library(nycflights13)
library(tidyverse)
## ── Attaching packages ─────────────────────────────────────── tidyverse 1.3.2 ──
## ✔ ggplot2 3.3.6 ✔ purrr 0.3.4
## ✔ tibble 3.1.8 ✔ dplyr 1.1.0
## ✔ tidyr 1.2.1 ✔ stringr 1.4.1
## ✔ readr 2.1.2 ✔ forcats 0.5.2
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag() masks stats::lag()
library(dplyr)
flight <- flights
1.Carga en memoria el data frame flights y muestra su
contenido.
print(flight)
## # A tibble: 336,776 × 19
## year month day dep_time sched_de…¹ dep_d…² arr_t…³ sched…⁴ arr_d…⁵ carrier
## <int> <int> <int> <int> <int> <dbl> <int> <int> <dbl> <chr>
## 1 2013 1 1 517 515 2 830 819 11 UA
## 2 2013 1 1 533 529 4 850 830 20 UA
## 3 2013 1 1 542 540 2 923 850 33 AA
## 4 2013 1 1 544 545 -1 1004 1022 -18 B6
## 5 2013 1 1 554 600 -6 812 837 -25 DL
## 6 2013 1 1 554 558 -4 740 728 12 UA
## 7 2013 1 1 555 600 -5 913 854 19 B6
## 8 2013 1 1 557 600 -3 709 723 -14 EV
## 9 2013 1 1 557 600 -3 838 846 -8 B6
## 10 2013 1 1 558 600 -2 753 745 8 AA
## # … with 336,766 more rows, 9 more variables: flight <int>, tailnum <chr>,
## # origin <chr>, dest <chr>, air_time <dbl>, distance <dbl>, hour <dbl>,
## # minute <dbl>, time_hour <dttm>, and abbreviated variable names
## # ¹sched_dep_time, ²dep_delay, ³arr_time, ⁴sched_arr_time, ⁵arr_delay
2. Consulta la estructura de flights
¿Cuáles son los campos y sus tipos de datos? Identifica los
diferentes tipos de datos y explica en qué consiste cada uno de ellos y
cuál es la diferencia entre uno y otro, incluyendo los siguientes tipos
de datos: int, dbl, chr, dttm.
str(flight)
## tibble [336,776 × 19] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## $ year : int [1:336776] 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 ...
## $ month : int [1:336776] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## $ day : int [1:336776] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## $ dep_time : int [1:336776] 517 533 542 544 554 554 555 557 557 558 ...
## $ sched_dep_time: int [1:336776] 515 529 540 545 600 558 600 600 600 600 ...
## $ dep_delay : num [1:336776] 2 4 2 -1 -6 -4 -5 -3 -3 -2 ...
## $ arr_time : int [1:336776] 830 850 923 1004 812 740 913 709 838 753 ...
## $ sched_arr_time: int [1:336776] 819 830 850 1022 837 728 854 723 846 745 ...
## $ arr_delay : num [1:336776] 11 20 33 -18 -25 12 19 -14 -8 8 ...
## $ carrier : chr [1:336776] "UA" "UA" "AA" "B6" ...
## $ flight : int [1:336776] 1545 1714 1141 725 461 1696 507 5708 79 301 ...
## $ tailnum : chr [1:336776] "N14228" "N24211" "N619AA" "N804JB" ...
## $ origin : chr [1:336776] "EWR" "LGA" "JFK" "JFK" ...
## $ dest : chr [1:336776] "IAH" "IAH" "MIA" "BQN" ...
## $ air_time : num [1:336776] 227 227 160 183 116 150 158 53 140 138 ...
## $ distance : num [1:336776] 1400 1416 1089 1576 762 ...
## $ hour : num [1:336776] 5 5 5 5 6 5 6 6 6 6 ...
## $ minute : num [1:336776] 15 29 40 45 0 58 0 0 0 0 ...
## $ time_hour : POSIXct[1:336776], format: "2013-01-01 05:00:00" "2013-01-01 05:00:00" ...
En el dataframe ‘Flights’ existen los siguientes tipos de datos:
int, num, chr, POSIXct.
INT: Representa números enteros.
NUM: Representa números decimales y es sinonimo de ‘dbl’.
CHR: Representa a textos y no puede ser utilizado para operaciones
matemáticas.
POSIXct: Es el formato de fecha y hora, también es sinonimo de
‘dttm’.
3.¿Cuál es la clase de flights? y ¿Qué significa?
class(flight)
## [1] "tbl_df" "tbl" "data.frame"
La función class() determina que tipo de dato es el objeto que se le
indique. En el caso de ‘flight’ determina que es una tabla
(dataframe).
