install.packages("tidyverse", repos = "https://cran.rstudio.com/")
## Installing package into 'C:/Users/Lucas/AppData/Local/R/win-library/4.4'
## (as 'lib' is unspecified)
## package 'tidyverse' successfully unpacked and MD5 sums checked
## 
## The downloaded binary packages are in
##  C:\Users\Lucas\AppData\Local\Temp\RtmpINT7nL\downloaded_packages
library(tidyverse)
## Warning: package 'tidyverse' was built under R version 4.4.3
## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ dplyr     1.1.4     ✔ readr     2.1.5
## ✔ forcats   1.0.0     ✔ stringr   1.5.1
## ✔ ggplot2   3.5.1     ✔ tibble    3.2.1
## ✔ lubridate 1.9.4     ✔ tidyr     1.3.1
## ✔ purrr     1.0.4
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag()    masks stats::lag()
## ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errors
####Datos####
data = read.csv("mcu.csv")
#✏️explora las primeras filas del archivo mediante la función head()
head(data)
##                                movie length_hrs length_min release_date
## 1                           Iron Man          2          6     5/2/2008
## 2                The Incredible Hulk          1         52    6/12/2008
## 3                         Iron Man 2          2          4     5/7/2010
## 4                               Thor          1         55     5/6/2011
## 5 Captain America: The First Avenger          2          4    7/22/2011
## 6              Marvel's The Avengers          2         23     5/4/2012
##     weekend  gross_us gross_world       franchise
## 1  98618668 319034126   585796247        Iron Man
## 2  55414050 134806913   264770996            Hulk
## 3 128122480 312433331   623933331        Iron Man
## 4  65723338 181030624   449326618            Thor
## 5  65058524 176654505   370569774 Captain America
## 6 207438708 623357910  1518815515        Avengers
#✏️para ver las últimas observaciones utiliza la función tail()
tail(data)
##                       movie length_hrs length_min release_date   weekend
## 18            Black Panther          2         14    2/16/2018 202003951
## 19   Avengers: Infinity War          2         29    4/27/2018 257698183
## 20     Ant-Man and the Wasp          1         58     7/6/2018  75812208
## 21           Captain Marvel          2          3     3/8/2019 153433423
## 22        Avengers: Endgame          3          1    4/26/2019 357115007
## 23 Spiderman: Far from Home          2          9     7/2/2019  92579212
##     gross_us gross_world      franchise
## 18 700426566  1347598739  Black Panther
## 19 678815482  2048359754       Avengers
## 20 216648740   622674139        Ant-Man
## 21 426829839  1128437854 Captain Marvel
## 22 858373000  2797800564       Avengers
## 23 390532085  1131927996      Spiderman
#✏️explora el conjunto de datos mediante la función glimpse()
glimpse(data)
## Rows: 23
## Columns: 8
## $ movie        <chr> "Iron Man", "The Incredible Hulk", "Iron Man 2", "Thor", …
## $ length_hrs   <int> 2, 1, 2, 1, 2, 2, 2, 1, 2, 2, 2, 1, 2, 1, 2, 2, 2, 2, 2, …
## $ length_min   <int> 6, 52, 4, 55, 4, 23, 10, 52, 16, 1, 21, 57, 27, 55, 16, 1…
## $ release_date <chr> "5/2/2008", "6/12/2008", "5/7/2010", "5/6/2011", "7/22/20…
## $ weekend      <int> 98618668, 55414050, 128122480, 65723338, 65058524, 207438…
## $ gross_us     <int> 319034126, 134806913, 312433331, 181030624, 176654505, 62…
## $ gross_world  <dbl> 585796247, 264770996, 623933331, 449326618, 370569774, 15…
## $ franchise    <chr> "Iron Man", "Hulk", "Iron Man", "Thor", "Captain America"…
#✏️️¿Podrías determinar cuántas observaciones y variables hay en la base de datos del MCU? Utiliza la función dim() para ello.
dim(data)
## [1] 23  8
#¿Qué tipo de variables contiene la base de datos?


