Tipo.R

# 1. Configurar directorio y cargar datos
setwd("/cloud/project/proyecto")

datos <- read.csv("archivo depurado nuevo 12.csv",
                  header = TRUE, sep = ";", dec = ".")


# Variable TIPO


tipo <- datos$TIPO
tabla_cruda_tipo <- sort(table(tipo), decreasing = TRUE)

top_n_tipo <- 3

top_n_valores_tipo <- names(tabla_cruda_tipo)[1:top_n_tipo]

tipo_agrupado <- ifelse(tipo %in% top_n_valores_tipo, tipo, "OTROS")

tabla_agrupada_tipo <- table(tipo_agrupado)

# TABLA DE FRECUENCIAS

Tabla_Tipo <- data.frame(
  TIPO = names(tabla_agrupada_tipo),
  ni = as.numeric(tabla_agrupada_tipo)
)

# Cálculo del porcentaje
Tabla_Tipo$hi_porcentaje <- round((Tabla_Tipo$ni / sum(Tabla_Tipo$ni)) * 100, 2)

# Agregar fila TOTAL
Tabla_Tipo <- rbind(
  Tabla_Tipo,
  data.frame(TIPO = "TOTAL",
             ni = sum(Tabla_Tipo$ni),
             hi_porcentaje = 100)
)

print(Tabla_Tipo)

##           TIPO    ni hi_porcentaje
## 1 Exploratório  8334         28.18
## 2 Explotatório 21241         71.82
## 3        TOTAL 29575        100.00

#----------------------------------------------------
# COLORES
#----------------------------------------------------
library(RColorBrewer)
colores_tipo <- brewer.pal(n = length(tabla_agrupada_tipo), name = "Set2")

## Warning in brewer.pal(n = length(tabla_agrupada_tipo), name = "Set2"): minimal value for n is 3, returning requested palette with 3 different levels

# GRÁFICOS DE BARRAS

# Frecuencia absoluta
barplot(tabla_agrupada_tipo,
        main = "Gráfica No 12: Distribución de Tipo",
        col = colores_tipo,
        las = 1,
        cex.names = 0.6,
        cex.axis = 0.6,
        xlab = "Tipo", ylab = "Cantidad")

# Frecuencia absoluta con límite Y
barplot(tabla_agrupada_tipo,
        main = "Gráfica No 12.1: Distribución de la frecuencia de Tipo",
        col = colores_tipo,
        las = 1,
        cex.names = 0.6,
        cex.axis = 0.6,
        ylim = c(0, max(tabla_agrupada_tipo) + 5),
        xlab = "Tipo", ylab = "Cantidad")

# Frecuencia relativa (%)
barplot(Tabla_Tipo$hi_porcentaje[Tabla_Tipo$TIPO != "TOTAL"],
        main = "Gráfica No 2.2: Distribución de la frecuencia relativa de Tipo (local)",
        names.arg = Tabla_Tipo$TIPO[Tabla_Tipo$TIPO != "TOTAL"],
        col = colores_tipo,
        las = 1,
        cex.names = 0.6,
        cex.axis = 0.6,
        xlab = "Tipo", ylab = "Porcentaje")

# Frecuencia relativa con límite Y
barplot(Tabla_Tipo$hi_porcentaje[Tabla_Tipo$TIPO != "TOTAL"],
        main = "Gráfica No 12.3: Distribución de la frecuencia relativa de Tipo (global)",
        names.arg = Tabla_Tipo$TIPO[Tabla_Tipo$TIPO != "TOTAL"],
        col = colores_tipo,
        las = 1,
        cex.names = 0.6,
        cex.axis = 0.6,
        ylim = c(0, 100),
        xlab = "Tipo", ylab = "Porcentaje")

# DIAGRAMA CIRCULAR

pie_data_tipo <- Tabla_Tipo$ni[Tabla_Tipo$TIPO != "TOTAL"]
pie_percent_tipo <- Tabla_Tipo$hi_porcentaje[Tabla_Tipo$TIPO != "TOTAL"]

etiquetas_pie_tipo <- paste0(pie_percent_tipo, "%")

n_colores_pie <- max(3, length(pie_data_tipo))

pie(pie_data_tipo,
    labels = etiquetas_pie_tipo,
    main = "Gráfica No 12.4: Distribución Porcentual de Tipo",
    col = brewer.pal(n = n_colores_pie, name = "Set3"),
    radius = 0.7,
    cex = 0.8)

# Leyenda 
legend(x = 1.2, y = -0.3,
       legend = Tabla_Tipo$TIPO[Tabla_Tipo$TIPO != "TOTAL"],
       fill = brewer.pal(n = n_colores_pie, name = "Set3"),
       title = "Tipo",
       cex = 0.5)

# Conclusion

conclusion <-"La variable Tipo muestra que el 71.82% de los pozos corresponden a Explotatório, mientras que solo el 28.18% son Exploratório. Esto indica que la mayoría de las actividades petroleras se centran en pozos de explotación en lugar de pozos de exploración."