# Project: dataTrain # Title: "04.gtpackage.R" # Author: Iulen Ibanez Banos (iulen.ibanez@datacy.es) # Last modified: April 18, 2020 # Output: - # 0. LED---- # Cambiar el directorio de trabajo setwd(dirname(rstudioapi::getActiveDocumentContext()$path)) getwd() # Carga de la(s) libreria(s) necesaria(s) library(dplyr) library(gt) library(paletteer) # 1. Data load---- datos <- read.csv('data/quienEsquien.csv', header = TRUE, encoding = "UTF-8") # 2. Data exploration---- dim(datos) summary(datos) str(datos) # 3. Data prep---- datos$inicial <- stringr::str_sub(datos$Nombre, 1, 1) # 4. Data visualization---- # Agrupamos los datos por el valor de una columna datos2 <- datos %>% dplyr::arrange(Nombre) %>% gt( groupname_col = "inicial" ) datos2 # Aniadimos un titulo datos2 <- datos %>% dplyr::arrange(Nombre) %>% gt( groupname_col = "inicial" ) %>% tab_header( title = "Los personajes de Quién es Quién" ) datos2 # Aniadimos color en funcion de los valores de las variables datos2 <- datos %>% dplyr::arrange(Nombre) %>% gt( groupname_col = "inicial" ) %>% tab_header( title = "Los personajes de Quién es Quién" ) %>% data_color( columns = vars(Gafas, Sombrero, Barba, Bigote, Pelo, Ojos, Género), colors = scales::col_factor( palette = paletteer::paletteer_d( palette = "colRoz::l.vestiens" ) %>% as.character(), domain = NULL ), alpha = 0.8 ) datos2 # Aniadimos un pie de tabla datos2 <- datos %>% dplyr::arrange(Nombre) %>% gt( groupname_col = "inicial" ) %>% tab_header( title = "Los personajes de Quién es Quién" ) %>% data_color( columns = vars(Gafas, Sombrero, Barba, Bigote, Pelo, Ojos, Género), colors = scales::col_factor( palette = paletteer::paletteer_d( palette = "colRoz::l.vestiens" ) %>% as.character(), domain = NULL ), alpha = 0.8 ) %>% tab_source_note(md("Más información en www.datacy.es")) datos2 # 5. data export---- gtsave(datos2, "resultado.png")