####Tipos de variables####
#En la práctica, es común que cuando importamos una base de datos, es posible que algunos tipos de variables identificados no coincidan con lo que pensamos. 
#En tal caso, podemos convertir una variable particular en otro tipo. Así pasa por ejemplo con la variable release_date, ¿puedes cambiarla a tipo fecha?
  
#✏️utiliza un mutate para hacerlo
data=data %>% 
mutate(release_date=as.Date(release_date, format="%m/%d/%Y"))

#✏️convierte del mismo modo la variable franchise al tipo factor
data %>%
  mutate(franchise=as.factor(franchise))
##                                  movie length_hrs length_min release_date
## 1                             Iron Man          2          6   2008-05-02
## 2                  The Incredible Hulk          1         52   2008-06-12
## 3                           Iron Man 2          2          4   2010-05-07
## 4                                 Thor          1         55   2011-05-06
## 5   Captain America: The First Avenger          2          4   2011-07-22
## 6                Marvel's The Avengers          2         23   2012-05-04
## 7                           Iron Man 3          2         10   2013-05-03
## 8                 Thor: The Dark World          1         52   2013-11-08
## 9  Captain America: The Winder Soldier          2         16   2014-04-04
## 10             Guardians of the Galaxy          2          1   2014-08-01
## 11             Avengers: Age of Ultron          2         21   2015-05-01
## 12                             Ant-Man          1         57   2015-07-17
## 13          Captain America: Civil War          2         27   2016-05-06
## 14                      Doctor Strange          1         55   2016-11-04
## 15      Guardians of the Galaxy Vol. 2          2         16   2017-05-05
## 16               Spiderman: Homecoming          2         13   2017-07-07
## 17                      Thor: Ragnarok          2         10   2017-11-03
## 18                       Black Panther          2         14   2018-02-16
## 19              Avengers: Infinity War          2         29   2018-04-27
## 20                Ant-Man and the Wasp          1         58   2018-07-06
## 21                      Captain Marvel          2          3   2019-03-08
## 22                   Avengers: Endgame          3          1   2019-04-26
## 23            Spiderman: Far from Home          2          9   2019-07-02
##      weekend  gross_us gross_world               franchise
## 1   98618668 319034126   585796247                Iron Man
## 2   55414050 134806913   264770996                    Hulk
## 3  128122480 312433331   623933331                Iron Man
## 4   65723338 181030624   449326618                    Thor
## 5   65058524 176654505   370569774         Captain America
## 6  207438708 623357910  1518815515                Avengers
## 7  174144585 409013994  1214811252                Iron Man
## 8   85737841 206362140   644783140                    Thor
## 9   95023721 259766572   714421503         Captain America
## 10  94320883 333718600   773341024 Guardians of the Galaxy
## 11 191271109 459005868  1402809540                Avengers
## 12  57225526 180202163   519311965                 Ant-Man
## 13 179139142 408084349  1153561649         Captain America
## 14  85058311 232641920   677796076          Doctor Strange
## 15 146510104 389813101   863756051 Guardians of the Galaxy
## 16 117027503 334201140   880166924               Spiderman
## 17 122744989 315058289   853983829                    Thor
## 18 202003951 700426566  1347598739           Black Panther
## 19 257698183 678815482  2048359754                Avengers
## 20  75812208 216648740   622674139                 Ant-Man
## 21 153433423 426829839  1128437854          Captain Marvel
## 22 357115007 858373000  2797800564                Avengers
## 23  92579212 390532085  1131927996               Spiderman
####Nombres de las variables####

#✏️utiliza rename() para renombrar la variable weekend por "opening_weekend_us"
data <- data %>% rename(opening_weekend_us = weekend)


####Selección de variables####

#✏️selecciona la variable "gross_us" mediante el método clásico [corchetes], y mediante la función select() de dplyr.
