A32- [Tarea Grupal] Importación y Exportación de Datos en Rstudio

1. Base de Datos

Para la importación de los datos se debe acceder al siguiente enlace

https://www.principlesofeconometrics.com/poe5/poe5data.html

En el caso de la exportación de datos, se incluye en el Rmarkdown una captura de pantalla que hace constar el almacenamiento de la data en el sitio de preferencia.

Para el caso de la presentación de los datos, se hace uso de la librería “KableExtra”, asi mismo para las tablas que poseen muchas filas se hace uso de un “head()”.

1.1 Importación de los siguientes datos :

1.1.1 Importe “crime.rdata” y guárdela en un objeto llamado “crimen”.

library(dplyr)
library(kableExtra)
ruta_acceso_uno<-"C:/Users/User/Desktop/documents_rstudio/ciclo_6/ImporExport_Datos_A32/crime.Rdata"

load(ruta_acceso_uno)
head(crime,15) %>% 
  kable(caption = "Tabla de crimen") %>%  
  kable_minimal(html_font = "Arial", font_size = 14) %>% 
  add_footnote(label="Archivos de datos POE5",
               notation="symbol") %>%  kable_styling()
Tabla de crimen
county year crmrte prbarr prbconv prbpris avgsen polpc density taxpc west central urban pctmin80 wcon wtuc wtrd wfir wser wmfg wfed wsta wloc mix pctymle d82 d83 d84 d85 d86 d87 lcrmrte lprbarr lprbconv lprbpris lavgsen lpolpc ldensity ltaxpc lwcon lwtuc lwtrd lwfir lwser lwmfg lwfed lwsta lwloc lmix lpctymle lpctmin clcrmrte clprbarr clprbcon clprbpri clavgsen clpolpc cltaxpc clmix
1 81 0.0398849 0.289696 0.402062 0.472222 5.61 0.0017868 2.3071594 25.69763 0 1 0 20.21870 206.4803 333.6209 182.3330 272.4492 215.7335 229.12 409.37 236.24 231.47 0.0999179 0.0876968 0 0 0 0 0 0 -3.221757 -1.2389232 -0.9111490 -0.7503061 1.724551 -6.327340 0.8360171 3.246399 5.330205 5.810005 5.205835 5.607452 5.374044 5.434246 6.014619 5.464848 5.444450 -2.303407 -2.433870 3.006608 NA NA NA NA NA NA NA NA
1 82 0.0383449 0.338111 0.433005 0.506993 5.59 0.0017666 2.3302541 24.87425 0 1 0 20.21870 212.7542 369.2964 189.5414 300.8788 231.5767 240.33 419.70 253.88 236.79 0.1030491 0.0863767 1 0 0 0 0 0 -3.261134 -1.0843810 -0.8370060 -0.6792581 1.720979 -6.338704 0.8459773 3.213833 5.360138 5.911600 5.244607 5.706708 5.444911 5.482013 6.039540 5.536862 5.467174 -2.272549 -2.449038 3.006608 -0.0393763 0.1545422 0.0741430 0.0710480 -0.0035714 -0.0113640 -0.0325654 0.0308573
1 83 0.0303048 0.330449 0.525703 0.479705 5.80 0.0018358 2.3418014 26.45144 0 1 0 20.21870 219.7802 1394.8035 196.6395 309.9696 240.1568 269.70 438.85 250.36 248.58 0.0806787 0.0850909 0 1 0 0 0 0 -3.496449 -1.1073030 -0.6430188 -0.7345839 1.757858 -6.300291 0.8509204 3.275311 5.392628 7.240509 5.281372 5.736474 5.481292 5.597310 6.084157 5.522900 5.515765 -2.517281 -2.464036 3.006608 -0.2353156 -0.0229220 0.1939871 -0.0553258 0.0368786 0.0384130 0.0614774 -0.2447317
