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Gráfico de correlaciones entre factores. Gráfico de la V de Cramer

Un gráfico muy habitual a la hora de construir modelos de riesgo para el cálculo de tarifas es el gráfico de correlaciones de la V de Cramer que nos sirve para medir la correlación entre factores, entre variables cuantitativas hace muchos años ya escribí sobre el tema. Hoy os traigo la creación de un corrplot con R aplicado a la V de Cramer y además os descubro una función muy elegante para realizar este análisis de correlaciones entre factores, esta función está sacada de stackoverflow (como no) y añado un análisis gráfico que nos permite conocer algunas opciones de corrplot.

 library(vcd)
library(corrplot)
library(tidyverse)

data(mtcars)

#Partimos de una matriz vacía con las dimensiones apropiadas
empty_m <- matrix(ncol = length(correlaciones),
                  nrow = length(correlaciones),
                  dimnames = list(names(correlaciones),
                                  names(correlaciones)))

#Calculamos el estadístico y vamos rellenando la matriz
calculate_cramer <- function(m, df) {
  for (r in seq(nrow(m))){
    for (c in seq(ncol(m))){
      m[[r, c]] <- assocstats(table(df[[r]], df[[c]]))$cramer
    }
  }
  return(m)
}

Lo que hace la brillante función es, partiendo de una matriz cuadrada con los factores, ir rellenando con el correspondiente cálculo de la V de Cramer. El resultado final será igual que una matriz de correlaciones por lo que podremos realizar el gráfico.

predictoras <- c("cyl","vs","am","gear","carb")
correlaciones <- select(mtcars,predictoras)

cor_matrix <- calculate_cramer(empty_m ,correlaciones)
#Ya podemos graficarlo
corrplot(cor_matrix, method="number", is.corr=F,type="upper", diag=F, cl.lim=c(0,1))

remove(correlaciones)

El resultado:

Aspectos interesantes con la función corrplot, con method = "number" sale el valor, no me gustan las bolas, aunque podéis probar con pie, mejor poned is.corr = F con type="upper" sale la parte superior de la matriz, quitamos la diagonal que es 1 con diag=F y la V de Cramer es un valor que va entre 0 y 1 con cl.lim establecemos los límites de la leyenda en el gráfico de correlaciones. A partir de aquí cada uno que establezca un umbral para determinar que dos factores están correlados, yo por ejemplo lo establezco en 0.33, saludos.

¿Qué nos pasa con R? (de nuevo)

Hace años ya sorprendió R situándose muy arriba en la lista tiobe de lenguajes de programación subió en los años siguientes y ahora nos encontramos con una sorprendente bajada en el índice:

¿Volvemos a tener complejo por usar R? A veces tengo la sensación de que no eres un “pro” si no usas Python. Debe ser que determinados framework funcionan mejor en otros lenguajes, o no, pero nos da vergüenza usar R (de nuevo).

Longitud de las frases del Quijote con #rstats

Siempre he querido hacer cosas con Rstats y el Quijote y ayer se me ocurrió medir la longitud de las frases del Quijote y crear un histograma que describa esta longitud. Aunque confieso que no me lo he leído, me he quedado en el capítulo 7 u 8 (no recuerdo) el caso es que me pareció hipnótico con sus ritmos, es musical. Además tengo muchas ganas de meter mano al proyecto Gutemberg porque esos ritmos, esa musicalidad, el uso de palabras esdrújulas,… me llama la atención.
Bueno, al lío, todo el código está subido al repositorio por si lo queréis, pero hay algunas funciones y algunas ideas que me parecen interesantes.

library(dplyr)
library(ggplot2)
library(plotly)

#Leemos el fichero desde proyecto Gutemberg
ubicacion <- "https://www.gutenberg.org/cache/epub/2000/pg2000.txt"
quijote <- read.table (ubicacion,sep="\r", encoding="UTF-8")
quijote <- data.frame(quijote)
names(quijote) <- 'linea'

#Transformaciones e identificar el inicio del libro.
quijote <- quijote %>%
  mutate(linea = toupper(linea),
         inicio = grepl("EN UN LUGAR DE LA MANCHA",linea)>0)