data["gross_us"]
##     gross_us
## 1  319034126
## 2  134806913
## 3  312433331
## 4  181030624
## 5  176654505
## 6  623357910
## 7  409013994
## 8  206362140
## 9  259766572
## 10 333718600
## 11 459005868
## 12 180202163
## 13 408084349
## 14 232641920
## 15 389813101
## 16 334201140
## 17 315058289
## 18 700426566
## 19 678815482
## 20 216648740
## 21 426829839
## 22 858373000
## 23 390532085
data %>% select(gross_us)
##     gross_us
## 1  319034126
## 2  134806913
## 3  312433331
## 4  181030624
## 5  176654505
## 6  623357910
## 7  409013994
## 8  206362140
## 9  259766572
## 10 333718600
## 11 459005868
## 12 180202163
## 13 408084349
## 14 232641920
## 15 389813101
## 16 334201140
## 17 315058289
## 18 700426566
## 19 678815482
## 20 216648740
## 21 426829839
## 22 858373000
## 23 390532085
#✏️selecciona el nombre de las películas, su taquilla total en la semana de estreno y sus ingresos brutos mundiales
data %>% select(movie, opening_weekend_us, gross_world)
##                                  movie opening_weekend_us gross_world
## 1                             Iron Man           98618668   585796247
## 2                  The Incredible Hulk           55414050   264770996
## 3                           Iron Man 2          128122480   623933331
## 4                                 Thor           65723338   449326618
## 5   Captain America: The First Avenger           65058524   370569774
## 6                Marvel's The Avengers          207438708  1518815515
## 7                           Iron Man 3          174144585  1214811252
## 8                 Thor: The Dark World           85737841   644783140
## 9  Captain America: The Winder Soldier           95023721   714421503
## 10             Guardians of the Galaxy           94320883   773341024
## 11             Avengers: Age of Ultron          191271109  1402809540
## 12                             Ant-Man           57225526   519311965
## 13          Captain America: Civil War          179139142  1153561649
## 14                      Doctor Strange           85058311   677796076
## 15      Guardians of the Galaxy Vol. 2          146510104   863756051
## 16               Spiderman: Homecoming          117027503   880166924
## 17                      Thor: Ragnarok          122744989   853983829
## 18                       Black Panther          202003951  1347598739
## 19              Avengers: Infinity War          257698183  2048359754
## 20                Ant-Man and the Wasp           75812208   622674139
## 21                      Captain Marvel          153433423  1128437854
## 22                   Avengers: Endgame          357115007  2797800564
## 23            Spiderman: Far from Home           92579212  1131927996
## Nuevas variables
data=data %>% mutate(new_variable = 0)
data=data %>% mutate(total_revenue = gross_us + gross_world)
data=data %>% select(-new_variable)

####Filtros####
#✏️haz un subset de data en el que franchise=="Avengers" y seleccione las columnas "movie", "release_date" y "length_hrs"
subset(data, franchise == "Avengers", select = c(movie, release_date, length_hrs))
##                      movie release_date length_hrs
## 6    Marvel's The Avengers   2012-05-04          2
## 11 Avengers: Age of Ultron   2015-05-01          2
## 19  Avengers: Infinity War   2018-04-27          2
## 22       Avengers: Endgame   2019-04-26          3
#✏️️Selecciona los nombres de las películas y los ingresos brutos en EU de todas las películas de Capitán América. Ten en cuenta los operadores
data %>% filter(str_detect(movie, "Captain America")) %>% select(movie, gross_us)
##                                 movie  gross_us
## 1  Captain America: The First Avenger 176654505
## 2 Captain America: The Winder Soldier 259766572
## 3          Captain America: Civil War 408084349
#Cuando tenemos filtros más complejos, nos conviene utilizar () para diferenciar cada una de las condiciones por las cuales queremos filtrar los datos.
