Updated data analysis

Added csv export. ggplotly removed but needs fix

Author: Xacfran

.gitignore

@@ -2,3 +2,10 @@
 /_extensions/
 /docs/Figures/
 /docs/datos/
+
+# telemetry objs
+*.dbf
+*.prj
+*.shp
+*.shx
+*.kml

analisis_data.qmd

@@ -143,6 +143,22 @@ data %>%
 ¿Cómo harías para seleccionar y guardar únicamente los valores normales en nuevo *data frame*?
 :::
 
+### Exportando data frames
+
+Existen varios métodos por los cuales se pueden exportar data frames, el más popular quizás sea transformalos a archivos csv (*comma separated values*).
+
+```{r echo=TRUE}
+# Crea un objeto
+para_exportar <- data %>%
+  dplyr::select(proteina, bun, sexo) %>%
+  na.omit() %>%
+  mutate(proteina_bun_ratio = proteina / bun) %>%
+  head()
+
+write.csv(para_exportar, file = "rangos_proteina_bun.csv", quote = FALSE, row.names = FALSE)
+```
+
+
 ## Estadística básica en R {#sec-est-basica}
 
 Puedes realizar una exploración rápida de tus datos antes de iniciar análisis específicos. Observemos en un *scatterplot* como se distribuyen los datos.
@@ -359,7 +375,7 @@ Por ahora nos concentraremos en indagar en algunas de las tantas opciones de per
 ### Plotly
 Imaginemos que una vez concluidos nuestros análisis, estamos disconformes con ellos y creemos que puede deberse a un error en los datos. ¿Como podríamos identificar entre tantos valores a aquel que genera un error en el cálculo de estadísticos? Para generar el gráfico que nos puede ayudar a responder esta pregunta, necesitaremos descargar primeramente el paquete *plotly*.
 
-```{r eval=TRUE, fig.align="center", fig.width=5, fig.height=5}
+```{r eval=FALSE, fig.align="center", fig.width=5, fig.height=5}
 library(plotly)
 
 # Crea un objeto que contenga un ggplot de nuestro dataset lipidos.

areas_vida_1.qmd

@@ -117,13 +117,14 @@ plot(mamiferos[, c("longitude", "latitude")], pch=20)
 Realiza una limpieza de este set de datos, elimina outliers y datos faltantes, y crea un objeto que contenga únicamente a "juancho". Finalmente, verifica que el proceso haya sido exitoso.
 :::
 
-```{r}
+```{r eval=FALSE}
 # Verificación visual
 library(plotly)
 
 mamiferos_outliers <- mamiferos %>%
-  ggplot(aes(x= longitude, y=latitude, colour = name))+
-  geom_point(alpha = 0.5)
+  ggplot(aes(x = longitude, y = latitude, colour = name)) +
+  geom_point(alpha = 0.5) +
+  theme_minimal()
 
 ggplotly(mamiferos_outliers)
 ```