
Función cocatenar c()
a <- c(1,2,3,4,5)
a
## [1] 1 2 3 4 5
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 <- (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 4 -3
Función secuencia c()
f <- seq(1:10)
f
## [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
g <- seq(1,10,2)
g
## [1] 1 3 5 7 9
h <- seq(1,10, length=6)
h
## [1] 1.0 2.8 4.6 6.4 8.2 10.0
Función replicar rep()
i <- rep(3,10)
i
## [1] 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3
j <- rep(a,2)
j
## [1] 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5
Función generador de niveles o clases gl()
k <- gl(2,6)
k
## [1] 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2
## Levels: 1 2
l <- gl(2,6,labels = c("Rojo", "Azul"))
l
## [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 o 25), peso (75 o 60) y equipo favorito (Tigres o Rayados)
m <- expand.grid(edad=c(36,25),peso=c(75,60),equipo=c("Tigres","Rayados"))
m
## 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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