4.¿Cuántas variables (columnas) tiene?
ncol(flight)
## [1] 19
Flights tiene 19 columnas.
5.¿Cuántas observaciones (registros) tiene la base de datos?
nrow(flight)
## [1] 336776
La base de datos tiene 336,776 renglones (registros).
6. ¿Cuál es la dimensión de flights?
dim(flight)
## [1] 336776 19
La dimensión de la base de datos es de 19 columnas con 336,776
columnas.
7. Consulta el data frame flights
#View(flight)
8. Genera un output del data frame flights. Utiliza las funciones
head y tail, ¿Cuántos renglones muestran por defecto cada función?
head(flight)
## # A tibble: 6 × 19
## year month day dep_time sched_dep…¹ dep_d…² arr_t…³ sched…⁴ arr_d…⁵ carrier
## <int> <int> <int> <int> <int> <dbl> <int> <int> <dbl> <chr>
## 1 2013 1 1 517 515 2 830 819 11 UA
## 2 2013 1 1 533 529 4 850 830 20 UA
## 3 2013 1 1 542 540 2 923 850 33 AA
## 4 2013 1 1 544 545 -1 1004 1022 -18 B6
## 5 2013 1 1 554 600 -6 812 837 -25 DL
## 6 2013 1 1 554 558 -4 740 728 12 UA
## # … with 9 more variables: flight <int>, tailnum <chr>, origin <chr>,
## # dest <chr>, air_time <dbl>, distance <dbl>, hour <dbl>, minute <dbl>,
## # time_hour <dttm>, and abbreviated variable names ¹sched_dep_time,
## # ²dep_delay, ³arr_time, ⁴sched_arr_time, ⁵arr_delay
tail(flight)
## # A tibble: 6 × 19
## year month day dep_time sched_dep…¹ dep_d…² arr_t…³ sched…⁴ arr_d…⁵ carrier
## <int> <int> <int> <int> <int> <dbl> <int> <int> <dbl> <chr>
## 1 2013 9 30 NA 1842 NA NA 2019 NA EV
## 2 2013 9 30 NA 1455 NA NA 1634 NA 9E
## 3 2013 9 30 NA 2200 NA NA 2312 NA 9E
## 4 2013 9 30 NA 1210 NA NA 1330 NA MQ
## 5 2013 9 30 NA 1159 NA NA 1344 NA MQ
## 6 2013 9 30 NA 840 NA NA 1020 NA MQ
## # … with 9 more variables: flight <int>, tailnum <chr>, origin <chr>,
## # dest <chr>, air_time <dbl>, distance <dbl>, hour <dbl>, minute <dbl>,
## # time_hour <dttm>, and abbreviated variable names ¹sched_dep_time,
## # ²dep_delay, ³arr_time, ⁴sched_arr_time, ⁵arr_delay
Por defalut se muestran 6 renglones con cada función.
9. Ahora muestra los primeros 50 registros y los últimos 20, ¿Cómo
lo harías?
head(flight, n=50)
## # A tibble: 50 × 19
## year month day dep_time sched_de…¹ dep_d…² arr_t…³ sched…⁴ arr_d…⁵ carrier
## <int> <int> <int> <int> <int> <dbl> <int> <int> <dbl> <chr>
## 1 2013 1 1 517 515 2 830 819 11 UA
## 2 2013 1 1 533 529 4 850 830 20 UA
## 3 2013 1 1 542 540 2 923 850 33 AA
## 4 2013 1 1 544 545 -1 1004 1022 -18 B6
## 5 2013 1 1 554 600 -6 812 837 -25 DL
## 6 2013 1 1 554 558 -4 740 728 12 UA
## 7 2013 1 1 555 600 -5 913 854 19 B6
## 8 2013 1 1 557 600 -3 709 723 -14 EV
## 9 2013 1 1 557 600 -3 838 846 -8 B6
## 10 2013 1 1 558 600 -2 753 745 8 AA
## # … with 40 more rows, 9 more variables: flight <int>, tailnum <chr>,
## # origin <chr>, dest <chr>, air_time <dbl>, distance <dbl>, hour <dbl>,
## # minute <dbl>, time_hour <dttm>, and abbreviated variable names
## # ¹sched_dep_time, ²dep_delay, ³arr_time, ⁴sched_arr_time, ⁵arr_delay
tail(flight, n=20)
