tile(data = dat_grid, aes(x = x, y = y, fill = vals))+
#scale_fill_distiller(type = "seq", palette = "Greys",
# direction = 1)+
geom_point(data = dat_filt, aes(x = longitude,
y = latitude, color =as.factor(species)))+
coord_sf(xlim = c(-80, -49), ylim = c(-13.5, 13)) +
theme(legend.position = c(0.75,0.2),
legend.title = element_blank(),
legend.text = element_text(size = 14),
text = element_text(size = 14),
axis.text.x = element_text(size = 12),
axis.text.y = element_text(size = 12))+
labs(y = expression(paste("latitude (" ^o, "N)"))) +
theme_bw()+
ggsn::scalebar(dist_unit = "km", dist = 400, transform = TRUE,
x.min = -60, x.max = -50,
y.min = -12, y.max = -10,
height = 0.2,
model = "WGS84",location = "bottomleft",
st.size = 3,
st.dist = 0.2)+
ggsn::north(x.min = -60, x.max = -50,
y.min = 5, y.max = 13,scale = 0.5)
Modifique la posición y el tamaño de la escala y el norte en el mapa anterior.
2 Proyecciones y transformación de datos
Antes de continuar, vamos a detenernos a hablar de proyecciones. Una proyección cartográfica es una forma de trasladar la superficie de un globo en un plano para hacer un mapa. Las proyecciones transforman de manera sistemática las latitudes y longitudes geográficas en ubicaciones en un plano. Es fundamental que siempre que trabaje con datos espaciales, se asegure que la proyección geográfica es la misma para todos los elementos que está analizando. De lo contrario, puede estar cometiendo errores en los cálculos si las capas no se encuentran bien alineadas.
Con el fin de ilustrar cómo transformar el sistema de coordenadas de un objeto, vamos a convertir nuestra tabla de registros a un objeto sf.
Primero, cargue los datos de registros de mamíferos para Colombia.
dat_mamm<-read_csv("mamiferos_COL_GBIF.csv")Ahora cargaremos una capa de elevación para Colombia que se encuentra en un sistema de coordenadas distinto. Inspeccione los atributos de este raster.
DEM_prj<-raster("datos_espaciales/DEM_Colombia_prj.tif")
DEM_prj## class : RasterLayer
## dimensions : 6932, 5400, 37432800 (nrow, ncol, ncell)
## resolution : 309.7382, 309.7382 (x, y)
## extent : 132554.2, 1805140, 18569.34, 2165675 (xmin, xmax, ymin, ymax)
## crs : +proj=tmerc +lat_0=4.59620041666667 +lon_0=-74.0775079166667 +k=1 +x_0=1000000 +y_0=1000000 +ellps=GRS80 +units=m +no_defs
## source : DEM_Colombia_prj.tif
## names : DEM_Colombia_prj
## values : -66, 5582 (min, max)El siguiente paso consiste en transformar nuestra tabla de datos a un vector de puntos con coordenadas definidas. Para ello, utilizaremos la función coordinates() con el fin de identificar las columnas que contienen las coordenadas. Posteriormente, definiremos el sistema de coordenadas original de los datos mediante la función proj4string().
#primero guardamos nuestro objeto
dat_mamm_sp<-dat_mamm
#identificar las columnas que contienen las coordenadas
coordinates(dat_mamm_sp) <- c("longitude", "latitude")
#definir el sistema de coordenadas
proj4string(dat_mamm_sp) <- CRS( "+proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs +ellps=WGS84 +towgs84=0,0,0 ")Ahora que tenemos nuestro vector de puntos, podemos reproyectar nuestros datos en el sistema de coordenadas de la capa de elevación
dat_mamm_prj<- spTransform(dat_mamm_sp, projection(DEM_prj))Genere un gráfico combinando las funciones base plot() y points() para confirmar que los puntos si se superponen.
plot(DEM_prj)
points(dat_mamm_prj)
2.1 Transformación de datos vector a raster
Anteriormente, la transformación de objetos vector a raster se realizaba mediante la función del paquete raster rasterize(). Sin embargo, la función fasterize() del paquete fasterize es mucho más eficiente para cumplir con este propósito.
