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Programación y Desarrollo SIG

Ejecutando R en FME Desktop

Ene 14, 2021 · Por Carles Martí Dejar un comentario

R es un lenguaje y entorno para gráficos y computación estadística utilizado principalmente por científicos de datos. Este software proporciona una amplia variedad de técnicas estadísticas (modelado lineal y no lineal, pruebas estadísticas clásicas, análisis de series temporales, clasificación, agrupamiento…) y técnicas gráficas, y es altamente extensible.

R software gratuito de estadístca
R software gratuito para el análisis estadístico que puede integrarse con los SIG

Uno de sus puntos fuertes es la facilidad con la que se pueden producir gráficos con calidad de publicación bien diseñados, incluidos símbolos matemáticos y fórmulas cuando es necesario.

R está disponible como Software Libre bajo los términos de la Licencia Pública General GNU de la Free Software Foundation en forma de código fuente. Se compila y se ejecuta en una amplia variedad de plataformas UNIX y sistemas similares (incluidos FreeBSD y Linux), Windows y MacOS.

¿Podemos ejecutar R dentro de FME Desktop?

Pues efectivamente, a FME Desktop no hay nada que se le resista. Dispone un transformador llamado RCaller, el cual ejecuta una secuencia de comandos R que tiene la capacidad de acceder a entidades de datos desde un dataframe de R temporal. Los datos de entrada se configuran en forma de tablas que se convertirán en un dataframe de R. Estos dataframes son tablas similares a las de una base de datos relacional que admiten columnas de distintos tipos.

R y su transformador RCaller
R y su transformador RCaller

Este transformador requiere que el sistema en el que se esté trabajando tenga R y el paquete sqldf instalados.

Se puede crear cualquier número de dataframes de entrada y a cada uno se le asignará un puerto de entrada. Cualquier entidad se puede enrutar a ese puerto de entrada siempre que proporcionen valores para cada columna definida para la tabla. El script R puede incluir todos los dataframes y columnas definidos en la entrada. La salida se toma del dataframe fmeOutput que el usuario puede completar con los resultados del análisis estadístico en cualquiera de las tablas de entrada.

R y su transformador RCaller
Introducción de parámetros en RCaller de R.

Se puede crear cualquier número de puertos de entrada ya sea conectándose al puerto Connect Input o editando las propiedades del transformador y agregando manualmente nuevas entradas o importando definiciones de puertos de capas existentes. Una vez importadas, las definiciones de la tabla no cambiarán automáticamente a medida que cambie su fuente, en el caso de que se cambie el nombre de un atributo en sentido ascendente, el nombre de la columna de la tabla correspondiente deberá ajustarse manualmente en los parámetros de la tabla. Los usuarios deberán exponer manualmente los atributos de salida que se importarán de los nombres de columna del marco de datos fmeOutput en tiempo de ejecución.

El éxito de la transformación depende de que el usuario proporcione un script R válido que se adhiera a la sintaxis R adecuada.

Si quieres aprender más funcionalidades de esta herramienta, puedes consultar nuestro Curso de FME.

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Carles Martí

Carles Martí

Ingeniero en Geodesia y Cartografía por la Universidad Politécnica de Valencia. Analista y desarrollador GIS. Es docente del Curso de FME Desktop en Geoinnova (https://geoinnova.org/cursos/curso-de-fme-desktop-para-la-gestion-y-analisis-de-datos-sig/) Máster en Ingeniería Geomática y Geoinformación. Desde 2012 realizando trabajos de investigación y profesionales con FME Desktop para el control de calidad y la conversión de modelos de datos. Amplios conocimientos en GIS de escritorio, Python, PostGIS y Web Mapping. Ha sido reconocido a nivel nacional e internacional por su trabajo de investigación en el geomarketing aplicado a campañas electorales. Desde 2016 desempeña su labor en el Institut Cartogràfic Valencià con FME Desktop y como freelance realizando trabajos de geomarketing electoral y político.

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