Leemos directamente un txt desde Gutemberg y prefiero transformarlo en data frame para usar dplyr. Todas las palabras las pongo en mayúsculas e identifico donde empieza el Quijote, para evitar prólogos y demás. Ya tengo unos datos con los que poder trabajar:

#Marcamos lo que vamos a leer
desde <- which(quijote$inicio)
hasta <- nrow(quijote)

#Texto de trabajo
texto <- quijote[desde:hasta,1]

#El texto lo transformamos en una lista separada por espacios
texto_split = strsplit(texto, split=" ")

#Deshacemos esa lista y tenemos el data.frame
texto_col = as.character(unlist(texto_split))
texto_col = data.frame(texto_col)
names(texto_col) = 'palabra'

En este caso los datos los quiero de tal forma que disponga de un data frame con una sola variable que sea cada palabra del Quijote. Ahora voy a medir las frases identificando donde hay puntos en esas palabras:

#Identificamos donde tenemos puntos y un autonumérico del registro
texto_col <- texto_col %>% filter(!is.na(palabra)) %>%
  mutate(punto = ifelse(grepl('.',palabra,fixed=T),"FIN","NO"),
         posicion = row_number())

¿Qué se me ha ocurrido? Trabajar con autonuméricos, tengo identificados los puntos, ahora tengo que fijar una posición inicial y una posición final:

#Si unimos las posiciones con puntos con lag podemos calcular la longitud
pos_puntos1 <- filter(texto_col,punto=="FIN") %>% 
  select(posicion) %>% mutate(id = row_number())

pos_puntos2 <- pos_puntos1 %>% mutate(id = id + 1) %>%
  rename(posicion_final = posicion)

pos_puntos <- left_join(pos_puntos1,pos_puntos2) %>%
  mutate(longitud = ifelse(is.na(posicion_final), posicion, posicion - posicion_final))

Como no soy un tipo muy brillante opto por una opción sencilla de cruzar una tabla consigo misma, como me ponen los productos cartesianos “con talento”. La idea es seleccionar solo los registros que marcan el final de la frase, un autonumérico me marca cual es cada frase, ahora si hago una left join por el id de la frase y el id + 1 de la frase creo una especie de lag. La longitud de la frase será donde está el punto menos donde estaba el final de la anterior frase. Creo que me he explicado de pena, pero si veis el data frame final lo entenderéis mejor. Ahora ya pinto un histograma:

#GRaficamos la longitud
plot_ly(data = pos_puntos, x = ~longitud, type = "histogram") %>%
  layout(title = "Longitud de las frases del Quijote",
         xaxis = list(title = "Longitud"), yaxis = list(title = ""))

Y queda una gamma perfecta, yo diría que hasta bonita. Ahora quedaría identificar los parámetros de esta gamma y compararlos con otros libros, e incluso comparar lenguas. Pero esas tareas se las dejo a los “buenos”.

Gráfico con eje secundario en ggplot2

Los gráficos con eje secundario o con dos ejes son un tema que ya he puesto en el blog en varias ocasiones, hay un ejemplo con R que tenía sus problemas y hay un ejemplo con Python y matplotlib que particularmente me gusta por elegancia y sencillez. En esta entrada vamos a repetir el ejercicio y vamos a realizar un gráfico de columnas y líneas con 2 ejes, primario y secundario pero con ggplot2. Este tipo de gráficos son muy utilizados por los actuarios para representar frecuencias o siniestralidades y exposición. Para ilustrar el ejercicio vamos a emplear los mismos datos que usamos en el ejemplo con matplotlib pero vemos paso a paso como realizaríamos el gráfico Seguir leyendo Gráfico con eje secundario en ggplot2

Trucos simples para #rstats

En mi cuenta de twitter suelo poner algunos trucos sencillos de R, cosas que me surgen cuando estoy trabajando y que no me cuesta compartir en 2 minutos, por si puedo ayudar a alguien. Me acabo de dar cuenta que de verdad son útiles y que tenerlos en twitter desperdigados es un problema, así que he pensado en recopilarlos en una entrada del blog para que sea más sencillo buscarlos (incluso para mi). Aquí van algunos de esos trucos Seguir leyendo Trucos simples para #rstats

