##Cuadrantes de R Studio
#R Script: Es para escribir códigos, sse ejecutan con el botón "Run", se utiliza un signo de # para escribir comentarios, los cuales no se ejecutarán, se puede guardar el R Script.
#Consola: Es para escribir códigos, se utiliza "enter" para ejecutar, es en tiempo real, por lo tanto no se guarda, sirve para observar resultados.
#Environment: Es el apartado de objetos, aqui se va a poder visualizar las variables que están guardadas. Si yo en el script pongo que x=1, en el environment veré la variable que dice x=1.
#Gráficos/Plots: Se pueden vissualizar los gráficos
#Asignar una variable
x <- 3
y <- 2
#Imprimir el resultado
x
## [1] 3
y
## [1] 2
#Operaciones básicas
suma <- x + y
suma
## [1] 5
# Resta -, Multiplicación *, División /
division <- x/y
division
## [1] 1.5
division_entera <- x %/% y
division_entera
## [1] 1
redondear_arriba <- ceiling(x/y)
redondear_arriba
## [1] 2
redondear_abajo <- floor(x/y)
redondear_abajo
## [1] 1
residuo <- x %% y
residuo
## [1] 1
potencia <- x ** 2
potencia
## [1] 9
raiz <- x ** (1/2)
raiz
## [1] 1.732051
exponencial <- exp(1)
exponencial
## [1] 2.718282
absoluto <- abs(x)
absoluto
## [1] 3
signo <- sign(x)
signo
## [1] 1
#Constantes
pi
## [1] 3.141593
radio <- 10
area_circulo <- pi * radio ^ 2
area_circulo
## [1] 314.1593
#Vectores : son columnas de datos
a <- c(1,2,3,4,5)
a
## [1] 1 2 3 4 5
b <- c(1:100) #Si quieres poner muchas columnas, los dos puntos significa números enteros consecutivos
b
## [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
## [19] 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36
## [37] 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54
## [55] 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72
## [73] 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90
## [91] 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100
c <- seq(1,100, by = 0.5) #Para irte de .5 en .5, en vez de números enteros.
c
## [1] 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0 5.5 6.0 6.5
## [13] 7.0 7.5 8.0 8.5 9.0 9.5 10.0 10.5 11.0 11.5 12.0 12.5
## [25] 13.0 13.5 14.0 14.5 15.0 15.5 16.0 16.5 17.0 17.5 18.0 18.5
## [37] 19.0 19.5 20.0 20.5 21.0 21.5 22.0 22.5 23.0 23.5 24.0 24.5
## [49] 25.0 25.5 26.0 26.5 27.0 27.5 28.0 28.5 29.0 29.5 30.0 30.5
## [61] 31.0 31.5 32.0 32.5 33.0 33.5 34.0 34.5 35.0 35.5 36.0 36.5
## [73] 37.0 37.5 38.0 38.5 39.0 39.5 40.0 40.5 41.0 41.5 42.0 42.5
## [85] 43.0 43.5 44.0 44.5 45.0 45.5 46.0 46.5 47.0 47.5 48.0 48.5
## [97] 49.0 49.5 50.0 50.5 51.0 51.5 52.0 52.5 53.0 53.5 54.0 54.5
## [109] 55.0 55.5 56.0 56.5 57.0 57.5 58.0 58.5 59.0 59.5 60.0 60.5
## [121] 61.0 61.5 62.0 62.5 63.0 63.5 64.0 64.5 65.0 65.5 66.0 66.5
## [133] 67.0 67.5 68.0 68.5 69.0 69.5 70.0 70.5 71.0 71.5 72.0 72.5
## [145] 73.0 73.5 74.0 74.5 75.0 75.5 76.0 76.5 77.0 77.5 78.0 78.5
## [157] 79.0 79.5 80.0 80.5 81.0 81.5 82.0 82.5 83.0 83.5 84.0 84.5
## [169] 85.0 85.5 86.0 86.5 87.0 87.5 88.0 88.5 89.0 89.5 90.0 90.5
## [181] 91.0 91.5 92.0 92.5 93.0 93.5 94.0 94.5 95.0 95.5 96.0 96.5
## [193] 97.0 97.5 98.0 98.5 99.0 99.5 100.0
d <- rep(0, times = 40)
