Capítulo15 Tibbles
Fecha de la ultima revisión
## [1] "2025-10-15"
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Español: https://es.r4ds.hadley.nz/10-tibble.html
15.2 Crear un tibble
- tibble()
Crear un tibble con la siguiente información. Una columna que tiene los valores del 1 al 8 que se llama “secuencia”, una segunda columna que tiene los siguientes valores 23,26, 24,26,27, 11,20,21 que se llama edad y una tercera columna con la siguiente información, Jose, Maria, Carol, Moncho, Liz, Maria, Jorge, Miguel, que ser llama Nombre
library(tidyverse)
#library(datos)
tibble(
secuencia = c(1:6),
edad = c(23,26, 24,26,27, NA),
nombre = c("Jose", "Maria", "Carol", "Moncho", "Liz", "Maria")
)
## # A tibble: 6 × 3
## secuencia edad nombre
## <int> <dbl> <chr>
## 1 1 23 Jose
## 2 2 26 Maria
## 3 3 24 Carol
## 4 4 26 Moncho
## 5 5 27 Liz
## 6 6 NA Maria
15.3 Crear un tribble
- tribble()
Haga un tribble con las primera 3 lineas del tibble anterior
## # A tibble: 3 × 3
## secuencia edad nombre
## <dbl> <dbl> <chr>
## 1 1 23 Jose
## 2 2 26 Maria
## 3 3 23 Carol
15.4 tibble vs. data.frame
tb = tibble(
a = lubridate::now() + runif(1e2) * 86400,
b = lubridate::today() + runif(1e2) * 30,
c = 1:100,
d = runif(1e2),
e = sample(letters, 1e2, replace = TRUE)
)
tb
## # A tibble: 100 × 5
## a b c d e
## <dttm> <date> <int> <dbl> <chr>
## 1 2025-10-15 10:42:21 2025-11-02 1 0.559 o
## 2 2025-10-15 17:11:36 2025-10-15 2 0.250 o
## 3 2025-10-15 12:05:12 2025-10-17 3 0.0653 d
## 4 2025-10-16 09:51:27 2025-10-16 4 0.573 v
## 5 2025-10-15 17:23:42 2025-11-06 5 0.651 k
## 6 2025-10-16 01:35:31 2025-10-26 6 0.581 p
## 7 2025-10-16 06:13:36 2025-11-08 7 0.0175 x
## 8 2025-10-16 05:13:35 2025-10-26 8 0.0133 f
## 9 2025-10-15 23:28:20 2025-10-29 9 0.661 c
## 10 2025-10-16 05:36:32 2025-11-07 10 0.380 y
## # ℹ 90 more rows
## a b c d e
## 1 2025-10-15 10:42:21 2025-11-02 1 0.55895788 o
## 2 2025-10-15 17:11:36 2025-10-15 2 0.24952694 o
## 3 2025-10-15 12:05:12 2025-10-17 3 0.06531608 d
## 4 2025-10-16 09:51:27 2025-10-16 4 0.57306761 v
## 5 2025-10-15 17:23:42 2025-11-06 5 0.65098699 k
## 6 2025-10-16 01:35:31 2025-10-26 6 0.58124937 p
## 7 2025-10-16 06:13:36 2025-11-08 7 0.01748210 x
## 8 2025-10-16 05:13:35 2025-10-26 8 0.01331984 f
## 9 2025-10-15 23:28:20 2025-10-29 9 0.66064715 c
## 10 2025-10-16 05:36:32 2025-11-07 10 0.38021846 y
## 11 2025-10-16 09:45:49 2025-11-06 11 0.55374044 o
## 12 2025-10-16 07:13:22 2025-10-26 12 0.57734132 r
## 13 2025-10-16 07:38:02 2025-10-17 13 0.89874595 s
## 14 2025-10-16 01:58:03 2025-10-28 14 0.02335350 s
## 15 2025-10-15 20:37:11 2025-11-07 15 0.36233644 a
## 16 2025-10-15 22:22:17 2025-10-22 16 0.79219053 c
## 17 2025-10-15 23:40:09 2025-10-22 17 0.79451792 q
## 18 2025-10-15 11:33:38 2025-10-25 18 0.03461087 h
## 19 2025-10-15 16:11:50 2025-10-16 19 0.83758986 y
## 20 2025-10-15 22:27:09 2025-10-26 20 0.08880666 h
## 21 2025-10-15 14:47:21 2025-10-28 21 0.81779321 m
## 22 2025-10-15 13:11:43 2025-11-11 22 0.88725936 k
## 23 2025-10-16 