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### TALLER SOBRE FUNDAMENTOS DE R                                            ###
### EJERCICIO 4.1: Leer y escribir archivos de datos                         ###
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### Center for Conservation and Sustainable Development                      ###
### Missouri Botanical Garden                                                ###
### Website: rbasicsworkshop.weebly.com                                      ###
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## OBJETIVO:
## Practicar el uso de funciones para leer datos en R y escribir datos en
## archivos.

getwd()
# Este comando nos dice cuál es el directorio de trabajo. Esta es el sitio
# en su computador que R usa por defecto para leer y ecribir archivos.

# Es decir, si usted no especifca un directorio en los argumentos de las funciones
# para leer y escribir archivos, R utilizará el directorio de trabajo.

# Para cambiar el directorio de trabajo, puede utilizar la pestaña "File - Change Dir"
# en PCs, la pestaña "Session" en Rstudio o "Misc - Change Working Directory" en Macs.

# Otra opción es utilizar la función *setwd*. Para especificar un directorio
# en esta (y otras funciones), usted debe utilizar texto similar a este:
# "carpeta1/carpeta2/carpeta3"


## TAREA 1. Cambie el directorio de trabajo en su sesión de R, especificando un
## directorio que quiera usar.


# Una función muy utilizada para leer archivos de datos en R es "read.table".
# Los archivos que pueden leerse con esta función son archivos de texto, típicamente
# con extensiones como ".txt" o ".csv". 

## TAREA 2. Use la función "read.table" para abrir los archivos
## 'NeotropicoOccidente_COL.txt' y 'NeotropicoOccidente_IGM2.txt', ambos disponibles
## la página del taller. Nombre los archivos resultantes "col" y "igm2". Note
## que estos son archivos de texto que utilizan la coma como separador y, además,
## que la primera fila en ambos archivos representa los nombres de las columnas.


## TAREA 3. ¿Cuál es la clase de los objetos que acaba de crear ("col" y "igm2")?
## ¿Cuál es el número de filas y columnas en cada uno de los dos objetos? Use
## funciones de R para dar sus respuestas. 

## Si cualquiera de los dos objetos ("col" o "igm2") tiene una sola columna,
## entonces hubo un problema en su lectura y debe repitir la TAREA 2.


# Ahora que leyó los archivos y sus datos fueron asignados a objetos, puede
# utilizar los datos! Por ejemplo, el siguiente código grafica la relación
# entre la evapotranspiración potencial mínima (PETmin) y la topografía
# a través del Neotrópico.  
plot(igm2$PETmin, igm2$TOPOG)

# El código a continuación grafica la variación latitudinal del PETmin a
# través del Neotrópico.
plot(igm2$Lat, igm2$PETmin)

# Supongamos que hay interés en extraer los residuos de la regresión de
# PETmin en función de la latitud, y en guardar esos residuos en un
# archivo de nombre "lm.residuals". El codigo a continuación primero 
# realiza una regresión en la que PETmin es la variable de respuesta
# y latitud, así como el cuadrado de laa  latitud, son las variables
# independientes. Después extrae los residuos de esa regresión: 
lm.results <- lm(igm2$PETmin~igm2$Lat+I(igm2$Lat^2))
lm.residuals <- residuals(lm.results)

## TAREA 4. Use la función *write.table* para escribir los residuos contenidos
## en el objeto 'lm.residuals' en un archivo de texto que use tabuladores para
## separar los datos. El nombre del archivo debe ser 'RegressionResiduals.txt".


## TAREA 5. Lea el archivo 'AdultLiteracy.xslx', disponible en la página del
## taller, y asigne su contenido a un objeto con el nombre que ud escoja. Note
## 'AdultLiteracy.xslx' es un archivo de Excel, por lo tanto debe primero
## convertirlo a un archivo de texto y, después, utilizar la función
## "read.table" para abrirlo en R.


## TAREA 6. Lea un archivo con sus datos, u otro archivo que tenga en su computadora
## con datos en los que tenga interés. Una vez los datos estén en un objeto en R,
## explore aspectos de los datos en los que tenga interés. 





















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### RESPUESTAS  ################################################################
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## TAREA 1 ##
setwd('Address/goes/here')


## TAREA 2 ##
## Hay tres formas principales de hacer esta tarea:

## 1
col <- read.table(file="NeotropicoOccidente_COL.txt", header=TRUE, sep=",")
igm2 <- read.table(file="NeotropicoOccidente_IGM2.txt", header=TRUE, sep=",")

## 2
col <- read.table(file=file.choose(), header=TRUE, sep=",")
igm2 <- read.table(file=file.choose(), header=TRUE, sep=",")

## 3
col <- read.table(file="folder1/folder2/folder3/NeotropicoOccidente_COL.txt",
  header=TRUE, sep=",")
igm2 <- read.table(file="folder1/folder2/folder3/NeotropicoOccidente_IGM2.txt",
  header=TRUE, sep=",")


## TAREA 3 ##
class(col)
class(igm2)

dim(col)
dim(igm2)




## TAREA 4 ##
## Hay dos formas principales de hacer esta tarea:

## 1
write.table(x=lm.residuals, file="RegressionResiduals.txt", sep="\t")

## 2
write.table(x=lm.residuals, file="folder1/folder2/RegressionResiduals.txt", sep="\t")


## TAREA 5 ##
## No hay respuesta para esta tarea, resuelvala por sus propios medios! :)


## TASK 6 ##
## Aquí tampoco hay respuesta, una oportunidad para practicar R independientemente.