Los siguientes ejercicios deben compartirse por correo electrónico, adjuntando el archivo de R y el enlace publicado en RPubs.
Conceptualización e interfaz de R • ¿Qué es un objeto en R? ¿Cómo se crea y se manipula un objeto?
un objeto en R es el nombre que se le da a una variable utlizada por el usuario para su base de datosse visualizara mejor en el siguiente ejemplo
temperaturas<-c("frio","Caliente","Tibio")como evidenciamos en este ejemplo el objeto es temperatura y en este damos los distintos tipos que ingresa el usuario, para crear una base de datos para su manejo esta se puede manipular segun la base de datos usada por el usuario.
• ¿Cuál es la diferencia entre una variable y un objeto?
Su principal diferencia se encuentra enn que una variable conecta una gran cantidad de datos para la utilizacion en la base de datos y un objeto es simplemente el nombre dado a una funcion para identificarla y usarla segun se requiera en la base de datos
temperaturas<-c("frio","Caliente","Tibio")
dias_de_la_semana<-c("Lunes","Martes","Jueves")
Datos<-data.frame(dias_de_la_semana,temperaturas)
Datos## dias_de_la_semana temperaturas
## 1 Lunes frio
## 2 Martes Caliente
## 3 Jueves Tibioaqui organiazamos los objetos y las funciones para crear una base de datos sobre una informacion del tiempo dando asi que utilizamos el objeto para determinar el nombre de la funcion que contiene los datos utilizados
• ¿Qué es un script en R?
un script en R es una base utilizada para escribir codigos en la base de datos a menudo se usa para verificar si los codigos que se han suministrados son correctos antes de pasarlos a un entorno mas comodo visualmente
a=12
b=98
a+b## [1] 1101==4## [1] FALSE2==9## [1] FALSEtal y como evidenciamos en este ejemplo se ve la utilizacion del script para ejecutar los codigos y comprobar si estos son funcionales o no
• ¿Qué son los comentarios en R y cómo se utilizan?
Un comentario en R es una forma de explicar al usuario el como funciona el espacio que se creo, como interpretar los datos suministrados entre otras cosas estos se identifican con la utilizacion de “#” encima o debajo o en algunos casos al lado del codigo construido veamoslo de una manera mas simplificada.
a=12 # a sera un numero escogido de manera al azar
b=98 # un numero que el usuario escogio
a+b # la suma de los numeros anteriores## [1] 110• Explica la diferencia entre un archivo .R y un archivo .RMarkdown.
Un archivo de tipo .R se utiliza unicamente para la utilizacion de codigo lo podemos ver como un bloc de notas para guardar datos para mas adelante estos se necesiten pero con la diferencia de que en .R puedes verificar la validez y el contenido de tu codigo y en donde tienes un error por corregir.
Un archivo de tipo .RMarkdown eds utilizado para crear un informe detallado acerca de una investigacion con todos los detalles posible aqui puedes agregar texto sin la necesidad de usar comandos especificos ademas que puedes agregar los codigos diseñados en en documento de tipo .RMarkdown
• ¿Cómo se puede ejecutar solo una parte de un script en RStudio?
Para ejecutar una parte en especifico del codigo en un script se utilizara el mouse y se seleccionara el codigo necesitado para rodar una vez seleccionado nos dirijimos al boton de rodar y el programa se ejecutar unicamente el codigo seleccionado, el programa detectara errores y te dira que es lo que debes de coorgeir para el correcto ejecutamiento del codigo
• ¿Cuál es la función de la pestaña “Environment” en RStudio?
La funcion de la pestaña “Environment” que su traduccion es ambiente es exactamente lo que esta indica un ambiente de los que hay en otras palabras las variables que haz ejecutado durante todo este tiempo en el programa e identificar con que nombre identificaste cada vaiable en especifico, y el trabajo que haz hecho.
• Explica la diferencia entre la función print() y la ejecución directa de un objeto en la consola.
Al hacer uso de print() que es la funcion para imprimir lo que se necesita en el codigo se mostrara solamente lo que se pidio no ejecutara nada mas, mientras que si lo realizas en la consola este imprimira directamente los datos sumistados para dar una respuesta a lo que se pide directamente
• ¿Cuál es la diferencia entre los operadores =, y, <- en R?