En este ejercicio, transformaremos algunos polígonos de departamentos a capas raster. Primero, llamaremos nuestro polígono utilizando la función st_read()
#importar shapefile de departamentos
departamentos<-st_read("datos_espaciales/COL_adm1.shp")## Reading layer `COL_adm1' from data source
## `C:\Users\afsua\OneDrive\Documents\CURSO_R\Final_RMD\datos_espaciales\COL_adm1.shp'
## using driver `ESRI Shapefile'
## Simple feature collection with 32 features and 9 fields
## Geometry type: MULTIPOLYGON
## Dimension: XY
## Bounding box: xmin: -81.84153 ymin: -4.228429 xmax: -66.87033 ymax: 15.91247
## CRS: NADespués de inspeccionar nuestro shapefile, podemos ver que cuenta con 31 polígonos. Por ahora seleccionaremos solo uno. Note que la selección se puede hacer de la misma manera en la que se seleccionan filas dentro de una tabla.
#seleccionamos un polígono
pol<-departamentos[1,]Ahora podemos transformar nuestro polígono utilizando fasterize()
raster_pol<-fasterize::fasterize(pol,DEM_COL)
plot(raster_pol)
Note sin embargo, que la extensión total del nuevo raster corresponde a la del raster "DEM_COL". Nosotros estamos interesados únicamente en la extensión de nuestro polígono de departamento. En este sentido, podemos utilizar la función crop para cortar nuestro raster original a la extensión de nuestro polígono focal.
raster_clip<-crop(DEM_COL,pol)
plot(raster_clip)
#Aplica fasterize para obtener raster que siga el borde del polígono.
raster_pol<-fasterize::fasterize(pol,raster_clip)
plot(raster_pol)
Este nuevo raster tiene la misma resolución del raster usado como templete (DEM_COL). En dado caso de que quiera mantener los valores del raster original, puede utilizar la función mask().Esta función crea un nuevo objeto ráster que tiene los mismos valores que el raster original, excepto por las celdas que son NA en el raster que se utiliza como "máscara".
#seleccionamos un polígono
dep_raster<-mask(raster_clip,raster_pol)
plot(dep_raster)
Seleccione otro departamento y conviertalo a raster. Luego produzca un mapa base utilizando la capa de departamentos y superponga el raster generado.
3 Extracción de datos de objetos raster y vector
En esta sección aprenderemos a extraer valores de un raster utilizando otros objetos espaciales.
3.1 Extraer datos de un raster basados en las coordenadas
Si el objetivo es obtener los valores que se encuentran en una ubicación específica dentro del raster, puede utilizar la función extract() del paquete raster. El primer argumento de esta función consiste en el raster, mientras que el segundo es una matriz donde la primera columna representa la longitud y la segunda columna representa la latitud.
#
dat_mamm$elev<- raster::extract(DEM_COL,dat_mamm[13:14])También podría extraer los valores que se encuentran alrededor de un punto dentro de un buffer específico utilizando el argumento buffer. Para datos no proyectados (en lat/lon) el valor de este argumento debe ser especificado en metros
#valores de celdas en un buffer de 3000 m alrededor de las coordenadas que se encuentran en la fila 2000 del objeto dat_mamm
buffer.test<- raster::extract(DEM_COL,dat_mamm[2000,13:14],buffer = 3000)4 Extraer datos de múltiples rasters simultaneamente
Ahora suponga que desea extraer datos de varios rasters al mismo tiempo. Además de la elevación, obtendremos los valores de huella humana para cada uno de los registros de mamíferos contenidos en nuestra tabla original. Para este propósito, utilizaremos la capa de huella humana desarrollada por Correa et al. (2020) https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2020.106630. Este mapa incorpora de una forma espacialmente explícita el impacto acumulado del hombre sobre el paisaje por medio de dos dimensiones espaciales: la intensidad del uso del suelo y el tiempo de intervención antrópica sobre los ecosistemas.
La capa ha sido previamente preparada para asegurar que tiene la misma resolución y sistema de coordenadas que el raster de elevación.
#seleccionamos un polígono
HF<-raster("datos_espaciales/IHEH_2018.tif")Ahora podemos usar la función stack() para unir los dos rasters. Un RasterStack es una colección de rasters con la misma extensión espacial y resolución.
