rparatodxs

library(rvest)

#sitio web donde se "toma la decisión" sobre que estación, año, mes extraer (hay que agregar valores)
url <- html_session("https://climatologia.meteochile.gob.cl/application/index/productos/RE1005")

#extraer la "form" que se debe completar
quesepuederellenar <- html_form(url) 
extraercamposarellenar <- quesepuederellenar[[1]]

#Vamos a extraer valores para todos los meses de una estación el año 2018

rparatodxs

#RODBC::sqlQuery(channel = myconn,query = "DROP  TABLE TotalUL")
#RODBC::sqlQuery(channel = myconn,query = "DROP  TABLE PanelMensual_PF")
#RODBC::sqlQuery(channel = myconn,query = "DROP  TABLE VentasMesFP")
#RODBC::sqlQuery(channel = myconn,query = "DROP  TABLE CodRec_2018P")
#RODBC::sqlQuery(channel = myconn,query = "DROP  TABLE CuentaOrigP")
#RODBC::sqlQuery(channel = myconn,query = "DROP  TABLE CuentaRectP")
#RODBC::sqlQuery(channel = myconn,query = "DROP  TABLE NoCoincidentes")

bd<-RODBC::sqlQuery(channel = myconn,query = "select * from VentasMesFP")

rparatodxs

#RODBC::sqlQuery(channel = myconn,query = "DROP  TABLE oriP")
#RODBC::sqlQuery(channel = myconn,query = "DROP  TABLE recP")
#RODBC::sqlQuery(channel = myconn,query = "DROP  TABLE CodOri_2019P")
#RODBC::sqlQuery(channel = myconn,query = "DROP  TABLE CodRec_2019P")
#RODBC::sqlQuery(channel = myconn,query = "DROP  TABLE CuentaOrigP")
#RODBC::sqlQuery(channel = myconn,query = "DROP  TABLE CuentaRectP")

#/*Tiempo de ejecución OCT2019 00:40:34*/
  

rparatodxs

rm(list=ls())
library(RODBC)
library(sqldf)


myconn <-odbcConnect("validacion_karina")

sqlTables(myconn , tableType = "TABLE")

rparatodxs

rm(list=ls())
setwd("C:/Users/Jbustos/Documents/Jose_Bustos/Innoprint_2018/")
bd<-read.csv2("Innoprint_meses.csv", sep=";", dec=",", h=T)
bd_kiwi<-read.csv2( "Kiwi_meses.csv"  , sep=";", dec=",", h=T)


#----arreglo de las temporadas a meses años-----
bd$año[bd$TEMPORADA=="TEMP.2011-2012" & bd$MES=="Septiembre"] <- 2011
bd$año[bd$TEMPORADA=="TEMP.2011-2012" & bd$MES=="Octubre"] <- 2011
bd$año[bd$TEMPORADA=="TEMP.2011-2012" & bd$MES=="Noviembre"] <- 2011

rparatodxs

library(ggplot2)
library(dplyr)
library(deldir)
library(colourlovers)
library(rlist)

# Parameters
iter=3 # Number of iterations (depth)
points=14 # Number of points
radius=1.14 # Factor of expansion/compression

rparatodxs

# Load in libraries
library(ggplot2)
library(dplyr)
library(deldir)

# Parameters to change as you like
iter=3 # Number of iterations (depth)
points=6 # Number of points
radius=3.8 # Factor of expansion/compression

rparatodxs

#---Harvard Ejemplos de Estudio----------
#http://tutorials.iq.harvard.edu/R/Rgraphics/Rgraphics.html
setwd("C:/Users/Jbustos/Documents/CURSO_R/Curso_R_INE_2018/datos/Rgraphics/Rgraphics")
housing <- read.csv("dataSets/landdata-states.csv")
head(housing[1:5])
hist(housing$Home.Value)

library(ggplot2)
ggplot(housing, aes(x = Home.Value)) +
  geom_histogram()

rparatodxs

#------------------visualización estadisticas oficiales-----------------
library(openxlsx)
library(treemap)

setwd("C:/indices/IVC_ISUP/ENTREGABLES")
bd<-read.xlsx("Historico_IVC_Real_LDP_C_G_D_NOV2017 .xlsx"  , 1)

#---------treemap
        treemap(bd,
        index=c("C", "LDP"),

rparatodxs

##-----ESTA ES UN REPLICA DE VARIOS EJEMPLOS DE COMO HACER UN ANALISIS DE SENTIMIENTO EN R----

#----1. conectar r con twitter
#----desde tu cuenta de twitter crea una api en el sitio de twitter: https://apps.twitter.com/
#----luego hay hacer la coneccion, para lo que hay q obtener:

library(twitteR)
library(ROAuth)
library(httr)