library(dslabs)
data("murders")
levels(murders$region)
## [1] "Northeast" "South" "North Central" "West"
nlevels(murders$region)
## [1] 4
murders
## state abb region population total
## 1 Alabama AL South 4779736 135
## 2 Alaska AK West 710231 19
## 3 Arizona AZ West 6392017 232
## 4 Arkansas AR South 2915918 93
## 5 California CA West 37253956 1257
## 6 Colorado CO West 5029196 65
## 7 Connecticut CT Northeast 3574097 97
## 8 Delaware DE South 897934 38
## 9 District of Columbia DC South 601723 99
## 10 Florida FL South 19687653 669
## 11 Georgia GA South 9920000 376
## 12 Hawaii HI West 1360301 7
## 13 Idaho ID West 1567582 12
## 14 Illinois IL North Central 12830632 364
## 15 Indiana IN North Central 6483802 142
## 16 Iowa IA North Central 3046355 21
## 17 Kansas KS North Central 2853118 63
## 18 Kentucky KY South 4339367 116
## 19 Louisiana LA South 4533372 351
## 20 Maine ME Northeast 1328361 11
## 21 Maryland MD South 5773552 293
## 22 Massachusetts MA Northeast 6547629 118
## 23 Michigan MI North Central 9883640 413
## 24 Minnesota MN North Central 5303925 53
## 25 Mississippi MS South 2967297 120
## 26 Missouri MO North Central 5988927 321
## 27 Montana MT West 989415 12
## 28 Nebraska NE North Central 1826341 32
## 29 Nevada NV West 2700551 84
## 30 New Hampshire NH Northeast 1316470 5
## 31 New Jersey NJ Northeast 8791894 246
## 32 New Mexico NM West 2059179 67
## 33 New York NY Northeast 19378102 517
## 34 North Carolina NC South 9535483 286
## 35 North Dakota ND North Central 672591 4
## 36 Ohio OH North Central 11536504 310
## 37 Oklahoma OK South 3751351 111
## 38 Oregon OR West 3831074 36
## 39 Pennsylvania PA Northeast 12702379 457
## 40 Rhode Island RI Northeast 1052567 16
## 41 South Carolina SC South 4625364 207
## 42 South Dakota SD North Central 814180 8
## 43 Tennessee TN South 6346105 219
## 44 Texas TX South 25145561 805
## 45 Utah UT West 2763885 22
## 46 Vermont VT Northeast 625741 2
## 47 Virginia VA South 8001024 250
## 48 Washington WA West 6724540 93
## 49 West Virginia WV South 1852994 27
## 50 Wisconsin WI North Central 5686986 97
## 51 Wyoming WY West 563626 5
head(murders,3)
## state abb region population total
## 1 Alabama AL South 4779736 135
## 2 Alaska AK West 710231 19
## 3 Arizona AZ West 6392017 232
## 1. Escriba una linea de código para mostrar el número de estados por región del dataset murders
table(murders$region)
##
## Northeast South North Central West
## 9 17 12 13
## 2. Use el dataset movielens del paquete dslabs y responda.
data("movielens")
## ¿Cuántas filas hay?
num_filas <- nrow(movielens)
num_filas
## [1] 100004
## ¿Cuántas variables hay?
num_variables <- ncol(movielens)
num_variables
## [1] 7
## ¿Qué tipo es la variable title?
tipo_title <- class(movielens$title)
tipo_title
## [1] "character"
## ¿Qué tipo es la variable genres?
tipo_generes <-class(movielens$genres)
tipo_generes
## [1] "factor"
## ¿Cuántos niveles hay en la variable genres?
niveles_genres <- unique(movielens$genres)
num_niveles_genres <- length(niveles_genres)
num_niveles_genres
## [1] 901
## 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)
data("murders")
pop <- murders$population
pop_ordenado <- pop[order(pop)]
menor_tamano_poblacion <- pop_ordenado[1]
menor_tamano_poblacion
## [1] 563626