Los dos no se diferencian en absolutamente nada puesto que se usan para dar valores a variables en especifico y decidir que esta variable es equivalente a estos resultados como veremos en el siguiente ejemplo
a=12
b<-12
a## [1] 12b## [1] 12• Crea un vector con los nombres de cinco países e imprime el tercero y el quinto elemento.
a<-c("rusia","ee.uu","mexico","japon","china")
a[3]## [1] "mexico"a[5]## [1] "china"• ¿Cuál es la diferencia entre un vector y un data.frame en R?
Un vector es solo una fila o columna de datos con cierta cantidad un data.frame es una coleccion de vectores ordenados que crean una base de datos creada por el usuario como veremos en siguiente ejemplo
puestos<-c(1,3,2)
dias_de_la_semana<-c("Lunes","Martes","Jueves")
Datos<-data.frame(dias_de_la_semana,puestos)
Datos## dias_de_la_semana puestos
## 1 Lunes 1
## 2 Martes 3
## 3 Jueves 2• Crea una lista con un vector numérico, un dataframe y un vector de caracteres. Luego, extrae el segundo elemento de la lista.
puestos<-c(1,2,3,4,5,6,7)
objetos<-c("vaso","cuchara","mouse","perro","camisa","teclado","tierra")
Datos<-data.frame(puestos,objetos)
Datos## puestos objetos
## 1 1 vaso
## 2 2 cuchara
## 3 3 mouse
## 4 4 perro
## 5 5 camisa
## 6 6 teclado
## 7 7 tierraDatos[2,2]## [1] "cuchara"• ¿Qué resultado devuelve la siguiente operación lógica en R? (5 >= 3) & (4 == 2 + 2) | (7 < 1)
(5 >= 3) & (4 == 2 + 2) | (7 < 1)## [1] TRUEque el resultado es verdadero puesto que estamos trabajando en espacio de logica con ecuaciones que se pueden demostrar visualmente y el programa nos acaba de verificar dicho resultado
• ¿Cómo se puede verificar si un objeto en R es de tipo numeric?
se puede verificar con el uso de la funcion mode() con esta sabremos si el tipode datso usado es numerico o categorico en nuestro archivo de R
puestos<-c(1,2,3,4,5,6,7)
objetos<-c("vaso","cuchara","mouse","perro","camisa","teclado","tierra")
mode(objetos)## [1] "character"mode(puestos)## [1] "numeric"• Importa un archivo xlsx llamado “ventas.csv” y guárdalo en un dataframe llamado ventas_data. (que contenga datos ficticios: fecha_venta, articulo, valor del articulo)
ventas_data<-data.frame("ventas.xlsx")
ventas_data## X.ventas.xlsx.
## 1 ventas.xlsx• ¿Cómo se importa un archivo Excel en R utilizando el paquete readxl?
Primero que nada llamamos la libreria de la pagian de datso de R y colocamos el codigo a utilizar despues de esto llamamos un objeto con el nombre del archivo a importar despues colocamos el codigo read_excel y el nombre del archivo ojo se debe tener en cuenta que ese archivo debe de existir en el ordenador a tarabajar una vez hecho se coloca el codigo wiew para observar lo que hemos importado
library(readxl)
ventas <- read_excel("ventas.xlsx")
View(ventas)asi como lo hicimos en este ejemplo
• ¿Cómo se pueden renombrar las columnas de un dataframe en R? Cambia el nombre de la primer columna por nombres de clientes ficticios.
puestos<-c(1,2,3,4,5,6,7)
objetos<-c("vaso","cuchara","mouse","perro","camisa","teclado","tierra")
Datos<-data.frame(puestos,objetos)
Datos## puestos objetos
## 1 1 vaso
## 2 2 cuchara
## 3 3 mouse
## 4 4 perro
## 5 5 camisa
## 6 6 teclado
## 7 7 tierra• Crea un dataframe llamado empresa con 3 columnas: “Rol en la compañia” (carácter), “Horas de trabajo” (numérico) y “Permisos en el mes” (numérico). Añade cinco filas con datos ficticios.
