Untitled
2023-10-26
Mi primera sesión en Rstudio
En esta primera sesión analizaremos la base de datos de toyota corolla, la cual contiene 10 atributos y 1492 tuplas. La basde de datos la puede descargar de https://www.
#Importamos la base de datos desde un formato csv
ToyotaCorolla <- read.csv("/cloud/project/ToyotaCorolla.csv")
BD<-ToyotaCorolla
#Analizamos el comportamiento de los datos mediante sus cuartiles
summary(BD)## Price Age KM FuelType
## Min. : 4350 Min. : 1.00 Min. : 1 Length:1436
## 1st Qu.: 8450 1st Qu.:44.00 1st Qu.: 43000 Class :character
## Median : 9900 Median :61.00 Median : 63390 Mode :character
## Mean :10731 Mean :55.95 Mean : 68533
## 3rd Qu.:11950 3rd Qu.:70.00 3rd Qu.: 87021
## Max. :32500 Max. :80.00 Max. :243000
## HP MetColor Automatic CC
## Min. : 69.0 Min. :0.0000 Min. :0.00000 Min. :1300
## 1st Qu.: 90.0 1st Qu.:0.0000 1st Qu.:0.00000 1st Qu.:1400
## Median :110.0 Median :1.0000 Median :0.00000 Median :1600
## Mean :101.5 Mean :0.6748 Mean :0.05571 Mean :1567
## 3rd Qu.:110.0 3rd Qu.:1.0000 3rd Qu.:0.00000 3rd Qu.:1600
## Max. :192.0 Max. :1.0000 Max. :1.00000 Max. :2000
## Doors Weight
## Min. :2.000 Min. :1000
## 1st Qu.:3.000 1st Qu.:1040
## Median :4.000 Median :1070
## Mean :4.033 Mean :1072
## 3rd Qu.:5.000 3rd Qu.:1085
## Max. :5.000 Max. :1615#Analizamos la estructura de la BD
str(BD)## 'data.frame': 1436 obs. of 10 variables:
## $ Price : int 13500 13750 13950 14950 13750 12950 16900 18600 21500 12950 ...
## $ Age : int 23 23 24 26 30 32 27 30 27 23 ...
## $ KM : int 46986 72937 41711 48000 38500 61000 94612 75889 19700 71138 ...
## $ FuelType : chr "Diesel" "Diesel" "Diesel" "Diesel" ...
## $ HP : int 90 90 90 90 90 90 90 90 192 69 ...
## $ MetColor : int 1 1 1 0 0 0 1 1 0 0 ...
## $ Automatic: int 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
## $ CC : int 2000 2000 2000 2000 2000 2000 2000 2000 1800 1900 ...
## $ Doors : int 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 ...
## $ Weight : int 1165 1165 1165 1165 1170 1170 1245 1245 1185 1105 ...Visualización
Posteriormente crearemos un codigo que permita leer cada unos de los atributos que hicieron algo
#Aplicamos
BDN<-NULL
BDC<-NULL
a<-rnorm(1000,5,1.2)
b<-rnorm(100,15,1.2)
is.numeric(a)## [1] TRUEpar(mfrow=c(2,1))
hist(a,col=2)
hist(b,col=3)
columnas<-dim(BD)[2]
columnas## [1] 10par(mfrow=c(2,(columnas+1)/2))
str(BD)## 'data.frame': 1436 obs. of 10 variables:
