TidyVerse y las condiciones del Tidy data que nos hacen la vida más fácil

ehhhh  (se pronuncia taidivers)
Hace ya varios año se dio un movimiento en la comunidad de R para que se utilizaran una serie de paquetes para unificar estos y que fuera más consistente el análisis de datos.
De aquí se crearon varios paquete cad auno con una funcionalidad diferente.
Para hacerlo más a menos aquí tienes un video directo al grano. 

Datos Tidy 

Ya sea en R, como en Python como en una hoja de cáculo tipo Google Drive o Excel antes de empezar a analizar nuestros datos tenemos que conseguir que los datos cumplan una determinada extructura. en resumen una forma de tabla o tabular. De no ser así algo puede salir mal y darnos unos resultados que los programas no van a comprender.
Condiciones que deben cumplir los datos Tidy

1. - Cada columna es nua variable
2. - Cada fila es una observación
3. - Cada celda es un valor

Cumpliendo estos tres mmmm valores universales, podemos saber que estamos en el buen camino. Aunque muchas veces nos va a tocar transformar los datos para que tengan esta forma.

Paquete que nos ayudan a transformar datos para cumplir con el Data Tidy

Si usamos R, tenemos un paquete que se llama TidyR con su cheetshet
Si usamos Python, pandas cumple nuestro papel. Y para muestra esta cheetshet de pandas para data wrangling
Y para terminar un éxito de ventas de cuando esa joven de Tabular Bells (o algo así)