1 84 0.0347259 0.362525 0.604706 0.520104 6.89 0.0018859 2.3464203 26.84235 0 1 0 20.21870 223.4238 398.8604 200.5629 350.0863 252.4477 281.74 459.17 261.93 264.38 0.0785035 0.0838333 0 0 1 0 0 0 -3.360269 -1.0146619 -0.5030129 -0.6537265 1.930071 -6.273361 0.8528909 3.289981 5.409071 5.988612 5.301128 5.858180 5.531204 5.640985 6.129421 5.568077 5.577387 -2.544612 -2.478925 3.006608 0.1361797 0.0926411 0.1400059 0.0808574 0.1722132 0.0269303 0.0146701 -0.0273306
1 85 0.0365730 0.325395 0.578723 0.497059 6.55 0.0019244 2.3648961 28.14034 0 1 0 20.21870 243.7562 358.7830 206.8827 383.0707 261.0861 298.88 490.43 281.44 288.58 0.0932486 0.0823065 0 0 0 1 0 0 -3.308445 -1.1227155 -0.5469313 -0.6990466 1.879465 -6.253162 0.8607340 3.337204 5.496169 5.882718 5.332152 5.948220 5.564850 5.700042 6.195283 5.639919 5.664972 -2.372487 -2.497306 3.006608 0.0518246 -0.1080536 -0.0439184 -0.0453200 -0.0506060 0.0201988 0.0472231 0.1721251
1 86 0.0347524 0.326062 0.512324 0.439863 6.90 0.0018952 2.3856814 29.74098 0 1 0 20.21870 257.9139 369.5465 218.5165 409.8842 269.6129 322.65 478.67 286.91 306.70 0.0973228 0.0800806 0 0 0 0 1 0 -3.359507 -1.1206677 -0.6687981 -0.8212920 1.931521 -6.268420 0.8694848 3.392526 5.552626 5.912277 5.386862 6.015875 5.596987 5.776568 6.171011 5.659169 5.725870 -2.329722 -2.524721 3.006608 -0.0510616 0.0020478 -0.1218668 -0.1222454 0.0520563 -0.0152583 0.0553219 0.0427649
1 87 0.0356036 0.298270 0.527596 0.436170 6.71 0.0018279 2.4226327 30.99368 0 1 0 20.21870 281.4259 408.7245 221.2701 453.1722 274.1775 334.54 477.58 292.09 311.91 0.0801688 0.0778710 0 0 0 0 0 1 -3.335309 -1.2097563 -0.6394244 -0.8297232 1.903599 -6.304609 0.8848549 3.433783 5.639869 6.013041 5.399384 6.116272 5.613776 5.812756 6.168732 5.677062 5.742715 -2.523621 -2.552702 3.006608 0.0241981 -0.0890886 0.0293736 -0.0084312 -0.0279225 -0.0361891 0.0412574 -0.1938994
3 81 0.0163921 0.202899 0.869048 0.465753 8.45 0.0005939 0.9768340 14.56088 0 1 0 7.91632 188.7683 292.6422 151.4234 202.4292 191.3742 210.75 381.72 247.38 213.17 0.0561224 0.0870046 0 0 0 0 0 0 -4.110956 -1.5950470 -0.1403569 -0.7640998 2.134167 -7.428766 -0.0234386 2.678338 5.240520 5.678950 5.020080 5.310390 5.254231 5.350673 5.944687 5.510926 5.362090 -2.880219 -2.441794 2.068926 NA NA NA NA NA NA NA NA
3 82 0.0190651 0.162218 0.772152 0.377049 5.71 0.0007047 0.9922780 35.64073 0 1 0 7.91632 186.9658 345.7217 156.8826 225.0409 208.8190 217.77 386.42 374.07 219.18 0.0473118 0.0864722 1 0 0 0 0 0 -3.959896 -1.8188142 -0.2585739 -0.9753801 1.742219 -7.257781 -0.0077520 3.573489 5.230926 5.845634 5.055498 5.416282 5.341468 5.383439 5.956925 5.924443 5.389893 -3.050995 -2.447933 2.068926 0.1510599 -0.2237672 -0.1182169 -0.2112803 -0.3919475 0.1709847 0.8951507 -0.1707754