02:06:04 2025-10-16 23 0.26002925 a
## 24 2025-10-15 13:16:47 2025-10-26 24 0.31542900 t
## 25 2025-10-15 19:53:51 2025-10-20 25 0.91124396 m
## 26 2025-10-15 15:13:40 2025-10-29 26 0.69990520 u
## 27 2025-10-16 00:24:48 2025-11-13 27 0.83810166 o
## 28 2025-10-15 21:54:45 2025-10-18 28 0.39910988 q
## 29 2025-10-16 07:49:29 2025-11-07 29 0.99993174 t
## 30 2025-10-15 23:32:29 2025-10-24 30 0.66218230 y
## 31 2025-10-15 18:30:18 2025-10-19 31 0.98046836 c
## 32 2025-10-15 22:40:09 2025-10-27 32 0.13905381 o
## 33 2025-10-16 02:42:04 2025-11-10 33 0.34755612 m
## 34 2025-10-15 15:36:41 2025-11-03 34 0.99072892 t
## 35 2025-10-16 06:50:03 2025-11-06 35 0.01158322 g
## 36 2025-10-15 21:03:52 2025-11-04 36 0.59905566 w
## 37 2025-10-15 19:05:05 2025-11-04 37 0.66253655 m
## 38 2025-10-16 06:24:25 2025-10-23 38 0.81108752 p
## 39 2025-10-15 14:03:47 2025-11-11 39 0.86941914 m
## 40 2025-10-15 23:49:24 2025-11-08 40 0.18531162 v
## 41 2025-10-16 07:37:52 2025-10-19 41 0.93845374 p
## 42 2025-10-15 12:08:01 2025-10-25 42 0.98626153 o
## 43 2025-10-15 12:04:58 2025-11-07 43 0.36978729 g
## 44 2025-10-15 11:52:54 2025-10-26 44 0.40597546 h
## 45 2025-10-15 10:17:29 2025-10-17 45 0.45127090 p
## 46 2025-10-16 02:53:28 2025-10-19 46 0.83761479 d
## 47 2025-10-15 23:45:40 2025-11-13 47 0.20941751 c
## 48 2025-10-15 19:37:21 2025-11-09 48 0.99204004 y
## 49 2025-10-15 19:54:56 2025-10-16 49 0.50421065 r
## 50 2025-10-15 13:29:37 2025-10-26 50 0.33143023 g
## 51 2025-10-16 08:53:13 2025-10-25 51 0.73076078 w
## 52 2025-10-15 23:49:04 2025-10-21 52 0.46601006 v
## 53 2025-10-15 20:18:14 2025-11-04 53 0.93914242 z
## 54 2025-10-16 01:12:21 2025-11-10 54 0.88173091 s
## 55 2025-10-15 18:11:05 2025-11-08 55 0.34532379 i
## 56 2025-10-15 12:14:00 2025-11-02 56 0.58456342 l
## 57 2025-10-15 10:16:05 2025-11-10 57 0.88058255 v
## 58 2025-10-15 12:08:50 2025-10-16 58 0.22127013 v
## 59 2025-10-16 01:49:27 2025-11-02 59 0.89288290 o
## 60 2025-10-15 17:57:00 2025-10-21 60 0.02081485 y
## 61 2025-10-15 14:34:46 2025-10-31 61 0.27143203 n
## 62 2025-10-15 19:32:13 2025-10-22 62 0.95400736 c
## 63 2025-10-15 17:39:00 2025-10-23 63 0.86419811 j
## 64 2025-10-15 18:33:28 2025-10-24 64 0.25909042 i
## 65 2025-10-16 02:31:30 2025-10-25 65 0.71488890 t
## 66 2025-10-16 03:03:23 2025-10-24 66 0.14559841 m
## 67 2025-10-16 00:10:17 2025-10-29 67 0.33884110 a
## 68 2025-10-16 03:36:05 2025-10-28 68 0.85914380 c
## 69 2025-10-16 00:39:35 2025-11-05 69 0.78041364 o
## 70 2025-10-15 19:16:41 2025-11-04 70 0.83340269 v
## 71 2025-10-16 06:06:30 2025-11-05 71 0.46138001 k
## 72 2025-10-16 05:23:40 2025-11-06 72 0.95366063 x
## 73 2025-10-15 16:01:28 2025-11-11 73 0.58594067 i
## 74 2025-10-15 18:11:17 2025-10-31 74 0.07427914 i
## 75 2025-10-15 10:30:38 2025-11-12 75 0.41196391 p
## 76 2025-10-16 07:38:40 2025-10-25 76 0.64245513 l
## 77 2025-10-15 19:45:19 2025-10-28 77 0.88572561 a
## 78 2025-10-15 14:16:45 2025-11-13 78 0.27894255 z
## 79 2025-10-15 20:10:53 2025-11-04 79 