#✏️ Selecciona las películas que duren al menos 2 horas y 10 minutos
data %>% filter(length_hrs >= 2 + 10/60)
##               movie length_hrs length_min release_date opening_weekend_us
## 1 Avengers: Endgame          3          1   2019-04-26          357115007
##    gross_us gross_world franchise total_revenue
## 1 858373000  2797800564  Avengers    3656173564
#✏️ ¿Cuáles son las películas que recaudaron más de 500 millones de dólares en Estados Unidos y en el mundo?
data %>% filter(gross_us > 500000000 & gross_world > 500000000)
##                    movie length_hrs length_min release_date opening_weekend_us
## 1  Marvel's The Avengers          2         23   2012-05-04          207438708
## 2          Black Panther          2         14   2018-02-16          202003951
## 3 Avengers: Infinity War          2         29   2018-04-27          257698183
## 4      Avengers: Endgame          3          1   2019-04-26          357115007
##    gross_us gross_world     franchise total_revenue
## 1 623357910  1518815515      Avengers    2142173425
## 2 700426566  1347598739 Black Panther    2048025305
## 3 678815482  2048359754      Avengers    2727175236
## 4 858373000  2797800564      Avengers    3656173564
####Fechas####
#Para seleccionar fechas las podemos tratar como cadenas de caracteres con un formato específico, por ejemplo, "2010-10-31" hace referencia al 31 de octubre de 2010.
#✏️ ¿Cuáles son las películas estrenadas después del 2 de junio de 2017?
data %>% filter(release_date > "2017-06-02")
##                      movie length_hrs length_min release_date
## 1    Spiderman: Homecoming          2         13   2017-07-07
## 2           Thor: Ragnarok          2         10   2017-11-03
## 3            Black Panther          2         14   2018-02-16
## 4   Avengers: Infinity War          2         29   2018-04-27
## 5     Ant-Man and the Wasp          1         58   2018-07-06
## 6           Captain Marvel          2          3   2019-03-08
## 7        Avengers: Endgame          3          1   2019-04-26
## 8 Spiderman: Far from Home          2          9   2019-07-02
##   opening_weekend_us  gross_us gross_world      franchise total_revenue
## 1          117027503 334201140   880166924      Spiderman    1214368064
## 2          122744989 315058289   853983829           Thor    1169042118
## 3          202003951 700426566  1347598739  Black Panther    2048025305
## 4          257698183 678815482  2048359754       Avengers    2727175236
## 5           75812208 216648740   622674139        Ant-Man     839322879
## 6          153433423 426829839  1128437854 Captain Marvel    1555267693
## 7          357115007 858373000  2797800564       Avengers    3656173564
## 8           92579212 390532085  1131927996      Spiderman    1522460081
####Más operaciones####
#✏️ Selecciona las películas que ganaron entre $650,200,000 y $1,300,500,000 en EU o en el mundo.
data %>% filter((gross_us >= 650200000 & gross_us <= 1300500000) | (gross_world >= 650200000 & gross_world <= 1300500000))
##                                  movie length_hrs length_min release_date
## 1                           Iron Man 3          2         10   2013-05-03
## 2  Captain America: The Winder Soldier          2         16   2014-04-04
## 3              Guardians of the Galaxy          2          1   2014-08-01
## 4           Captain America: Civil War          2         27   2016-05-06
## 5                       Doctor Strange          1         55   2016-11-04
## 6       Guardians of the Galaxy Vol. 2          2         16   2017-05-05
## 7                Spiderman: Homecoming          2         13   2017-07-07
## 8                       Thor: Ragnarok          2         10   2017-11-03
## 9                        Black Panther          2         14   2018-02-16
## 10              Avengers: Infinity War          2         29   2018-04-27
## 11                      Captain Marvel          2          3   2019-03-08
## 12                   Avengers: Endgame          3          1   2019-04-26
## 13            Spiderman: Far from Home          2          9   2019-07-02
##    opening_weekend_us  gross_us gross_world               franchise
## 1           174144585 409013994  1214811252                Iron Man
## 2            95023721 259766572   714421503         Captain America
## 3            94320883 333718600   773341024 Guardians of the Galaxy
## 4           179139142 408084349  1153561649         Captain America
## 5            85058311 232641920   677796076          Doctor Strange
## 6           146510104 389813101   863756051 Guardians of the Galaxy
## 7           117027503 334201140   880166924               Spiderman
## 8           122744989 315058289   853983829                    Thor
## 9           202003951 700426566  1347598739           Black Panther
## 10          257698183 678815482  2048359754                Avengers
## 11          153433423 426829839  1128437854          Captain Marvel
## 12          357115007 858373000  2797800564                Avengers
## 13           92579212 390532085  1131927996               Spiderman
##    total_revenue
## 1     1623825246
## 2      974188075
## 3     1107059624
## 4     1561645998
## 5      910437996
## 6     1253569152
## 7     1214368064
## 8     1169042118
## 9     2048025305
## 10    2727175236
## 11    1555267693
## 12    3656173564
## 13    1522460081
#✏️ El total de taquilla promedio en la semana de estreno de las películas del MCU es de aproximadamente $117,027,503, ¿cuáles son las películas que cayeron por debajo de esta cantidad?