3 83 0.0151492 0.181586 1.028170 0.438356 8.69 0.0006587 1.0038610 19.26188 0 1 0 7.91632 193.5983 604.9115 157.1295 248.1390 219.0847 236.64 382.65 268.90 223.06 0.0596206 0.0859426 0 1 0 0 0 0 -4.189807 -1.7060260 0.0277805 -0.8247239 2.162173 -7.325303 0.0038535 2.958128 5.265786 6.405082 5.057070 5.513989 5.389459 5.466540 5.947121 5.594339 5.407441 -2.819754 -2.454076 2.068926 -0.2299116 0.1127882 0.2863544 0.1506562 0.4199538 -0.0675220 -0.6153610 0.2312407
3 84 0.0136621 0.194986 0.885714 0.500000 8.01 0.0006089 1.0154440 21.39557 0 1 0 7.91632 219.0847 340.6593 162.2665 263.6476 228.5922 255.22 376.53 288.05 242.05 0.0589970 0.0854993 0 0 1 0 0 0 -4.293130 -1.6348275 -0.1213612 -0.6931472 2.080691 -7.403857 0.0153260 3.063184 5.389459 5.830883 5.089240 5.574614 5.431940 5.542126 5.930998 5.663134 5.489144 -2.830268 -2.459247 2.068926 -0.1033225 0.0711985 -0.1491417 0.1315767 -0.0814819 -0.0785537 0.1050560 -0.0105138
3 85 0.0120346 0.206897 0.909091 0.366667 8.59 0.0006413 1.0308881 24.03637 0 1 0 7.91632 2324.5984 338.7238 173.1681 250.1563 257.6550 262.06 411.23 312.80 262.84 0.0850340 0.0848610 0 0 0 1 0 0 -4.419970 -1.5755342 -0.0953101 -1.0033011 2.150599 -7.351951 0.0304206 3.179568 7.751303 5.825185 5.154262 5.522086 5.551621 5.568574 6.019153 5.745564 5.571546 -2.464704 -2.466741 2.068926 -0.1268396 0.0592933 0.0260511 -0.3101540 0.0699079 0.0519061 0.1163840 0.3655639
3 86 0.0129982 0.156069 1.037040 0.392857 6.03 0.0006762 1.0347490 26.59959 0 1 0 7.91632 241.5459 336.8101 181.6732 260.7562 228.1617 279.38 420.77 334.72 279.25 0.0516717 0.0836370 0 0 0 0 1 0 -4.342945 -1.8574570 0.0363705 -0.9343097 1.796747 -7.299007 0.0341589 3.280896 5.487060 5.819519 5.202210 5.563586 5.430055 5.632573 6.042086 5.813294 5.632107 -2.962844 -2.481269 2.068926 0.0770249 -0.2819228 0.1316806 0.0689915 -0.3538517 0.0529437 0.1013279 -0.4981403
3 87 0.0152532 0.132029 1.481480 0.450000 6.35 0.0007459 1.0463320 26.89208 0 1 0 7.91632 255.1020 376.2542 196.0101 258.5650 192.3077 300.38 409.83 362.96 301.47 0.0302267 0.0826069 0 0 0 0 0 1 -4.182966 -2.0247338 0.3930416 -0.7985078 1.848455 -7.200946 0.0452907 3.291832 5.541664 5.930265 5.278166 5.555147 5.259097 5.705049 6.015742 5.894293 5.708671 -3.499030 -2.493662 2.068926 0.1599789 -0.1672767 0.3566711 0.1358019 0.0517077 0.0980611 0.0109358 -0.5361853
5 81 0.0093372 0.406593 0.270270 0.500000 5.53 0.0008209 0.4127659 18.63060 1 0 0 3.16053 147.9290 284.9003 143.5132 200.3205 158.2278 157.24 318.96 233.33 191.98 0.0833333 0.0738525 0 0 0 0 0 0 -4.673753 -0.8999426 -1.3083339 -0.6931472 1.710188 -7.105170 -0.8848746 2.924805 4.996732 5.652139 4.966427 5.299919 5.064036 5.057773 5.765066 5.452454 5.257391 -2.484907 -2.605685 1.150740 NA NA NA NA NA NA NA NA
* Archivos de datos POE5