Porque no vamos a cobrar pensiones. Animación con R y pirámides de población

Estoy creando material para un módulo de un máster que voy a impartir y escribiendo sobre seguros de ahorro he llegado a crear esta animación:

Se trata de una animación con las pirámides de población de España desde 1975 hasta 2018 de 5 en 5 años. El sistema de pensiones español se basa en 5 principios:
1. principio de proporcionalidad
2. principio de universalidad
3. principio de gestión pública
4. principio de suficiencia
5. principio de reparto

La animación va directa contra el principio de reparto. En el sistema español nadie ha cotizado para garantizarse su pensión, los actuales trabajadores pagan las prestaciones de aquellos trabajadores jubilados. Si tras leer estas dos frases y mirar la animación sigues recelando de la migración de personas a España espero que tengas un buen plan de ahorro privado.

Esta animación está hecha con R, los datos están descargados del INE pero están ligeramente cocinados (no al estilo Tezanos). En https://github.com/analisisydecision/wordpress tenéis este Excel con el formato adecuado, el código empleado para realizar la animación está en https://github.com/analisisydecision/wordpress/blob/master/Piramide_poblacional.R Es un buen ejemplo de uso de plotrix y pyramid.plot espero que el código no tenga algún gazapo…

Data management con dplyr

Dos años con pandas y sckitlearn y ahora vuelvo a R. Y en mi regreso me propuse comenzar a trabajar con dplyr y mi productividad se está incrementando exponencialmente, creo que dplyr es LA HERRAMIENTA para el manejo de data frame con R, ni me imagino como puede funcionar sparlyr… Para aquellos que estéis iniciando vuestra andadura con R o para los que no estéis acostumbrados a dplyr he hecho una recopilación de las tareas más habituales que hago con esta librería. Se pueden resumir:

• Seleccionar columnas
• Seleccionar registros
• Crear nuevas variables
• Sumarizar datos
• Ordenar datos
• Uniones de datos

Como es habitual trabajamos con ejemplos data(iris); library(dplyr):

Seleccionar columnas select():

two.columns <- iris %>%
select(Sepal.Length,Sepal.Width)

columns = c(“Sepal.Length”,”Sepal.Width”)
two.columns <- iris %>%
select(columns)

Seleccionar registros filter():

setosa <- iris %>%
filter(Species==”setosa”)

species_to_select = c(“setosa”,”virginica”)
species <- iris %>%
filter(Species %in% species_to_select)
table(species$Species)

Crear nuevas variables mutate():

iris2 <- iris %>%
mutate(Sepal.Length.6 = ifelse(Sepal.Length >=6, “GE 6”, “LT 6”)) %>%
mutate(Sepal.Length.rela = Sepal.Length/mean(Sepal.Length))

Sumarizar group_by() summarize():

iris %>% group_by(Species) %>%
summarize(mean.Sepal.Length = mean(Sepal.Length),
sd.Sepal.Length = sd(Sepal.Length),
rows = n())

Ordenar datos arrange():

order1 <- iris %>%
arrange(Sepal.Length)

order2 <- iris %>%
arrange(desc(Sepal.Length))

iris %>% group_by(Species) %>%
summarize(mean.Sepal.Length = mean(Sepal.Length),
sd.Sepal.Length = sd(Sepal.Length),
rows = n()) %>%
arrange(mean.Sepal.Length)

Uniones de datos:

Inner_join():

iris2 <- iris %>%
mutate(id = row_number())

iris3 <- iris2 %>%
filter(Species==”setosa”) %>%
mutate(Sepal.Length.6 = ifelse(Sepal.Length >=6, “GE 6”, “LT 6”)) %>%
mutate(Sepal.Length.rela = Sepal.Length/mean(Sepal.Length)) %>%
select(id,Sepal.Length.6,Sepal.Length.rela)

iris4 <- iris2 %>% inner_join(iris3, by=c(“id”))