## # A tibble: 20 × 19
## year month day dep_time sched_de…¹ dep_d…² arr_t…³ sched…⁴ arr_d…⁵ carrier
## <int> <int> <int> <int> <int> <dbl> <int> <int> <dbl> <chr>
## 1 2013 9 30 2150 2159 -9 2250 2306 -16 EV
## 2 2013 9 30 2159 1845 194 2344 2030 194 9E
## 3 2013 9 30 2203 2205 -2 2339 2331 8 EV
## 4 2013 9 30 2207 2140 27 2257 2250 7 MQ
## 5 2013 9 30 2211 2059 72 2339 2242 57 EV
## 6 2013 9 30 2231 2245 -14 2335 2356 -21 B6
## 7 2013 9 30 2233 2113 80 112 30 42 UA
## 8 2013 9 30 2235 2001 154 59 2249 130 B6
## 9 2013 9 30 2237 2245 -8 2345 2353 -8 B6
## 10 2013 9 30 2240 2245 -5 2334 2351 -17 B6
## 11 2013 9 30 2240 2250 -10 2347 7 -20 B6
## 12 2013 9 30 2241 2246 -5 2345 1 -16 B6
## 13 2013 9 30 2307 2255 12 2359 2358 1 B6
## 14 2013 9 30 2349 2359 -10 325 350 -25 B6
## 15 2013 9 30 NA 1842 NA NA 2019 NA EV
## 16 2013 9 30 NA 1455 NA NA 1634 NA 9E
## 17 2013 9 30 NA 2200 NA NA 2312 NA 9E
## 18 2013 9 30 NA 1210 NA NA 1330 NA MQ
## 19 2013 9 30 NA 1159 NA NA 1344 NA MQ
## 20 2013 9 30 NA 840 NA NA 1020 NA MQ
## # … with 9 more variables: flight <int>, tailnum <chr>, origin <chr>,
## # dest <chr>, air_time <dbl>, distance <dbl>, hour <dbl>, minute <dbl>,
## # time_hour <dttm>, and abbreviated variable names ¹sched_dep_time,
## # ²dep_delay, ³arr_time, ⁴sched_arr_time, ⁵arr_delay
10. Encuentra los resultados descriptivos de las variables del data
frame flights.
summary(flight)
## year month day dep_time sched_dep_time
## Min. :2013 Min. : 1.000 Min. : 1.00 Min. : 1 Min. : 106
## 1st Qu.:2013 1st Qu.: 4.000 1st Qu.: 8.00 1st Qu.: 907 1st Qu.: 906
## Median :2013 Median : 7.000 Median :16.00 Median :1401 Median :1359
## Mean :2013 Mean : 6.549 Mean :15.71 Mean :1349 Mean :1344
## 3rd Qu.:2013 3rd Qu.:10.000 3rd Qu.:23.00 3rd Qu.:1744 3rd Qu.:1729
## Max. :2013 Max. :12.000 Max. :31.00 Max. :2400 Max. :2359
## NA's :8255
## dep_delay arr_time sched_arr_time arr_delay
## Min. : -43.00 Min. : 1 Min. : 1 Min. : -86.000
## 1st Qu.: -5.00 1st Qu.:1104 1st Qu.:1124 1st Qu.: -17.000
## Median : -2.00 Median :1535 Median :1556 Median : -5.000
## Mean : 12.64 Mean :1502 Mean :1536 Mean : 6.895
## 3rd Qu.: 11.00 3rd Qu.:1940 3rd Qu.:1945 3rd Qu.: 14.000
## Max. :1301.00 Max. :2400 Max. :2359 Max. :1272.000
## NA's :8255 NA's :8713 NA's :9430
## carrier flight tailnum origin
## Length:336776 Min. : 1 Length:336776 Length:336776
## Class :character 1st Qu.: 553 Class :character Class :character
## Mode :character Median :1496 Mode :character Mode :character
## Mean :1972
## 3rd Qu.:3465
## Max. :8500
##
## dest air_time distance hour
## Length:336776 Min. : 20.0 Min. : 17 Min. : 1.00
## Class :character 1st Qu.: 82.0 1st Qu.: 502 1st Qu.: 9.00
## Mode :character Median :129.0 Median : 872 Median :13.00
## Mean :150.7 Mean :1040 Mean :13.18
## 3rd Qu.:192.0 3rd Qu.:1389 3rd Qu.:17.00
## Max. :695.0 Max. :4983 Max. :23.00
## NA's :9430
## minute time_hour
## Min. : 0.00 Min. :2013-01-01 05:00:00.00
## 1st Qu.: 8.00 1st Qu.:2013-04-04 13:00:00.00
## Median :29.00 Median :2013-07-03 10:00:00.00
## Mean :26.23 Mean :2013-07-03 05:22:54.64
## 3rd Qu.:44.00 3rd Qu.:2013-10-01 07:00:00.00
## Max. :59.00 Max. :2013-12-31 23:00:00.00
##