0.11545121 p
## 80 2025-10-15 11:14:32 2025-11-10 80 0.27069348 w
## 81 2025-10-16 01:00:16 2025-10-16 81 0.09039557 m
## 82 2025-10-16 00:12:40 2025-11-13 82 0.84375956 u
## 83 2025-10-15 15:39:55 2025-10-27 83 0.44452948 t
## 84 2025-10-15 14:00:05 2025-10-23 84 0.17054338 a
## 85 2025-10-15 20:01:02 2025-11-13 85 0.94064577 n
## 86 2025-10-15 22:28:41 2025-10-20 86 0.55504992 s
## 87 2025-10-15 13:41:53 2025-11-12 87 0.74138904 o
## 88 2025-10-15 13:24:23 2025-10-26 88 0.69146950 m
## 89 2025-10-16 01:32:20 2025-11-06 89 0.95055655 v
## 90 2025-10-16 05:27:59 2025-11-10 90 0.50241356 h
## 91 2025-10-16 05:47:37 2025-11-09 91 0.94041471 l
## 92 2025-10-15 23:51:32 2025-10-26 92 0.66040567 e
## 93 2025-10-15 17:43:38 2025-10-31 93 0.74075930 s
## 94 2025-10-16 05:18:49 2025-10-31 94 0.49824345 q
## 95 2025-10-15 09:57:57 2025-11-12 95 0.10436335 j
## 96 2025-10-15 18:56:30 2025-10-15 96 0.06179632 g
## 97 2025-10-15 21:59:06 2025-10-24 97 0.21776393 s
## 98 2025-10-16 09:18:53 2025-10-15 98 0.15662152 x
## 99 2025-10-15 20:02:22 2025-11-02 99 0.62424786 s
## 100 2025-10-16 00:59:38 2025-10-17 100 0.39037936 c
## # A tibble: 100 × 5
## a b c d e
## <dttm> <date> <int> <dbl> <chr>
## 1 2025-10-15 10:42:21 2025-11-02 1 0.559 o
## 2 2025-10-15 17:11:36 2025-10-15 2 0.250 o
## 3 2025-10-15 12:05:12 2025-10-17 3 0.0653 d
## 4 2025-10-16 09:51:27 2025-10-16 4 0.573 v
## # ℹ 96 more rows
## [1] "2025-10-15 09:54:39 AST"
## [1] "2025-10-15"
To convert a data frame to a tibble use as.tibble
To convert a tibble to a data frame use as.data.frame
15.5 Diferencias entre un tibble y un data frame.
- Tibbles tiene un buen método de impresión que muestra solo las primeras 10 filas y todas las columnas que caben en la pantalla.
- Tibbles no admite nombres de filas. Se eliminan al convertir a tibble o al crear subconjuntos:
Operaciones aritméticas en tibbles
A diferencia de los data frame, los tibbles NO admiten operaciones aritméticas en todas las columnas. El resultado fuerza silenciosamente a un data frame.
## [1] FALSE
## [1] TRUE
## # A tibble: 3 × 3
## a b c
## <int> <int> <dbl>
## 1 1 4 8
## 2 2 5 10
## 3 3 6 12
## [1] TRUE
- Los tibbles también son más estrictos con $. Tibbles nunca realiza coincidencias parciales y generará una advertencia y devolverá NULL si la columna no existe:
## [1] 1
## [1] 1
- Para extraer una columna de un tibble, use [[. Esto es más seguro que $ porque nunca realiza coincidencias parciales:
15.6 Selección de subconjuntos de datos
## [1] 515 529 540 545 600 558 600 600 600 600 600 600 600 600 600 559 600 600 600
## [20] 600
## [1] 515 529 540 545 600 558 600 600 600 600 600 600 600 600 600 559 600 600 600
## [20] 600
## [1] 515 529 540 545 600 558 600 600 600 600 600 600 600 600 600 559 600 600 600
## [20] 600
## [1] 515 529 540 545 600 558 600 600 600 600 600 600 600 600 600 559 600 600 600
## [20] 600
## [1] 2 4 2 -1 -6 -4 -5 -3 -3 -2 -2 -2 -2 -2 -1 0 -1 0 0 1
- Ejercicios:
Hacer los ejercicios en la sección 10.5 del libro en español