d
## [1] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## [39] 0 0
nombres <- c("Raúl", "Juan", "Fede", "Ivan", "Pato")
nombres
## [1] "Raúl" "Juan" "Fede" "Ivan" "Pato"
edad <- c(20,25,20,23,20)
edad
## [1] 20 25 20 23 20
tabla <- data.frame(nombres, edad)
tabla
## nombres edad
## 1 Raúl 20
## 2 Juan 25
## 3 Fede 20
## 4 Ivan 23
## 5 Pato 20
summary(tabla) #Sirve para analizar tabla
## nombres edad
## Length:5 Min. :20.0
## Class :character 1st Qu.:20.0
## Mode :character Median :20.0
## Mean :21.6
## 3rd Qu.:23.0
## Max. :25.0
str(tabla) #Esto te da la estructura de la tabla
## 'data.frame': 5 obs. of 2 variables:
## $ nombres: chr "Raúl" "Juan" "Fede" "Ivan" ...
## $ edad : num 20 25 20 23 20
tabla$edad #Esto sirve para llamar una columna de una tabla, se necesita primero llamar la tabla, después agregar un signo de dinero, y el nombre de la columna.
## [1] 20 25 20 23 20
tabla$meses <- tabla$edad * 12 #Aquí agregamos una columna que no existe
tabla$meses
## [1] 240 300 240 276 240
tabla
## nombres edad meses
## 1 Raúl 20 240
## 2 Juan 25 300
## 3 Fede 20 240
## 4 Ivan 23 276
## 5 Pato 20 240
#Ejercicio 1
#Generar una tabla con el nombre de los pacientes, su peso, su IMC y su clasificación.
#ifelse (conndición, cierto, falso)
nombres_pacientes <- c("Daniela", "Viveka", "Jorge", "Lucas")
altura <- c(1.70, 1.72, 1.80, 1.75)
peso <- c(50,70,80,100)
tabla2 <- data.frame(nombres_pacientes, altura, peso)
tabla2
## nombres_pacientes altura peso
## 1 Daniela 1.70 50
## 2 Viveka 1.72 70
## 3 Jorge 1.80 80
## 4 Lucas 1.75 100
tabla2$IMC <- tabla2$peso/tabla2$altura^2
tabla2
## nombres_pacientes altura peso IMC
## 1 Daniela 1.70 50 17.30104
## 2 Viveka 1.72 70 23.66144
## 3 Jorge 1.80 80 24.69136
## 4 Lucas 1.75 100 32.65306
tabla2$clasificacion <- ifelse(tabla2$IMC<18.5,"Bajo de Peso",
ifelse(tabla2$IMC<=24.9,"Saludable de Peso",
ifelse(tabla2$IMC<=29.9,"Sobrepeso","Obesidad")))
tabla2
## nombres_pacientes altura peso IMC clasificacion
## 1 Daniela 1.70 50 17.30104 Bajo de Peso
## 2 Viveka 1.72 70 23.66144 Saludable de Peso
## 3 Jorge 1.80 80 24.69136 Saludable de Peso
## 4 Lucas 1.75 100 32.65306 Obesidad
#Continuación de Vectores
longitud <- length(a)
longitud
## [1] 5
orden_ascedente <- sort(tabla$IMC)
orden_ascedente
## NULL
orden_descendente <- sort(tabla$IMC, decreasing = TRUE)
orden_descendente
## NULL
#Gráficas
plot(altura,peso,main="Gráfica de Altura y Peso", xlab = "altura", ylab = "peso")