1.1.2 Importe “equity.rdata” y guárdela en un objeto llamado “equity”.

library(dplyr)
library(kableExtra)
ruta_acceso_dos<-"C:/Users/User/Desktop/documents_rstudio/ciclo_6/ImporExport_Datos_A32/equity.Rdata"
equity<-ruta_acceso_dos
load(equity)
head(equity,15) %>% 
  kable(caption = "Tabla de datos financieros") %>%  
  kable_minimal(html_font = "Arial", font_size = 14) %>% 
  add_footnote(label="Archivos de datos POE5",
               notation="symbol") %>%  kable_styling()
Tabla de datos financieros
dn pn
0.21 5.32
0.21 5.27
0.22 5.03
0.23 5.53
0.24 4.78
0.20 4.39
0.18 4.53
0.17 4.23
0.17 4.45
0.19 5.05
0.20 6.29
0.26 6.15
0.30 7.84
0.31 8.42
0.34 7.21
* Archivos de datos POE5

1.1.3 Importe “wine1.rdata” y guárdela en un objeto llamado “wine”.

library(dplyr)
library(kableExtra)

# Ruta de acceso al archivo .RData
acceso_tres <- "C:/Users/User/Desktop/documents_rstudio/ciclo_6/ImporExport_Datos_A32/wine1.Rdata"

# Cargar el archivo .RData
load(acceso_tres)

# Verifica los objetos cargados
ls()  # Para ver los objetos que se cargaron, por ejemplo, wine1
## [1] "acceso_tres"     "crime"           "equity"          "ruta_acceso_dos"
## [5] "ruta_acceso_uno" "texto"           "wine1"
# Asigna el objeto cargado a 'wine' (si es necesario)
wine <- wine1

# Creación de la tabla
head(wine, 15) %>%
  kable(caption = "Tabla de datos en relación a los vinos") %>%
  kable_minimal(html_font = "Arial", font_size = 14) %>%
  kable_styling() %>%
  add_footnote(label = "Archivos de datos POE5", notation = "symbol")
Tabla de datos en relación a los vinos
age bay_area cabernet carneros cases cluster estate mendocino merlot napa nonvariety pinot price reserve score shiraz sierra sonoma sth_coast time vineyard washington y00 y91 y92 y93 y94 y95 y96 y97 y98 y99
3 0 1 0 0.850 3 0 0 0 1 0 0 62.06 0 93 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0
5 0 1 0 0.350 3 0 0 0 1 0 0 52.00 0 84 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0
2 0 0 0 0.100 3 0 0 0 0 0 1 41.60 0 88 0 0 0 1 2 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
3 0 1 0 0.460 3 0 1 0 0 0 0 46.80 1 86 0 0 0 0 3 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0
4 0 1 0 0.576 3 0 0 0 1 0 0 57.20 0 89 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0
3 0 1 0 0.615 3 0 0 0 0 0 0 66.00 0 90 0 0 1 0 5 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0
3 0 1 0 0.676 3 0 0 0 1 0 0 48.96 1 88 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
3 0 1 0 1.265 3 0 0 0 0 0 0 61.20 0 92 0 0 0 0 2 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
5 0 0 0 0.700 3 0 0 1 1 0 0 55.00 0 91 0 0 0 0 7 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0
3 0 1 0 0.700 3 0 0 0 1 0 0 48.15 0 94 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0
2 0 0 0 2.638 3 0 0 1 0 0 0 56.10 0 92 0 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3 0 1 0 0.150 3 0 0 0 0 0 0 59.29 1 95 0 0 0 0 9 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0
3 0 0 0 0.199 3 0 0 0 0 0 1 46.80 0 87 0 0 1 0 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0
3 0 0 0 1.436 3 0 0 0 1 1 0 49.50 0 87 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0
2 1 0 0 1.000 3 0 0 0 0 0 1 40.80 0 87 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
* Archivos de datos POE5

1.1.4 Importe “cola.csv” y guárdela en un objeto llamado “cola”.

library(dplyr)
library(kableExtra)

# Ubicación de tu archivo
ruta_cuatro<- "C:/Users/User/Desktop/documents_rstudio/ciclo_6/ImporExport_Datos_A32/archivos_csv/cola.csv"