data %>% filter(opening_weekend_us < 117027503)
##                                  movie length_hrs length_min release_date
## 1                             Iron Man          2          6   2008-05-02
## 2                  The Incredible Hulk          1         52   2008-06-12
## 3                                 Thor          1         55   2011-05-06
## 4   Captain America: The First Avenger          2          4   2011-07-22
## 5                 Thor: The Dark World          1         52   2013-11-08
## 6  Captain America: The Winder Soldier          2         16   2014-04-04
## 7              Guardians of the Galaxy          2          1   2014-08-01
## 8                              Ant-Man          1         57   2015-07-17
## 9                       Doctor Strange          1         55   2016-11-04
## 10                Ant-Man and the Wasp          1         58   2018-07-06
## 11            Spiderman: Far from Home          2          9   2019-07-02
##    opening_weekend_us  gross_us gross_world               franchise
## 1            98618668 319034126   585796247                Iron Man
## 2            55414050 134806913   264770996                    Hulk
## 3            65723338 181030624   449326618                    Thor
## 4            65058524 176654505   370569774         Captain America
## 5            85737841 206362140   644783140                    Thor
## 6            95023721 259766572   714421503         Captain America
## 7            94320883 333718600   773341024 Guardians of the Galaxy
## 8            57225526 180202163   519311965                 Ant-Man
## 9            85058311 232641920   677796076          Doctor Strange
## 10           75812208 216648740   622674139                 Ant-Man
## 11           92579212 390532085  1131927996               Spiderman
##    total_revenue
## 1      904830373
## 2      399577909
## 3      630357242
## 4      547224279
## 5      851145280
## 6      974188075
## 7     1107059624
## 8      699514128
## 9      910437996
## 10     839322879
## 11    1522460081
#✏️ Selecciona las películas que duran al menos 2 horas y que ganaron más de $1,500,000,000 en todo el mundo o las películas que duran menos de 2 horas y ganaron la misma cantidad en EU.
data %>% filter((length_hrs >= 2 & total_revenue > 1500000000) | (length_hrs < 2 & gross_us > 1500000000))
##                        movie length_hrs length_min release_date
## 1      Marvel's The Avengers          2         23   2012-05-04
## 2                 Iron Man 3          2         10   2013-05-03
## 3    Avengers: Age of Ultron          2         21   2015-05-01
## 4 Captain America: Civil War          2         27   2016-05-06
## 5              Black Panther          2         14   2018-02-16
## 6     Avengers: Infinity War          2         29   2018-04-27
## 7             Captain Marvel          2          3   2019-03-08
## 8          Avengers: Endgame          3          1   2019-04-26
## 9   Spiderman: Far from Home          2          9   2019-07-02
##   opening_weekend_us  gross_us gross_world       franchise total_revenue
## 1          207438708 623357910  1518815515        Avengers    2142173425
## 2          174144585 409013994  1214811252        Iron Man    1623825246
## 3          191271109 459005868  1402809540        Avengers    1861815408
## 4          179139142 408084349  1153561649 Captain America    1561645998
## 5          202003951 700426566  1347598739   Black Panther    2048025305
## 6          257698183 678815482  2048359754        Avengers    2727175236
## 7          153433423 426829839  1128437854  Captain Marvel    1555267693
## 8          357115007 858373000  2797800564        Avengers    3656173564
## 9           92579212 390532085  1131927996       Spiderman    1522460081
####Métodos count, group_by y summarise####
#Utiliza las función count para saber el numero de películas por franquicia
#✏️ ¿Cuál es la franquicia con más películas? Utiliza ahora group_by()
data %>% count(franchise)