Left_join():

iris5 <- iris2 %>% left_join(iris3, by=c(“id”))

anti_join():

iris6 <- iris2 %>% anti_join(iris3)

Aquí tenéis una muestra de las posibilidades de dplyr y como se pueden combinar entre ellas. Creo que la sintaxis es bastante sencilla y se aprende con facilidad, si a mi no me esta costando mucho…

Crear una RESTful API con R con plumber

Podéis buscar info en la web acerca de lo que es una REST y una RESTful pero el objetivo de este trabajo es la creación de una API para “escorear” unos datos a partir de un modelo que hemos creado en R. Vamos a hacer lo más sencillo, un modelo de regresión lineal creado por R será guardado y una API con datos podrá llamar a este modelo mediante un cliente RESTful para obtener una predicción. Esta será la primera de una serie de entradas que le voy a dedicar a Carlos, un antiguo compañero mío y que me ha enseñado a desaprender y el primer guiño a Carlos será abandonar mi subversion local para conectar mi RStudio con GitHub, todo el trabajo que voy desarrollando lo tenéis en https://github.com/analisisydecision/Modelo1. Si echáis un vistazo al repositorio ya os podéis imaginar hacia donde irán encaminadas esta serie de entradas.

Bien, lo primero será crear y guardar el modelo con R:

#Programa de creación del modelo
Altura <-c(175,180,162,157,180,173,171,168,165,165)
Peso <-c(80,82,57,63,78,65,66,67,62,58)

modelo1 <- lm(Peso~Altura)
summary(modelo1)
save(modelo1, file = "modelo1/modelo1.rda")
#rm(modelo1)

Modelo de regresión lineal simple de alturas y pesos que guarda en la carpeta modelo1 el objeto con el modelo. Ahora quiero crear una API que, dada una altura, me estime el peso. Para ello creo un nuevo programa en R que debería llamarse despliegue pero que llamo depliegue_modelo1.R debido a que es bastante tarde. Este programa es una función para realizar una predicción que tiene el siguiente contenido:

library(jsonlite)

load("modelo1/modelo1.rda")

#* @post /prediccion
predict.peso <- function(Altura) {
data <- list(
Altura=Altura
)
prediccion <- predict.lm(modelo1, data )
return(prediccion)
}

Este código es el core de nuestra API a la que llamamos prediccion y que recibirá un json con ‘{“Altura”:XXX}’ y retornará la predicción del peso para esa altura. Y ahora viene plumber que es el “fontanero” que nos permite canalizar las llamadas a nuestra API prediccion. Esta llamada la hacemos con la función plumb:

library(plumber)
r <- plumb("depliegue_modelo1.R")
r$run(port=8000)

Ejecutado este código nuestra API esta funcionando en el puerto 8000 y sólo nos queda probarla y para ello yo recomiendo añadir una extensión de RESTClient a nuestro navegador habitual, en mi caso concreto es Chrome y he añadido una extensión Cliente de servicios Web RESTful y al ejecutarla tengo que modificar:

Como cuerpo de la solicitud pasamos un json con la altura y le damos a enviar, como respuesta debemos obtener [73.2291]. Lo que hemos hecho es una solicitud curl con la sintaxis:

curl -i -H Accept:application/json -X POST http://127.0.0.1:8000/prediccion -H Content-Type: application/json -d '{"Altura":175} '

Si ponéis esto en el terminal debe funcionar. ¿Qué os parece si empezamos a poner en producción modelos de R?

 

Libro de R de Carlos Gil

Muchos de los lectores de esta bitácora conocéis https://www.datanalytics.com/ el blog de Carlos Gil. En él ha publicado un libro/manual de R de acceso libre para todos aquellos que necesitéis una guía que abarque desde lo más básico al tratamiento de datos con R pasando por Shiny y análisis estadísticos de esos viejunos tan denostados últimamente.

De todas formas no sé como no deja este mundillo y se dedica plenamente a su faceta hostelera. En palabras de mi hijo: “El mejor brunch de Madrid, un 10”.