taller 3
miguel camues
2024-04-19
data_identidad = data.frame( Numero_cedula = c(1678901234, 1401234567, 1690123456, 1012345678, 1234567890, 456789012,1289012345,1567890123,1145678901, 1123678945, 1008901234, 1032456897, 1045678902, 1090123456, 1001234567, 1123456789, 1256789012, 1067890123, 1689012345, 1154687321),
Nombre = c("Miguel", "Luis", "Andrea", "Valeria", "Juan", "Laura", "Alejandra", "María", "Pablito", "Sofía", "Andrés", "Camila", "Valentina", "Diego", "Ana", "Felipe", "Gabriela", "Daniel", "Natalia", "Sergio"),
apellido = c("Sanclemente", "González", "Martínez", "López", "Rodríguez", "Gómez", "Herrera", "Ramírez", "Sánchez", "Castro", "Corrales", "Díaz", "Mendoza", "Ruiz", "Vargas", "Soto", "Montoya", "Torres", "Quintero", "Salazar"),
edad = c(23, 72, 29, 65, 21, 57, 36, 81, 24, 68, 53, 40, 76, 61, 33, 49, 20, 80, 69, 45),
Sexo = c("M","M","F","F","M","F","F","F","M","F","M","F","F","M","F","M","F","M","F","M"),
Telefono = c("3112345678", "3223456789", "3109876543", "3212198765", "3118765432", "3221938475", "3106543210", "3211234567", "3118901234", "3225678901", "3104321098", "3219876543", "3113456789", "3222109876", "3108765432", "3211938475", "3116543210", "3221234567", "3108901234", "3215678901"),
direccion = c("Carrera 45 # 25-67", "Calle 15 # 10-32", "Avenida 7 # 50-12", "Transversal 20 # 18-89", "Carrera 30 # 45-21", "Calle 10 # 5-15", "Avenida 3 # 8-75", "Transversal 25 # 22-40", "Carrera 18 # 12-60", "Calle 22 # 35-44", "Avenida 12 # 27-30", "Carrera 8 # 16-92", "Calle 40 # 20-55", "Calle 14 # 9-78", "Avenida 25 # 40-23", "Transversal 35 # 18-50", "Carrera 20 # 32-70", "Calle 30 # 15-88", "Avenida 5 # 22-47", "Calle 12 # 28-63"),
ciudad = c("Valledupar", "Medellín", "Bucaramanga", "Cartagena", "Tunja", "Popayán", "Cali", "Pereira", "Ibagué", "Florencia", "Cúcuta", "Manizales", "Neiva", "Bogotá", "Barranquilla", "Montería", "Pasto", "Girardot", "Jamundi", "Soledad"),
departamento = c("Cesar", "Antioquia", "Santander", "Bolívar", "Boyacá", "Cauca", "Valle del Cauca", "Risaralda", "Tolima", "Caquetá", "Norte de Santander", "Caldas", "Huila", "Bogotá D.C.", "Atlántico", "Córdoba", "Nariño", "Cundinamarca", "Valle del Cauca", "Atlántico"),
Telefono = c(3112345678, 3223456789, 3109876545, 3212198765, 3118765432, 3221938475, 3106543210, 3211234567, 3118901234, 3225678901, 3104321098, 3219876543, 3113456789, 3222109876, 3108765432, 3211938475, 3116543210, 3221234567, 3108901234, 3215678901),
num_historial= c(001,002,003,004,005,006,007,008,009,010,011,012,013,014,015,016,017,018,019,020),
fumador= c("S", "S", "N", "S", "N", "N", "S", "N", "N", "S", "S", "S", "N", "S", "S", "N", "N", "S", "S", "N"),
Procedencia = c("Domicilio","Accidente","Accidente","Domicilio","Accidente","Reubicacion","Reubicacion","ingreso de paciente","Ingreso de paciente","Traslado","Accidente","Traslado","Reubicacion","Domicilio","Reubicacion","Domicilio","Accidente","Accidente","Domicilio", "Domicilio"),
Dia_ingreso = c(11,30,1,12,22,5,17,1,23,10,23,2,19,25,21,9,31,4,6,16),