##                  franchise n
## 1                  Ant-Man 2
## 2                 Avengers 4
## 3            Black Panther 1
## 4          Captain America 3
## 5           Captain Marvel 1
## 6           Doctor Strange 1
## 7  Guardians of the Galaxy 2
## 8                     Hulk 1
## 9                 Iron Man 3
## 10               Spiderman 2
## 11                    Thor 3
data %>% group_by(franchise) %>% summarise(num_peliculas = n()) %>% arrange(desc(num_peliculas))
## # A tibble: 11 × 2
##    franchise               num_peliculas
##    <chr>                           <int>
##  1 Avengers                            4
##  2 Captain America                     3
##  3 Iron Man                            3
##  4 Thor                                3
##  5 Ant-Man                             2
##  6 Guardians of the Galaxy             2
##  7 Spiderman                           2
##  8 Black Panther                       1
##  9 Captain Marvel                      1
## 10 Doctor Strange                      1
## 11 Hulk                                1
#✏️ ¿Cuál es la franquicia más exitosa en términos de ingresos brutos en el mundo?
data %>% group_by(franchise) %>% summarise(total_ingresos = sum(gross_world, na.rm = TRUE)) %>% arrange(desc(total_ingresos))
## # A tibble: 11 × 2
##    franchise               total_ingresos
##    <chr>                            <dbl>
##  1 Avengers                    7767785373
##  2 Iron Man                    2424540830
##  3 Captain America             2238552926
##  4 Spiderman                   2012094920
##  5 Thor                        1948093587
##  6 Guardians of the Galaxy     1637097075
##  7 Black Panther               1347598739
##  8 Ant-Man                     1141986104
##  9 Captain Marvel              1128437854
## 10 Doctor Strange               677796076
## 11 Hulk                         264770996
#✏️ ¿Qué franquicia tiene la película más corta? Utiliza el método arrange() para averiguarlo primero calcula la duración total en minutos transformando la fracción de horas de cada película a minutos. Agrega la fracción de minutos. Agrupa por la franquicia y toma el mínimo de la duración total.
data <- data %>% mutate(length_min = floor(length_hrs) * 60 + (length_hrs %% 1) * 60)
data %>% group_by(franchise) %>% summarise(min_duracion = min(length_min, na.rm = TRUE)) %>% arrange(min_duracion)
## # A tibble: 11 × 2
##    franchise               min_duracion
##    <chr>                          <dbl>
##  1 Ant-Man                           60
##  2 Doctor Strange                    60
##  3 Hulk                              60
##  4 Thor                              60
##  5 Avengers                         120
##  6 Black Panther                    120
##  7 Captain America                  120
##  8 Captain Marvel                   120
##  9 Guardians of the Galaxy          120
## 10 Iron Man                         120
## 11 Spiderman                        120
#✏️ ¿Cuál es la franquicia menos y más exitosa en el MCU en términos de ingresos brutos en los EU y en el mundo, respectivamente?
data %>% group_by(franchise) %>% summarise(total_ingresos_us = sum(gross_us, na.rm = TRUE), total_ingresos_mundo = sum(gross_world, na.rm = TRUE)) %>% arrange(total_ingresos_us)
## # A tibble: 11 × 3
##    franchise               total_ingresos_us total_ingresos_mundo
##    <chr>                               <dbl>                <dbl>
##  1 Hulk                            134806913            264770996
##  2 Doctor Strange                  232641920            677796076
##  3 Ant-Man                         396850903           1141986104
##  4 Captain Marvel                  426829839           1128437854
##  5 Black Panther                   700426566           1347598739
##  6 Thor                            702451053           1948093587
##  7 Guardians of the Galaxy         723531701           1637097075
##  8 Spiderman                       724733225           2012094920
##  9 Captain America                 844505426           2238552926
## 10 Iron Man                       1040481451           2424540830
## 11 Avengers                       2619552260           7767785373
#✏️ ¿Cuál es el ingreso bruto promedio por franquicia en EU y en el mundo?
