#Ejercicio

#1 Escriba una linea de código para mostrar el número de estados por región del dataset murders

#Use el dataset movielens del paquete dslabs y responda.

#A ¿Cuántas filas hay?
#B ¿Cuántas variables hay?
#C ¿Qué tipo es la variable title?
#D ¿Qué tipo es la variable genres?
#E ¿Cuántos niveles hay en la variable genres?
#F Utilice el operador $ para acceder a los datos del tamaño de la población y almacenarlos en el objeto pop. A continuación, utilice la función order() para redefinir pop de modo que esté ordenado. Por último, utilice el operador [ ] para informar del menor tamaño de población.


library(dslabs)
str(murders)
## 'data.frame':    51 obs. of  5 variables:
##  $ state     : chr  "Alabama" "Alaska" "Arizona" "Arkansas" ...
##  $ abb       : chr  "AL" "AK" "AZ" "AR" ...
##  $ region    : Factor w/ 4 levels "Northeast","South",..: 2 4 4 2 4 4 1 2 2 2 ...
##  $ population: num  4779736 710231 6392017 2915918 37253956 ...
##  $ total     : num  135 19 232 93 1257 ...
#1
table(murders$region) #Northeast     South North     Central       West 
## 
##     Northeast         South North Central          West 
##             9            17            12            13
                          # 9             17            12          13 

#2
data("movielens")
#movielens

nrow(movielens) #A Se encuentran 100.004 filas
## [1] 100004
length(movielens)#B Se encuentran 7 variables
## [1] 7
class(movielens$title)#C Tipo de variables: Character
## [1] "character"
class(movielens$genres)#D Tipo de variables: factor
## [1] "factor"
nlevels(movielens$genres)#E Hay 901 niveles en la variable genres
## [1] 901
#3F. Se hizo con murders dado que movielens no tenia population

pop<-murders$population

order(pop)#Entregar posiciones
##  [1] 51  9 46 35  2 42  8 27 40 30 20 12 13 28 49 32 29 45 17  4 25 16  7 37 38
## [26] 18 19 41  1  6 24 50 21 26 43  3 15 22 48 47 31 34 23 11 36 39 14 33 10 44
## [51]  5
sort(pop)#Entrega totales de menor a mayor
##  [1]   563626   601723   625741   672591   710231   814180   897934   989415
##  [9]  1052567  1316470  1328361  1360301  1567582  1826341  1852994  2059179
## [17]  2700551  2763885  2853118  2915918  2967297  3046355  3574097  3751351
## [25]  3831074  4339367  4533372  4625364  4779736  5029196  5303925  5686986
## [33]  5773552  5988927  6346105  6392017  6483802  6547629  6724540  8001024
## [41]  8791894  9535483  9883640  9920000 11536504 12702379 12830632 19378102
## [49] 19687653 25145561 37253956
menor_tam=sort(pop[1])

print(menor_tam) #Menor tamaño es 4779736
## [1] 4779736