pc2

library(rvest)
library(dplyr)

## 
## Attaching package: 'dplyr'

## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     filter, lag

## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union

link= "https://es.wikipedia.org/wiki/Anexo:Pa%C3%ADses_por_tasa_de_homicidio_intencional"
path= '//*[@id="mw-content-text"]/div[1]/table[2]'
dataWS <- read_html(link)%>%html_nodes(xpath = path)%>%html_table()%>% .[[1]]
head(dataWS)

## # A tibble: 6 × 6
##   Tasas de homicidio de la ONUDD…¹ Tasas de homicidio d…² Tasas de homicidio d…³
##   <chr>                            <chr>                  <chr>                 
## 1 País / Territorio                Tasa                   Conteo                
## 2 Burundi                          6,2                    635                   
## 3 Eritrea                          8,0                    390                   
## 4 Kenia                            4,9                    2643                  
## 5 Sudán del Sur                    14,1                   1504                  
## 6 Malaui                           1,8                    279                   
## # ℹ abbreviated names:
## #   ¹​`Tasas de homicidio de la ONUDD el año más reciente.[15]​[16]​`,
## #   ²​`Tasas de homicidio de la ONUDD el año más reciente.[15]​[16]​`,
## #   ³​`Tasas de homicidio de la ONUDD el año más reciente.[15]​[16]​`
## # ℹ 3 more variables:
## #   `Tasas de homicidio de la ONUDD el año más reciente.[15]​[16]​` <chr>,
## #   `Tasas de homicidio de la ONUDD el año más reciente.[15]​[16]​` <chr>, …

print(colnames(dataWS))

## [1] "Tasas de homicidio de la ONUDD el año más reciente.[15]​[16]​"
## [2] "Tasas de homicidio de la ONUDD el año más reciente.[15]​[16]​"
## [3] "Tasas de homicidio de la ONUDD el año más reciente.[15]​[16]​"
## [4] "Tasas de homicidio de la ONUDD el año más reciente.[15]​[16]​"
## [5] "Tasas de homicidio de la ONUDD el año más reciente.[15]​[16]​"
## [6] "Tasas de homicidio de la ONUDD el año más reciente.[15]​[16]​"

colnames(dataWS)<- c("País/territorio","Tasa","Conteo","Región","Subregión","Año del dato")
dataWS1<-dataWS[-1,]

# Crear un data frame de ejemplo
datos <- data.frame(A = 1:3, B = 4:6, C = 7:9)

# Ver los nombres de las columnas antes de cambiarlos
print(colnames(datos))

## [1] "A" "B" "C"

# Cambiar los nombres de las columnas
colnames(datos) <- c("Columna_1", "Columna_2", "Columna_3")

# Ver los nombres de las columnas después del cambio
print(colnames(datos))

## [1] "Columna_1" "Columna_2" "Columna_3"

str(dataWS1)

## tibble [198 × 6] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
##  $ País/territorio: chr [1:198] "Burundi" "Eritrea" "Kenia" "Sudán del Sur" ...
##  $ Tasa           : chr [1:198] "6,2" "8,0" "4,9" "14,1" ...
##  $ Conteo         : chr [1:198] "635" "390" "2643" "1504" ...
##  $ Región         : chr [1:198] "África" "África" "África" "África" ...
##  $ Subregión      : chr [1:198] "África subsahariana" "África subsahariana" "África subsahariana" "África subsahariana" ...
##  $ Año del dato   : chr [1:198] "2016" "2015" "2022" "2012" ...