un objeto en R es una desigmacion de tipo caracter o numerico dentro del programa, este se crea apartir de una notacion (<- ó =) y es manipulado segun su tipo, es decir numerico o caracteres.
Una variable es el nombre dado a un caractes o numeros, vectores y demas, ahora el objeto esta contenido como el valor que se le es llamado variable (Variable <- ‘objeto’).
Un Script en R es el area de trabajo donde es radactado cada unos de los codigos para que estos puedan ejercer o compilar una funcion o comando.
Los comentarios estan dados por un caracteristico simbolo (#) donde este es usado en el Script para dan informacion o guia del la linea de comendo ya redactada.
Un archivo R es aquel documento que es guardado desde un Script donde la informacion que se almacena en el archivo consta de solamente codigos junto con sus comentarios.
Ya en cambio un arhivo RMarkdown lleva en si un conjunto de codigos y escritura sin el uso de comentarios propiamente (si puede hacerse uso). En este archivo puede caber en si una estructura y un documento mas estetico ademas este arrchivo da diferentes opciones a la hora de crearlo como un HTML, un PDF y un Word.
Para ejecutar solo una parte es necesario seleccionar la parte del codigo que quieres ejecutar y darle al boton de ejecular o en el teclado (control y Enter).
En esta pestaña es archvado o guardado cada una de la informacion de tipo caracter o numerico de mis codigos como por ejemplo: un vector.
Al ejecutar directamente en la consola me compila de manera correcta y queda guardado en mi Environment pero este no se hace visible en cambio si uso el codigo (print()) cada vez que este lo compile va a ser visible el resultado.
Una diferencia en estas dos maneras de designar una variable es en la facilidad y comodidad que tiene (<-) para no confundir los valores y comandos, ademas el (=) Carece en esta facilidad de programar.
Paises <-c("Colombia", "China", "Italia", "Ecuador", "Panama")
print(Paises)
## [1] "Colombia" "China" "Italia" "Ecuador" "Panama"
print("Italia")
## [1] "Italia"
print("Panama")
## [1] "Panama"
la diferecia es que un Vector en un conjunto de datos y el data.frame es un conjunto de vectores estos junto con sus datos o tambien el data.frame es una matriz
V_Numerico <-c(1, 2, 3, 4, 5)
V_Caracteres <-c("No", "Si", "Tal vez", "Quizas", "Bueno")
M_dat<-data.frame(V_Numerico, V_Caracteres)
print(V_Numerico)
## [1] 1 2 3 4 5
print(V_Caracteres)
## [1] "No" "Si" "Tal vez" "Quizas" "Bueno"
print(M_dat)
## V_Numerico V_Caracteres
## 1 1 No
## 2 2 Si
## 3 3 Tal vez
## 4 4 Quizas
## 5 5 Bueno
(5 >= 3) & (4 == 2 + 2) | (7 < 1)
## [1] TRUE
Se puede verificar de dos formas. la primera es viendo en la pestaña de Environment y la segunda es haciendo uso del codigo
# Ventas <- read_excel("C:/Users/ESTUDIANTES 2025/Downloads/Ventas.xlsx")
# View(Ventas)
Para importar un archivo en R de Exel es utilizado el codigo de la siguiente forma. Ejemplo: (Ventas <- read_excel(“C:/Users/ESTUDIANTES 2025/Downloads/Ventas.xlsx”)) el codigo que esta entre parentesis es el que utilizamos para el punto anterior alli esta (ventas) que es el nombre de el Data.Frame que le es designado, (<- read_excel) el codigo con el que se hace uso paera llamar e iporortar el Excel y (“C:/Users/ESTUDIANTES 2025/Downloads/Ventas.xlsx”) que es el File o URL del exel es decir la direccion.
colnames(Ventas)[1]<-“clientes ficticios” Ventas[1, 1]<-“Nicolas” Ventas[2, 1]<-“Esteban” Ventas[3, 1]<-“Samuel” Ventas[4, 1]<-“Francisco” Ventas[5, 1]<-“David” Ventas[6, 1]<-“Edwin” Ventas[7, 1]<-“Diana” print(Ventas)
Rol_en_la_compañia <-c("jefe", "asistente", "aseador", "chef", "finanzas")
Horas_de_trabajo <-c(8, 8, 5, 4, 7)
Permisos_en_el_mes <-c(2, 2, 1, 3, 4)
Empresa <-data.frame(Rol_en_la_compañia, Horas_de_trabajo, Permisos_en_el_mes)
print(Empresa)
## Rol_en_la_compañia Horas_de_trabajo Permisos_en_el_mes
## 1 jefe 8 2
## 2 asistente 8 2
## 3 aseador 5 1
## 4 chef 4 3
## 5 finanzas 7 4
A<-data.frame(Rol_en_la_compañia = "asistente de chef", Horas_de_trabajo = 4, Permisos_en_el_mes = 3)
B<-data.frame(Rol_en_la_compañia = "asistente de aseador", Horas_de_trabajo = 5, Permisos_en_el_mes = 2)
C<-data.frame(Rol_en_la_compañia = "asistente de chef", Horas_de_trabajo = 4, Permisos_en_el_mes = 3)
D<-data.frame(Rol_en_la_compañia = "asistente", Horas_de_trabajo = 4, Permisos_en_el_mes = 3)
E<-data.frame(Rol_en_la_compañia = "chef", Horas_de_trabajo = 4, Permisos_en_el_mes = 3)
Empresa<-rbind(Empresa, A)
Empresa<-rbind(Empresa, B)
Empresa<-rbind(Empresa, C)
Empresa<-rbind(Empresa, D)
Empresa<-rbind(Empresa, E)
print(Empresa)
## Rol_en_la_compañia Horas_de_trabajo Permisos_en_el_mes
## 1 jefe 8 2
## 2 asistente 8 2
## 3 aseador 5 1
## 4 chef 4 3
## 5 finanzas 7 4
## 6 asistente de chef 4 3
## 7 asistente de aseador 5 2
## 8 asistente de chef 4 3
## 9 asistente 4 3
## 10 chef 4 3
Empresa$Nombre_de_los_empleados<-c(“Ana”, “Isa”, “Bela”, “Lorena”, “Juan”, “David”, “santiago”, “Edwin”, “Rogelio”, “Carlos”)
Empresa$años_de_experiencia<-c(10, 12, 3, 4, 13 , 12, 5, 6, 7, 9)
Empresa$salario = 350000 +(años_de_experiencia * 200)
print(Empresa)
Vect <-c(1, 2, 3, 4, 5, 6 ,7 ,8 ,9 ,10)
print(Vect)
## [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
print(3 - 8)
## [1] -5
print(3*3*3)
## [1] 27
x <- 9
y <- 12
print(x + y)
## [1] 21
si intentamos sumar un vetor numerico el resultado sera numerico. Es decir:
k <-c(2, 60)
print(sum(k))
## [1] 62