# Importar el archivo CSV
cola <- read.csv(ruta_cuatro, header = TRUE, sep = ",", stringsAsFactors = FALSE)

# Explorar el contenido del objeto
head(cola)
##   id choice price feature display
## 1  1      0  1.79       0       0
## 2  1      0  1.79       0       0
## 3  1      1  1.79       0       0
## 4  2      0  1.79       0       0
## 5  2      0  1.79       0       0
## 6  2      1  0.89       1       1
# Creación de la tabla
head(cola, 15) %>%
  kable(caption = "Tabla de datos sobre estudios de mercados") %>%
  kable_minimal(html_font = "Arial", font_size = 14) %>%
  kable_styling() %>%
  add_footnote(label = "Archivos de datos POE5", notation = "symbol")
Tabla de datos sobre estudios de mercados
id choice price feature display
1 0 1.79 0 0
1 0 1.79 0 0
1 1 1.79 0 0
2 0 1.79 0 0
2 0 1.79 0 0
2 1 0.89 1 1
3 0 1.41 0 0
3 0 0.84 0 1
3 1 0.89 1 0
4 0 1.79 0 0
4 0 1.79 0 0
4 1 1.33 1 0
5 0 1.79 0 0
5 0 1.79 0 0
5 1 1.79 0 0
* Archivos de datos POE5

1.1.5 Importe “steel.csv” y guárdela en un objeto llamado “Steel”.

library(dplyr)
library(kableExtra)

# Ubicación de tu archivo
ruta_cinco<- "C:/Users/User/Desktop/documents_rstudio/ciclo_6/ImporExport_Datos_A32/archivos_csv/steel.csv"

# Importar el archivo CSV
Steel <- read.csv(ruta_cinco, header = TRUE, sep = ",", stringsAsFactors = FALSE)

# Explorar el contenido del objeto
head(Steel)
##   dateid01   eaf t
## 1 1/1/1970 0.153 1
## 2 1/1/1971 0.174 2
## 3 1/1/1972 0.178 3
## 4 1/1/1973 0.184 4
## 5 1/1/1974 0.197 5
## 6 1/1/1975 0.194 6
# Creación de la tabla
head(Steel, 15) %>%
  kable(caption = "Tabla de datos sobre el acero") %>%
  kable_minimal(html_font = "Arial", font_size = 14) %>%
  kable_styling() %>%
  add_footnote(label = "Archivos de datos POE5", notation = "symbol")
Tabla de datos sobre el acero
dateid01 eaf t
1/1/1970 0.153 1
1/1/1971 0.174 2
1/1/1972 0.178 3
1/1/1973 0.184 4
1/1/1974 0.197 5
1/1/1975 0.194 6
1/1/1976 0.192 7
1/1/1977 0.222 8
1/1/1978 0.235 9
1/1/1979 0.246 10
1/1/1980 0.272 11
1/1/1981 0.283 12
1/1/1982 0.311 13
1/1/1983 0.315 14
1/1/1984 0.339 15
* Archivos de datos POE5

1.1.6 Importe “beer.xlsx” y guárdela en un objeto llamado “beer”.

library(dplyr)
library(kableExtra)
library(readxl) 

# Ubicación de tu archivo
ruta_seis<- "C:/Users/User/Desktop/documents_rstudio/ciclo_6/ImporExport_Datos_A32/archivos_xlsx/beer.xlsx"

# Importar el archivo xlsx
beer <- read_excel(ruta_seis)

# Explorar el contenido del objeto
head(beer)
## # A tibble: 6 × 5
##       q    pb    pl    pr     i
##   <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1  81.7  1.78  6.95  1.11 25088
## 2  56.9  2.27  7.32  0.67 26561
## 3  64.1  2.21  6.96  0.83 25510
## 4  65.4  2.15  7.18  0.75 27158
## 5  64.1  2.26  7.46  1.06 27162
## 6  58.1  2.49  7.47  1.1  27583
# Creación de la tabla
head(beer, 15) %>%
  kable(caption = "Tabla de datos sobre la cerveza") %>%
  kable_minimal(html_font = "Arial", font_size = 14) %>%
  kable_styling() %>%
  add_footnote(label = "Archivos de datos POE5", notation = "symbol")
Tabla de datos sobre la cerveza
q pb pl pr i
81.7 1.78 6.95 1.11 25088
56.9 2.27 7.32 0.67 26561
64.1 2.21 6.96 0.83 25510
65.4 2.15 7.18 0.75 27158
64.1 2.26 7.46 1.06 27162
58.1 2.49 7.47 1.10 27583
61.7 2.52 7.88 1.09 28235
65.3 2.46 7.88 1.18 29413
57.8 2.54 7.97 0.88 28713
63.5 2.72 7.96 1.30 30000
65.9 2.60 8.09 1.17 30533
48.3 2.87 8.24 0.94 30373
55.6 3.00 7.96 0.91 31107
47.9 3.23 8.34 1.10 31126
57.0 3.11 8.10 1.50 32506
* Archivos de datos POE5