Mes__ingreso = c(4,4,11,12,1,6,8,12,12,6,4,9,7,11,10,1,1,12,1,8),
A_fecha_ingreso = c(2019,2024,2019,2023,2023,2024,2021,2024,2020,2022,2024,2023,2020,2019,2021,2022,2023,2019,2024,2023),
Numero_piso = c(4,2,2,1,3,3,5,4,1,2,2,2,1,2,2,5,4,1,2,1),
Numero_cama = c(201,206,204,101,305,307,504,509,102,202,208,304,106,205,203,501,502,508,207,109),
Causa_ingreso = c("Enfermedades cardiovasculares", "Enfermedades cardiovasculares", "Lesiones traumaticas", "Cirugias programadas o de emergencia", "Lesiones traumaticas", "Enfermedades respiratorias graves", "Enfermedades cardiovasculares", "Enfermedades cardiovasculares", "Cirugias programadas o de emergencia", "Lesiones traumaticas", "Enfermedades infecciosas", "Enfermedades infecciosas", "Enfermedades cardiovasculares", "Enfermedades intestinales", "Lesiones traumaticas", "Enfermedades infecciosas", "Lesiones traumaticas", "Enfermedades infecciosas", "Enfermedades respiratorias graves", "Enfermedades infecciosas")
)
data_identidad## Numero_cedula Nombre apellido edad Sexo Telefono
## 1 1678901234 Miguel Sanclemente 23 M 3112345678
## 2 1401234567 Luis González 72 M 3223456789
## 3 1690123456 Andrea Martínez 29 F 3109876543
## 4 1012345678 Valeria López 65 F 3212198765
## 5 1234567890 Juan Rodríguez 21 M 3118765432
## 6 456789012 Laura Gómez 57 F 3221938475
## 7 1289012345 Alejandra Herrera 36 F 3106543210
## 8 1567890123 María Ramírez 81 F 3211234567
## 9 1145678901 Pablito Sánchez 24 M 3118901234
## 10 1123678945 Sofía Castro 68 F 3225678901
## 11 1008901234 Andrés Corrales 53 M 3104321098
## 12 1032456897 Camila Díaz 40 F 3219876543
## 13 1045678902 Valentina Mendoza 76 F 3113456789
## 14 1090123456 Diego Ruiz 61 M 3222109876
## 15 1001234567 Ana Vargas 33 F 3108765432
## 16 1123456789 Felipe Soto 49 M 3211938475
## 17 1256789012 Gabriela Montoya 20 F 3116543210
## 18 1067890123 Daniel Torres 80 M 3221234567
## 19 1689012345 Natalia Quintero 69 F 3108901234
## 20 1154687321 Sergio Salazar 45 M 3215678901
## direccion ciudad departamento Telefono.1
## 1 Carrera 45 # 25-67 Valledupar Cesar 3112345678
## 2 Calle 15 # 10-32 Medellín Antioquia 3223456789
## 3 Avenida 7 # 50-12 Bucaramanga Santander 3109876545
## 4 Transversal 20 # 18-89 Cartagena Bolívar 3212198765
## 5 Carrera 30 # 45-21 Tunja Boyacá 3118765432
## 6 Calle 10 # 5-15 Popayán Cauca 3221938475
## 7 Avenida 3 # 8-75 Cali Valle del Cauca 3106543210
## 8 Transversal 25 # 22-40 Pereira Risaralda 3211234567
## 9 Carrera 18 # 12-60 Ibagué Tolima 3118901234
## 10 Calle 22 # 35-44 Florencia Caquetá 3225678901
## 11 Avenida 12 # 27-30 Cúcuta Norte de Santander 3104321098
## 12 Carrera 8 # 16-92 Manizales Caldas 3219876543
## 13 Calle 40 # 20-55 Neiva Huila 3113456789
## 14 Calle 14 # 9-78 Bogotá Bogotá D.C. 3222109876
## 15 Avenida 25 # 40-23 Barranquilla Atlántico 3108765432
## 16 Transversal 35 # 18-50 Montería Córdoba 3211938475
## 17 Carrera 20 # 32-70 Pasto Nariño 3116543210
## 18 Calle 30 # 15-88 