## $ Price : int 13500 13750 13950 14950 13750 12950 16900 18600 21500 12950 ...
## $ Age : int 23 23 24 26 30 32 27 30 27 23 ...
## $ KM : int 46986 72937 41711 48000 38500 61000 94612 75889 19700 71138 ...
## $ FuelType : chr "Diesel" "Diesel" "Diesel" "Diesel" ...
## $ HP : int 90 90 90 90 90 90 90 90 192 69 ...
## $ MetColor : int 1 1 1 0 0 0 1 1 0 0 ...
## $ Automatic: int 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
## $ CC : int 2000 2000 2000 2000 2000 2000 2000 2000 1800 1900 ...
## $ Doors : int 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 ...
## $ Weight : int 1165 1165 1165 1165 1170 1170 1245 1245 1185 1105 ...for(i in 1:columnas) {
if(is.numeric(BD[,i])==TRUE)
{
texto<-paste("análisis del atributo", colnames(BD)[i])
hist(BD[,i],col=i,main=texto,xlab = colnames(BD)[i])
BDN <- c(BDN,i)
} else {
texto<-paste("análisis del atributo", colnames(BD)[i])
pie(table(BD[,i]),main=texto)
BDC<-c(BDC,i)}
} 
BD[,BDN] ## Price Age KM HP MetColor Automatic CC Doors Weight
## 1 13500 23 46986 90 1 0 2000 3 1165
## 2 13750 23 72937 90 1 0 2000 3 1165
## 3 13950 24 41711 90 1 0 2000 3 1165
## 4 14950 26 48000 90 0 0 2000 3 1165
## 5 13750 30 38500 90 0 0 2000 3 1170
## 6 12950 32 61000 90 0 0 2000 3 1170
## 7 16900 27 94612 90 1 0 2000 3 1245
## 8 18600 30 75889 90 1 0 2000 3 1245
## 9 21500 27 19700 192 0 0 1800 3 1185
## 10 12950 23 71138 69 0 0 1900 3 1105
## 11 20950 25 31461 192 0 0 1800 3 1185
## 12 19950 22 43610 192 0 0 1800 3 1185
## 13 19600 25 32189 192 0 0 1800 3 1185
## 14 21500 31 23000 192 1 0 1800 3 1185
## 15 22500 32 34131 192 1 0 1800 3 1185
## 16 22000 28 18739 192 0 0 1800 3 1185
## 17 22750 30 34000 192 1 0 1800 3 1185
## 18 17950 24 21716 110 1 0 1600 3 1105
## 19 16750 24 25563 110 0 0 1600 3 1065
## 20 16950 30 64359 110 1 0 1600 3 1105
## 21 15950 30 67660 110 1 0 1600 3 1105
## 22 16950 29 43905 110 0 1 1600 3 1170
## 23 15950 28 56349 110 1 0 1600 3 1120
## 24 16950 28 32220 110 1 0 1600 3 1120
## 25 16250 29 25813 110 1 0 1600 3 1120
## 26 15950 25 28450 110 1 0 1600 3 1120
## 27 17495 27 34545 110 1 0 1600 3 1120
## 28 15750 29 41415 110 1 0 1600 3 1120
## 29 16950 28 44142 110 0 0 1600 3 1120
## 30 17950 30 11090 110 1 0 1600 3 1120
## 31 12950 29 9750 97 1 0 1400 3 1100
## 32 15750 22 35199 97 1 0 1400 3 1100
## 33 15950 27 29510 97 1 0 1400 3 1100
## 34 14950 26 32692 97 1 0 1400 3 1100
## 35 15500 22 41000 97 1 0 1400 3 1100
## 36 15750 26 43000 97 0 0 1400 3 1100
## 37 15950 25 25000 97 0 0 1400 3 1100
## 38 14950 23 10000 97 1 0 1400 3 1100
## 39 15750 32 25329 97 1 0 1400 3 1100
## 40 14750 27 27500 97 0 0 1400 3 1100
## 41 13950 22 49059 97 0 0 1400 3 1100
## 42 16750 27 44068 97 1 0 1400 3 1100
## 43 13950 22 46961 97 0 0 1400 3 1100
## 44 16950 27 110404 90 0 0 2000 5 1255
## 45 16950 22 100250 90 0 0 2000 5 1255
## 46 19000 23 84000 90 0 0 2000 5 1270
## 47 17950 27 79375 90 1 0 2000 5 1255
## 48 15800 22 75048 97 1 0 1400 5 1110
## 49 17950 22 72215 90 1 0 2000 5 1255
## 50 21950 31 64982 192 1 0 1800 5 1195
## 51 17950 22 62636 90 1 0 2000 5 1255
## 52 15750 30 57086 97 1 0 1400 5 1110
## 53 20500 26 56000 110 1 1 1600 5 1180
## 54 21950 27 49866 192 1 0 1800 5 1195
## 55 15500 25 49163 110 0 1 1600 5 1165
## 56 13250 32 45725 110 1 0 1600 5 1075
## 57 15250 28 43210 97 0 0 1400 5 1110
## 58 15250 26 43000 97 0 0 1400 5 1110
## 59 18950 23 39704 110 1 1 1600 5 1180
## 60 15999 30 38950 110 1 0 1600 5 1130
## 61 14950 22 37400 97 1 0 1400 5 1110
## 62 16500 27 37177 110 0 0 1600 5 1130
## 63 18750 31 36544 110 1 0 1600 5 1130
## 64 17950 30 33511 110 1 0 1600 5 1130
## 65 17950 27 32809 97 1 0 1400 5 1110
## 66 16950 26 32181 110 1 0 1600 5 1075
## 67 18950 28 30993 110 1 0 1600 5 1130
## 68 14950 22 30400 97 1 0 1400 5 1110
## 69 22250 22 30000 110 1 0 