1.1.7 Importe “food.dta” y guárdela en un objeto llamado “food”

# Carga de los paquetes necesarios
library(dplyr)
library(kableExtra)
library(haven)  # Cargar el paquete haven para leer archivos .dta

# Definición de la ruta del archivo .dta
ruta_siete <- "C:/Users/User/Desktop/documents_rstudio/ciclo_6/ImporExport_Datos_A32/archivos_dta/food.dta"

# Lectura del archivo .dta
food <- read_dta(ruta_siete)

# Creación de la tabla
head(food, 15) %>%
  kable(caption = "Tabla de datos sobre los alimentos") %>%
  kable_minimal(html_font = "Arial", font_size = 14) %>%
  kable_styling() %>%
  add_footnote(label = "Archivos de datos POE5", notation = "symbol")
Tabla de datos sobre los alimentos
food_exp income
115.22 3.69
135.98 4.39
119.34 4.75
114.96 6.03
187.05 12.47
243.92 12.98
267.43 14.20
238.71 14.76
295.94 15.32
317.78 16.39
216.00 17.35
240.35 17.77
386.57 17.93
261.53 18.43
249.34 18.55
* Archivos de datos POE5

1.1.8 Importe “shangai.dta” y guárdela en un objeto llamado “shangai”.

# Carga de los paquetes necesarios
library(dplyr)
library(kableExtra)
library(haven)  # Cargar el paquete haven para leer archivos .dta

# Definición de la ruta del archivo .dta
ruta_ocho <- "C:/Users/User/Desktop/documents_rstudio/ciclo_6/ImporExport_Datos_A32/archivos_dta/shanghai.dta"

# Lectura del archivo .dta
shangai <- read_dta(ruta_ocho)

# Creación de la tabla
head(shangai, 15) %>%
  kable(caption = "Tabla de datos sobre los movimientos de la Bolsa de Valores de Shanghái") %>%
  kable_minimal(html_font = "Arial", font_size = 14) %>%
  kable_styling() %>%
  add_footnote(label = "Archivos de datos POE5", notation = "symbol")
Tabla de datos sobre los movimientos de la Bolsa de Valores de Shanghái
date returns
1995-07-07 4.44824
1995-07-10 -0.08102
1995-07-11 -2.59245
1995-07-12 -0.04314
1995-07-13 1.10954
1995-07-14 -0.51186
1995-07-17 6.32883
1995-07-18 2.83806
1995-07-19 -3.48288
1995-07-20 -0.09846
1995-07-21 0.47115
1995-07-24 2.33145
1995-07-25 -0.89707
1995-07-26 -1.78681
1995-07-27 0.95044
* Archivos de datos POE5

1.1.9 Importe “oil.sas7bdat” y guárdela en un objeto llamado “oil”.

# Carga de los paquetes necesarios
library(dplyr)
library(kableExtra)
library(haven)  # Cargar el paquete haven para leer archivos .dta

# Definición de la ruta del archivo .dta
ruta_nueve <- "C:/Users/User/Desktop/documents_rstudio/ciclo_6/ImporExport_Datos_A32/archivos_sas7bdat/oil5.sas7bdat"

# Lectura del archivo .dta
oil <- read_sas(ruta_nueve)

# Creación de la tabla
head(oil, 15) %>%
  kable(caption = "Tabla de datos sobre precios del crudo") %>%
  kable_minimal(html_font = "Arial", font_size = 14) %>%
  kable_styling() %>%
  add_footnote(label = "Archivos de datos POE5", notation = "symbol")
Tabla de datos sobre precios del crudo
dateid01 oil
NA 0
1960-01-01 0
1960-01-01 0
NA 0
1960-01-01 0
1960-01-01 0
1960-01-01 0
1960-01-01 0
NA 0
1960-01-01 0
1960-01-01 0
1960-01-01 0
NA 0
NA 0
1960-01-01 0
* Archivos de datos POE5