#combinar los rasters en un objeto tipo stack
r1<-stack(HF,DEM_COL)Desafortunadamente la operación anterior no funcionó. Esto se debe a que la extensión de los rasters no es la misma. Por lo tanto, necesitamos asegurarnos que las dos capas se encuentran en la misma extensión. Para ello, utilizaremos la función extend()
#seleccionamos un polígono
HF<-extend(HF,DEM_COL)
r1<-stack(HF,DEM_COL)Ahora podemos extraer los valores de los dos rasters simultáneamente para cada punto.
#Extracción de valores del rasterStack
vari<- as.data.frame(raster::extract(r1,dat_mamm[13:14]))
dat_mamm<-cbind(dat_mamm,vari)4.1 Extracción y resumen de todos los valores de un raster
Supongamos que ahora desea generar un histograma con los valores de huella humana para un departamento específico.
Una función muy útil para este fin consiste en rasterToPoints(). Esta función genera una matriz con tres columnas. Las dos primeras representan las coordenadas (x, y) de cada celda, mientras que la tercera columna representa el valor asociado a cada celda.
#Extracción de valores del rasterStack
toy_df<-as.data.frame(rasterToPoints(raster_pol))
colnames(toy_df)<-c("x","y","HF")
head(toy_df)## x y HF
## 1 -71.42083 0.1541667 1
## 2 -71.41250 0.1541667 1
## 3 -71.42917 0.1458333 1
## 4 -71.42083 0.1458333 1
## 5 -71.41250 0.1458333 1
## 6 -71.42917 0.1375000 1Genere un histograma mostrando la distribución de huella humana para los registros de un orden de mamíferos de Colombia que hayan sido obtenidos desde el año 2000. Luego genere un mapa que muestre estos registros, utilizando la capa de departamentos y el raster de elevación como objetos base. Coloree los registros por método de muestreo. Finalmente, combine el mapa y el histograma dentro de una misma figura. Luego utilice la función ggsave para guardar su resultado.
Respuesta
#primero filtramos los registros desde 2000
roedores<-dat_mamm %>%
filter(order=="Rodentia" & year > 2000)
#necesitamos convertir el raster de elevación
#para poder graficarlo usando geom_tile()
DEM_df<-rasterToPoints(HF)%>%
as.data.frame()
HF2<-raster::aggregate(HF,5)
DEM_df<-rasterToPoints(HF2)%>%
as.data.frame()
## To get an idea of the colors available
colfunc <- colorRampPalette(c("#fff2cf", "#d73027"))
colfunc(5)## [1] "#FFF2CF" "#F5C1A5" "#EB917B" "#E16051" "#D73027"mapbase<-ggplot()+
geom_tile(data=DEM_df, aes(x=x,#longitude
y=y,#latitude
fill=IHEH_2018#pixel value
))+
theme_bw()+
scale_x_continuous(breaks = seq(-82, -66,2))+
scale_y_continuous(breaks = seq(-5, 13,2))+
scale_fill_gradient(low = "#fff2cf", high = "#d73027")+
#scale_fill_distiller(type="seq",palette = "Reds",direction=1)+
theme(legend.position = 'bottom',
legend.direction = "horizontal")+
guides(fill = guide_legend(title.position = "top",
title.hjust = 0.5,
label.position = "bottom"))+
labs(y=expression(paste("Latitud("^o,"N)")),
x=expression(paste("Longitud("^o,"O)")),
fill="Huella humana",
tag = "a.")+
ggsn::scalebar(dist_unit = "km", dist = 400, transform = TRUE,
x.min = -80, x.max = -70,
y.min = -4, y.max = -2,
height = 0.2,
model = "WGS84",location = "bottomleft",
st.size = 3,
st.dist = 0.2)+
ggsn::north(x.min = -75, x.max = -65,
y.min = 5, y.max = 13,scale = 0.5)
#arreglar ejes
expandy = function(mapbase, xmin, max.x, ymin=0, max.y) {
expand_limits(y=c(ymin, max.y),x =c(xmin, max.x))
}
mapbase<- mapbase + expandy(mapbase,-80,-66,-5,13)
plot(mapbase)
#Anadir la capa de departamentos
st_crs(departamentos)<-st_crs(HF)
departamentos<-st_crop(departamentos,
xmin = -80, ymin = -5,
xmax = -66, ymax = 13)
p1<-mapbase +
geom_sf(data=departamentos, colour="black", fill=NA)
#ahora podemos graficar los puntos
p2<-ggplot()+
geom_point(data=roedores, aes(x=longitude,
y=latitude,