2000 5 1275
## 70 15950 25 29719 97 1 0 1400 5 1110
## 71 15950 28 29206 97 1 0 1400 5 1110
## 72 12995 32 29198 97 1 0 1400 5 1060
## 73 18950 28 28817 110 1 0 1598 5 1130
## 74 15750 23 28227 97 1 0 1400 5 1110
## 75 19950 28 28000 110 0 0 1600 5 1130
## 76 16950 23 28000 110 1 0 1600 5 1115
## 77 18750 31 25266 110 1 0 1600 5 1130
## 78 18450 27 23489 110 0 0 1600 5 1115
## 79 16895 29 22575 110 1 0 1600 5 1115
## 80 14900 30 22000 97 1 0 1400 5 1110
## 81 18950 25 20019 110 1 1 1600 5 1180
## 82 17250 29 20000 110 1 0 1600 5 1115
## 83 15450 25 17003 97 1 0 1400 5 1110
## 84 17950 31 16238 110 1 1 1600 5 1180
## 85 16650 25 15414 97 1 0 1400 5 1110
## 86 17450 28 8537 110 1 0 1600 5 1130
## 87 14900 30 7000 97 1 0 1400 5 1100
## 88 17950 20 66966 90 1 0 2000 3 1245
## 89 15950 19 51884 97 1 0 1400 3 1100
## 90 21950 19 50005 110 1 0 2000 3 1265
## 91 16450 20 48110 97 1 0 1400 3 1100
## 92 22250 20 37500 90 1 0 2000 3 1260
## 93 19950 16 34472 90 1 0 1995 3 1260
## 94 15950 20 33329 97 1 0 1400 3 1100
## 95 18900 20 31850 110 0 0 1600 3 1120
## 96 19950 17 30351 90 1 0 1995 3 1260
## 97 15950 19 29435 97 1 0 1400 3 1100
## 98 15950 19 25948 97 1 0 1400 3 1100
## 99 18750 11 24500 110 1 0 1600 3 1120
## 100 17450 18 23902 97 1 0 1400 3 1100
## 101 18990 20 23175 110 1 0 1600 3 1120
## 102 16250 19 19200 97 1 0 1400 3 1100
## 103 18500 13 18000 71 0 0 1400 3 1125
## 104 18500 11 16123 110 1 0 1600 3 1105
## 105 19450 11 14635 110 1 1 1600 3 1155
## 106 16950 19 13748 97 1 0 1400 3 1100
## 107 18800 14 11500 110 1 0 1600 3 1045
## 108 17450 17 10000 97 1 0 1400 3 1100
## 109 17950 20 7187 110 1 0 1600 3 1105
## 110 32500 4 1 116 0 0 2000 5 1480
## 111 31000 4 4000 116 1 0 2000 5 1480
## 112 31275 4 1500 116 1 0 2000 5 1480
## 113 24950 8 13253 116 1 0 2000 5 1320
## 114 24950 8 13253 116 1 0 2000 5 1320
## 115 22950 7 10000 116 1 0 2000 5 1270
## 116 24990 8 6000 90 1 0 2000 5 1280
## 117 21950 8 10841 90 1 0 2000 5 1270
## 118 17900 7 1 110 1 0 1600 3 1105
## 119 19250 20 63000 90 1 0 2000 5 1255
## 120 22250 17 57313 110 1 0 2000 5 1275
## 121 18950 13 57037 110 0 0 1600 5 1115
## 122 19950 19 51099 90 1 0 2000 5 1255
## 123 16350 14 40010 110 1 0 1600 5 1115
## 124 18950 20 39115 110 1 0 1600 5 1130
## 125 16950 17 36012 110 0 0 1600 5 1130
## 126 21750 16 36000 110 1 0 1600 5 1130
## 127 15950 20 36000 110 1 0 1600 5 1075
## 128 16500 20 35000 97 1 0 1400 5 1110
## 129 17950 17 33740 97 1 0 1400 5 1135
## 130 15850 13 33477 110 1 0 1600 5 1075
## 131 16250 20 32627 97 1 0 1400 5 1110
## 132 15950 20 29797 97 1 0 1400 5 1110
## 133 16250 19 29441 97 1 0 1400 5 1110
## 134 15950 13 29371 110 1 0 1600 4 1105
## 135 16500 20 29000 97 0 0 1400 5 1110
## 136 16500 19 27821 97 0 0 1400 5 1110
## 137 18450 19 27371 97 0 0 1400 5 1135
## 138 16250 13 25170 110 1 0 1600 5 1105
## 139 23000 11 25000 116 1 0 2000 5 1320
## 140 19900 20 23000 110 1 0 1600 5 1130
## 141 16450 20 22588 97 1 0 1400 5 1110
## 142 23950 19 21684 192 1 0 1800 5 1185
## 143 19950 13 21428 110 1 0 1600 5 1130
## 144 18500 16 20629 110 1 0 1600 4 1090
## 145 18950 15 20270 110 1 0 1600 5 1130
## 146 16450 16 20105 97 0 0 1400 5 1110
## 147 20500 20 20000 110 0 1 1600 5 1165
## 148 24500 13 19988 110 1 0 1600 5 1130
## 149 19450 19 18328 110 0 0 1600 5 1130
## 150 20950 14 17896 110 1 1 1600 4 1150
## 151 17200 20 17300 97 1 0 1400 5 1110
## 152 19950 19 17038 110 0 0 1600 5 1130
## 153 18450 10 13747 97 1 0 1400 5 1110
## 154 19500 12 13634 110 1 0 1600 5 1115
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## 157 19500 16 13000 110 1 0 1600 4 1105
## 158 18900 11 12500 110 1 0 1600 5 1115
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## 160 19750 16 11754 110 0 1 1600 5 1180
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