1.1.10 Importe “italy.sas7bdat” y guárdela en un objeto llamado “italy”.

# Carga de los paquetes necesarios
library(dplyr)
library(kableExtra)
library(haven)  # Cargar el paquete haven para leer archivos .dta

# Definición de la ruta del archivo .dta
ruta_diez <- "C:/Users/User/Desktop/documents_rstudio/ciclo_6/ImporExport_Datos_A32/archivos_sas7bdat/italy.sas7bdat"

# Lectura del archivo .dta
italy <- read_sas(ruta_diez)

# Creación de la tabla
head(italy, 15) %>%
  kable(caption = "Tabla de datos economicos de Italia") %>%
  kable_minimal(html_font = "Arial", font_size = 14) %>%
  kable_styling() %>%
  add_footnote(label = "Archivos de datos POE5", notation = "symbol")
Tabla de datos economicos de Italia
dateid01 fngap gap inf infex t
1960-01-01 0.000000e+00 8.029893e+283 8.029893e+283 0 0
NA -1.761759e+42 0.000000e+00 0.000000e+00 0 0
1960-01-01 0.000000e+00 0.000000e+00 -5.156638e+298 0 0
NA 3.942651e+234 0.000000e+00 0.000000e+00 0 0
NA -1.235574e+52 0.000000e+00 2.753070e+244 0 0
NA 1.555799e+264 0.000000e+00 4.702386e+155 0 0
NA -7.408057e+140 0.000000e+00 0.000000e+00 0 0
NA -1.761759e+42 0.000000e+00 0.000000e+00 0 0
1960-01-01 0.000000e+00 0.000000e+00 -1.589726e+190 0 0
NA -3.264100e+22 0.000000e+00 0.000000e+00 0 0
NA 0.000000e+00 0.000000e+00 1.505347e+47 0 0
1960-01-01 1.364207e+195 0.000000e+00 -1.187979e+200 0 0
1960-01-01 -2.427400e+32 0.000000e+00 -8.679224e+209 0 0
1960-01-01 3.178350e+96 3.178350e+96 -4.502303e+229 0 0
NA 0.000000e+00 0.000000e+00 5.650654e+76 0 0
* Archivos de datos POE5

1.2 Exportación de datos según el tipo de formato:

1.2.1 Exporte el objeto llamado “crimen” en formato de tipo texto.

library(readr)
write_csv(crime,file = "C:/Users/User/Desktop/documents_rstudio/ciclo_6/archivo_convertidos/crime.csv")

1.2.2 Exporte el objeto llamado “equity” en formato de tipo .rdata

ruta_rdata<- "C:/Users/User/Desktop/documents_rstudio/ciclo_6/archivo_convertidos/equity.Rdata"

# Guarda el objeto 'equity' en la ruta especificada
save(equity,file = ruta_rdata)

1.2.3 Exporte el objeto llamado “wine” en formato de tipo texto.

library(readr)
write_csv(wine,file = "C:/Users/User/Desktop/documents_rstudio/ciclo_6/archivo_convertidos//wine.csv")

1.2.4 Exporte el objeto llamado “cola” en formato de tipo SAS.

library(haven)
ruta_acceso_cola<-"C:/Users/User/Desktop/documents_rstudio/ciclo_6/archivo_convertidos/cola.sas"
write_sas(cola,
          path =ruta_acceso_cola)

1.2.5 Exporte el objeto llamado “Steel” en formato de tipo .rdata

ruta_acceso_steel<-"C:/Users/User/Desktop/documents_rstudio/ciclo_6/archivo_convertidos/Steel.Rdata"

save(Steel,
     file=ruta_acceso_steel)

1.2.6 Exporte el objeto llamado “beer” en formato de tipo SPSS.

library(haven)
ruta_beer_sav<-"C:/Users/User/Desktop/documents_rstudio/ciclo_6/archivo_convertidos/beer.sav"
write_sav(beer,
          path =ruta_beer_sav)

1.2.7 Exporte el objeto llamado “food” en formato de tipo EXCEL.

library(writexl)
ruta_acceso_food<-"C:/Users/User/Desktop/documents_rstudio/ciclo_6/archivo_convertidos/food.xlsx"
write_xlsx(food,
           path =ruta_acceso_food)