data %>% group_by(franchise) %>% summarise(ingreso_medio_us = mean(gross_us, na.rm = TRUE), ingreso_medio_mundo = mean(gross_world, na.rm = TRUE))
## # A tibble: 11 × 3
##    franchise               ingreso_medio_us ingreso_medio_mundo
##    <chr>                              <dbl>               <dbl>
##  1 Ant-Man                       198425452.          570993052 
##  2 Avengers                      654888065          1941946343.
##  3 Black Panther                 700426566          1347598739 
##  4 Captain America               281501809.          746184309.
##  5 Captain Marvel                426829839          1128437854 
##  6 Doctor Strange                232641920           677796076 
##  7 Guardians of the Galaxy       361765850.          818548538.
##  8 Hulk                          134806913           264770996 
##  9 Iron Man                      346827150.          808180277.
## 10 Spiderman                     362366612.         1006047460 
## 11 Thor                          234150351           649364529
#✏️ ¿Cuál es la mediana de la taquilla en la semana de estreno por franquicia?
data %>% group_by(franchise) %>% summarise(mediana_apertura = median(opening_weekend_us, na.rm = TRUE))
## # A tibble: 11 × 2
##    franchise               mediana_apertura
##    <chr>                              <dbl>
##  1 Ant-Man                        66518867 
##  2 Avengers                      232568446.
##  3 Black Panther                 202003951 
##  4 Captain America                95023721 
##  5 Captain Marvel                153433423 
##  6 Doctor Strange                 85058311 
##  7 Guardians of the Galaxy       120415494.
##  8 Hulk                           55414050 
##  9 Iron Man                      128122480 
## 10 Spiderman                     104803358.
## 11 Thor                           85737841
#✏️ ¿Qué franquicia ganó más en su semana de apertura?
data %>% group_by(franchise) %>% summarise(total_apertura = sum(opening_weekend_us, na.rm = TRUE)) %>% arrange(desc(total_apertura))
## # A tibble: 11 × 2
##    franchise               total_apertura
##    <chr>                            <int>
##  1 Avengers                    1013523007
##  2 Iron Man                     400885733
##  3 Captain America              339221387
##  4 Thor                         274206168
##  5 Guardians of the Galaxy      240830987
##  6 Spiderman                    209606715
##  7 Black Panther                202003951
##  8 Captain Marvel               153433423
##  9 Ant-Man                      133037734
## 10 Doctor Strange                85058311
## 11 Hulk                          55414050
#✏️ ¿Qué franquicia estrenó más películas entre 2014 y 2017?
data %>% filter(release_date >= "2014-01-01" & release_date <= "2017-12-31") %>% count(franchise) %>% arrange(desc(n))
##                 franchise n
## 1         Captain America 2
## 2 Guardians of the Galaxy 2
## 3                 Ant-Man 1
## 4                Avengers 1
## 5          Doctor Strange 1
## 6               Spiderman 1
## 7                    Thor 1
#✏️ ¿Cuál es la franquicia que tuvo la película más taquillera en su semana de estreno entre 2017 y 2019?
data %>% filter(release_date >= "2017-01-01" & release_date <= "2019-12-31") %>% group_by(franchise) %>% summarise(max_apertura = max(opening_weekend_us, na.rm = TRUE)) %>% arrange(desc(max_apertura))
## # A tibble: 7 × 2
##   franchise               max_apertura
##   <chr>                          <int>
## 1 Avengers                   357115007
## 2 Black Panther              202003951
## 3 Captain Marvel             153433423
## 4 Guardians of the Galaxy    146510104
## 5 Thor                       122744989
## 6 Spiderman                  117027503
## 7 Ant-Man                     75812208