Función Concatenar

Función del 1 al 5

a<-c(1,2,3,4,5)
a
## [1] 1 2 3 4 5

Función del 1 al 10

b<-c(1:10)
b
##  [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10
c<-c(10:1)
c
##  [1] 10  9  8  7  6  5  4  3  2  1
d<-c(1.5:7.5)
d
## [1] 1.5 2.5 3.5 4.5 5.5 6.5 7.5
e<-c(1:5,2,4-3)
e
## [1] 1 2 3 4 5 2 1

Función secuencia seq()

f<-seq(1:10)
f
##  [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10
g<-seq(1,20,2)
g
##  [1]  1  3  5  7  9 11 13 15 17 19
i<-seq(1,10,length=6)
i
## [1]  1.0  2.8  4.6  6.4  8.2 10.0

Función replicar()

j<-rep(3,19)
j
##  [1] 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3
k<-rep(a,2)
k
##  [1] 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5

Función generador de niveles o clases gl()

n<-gl(3,6)
n
##  [1] 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3
## Levels: 1 2 3
o<-gl(2,6,labels=c("Rojo","Azul"))
o
##  [1] Rojo Rojo Rojo Rojo Rojo Rojo Azul Azul Azul Azul Azul Azul
## Levels: Rojo Azul

Función tabla de combinaciones expand.grid()

Generar una tabla con edades (36 ó 25), peso(75 ó 60) y equipo favorito (Tigres o Rayados).

p<-expand.grid(edad=c(36,25),peso=c(75,60),equipo=c("Tigres","Rayados"))
p
##   edad peso  equipo
## 1   36   75  Tigres
## 2   25   75  Tigres
## 3   36   60  Tigres
## 4   25   60  Tigres
## 5   36   75 Rayados
## 6   25   75 Rayados
## 7   36   60 Rayados
## 8   25   60 Rayados

Función nombrar columnas names()

names(a)<-c("Lunes","Martes","Miércoles","Jueves","Viernes")
a
##     Lunes    Martes Miércoles    Jueves   Viernes 
##         1         2         3         4         5

Función modo mode()

mode(b)
## [1] "numeric"
mode(b)<-"character"
b
##  [1] "1"  "2"  "3"  "4"  "5"  "6"  "7"  "8"  "9"  "10"
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