Combinar ficheros Excel

Paso a paso para lograrlo:

Instalar y cargar los paquetes necesarios: Utilizaremos los paquetes readxl para leer archivos Excel y dplyr para manipular datos. Si aún no los tienes instalados, puedes hacerlo con:
```
install.packages("readxl")
install.packages("dplyr")
```
Luego, cárgalos en tu sesión de R:
```
library(readxl)
library(dplyr)
```
Establecer el directorio de trabajo: Define la carpeta donde se encuentran tus archivos Excel. Por ejemplo:
```
setwd("ruta/a/tu/carpeta")
```
Listar los archivos Excel: Obtén una lista de todos los archivos con extensión .xlsx en el directorio:
```
archivos <- list.files(pattern = "\\.xlsx$")
```
Leer y combinar los archivos: Utiliza una función como lapply para leer cada archivo y luego combínalos en un único data frame:
```
lista_datos <- lapply(archivos, read_excel)
datos_combinados <- bind_rows(lista_datos)
```
Este método asume que todas las hojas de cálculo tienen la misma estructura y nombres de columnas.
Verificar el conjunto de datos combinado: Revisa las primeras filas para asegurarte de que la combinación se realizó correctamente:
```
head(datos_combinados)
```

Para una demostración visual de este proceso, puedes consultar el siguiente video tutorial:

Calcular para una variable

Para calcular la media, la desviación estándar y el número de casos de una variable específica (var_1) agrupando por otras variables (var_2, var_3 y var_4) en R, puedes utilizar las funciones del paquete dplyr. A continuación, te presento una guía paso a paso para lograrlo:

Instalar y cargar el paquete dplyr: Si aún no lo tienes instalado, puedes hacerlo con:
```
install.packages("dplyr")
```
Luego, cárgalo en tu sesión de R:
```
library(dplyr)
```
Agrupar los datos y calcular las estadísticas deseadas: Utiliza las funciones group_by() y summarise() para agrupar por las variables de interés y calcular la media, la desviación estándar y el conteo de casos para var_1:
```
resultados <- datos_combinados %>%
  group_by(var_2, var_3, var_4) %>%
  summarise(
    media_var_1 = mean(var_1, na.rm = TRUE),
    desviacion_estandar_var_1 = sd(var_1, na.rm = TRUE),
    numero_casos = n()
  )
```
En este código, datos_combinados es el data frame que contiene tus datos fusionados. La función group_by() agrupa los datos según las variables var_2, var_3 y var_4. Luego, summarise() calcula la media (mean()), la desviación estándar (sd()) y el número de casos (n()) para var_1 en cada grupo. El argumento na.rm = TRUE se utiliza para excluir los valores faltantes en los cálculos.
Visualizar los resultados: Puedes inspeccionar los primeros registros del data frame resultante con:
```
head(resultados)
```

Este enfoque te permitirá obtener las estadísticas descriptivas de var_1 para cada combinación única de var_2, var_3 y var_4 en tus datos.

Por si no funciona lo anterior

Para calcular la media, la desviación estándar y el número de casos de una variable específica (por ejemplo, var_1), agrupando por otras variables como especie, tipo de ensayo y tiempo de exposición (por ejemplo, species, assay_type y exposure_time), y obtener una fila por cada combinación única de estas variables en R, puedes utilizar el paquete dplyr. A continuación, se detallan los pasos necesarios:

Instalar y cargar el paquete dplyr: Si aún no lo tienes instalado, puedes hacerlo con:
```
install.packages("dplyr")
```
Luego, cárgalo en tu sesión de R:
```
library(dplyr)
```
Agrupar los datos y calcular las estadísticas deseadas: Utiliza las funciones group_by() y summarise() para agrupar por las variables de interés (species, assay_type, exposure_time) y calcular la media, la desviación estándar y el número de casos para var_1:
```
resultados <- datos_combinados %>%
  group_by(species, assay_type, exposure_time) %>%
  summarise(
    media_var_1 = mean(var_1, na.rm = TRUE),
    desviacion_estandar_var_1 = sd(var_1, na.rm = TRUE),
    numero_casos = n()
  )
```
En este código, datos_combinados es el data frame que contiene tus datos fusionados. La función group_by() agrupa los datos según las variables species, assay_type y exposure_time. Luego, summarise() calcula la media (mean()), la desviación estándar (sd()) y el número de casos (n()) para var_1 en cada grupo. El argumento na.rm = TRUE se utiliza para excluir los valores faltantes en los cálculos.
Verificar el conjunto de datos resultante: Puedes inspeccionar las primeras filas del data frame resultante con:
```
head(resultados)
```

Este enfoque te proporcionará un data frame donde cada fila representa una combinación única de especie, tipo de ensayo y tiempo de exposición, junto con las estadísticas calculadas para var_1.

Si deseas mantener otras columnas que no forman parte de las variables de agrupación en el resultado final, puedes utilizar la función mutate() en lugar de summarise(). Sin embargo, esto replicará las estadísticas calculadas en cada fila original del data frame.

Para más información sobre cómo agrupar y resumir datos con dplyr, puedes consultar la documentación oficial:

Group by one or more variables — group_by • dplyr

Este recurso proporciona ejemplos detallados y explicaciones sobre cómo utilizar estas funciones de manera efectiva.

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