Girardot Cundinamarca 3221234567
## 19 Avenida 5 # 22-47 Jamundi Valle del Cauca 3108901234
## 20 Calle 12 # 28-63 Soledad Atlántico 3215678901
## num_historial fumador Procedencia Dia_ingreso Mes__ingreso
## 1 1 S Domicilio 11 4
## 2 2 S Accidente 30 4
## 3 3 N Accidente 1 11
## 4 4 S Domicilio 12 12
## 5 5 N Accidente 22 1
## 6 6 N Reubicacion 5 6
## 7 7 S Reubicacion 17 8
## 8 8 N ingreso de paciente 1 12
## 9 9 N Ingreso de paciente 23 12
## 10 10 S Traslado 10 6
## 11 11 S Accidente 23 4
## 12 12 S Traslado 2 9
## 13 13 N Reubicacion 19 7
## 14 14 S Domicilio 25 11
## 15 15 S Reubicacion 21 10
## 16 16 N Domicilio 9 1
## 17 17 N Accidente 31 1
## 18 18 S Accidente 4 12
## 19 19 S Domicilio 6 1
## 20 20 N Domicilio 16 8
## A_fecha_ingreso Numero_piso Numero_cama Causa_ingreso
## 1 2019 4 201 Enfermedades cardiovasculares
## 2 2024 2 206 Enfermedades cardiovasculares
## 3 2019 2 204 Lesiones traumaticas
## 4 2023 1 101 Cirugias programadas o de emergencia
## 5 2023 3 305 Lesiones traumaticas
## 6 2024 3 307 Enfermedades respiratorias graves
## 7 2021 5 504 Enfermedades cardiovasculares
## 8 2024 4 509 Enfermedades cardiovasculares
## 9 2020 1 102 Cirugias programadas o de emergencia
## 10 2022 2 202 Lesiones traumaticas
## 11 2024 2 208 Enfermedades infecciosas
## 12 2023 2 304 Enfermedades infecciosas
## 13 2020 1 106 Enfermedades cardiovasculares
## 14 2019 2 205 Enfermedades intestinales
## 15 2021 2 203 Lesiones traumaticas
## 16 2022 5 501 Enfermedades infecciosas
## 17 2023 4 502 Lesiones traumaticas
## 18 2019 1 508 Enfermedades infecciosas
## 19 2024 2 207 Enfermedades respiratorias graves
## 20 2023 1 109 Enfermedades infecciosasPunto 2.2
#a
p1 = table(data_identidad$Sexo)
p1##
## F M
## 11 9etiquetas = c("Femenino", "Masculino")
colores = c("white", "black")
barplot(p1, col = colores, main = "Cantidad de hombres y mujeres", ylab = "Cantidad")
text(1:2, p1 + 5, labels = p1, pos = 3, cex = 1)
legend("topright", legend = etiquetas, fill = colores, cex = 0.7)
#b
k2 = table(data_identidad$fumador,data_identidad$edad)
k2##
## 20 21 23 24 29 33 36 40 45 49 53 57 61 65 68 69 72 76 80 81
## N 1 1 0 1 1 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1
## S 0 0 1 0 0 1 1 1 0 0 1 0 1 1 1 1 1 0 1 0barplot(k2, main = "Edad y si es fumador o no", ylab=" Numero de personas", xlab="Edad", las=2, col = c("blue", "green"))
legend(x = "topright", legend = c("No fuma", "Si fuma"), fill = c("blue", "green"), title = "Tipo de paciente")
#c
c1 = table(data_identidad$Sexo,data_identidad$Numero_piso)
barplot(c1, main = "Pacientes por piso divididos por sexo", ylab="Num. de personas", xlab="Num. de Piso", las=1, col = c("orange", "red"))
legend(x = "topright", legend = c("Mujer", "Hombre"), cex = 0.8, fill = c("orange", "red"), title = "Sexo")
#d
tabla_frecuencia = table(data_identidad$edad, data_identidad$Causa_ingreso)
df_frecuencia = as.data.frame.matrix(tabla_frecuencia)
df_frecuencia = t(df_frecuencia)
