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dnme-minturdep/herramientas

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{herramientas}

El objetivo del paquete es proveer a la Dirección Nacional de Mercados y Estadísticas de un set de funciones para el procesamiento de datos.

Instrucciones de instalación

Se puede instalar la versión en desarrollo de {herramientas} desde GitHub con la siguiente sentencia:

# install.packages("devtools")
devtools::install_github('dnme-minturdep/herramientas', upgrade = FALSE)

Funciones

Limpieza

Funciones auxiliares para la limpieza de datos

  • remover_tildes(): Función que elimina tildes de las vocales y la letra “y”. Ej.: “áéíóú” en “aeiou”

  • numeros_en_palabras(): Función que transforma dígitos del 0 al 100 en palabras. Ej.: “1” en “uno”; “25” en “veinticinco”.

  • limpiar_texto(): Función que aplica limpieza general del texto. Ej.: “TéxTÔ con una Ñ?!” en “texto con una n”.

  • %out%: Valores no contenidos dentro de un conjunto.

Manejo de Archivos

Funciones auxiliares para trabajar con archivos del servidor DNMyE

  • set_user_srv(): Guía para la configuración de las credenciales en .Renviron

  • archivo_plano_srv() Devuelve las lineas de una archivo plano en el server, es para usar junto a read.csv() y otras funciones de lectura de archivos plano

  • read_rds_srv() y read_sav_srv(): Leen especificamente esos tipo de archivos mediante gzcon() y getBinaryURL()

  • write_file_srv(): Hace una conexión a la ruta indicada dentro del servidor de la DNMyE y escribe un archivo .csv, .rds, .txt o .sav

Cálculos

Cálculo de indicadores

  • tasa_variacion(): Calcula la tasa de variación con respecto al período previo según se defina.

Modo de uso

Algunos ejemplos básicos sobre cómo utilizar las funciones de la librería:

Remover los tildes de un vector con texto

texto <- "Esta oración tiene tildes en su segunda palabra"


herramientas::remover_tildes(texto)
#> [1] "Esta oracion tiene tildes en su segunda palabra"

Limpieza de texto

texto_a_limpiar <- "El correo electrónico de la DNMyE es estadistica@turismo.gob.ar. No tiene un Ñ la oración anterior!!!"

herramientas::limpiar_texto(texto = texto_a_limpiar)
#> [1] "el correo electronico de la dnmye es estadisticaturismogobar no tiene un n la oracion anterior"

Números en palabras

numeros <- c(17, 10, 45)

herramientas::numeros_en_palabras(numeros)
#> [1] "diecisiete"       "diez"             "cuarenta y cinco"