1.2.8 Exporte el objeto llamado “shangai” en formato de tipo EXCEL.

library(writexl)
ruta_acceso_shangai<-"C:/Users/User/Desktop/documents_rstudio/ciclo_6/archivo_convertidos/shanghai.xlsx"
write_xlsx(food,
           path =ruta_acceso_shangai)

1.2.9 Exporte el objeto llamado “oil” en formato de tipo SPSS.

library(haven)
ruta_acceso_oil<-"C:/Users/User/Desktop/documents_rstudio/ciclo_6/archivo_convertidos/oil.sav"
write_sav(oil,
          path =ruta_acceso_oil)

1.2.10 Exporte el objeto llamado “italy” en formato tipo .rds

ruta_acceso_italy<-"C:/Users/User/Desktop/documents_rstudio/ciclo_6/archivo_convertidos/italy.rds"
saveRDS(italy,
        file = ruta_acceso_italy)

1.2.11 Evidencia de los archivos generados.

library(knitr)
knitr::include_graphics("C:/Users/User/Desktop/documents_rstudio/ciclo_6/ImporExport_Datos_A32/archivos_sav/foto1_spss.png")

1.3 Exportación de la data cola para mostrar información sobre los tipos de columnas.

Utilizando la librería “readr”, importe la data “cola.csv” y supóngase que la primera fila no contiene los encabezados, muestre 7 filas y muestre la información sobre los tipos de columnas; almacene la data en un objeto llamado “cola1”. (sin utilizar “head ()”). 

library(dplyr)
library(kableExtra)
library(readr)

ruta_cuatro<- "C:/Users/User/Desktop/documents_rstudio/ciclo_6/ImporExport_Datos_A32/archivos_csv/cola.csv"
cola1 <-read_table(ruta_cuatro,
                     col_names = FALSE,
                     n_max = 7,
                   show_col_types=TRUE)
cola1 %>% 
  kable(caption = "Data Cola",
        align = "c") %>%  
  kable_minimal(html_font = "Times New Roman", 
                font_size = 14) %>%
  kable_styling()
Data Cola
X1
“id”,“choice”,“price”,“feature”,“display”
1,0,1.79,0,0
1,0,1.79,0,0
1,1,1.79,0,0
2,0,1.79,0,0
2,0,1.79,0,0
2,1,0.89,1,1

1.4 Exportación de las celdas “A1:B10” de la data “shangai.xlsx” guardada en “excel1”

Importe únicamente las celdas “A1:B10” de la data “shangai.xlsx” y almacénela en un objeto llamado “excel1”. 

# Cargar los paquetes necesarios
library(dplyr)
library(kableExtra)
library(haven)

# Definir la ruta del archivo .dta
ruta_ocho <- "C:/Users/User/Desktop/documents_rstudio/ciclo_6/ImporExport_Datos_A32/archivos_dta/shanghai.dta"

# Leer el archivo .dta
shangai <- read_dta(ruta_ocho)

# Seleccionar las primeras filas para la tabla (por ejemplo, las primeras 10 filas y 2 columnas)
excel1 <- shangai %>%
  select(1:2) %>%  # Seleccionar las dos primeras columnas (ajusta según tu necesidad)
  slice(1:10)  # Seleccionar las primeras 10 filas

# Crear la tabla
excel1 %>% 
  kable(caption = "Datos Shanghai", align = "c") %>%  
  kable_minimal(html_font = "Arial", font_size = 14) %>%
  kable_styling()
Datos Shanghai
date returns
1995-07-07 4.44824
1995-07-10 -0.08102
1995-07-11 -2.59245
1995-07-12 -0.04314
1995-07-13 1.10954
1995-07-14 -0.51186
1995-07-17 6.32883
1995-07-18 2.83806
1995-07-19 -3.48288
1995-07-20 -0.09846

1.5 Exportación del objeto “excel1” en formato SPSS.

library(haven)
ruta_spss<-"C:/Users/User/Desktop/documents_rstudio/ciclo_6/ImporExport_Datos_A32/archivos_sav/excel1_spss.sav"
write_sav(excel1,
          path = ruta_spss)

1.5.1 Evidencia del archivo de Excel generado a SPSS guardado en una ruta indicada.

library(knitr)
knitr::include_graphics("C:/Users/User/Desktop/documents_rstudio/ciclo_6/ImporExport_Datos_A32/archivos_sav/foto_spss.png")