Rol_de_compañia<-c("empleado","jefe","gerente","empleado","jefe")
Horas_trabajo<-c(10,12,20,10,23)
Permisos_mes<-c(10,2,1,0,23)
Empresa<-data.frame(Rol_de_compañia,Horas_trabajo,Permisos_mes)
Empresa## Rol_de_compañia Horas_trabajo Permisos_mes
## 1 empleado 10 10
## 2 jefe 12 2
## 3 gerente 20 1
## 4 empleado 10 0
## 5 jefe 23 23• Agrega 5 filas con datos ficticios al data frame empresa
Rol_de_compañia<-c("empleado","jefe","gerente","empleado","jefe")
Horas_trabajo<-c(10,12,20,10,23)
Permisos_mes<-c(10,2,1,0,23)
Empresa<-data.frame(Rol_de_compañia,Horas_trabajo,Permisos_mes)
NP1<-c("empleado",20,3)
NP2<-c("empleado",12,4)
NP3<-c("jefe",18,5)
NP4<-c("gerente",21,10)
Empresa<-rbind(Empresa,NP1,NP2,NP3,NP4)
Empresa## Rol_de_compañia Horas_trabajo Permisos_mes
## 1 empleado 10 10
## 2 jefe 12 2
## 3 gerente 20 1
## 4 empleado 10 0
## 5 jefe 23 23
## 6 empleado 20 3
## 7 empleado 12 4
## 8 jefe 18 5
## 9 gerente 21 10• Agrega dos columnas al dataframe anterior: una con los nombres de los empleados y otra con sus años de experiencia. Luego, añade una tercera columna que calcule el salario estimado utilizando la siguiente fórmula: salario= 350000 +(años de experiencia X 200).
Rol_de_compañia<-c("empleado","jefe","gerente","empleado","jefe")
Horas_trabajo<-c(10,12,20,10,23)
Permisos_mes<-c(10,2,1,0,23)
Empresa<-data.frame(Rol_de_compañia,Horas_trabajo,Permisos_mes)
NP1<-c("empleado",20,3)
NP2<-c("empleado",12,4)
NP3<-c("jefe",18,5)
NP4<-c("gerente",21,10)
Empresa<-rbind(Empresa,NP1,NP2,NP3,NP4)
Empresa$años_experiencia<-c(10,23,12,10,6,5,3,8,9)
Empresa$salario<-c(350000+(10* 200),350000+(23* 200),350000+(12* 200),350000+(10* 200),350000+(6* 200),350000+(5* 200),350000+(3* 200),350000+(8* 200),350000+(9* 200))
Empresa## Rol_de_compañia Horas_trabajo Permisos_mes años_experiencia salario
## 1 empleado 10 10 10 352000
## 2 jefe 12 2 23 354600
## 3 gerente 20 1 12 352400
## 4 empleado 10 0 10 352000
## 5 jefe 23 23 6 351200
## 6 empleado 20 3 5 351000
## 7 empleado 12 4 3 350600
## 8 jefe 18 5 8 351600
## 9 gerente 21 10 9 351800• Del archivo con los datos de ventas de productos calcula el total de ventas.
library(readxl)
ventas <- read_excel("ventas.xlsx")
View(ventas)• ¿Cómo se pueden eliminar las filas duplicadas de un dataframe en R?
se pueden eliminar usando el codigo “datos<-la variable deseada y se le agrgega un NULL al fina para eliminar las filas duplicadas.
• Imprimir el dato del data.frame empresa ubicado en la columna 2 fila 3
Empresa[2,3]## [1] "2"• Crea un vector numérico con los valores del 1 al 10 y luego extrae los valores en posiciones impares
vector<-c(10,2,1,0,23)
vector[3]## [1] 1vector[5]## [1] 23• Utiliza el ultimo vector creado (de 1 a 10) y Calcula la diferencia entre el tercer y el octavo elemento del vector.
vector<-c(10,2,1,0,23,4,5,6)
vector[3]-vector[8]## [1] -5• Calcula el cubo del tercer elemento del vector.
vector<-c(10,2,1,0,23,4,5,6)
(vector[3])^3## [1] 1• Calcula la suma de dos variables x=9, y=12
x=9
y=12
x+y## [1] 21• ¿Qué ocurre si intentas sumar un vector numérico y un vector de caracteres? Explica por qué ocurre ese comportamiento
si se intenta sumar un vector de numero y uno de caracteres se botara un error automatico debido a que no se puede sumar vectores numericos y categoricos.