Instalar paquete READR

install.packages(“readr”) # Cargar el paquete library(readr)

Leer los datos desde el linkL

olympics <- read_csv(“https://raw.githubusercontent.com/rfordatascience/tidytuesday/master/data/2024/2024-08-06/olympics.csv”)

Instalar dplyr

install.packages(“dplyr”) library(dplyr)

INSTALLAR GGPLOT

install.packages(“ggplot2”) library(ggplot2)

Juegos de Verano

summer_olympics <- olympics %>% filter(season == “Summer”)

SUMMER OLYMPICS

head(summer_olympics)

medallas por país

medals_by_country <- summer_olympics %>% group_by(noc) %>% summarize(total_medals = n()) %>% arrange(desc(total_medals))

primeros resultados

head(medals_by_country)

Filtrar solo las medallas de oro, plata y bronce en los Juegos Olímpicos de Verano

medals <- summer_olympics %>% filter(medal %in% c(“Gold”, “Silver”, “Bronze”))

Medallas por país y por tipo de medalla

medals_by_country <- medals %>% group_by(noc, medal) %>% summarize(count = n(), .groups = ‘drop’) %>% arrange(desc(count))

Contar el número total de medallas por país y seleccionar los 10 con más medallas

top10_countries <- medals_by_country %>% group_by(noc) %>% summarize(total_medals = sum(count)) %>% arrange(desc(total_medals)) %>% slice(1:10) # Seleccionar los 10 países con más medallas

Filtrar solo las medallas de oro en los Juegos Olímpicos de Verano

gold_medals <- summer_olympics %>% filter(medal == “Gold”)

Contar las medallas de oro por país

top10_gold_medals <- gold_medals %>% group_by(noc) %>% summarize(gold_medals = n()) %>% arrange(desc(gold_medals)) %>% slice(1:10)

Filtrar el dataset original para incluir solo estos 10 países

top10_medals <- medals_by_country %>% filter(noc %in% top10_countries$noc)

#GRAFICO Medallas de oro ggplot(top10_gold_medals, aes(x = reorder(noc, gold_medals), y = gold_medals)) + geom_bar(stat = “identity”, fill = “gold”)
coord_flip() + # barras sean horizontales labs(title = “Top 10 Países con más Medallas de Oro en Juegos de Verano”, x = “País”, y = “Número de Medallas de Oro”) + theme_minimal()

Medallas de plata en los Juegos Olímpicos de Verano

silver_medals <- summer_olympics %>% filter(medal == “Silver”)

Medallas de plata por país

top10_silver_medals <- silver_medals %>% group_by(noc) %>% summarize(silver_medals = n()) %>% arrange(desc(silver_medals)) %>% slice(1:10)

medallas de plata por país

top10_silver_medals <- silver_medals %>% group_by(noc) %>% summarize(silver_medals = n()) %>% arrange(desc(silver_medals)) %>% slice(1:10)

Medallas de plata

ggplot(top10_silver_medals, aes(x = reorder(noc, silver_medals), y = silver_medals)) + geom_bar(stat = “identity”, fill = “#A9A9A9”) coord_flip() labs(title = “Top 10 Países con más Medallas de Plata en Juegos de Verano”, x = “País”, y = “Número de Medallas de Plata”) + theme_minimal()

#VAMOS PARA MEXXXXXXICO

Filtrar los datos para México

mexico_olympics <- summer_olympics %>% filter(noc == “MEX”)

Contar las medallas por México

mexico_medals <- mexico_olympics %>% group_by(year, medal) %>% summarize(count = n())

Ver los primeros resultados

head(mexico_medals)

Gráfico de barras colores medallas México

ggplot(mexico_medals, aes(x = year, y = count, fill = medal)) + geom_bar(stat = “identity”, position = “dodge”) + labs(title = “Medallas de México en Juegos de Verano”, x = “Año”, y = “Número de Medallas”) + scale_fill_manual(values = c(“Gold” = “#FFD700”, “Silver” = “#C0C0C0”, “Bronze” = “#CD7F32”)) + theme_minimal() + theme(axis.title.x = element_text(face=“bold”, size=12), axis.title.y = element_text(face=“bold”, size=12)) + xlab(“Año”) + ylab(“Número de Medallas”)

Filtrar los datos solo para México en los Juegos Olímpicos de Verano

mexico_medals <- summer_olympics %>% filter(noc == “MEX”, !is.na(medal))

Agrupar por deporte y medalla

mexico_medals_by_sport <- mexico_medals %>% group_by(sport, medal) %>% summarize(count = n(), .groups = ‘drop’)

Crear un gráfico de barras apiladas para las medallas de México por deporte

library(ggplot2)

ggplot(mexico_medals_by_sport, aes(x = sport, y = count, fill = medal)) + geom_bar(stat = “identity”, position = “stack”) labs(title = “Medallas de México en Juegos Olímpicos por Deporte”, x = “Deporte”, y = “Número de Medallas”) + scale_fill_manual(values = c(“Gold” = “#FFD700”, # Oro “Silver” = “#C0C0C0”, # Plata “Bronze” = “#CD7F32”)) + # Bronce theme_minimal() + theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1), axis.title.x = element_text(face=“bold”, size=12), axis.title.y = element_text(face=“bold”, size=12)) xlab(“Deporte”) + ylab(“Número de Medallas”)