Taller

1. crear un vector.
2. crear un objeto.
3. crear un dataframe

Solucion.

1.
Vect <-c(2, 3, 4, 5, 6)
print(Vect)
## [1] 2 3 4 5 6
2.
obj <- "Hola"
print(obj)
## [1] "Hola"
3.
Vect_2 <-c(4, 6, 8, 10, 12)
da<-data.frame(Vect, Vect_2)
print(da)
##   Vect Vect_2
## 1    2      4
## 2    3      6
## 3    4      8
## 4    5     10
## 5    6     12

Ejercicios.

1. Crea un vector a con los valores 2, 4, 6, 8, 10, 12.
a <-c(2, 4, 6, 8, 10, 12)
print(a)
## [1]  2  4  6  8 10 12
2. Calcula la suma de los elementos del vector a.
suma <- sum(a)
print(suma)
## [1] 42
3. Calcula el producto de los elementos del vecor a.
producto <- prod(a)
print(producto)
## [1] 46080
4. Crea un vector b con los valores 1, 3, 5, 7, 9. Calcula la diferencia entre los elementos del vector a y el vector b.
b <-c(1, 3, 5, 7, 9, 11)

print(a-b)
## [1] 1 1 1 1 1 1
5. Crear dos vectores y calcular: Suma, producto, potenciacion y radicacion.
x <-c(25)
y <-c(5)

print("la suma es")
## [1] "la suma es"
print(x+y)
## [1] 30
print("El producto es")
## [1] "El producto es"
print(x*y)
## [1] 125
print("la potenciacion con base y, potencia x es")
## [1] "la potenciacion con base y, potencia x es"
print(y^x)
## [1] 2.980232e+17
print("Las raices de x, y son respectivamente")
## [1] "Las raices de x, y son respectivamente"
x_r <- sqrt(x)
y_r <- sqrt(y)
print(x_r)
## [1] 5
print(y_r)
## [1] 2.236068
6. Comparar dos cantidadesque sean iguales y dos difrentes.
25 == 25
## [1] TRUE
5 == 31
## [1] FALSE
7. Crea un nuevo data frame df2 con las columnas nombre y edad de las personasque viven en la ciudad de “Neiva”. Agrega 12 filas con datos ficticios. De lo anterior calcula el numero de personas que viven en cada ciudad en el data frame df.
nombre <-c("olga", "Edwin", "Ector", "Isa", "Luz", "Esteban", "Samuel", "Sofia", "Yandry", "Dirley", "Valentina", "Daniel")
edad <-c(23, 28, 29, 27, 25, 26, 22, 17, 16, 16, 18, 19)

df2<-data.frame(nombre, edad)
print(df2)
##       nombre edad
## 1       olga   23
## 2      Edwin   28
## 3      Ector   29
## 4        Isa   27
## 5        Luz   25
## 6    Esteban   26
## 7     Samuel   22
## 8      Sofia   17
## 9     Yandry   16
## 10    Dirley   16
## 11 Valentina   18
## 12    Daniel   19
nrow(df2)
## [1] 12
8. Agregar dos columnas: Estrato, nivel de estudios, al anterior dataframe.
df2$estrato <-c(1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3)
df2$nivel_de_estudio <-c("primeria", "secundaria", "universitaria","primeria", "secundaria", "universitaria","primeria", "secundaria", "universitaria", "primeria", "secundaria", "universitaria" )
print(df2)
##       nombre edad estrato nivel_de_estudio
## 1       olga   23       1         primeria
## 2      Edwin   28       2       secundaria
## 3      Ector   29       3    universitaria
## 4        Isa   27       1         primeria
## 5        Luz   25       2       secundaria
## 6    Esteban   26       3    universitaria
## 7     Samuel   22       1         primeria
## 8      Sofia   17       2       secundaria
## 9     Yandry   16       3    universitaria
## 10    Dirley   16       1         primeria
## 11 Valentina   18       2       secundaria
## 12    Daniel   19       3    universitaria
9. Agrega cuatro filas de datos ficticios.
w <-c(nombre = "Ana", edad = 21, estrato = 4, nivel_de_estudio = "universitaria") 
e <-c(nombre = "carlos", edad = 26, estrato = 1, nivel_de_estudio = "escuela") 
r <-c(nombre = "Maria", edad = 21, estrato = 2, nivel_de_estudio = "universitaria") 
t <-c(nombre = "Elena", edad = 20, estrato = 3, nivel_de_estudio = "universitaria") 

df2<-rbind(df2, w) 
df2<-rbind(df2, e)
df2<-rbind(df2, r)
df2<-rbind(df2, t)

print(df2)
##       nombre edad estrato nivel_de_estudio
## 1       olga   23       1         primeria
## 2      Edwin   28       2       secundaria
## 3      Ector   29       3    universitaria
## 4        Isa   27       1         primeria
## 5        Luz   25       2       secundaria
## 6    Esteban   26       3    universitaria
## 7     Samuel   22       1         primeria
## 8      Sofia   17       2       secundaria
## 9     Yandry   16       3    universitaria
## 10    Dirley   16       1         primeria
## 11 Valentina   18       2       secundaria
## 12    Daniel   19       3    universitaria
## 13       Ana   21       4    universitaria
## 14    carlos   26       1          escuela
## 15     Maria   21       2    universitaria
## 16     Elena   20       3    universitaria