color=basisOfRecord))+
scale_color_manual(values=c("black", "blue"))+
labs(color="Método de muestreo")
# Extraer la leyenda del plot 1
library(gtable)
leg1 <- gtable_filter(ggplot_gtable(ggplot_build(p1)),
"guide-box")
leg2 <- gtable_filter(ggplot_gtable(ggplot_build(p2)),
"guide-box")
#Eliminar la leyenda de los plots originales
p3<-p1 +
geom_point(data=roedores, aes(x=longitude,
y=latitude,
color=basisOfRecord),
size = 3)+
scale_color_manual(values=c("black", "blue"))+
ggtitle("Localidades de registro del orden Rodentia
en Colombia desde el año 2000")+
theme(legend.position = "none",
plot.title = element_text(face = "bold",
hjust = 0.5,
size = 12),
text=element_text(family = "Tahoma"),#Fuente de las etiquetas
axis.title = element_text(face="bold"))#Negrilla en los ejes
plot(p3)
library(gridExtra)
grid.arrange(p3, leg1, leg2, nrow = 5, ncol = 4,
layout_matrix = rbind(rep(1,6),
rep(1,6),
rep(1,6),
rep(1,6),
c(NA,NA,NA,2,NA,
3,NA,NA)))
#extraer los datos de huella humana
roedores$HF_cat<-raster::extract(HF2,roedores[13:14])
roedores$HF<-NULL
roedores[which(roedores$HF_cat >= 15 & roedores$HF_cat < 40),"HF"]<-2
roedores[which(roedores$HF_cat >= 40 &
roedores$HF_cat < 60),"HF"]<-3
roedores[which(roedores$HF_cat >= 60),"HF"]<-4
roedores[which(roedores$HF_cat < 15),"HF"]<-1
p4<-ggplot(roedores, aes(x = HF_cat, fill = as.factor(HF)))+
geom_histogram()+
ggtitle("Distribución de valores de huella humana para
los registros de roedores desde 2000")+
xlab("Huella humana")+
ylab("# de registros")+
theme(legend.position="bottom",legend.box = "horizontal")+
scale_fill_manual(values = c("#fff2cf","#fee090","#fc8d59",
"#d73027"),
labels = c("Natural","Baja",'Media',"Alta"))+
labs(tag = "b.")+#añade una letra para identificar el gráfico
theme(panel.border = element_blank(),#no bordes
panel.background = element_blank(),#fondo blanco
#formato del título
plot.title = element_text(size = 12,
family = "Tahoma",
face = "bold",
hjust = 0.5),
text=element_text(family = "Tahoma"),#Fuente de las etiquetas
axis.title = element_text(face="bold"),#Negrilla en los ejes
axis.text.x = element_text(colour="black", size = 11),
axis.text.y = element_text(colour="black", size = 9),
axis.line = element_line(size=0.5, colour = "black"),
plot.tag.position = "topleft",
legend.title=element_blank()
)
p4
5 Conclusión
Esperamos que haya disfrutado de este curso. Cubrimos una gran cantidad de territorio: importación de datos, organización y visualización de datos, análisis espaciales exploratorios y mapeo con sf y ráster.
Recuerde que la práctica es fundamental para desarrollar sus habilidades de R, por lo que le recomendamos que intente hacer de R una parte integral de sus flujos de trabajo. Afortunadamente, con la abundancia de recursos disponibles gratuitamente y la inmensa comunidad de usuarios, ¡aprender R nunca ha sido tan fácil!
5.1 Obtenga ayuda
Este texto ha sido adaptado del curso ofrecido por el Dr Chirs Brown de la Universidad de Griffith, en Australia
Escribir código consiste en un 80% buscar la respuesta en Google.
Si busca un problema en la web, como "ggplot remove legend", normalmente obtendrá una respuesta bastante decente en Stack Overflow o en un sitio similar.
Si la respuesta aún no existe en línea, regístrese en Stack Overflow y pregúntela usted mismo (pero dedique tiempo suficiente en buscar ... ¡nadie quiere ser etiquetado por duplicar una pregunta existente!).
Otra buena idea es buscar un grupo de apoyo local. El uso de R es una experiencia emocional, la frustración es común, pero la alegría de encontrar una solución puede ayudarnos a persistir. Tener a otras personas para ayudar, o simplemente escuchar sus frustraciones es una gran motivación para seguir aprendiendo R.