jbkunst

library(tidyverse)


# DMC
agrometR::estaciones_agromet 
agrometR::estaciones_dmc |> 
  filter(str_detect(nombreEstacion, "uinta"))

data <- agrometR::get_agro_data_dmc(

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library(ranger)
data("mtcars")

regularized_rf <- ranger(mpg ~ ., 
                         data = mtcars, 
                         num.trees = 500, 
                         # num.threads = 1, # needs to be set to 
                         # avoid parallelization
                         mtry = 7, 
                         importance = "impurity",

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ls  <- red_sample$geometry %>% head(1)
dem <- dem
C   <- 0.6

tobler_calle2 <- function(ls, dem, C){
  
  # puntos <- puntos_ordenados(ls,dem) 
  # puntos <- todos_los_puntos(ls, dem)
  pts_orig <- ls %>% 
    st_cast('POINT') %>% 

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library(shiny)
library(leaflet)
library(dplyr)
library(shinythemes)
library(shinyjs)

dbip <- readRDS("dbip.rds")

comuna_lista <- dbip %>% 
    distinct(comuna) %>% 

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# setup -------------------------------------------------------------------
library(readxl)
library(tidyverse)
library(janitor)
library(leaflet)

# recuerden que la expresion hola::chao
# es la funcion 'chao' del paquete 'hola'

# no se pudo encontrar la función "hola"

jbkunst

library(shiny)
library(forecast)
library(xts)
library(tradestatistics)
library(ggplot2)

# este es un input ficticio (posible) con el cual yo haré pruebas de mi código
# input <- list(pais = "chn")

ui <- fluidPage(

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library(shiny)
library(tidyverse)
library(leaflet)

dbip <- readRDS("data/dbip.rds")

lista_comunas <- dbip %>% 
    count(COMUNA, sort = TRUE) %>% 
    pull(COMUNA)

jbkunst

library(tidyverse)
library(readxl)

dbip <- read_xlsx("data/pcma20201028oficio-47702013.xlsx", skip = 7)

# como leer más de una hoja
# readxl::excel_sheets()
# readxl::excel_sheets("data/pcma20201028oficio-47702013.xlsx")

dbip

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library(tidyverse)
library(lubridate)
library(highcharter)

confirmed <- read_csv("https://raw.githubusercontent.com/CSSEGISandData/COVID-19/master/csse_covid_19_data/csse_covid_19_time_series/time_series_19-covid-Confirmed.csv")


get_data <- function(url = "https://raw.githubusercontent.com/CSSEGISandData/COVID-19/master/csse_covid_19_data/csse_covid_19_time_series/time_series_19-covid-Deaths.csv"){
  
  data_wide <- read_csv(url)

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library(tidyverse)
# library(tidytext)
library(rvest)

# obtiene el número de páginas por empresa
get_n_pages_from_empresa <- function(empresa = "falabella") {
  
  message(empresa)
  
  url <- read_html(file.path("https://www.reclamos.cl/empresa", empresa))