barplot(df_frecuencia, beside = TRUE, col = rainbow(ncol(df_frecuencia)),
legend.text = rownames(df_frecuencia), xlab = "Edad", ylab = "Frecuencia",
main = "Clasificacion por Edad y Causa de Ingreso")
#e
p3 = table(data_identidad$Sexo,data_identidad$edad)
p3##
## 20 21 23 24 29 33 36 40 45 49 53 57 61 65 68 69 72 76 80 81
## F 1 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 1 0 1 1 1 0 1 0 1
## M 0 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0promedio_edad_mujeres <- mean(data_identidad$edad[data_identidad$Sexo == "F"])
promedio_edad_hombres <- mean(data_identidad$edad[data_identidad$Sexo == "M"])
promedios_edad <- c(Mujeres = promedio_edad_mujeres, Hombres = promedio_edad_hombres)
barplot(promedios_edad, col = c("brown", "red"),
main = "Promedio de Edad por Genero",
xlab = "Genero", ylab = "Promedio de Edad")
#f
barplot(c(data_identidad$edad[data_identidad$Nombre == "Miguel"],
data_identidad$Numero_cama[data_identidad$Nombre == "Alejandra"],
data_identidad$num_historial[data_identidad$Nombre == "Sergio"]),
main ="Datos independientes de 3 pacientes",
names.arg=c("Miguel(edad)","Alejandra(# de cama)","Sergio(Historial Clinico)"),
col=c("yellow","blue","red"), ylab="Datos", xlab="Nombre", las=1, ylim = c(0,90)) 
#g
pacientes_1 <- subset(data_identidad, Numero_cedula %in% 1401234567)
pacientes_2 <- subset(data_identidad, Numero_cedula %in% 1001234567)
pacientes_3 <- subset(data_identidad, Numero_cedula %in% 1123456789)
pacientes_1## Numero_cedula Nombre apellido edad Sexo Telefono direccion ciudad
## 2 1401234567 Luis González 72 M 3223456789 Calle 15 # 10-32 Medellín
## departamento Telefono.1 num_historial fumador Procedencia Dia_ingreso
## 2 Antioquia 3223456789 2 S Accidente 30
## Mes__ingreso A_fecha_ingreso Numero_piso Numero_cama
## 2 4 2024 2 206
## Causa_ingreso
## 2 Enfermedades cardiovascularespacientes_2## Numero_cedula Nombre apellido edad Sexo Telefono direccion
## 15 1001234567 Ana Vargas 33 F 3108765432 Avenida 25 # 40-23
## ciudad departamento Telefono.1 num_historial fumador Procedencia
## 15 Barranquilla Atlántico 3108765432 15 S Reubicacion
## Dia_ingreso Mes__ingreso A_fecha_ingreso Numero_piso Numero_cama
## 15 21 10 2021 2 203
## Causa_ingreso
## 15 Lesiones traumaticaspacientes_3## Numero_cedula Nombre apellido edad Sexo Telefono direccion
## 16 1123456789 Felipe Soto 49 M 3211938475 Transversal 35 # 18-50
## ciudad departamento Telefono.1 num_historial fumador Procedencia
## 16 Montería Córdoba 3211938475 16 N Domicilio
## Dia_ingreso Mes__ingreso A_fecha_ingreso Numero_piso Numero_cama
## 16 9 1 2022 5 501
## Causa_ingreso
## 16 Enfermedades infecciosas#h
frecuencia_causa_ingreso <- table(data_identidad$Causa_ingreso)
colores <- rainbow(length(frecuencia_causa_ingreso))
barplot(frecuencia_causa_ingreso, col = colores,
main = "Frecuencia de Causas de Ingreso",
xlab = "Causa de Ingreso", ylab = "Frecuencia",
las = 2)
import = write.table(data_identidad, file = "Taller_3_Bermeo_2024.csv", sep = ",",qmethod = "double")