Tarea Semana 2
Jamir Sebastian Manama Sanchez
2025-08-29
Primeros pasos
Introducción a R
R es un lenguaje de alto nivel….
caracteristicas de R
-interpretado ( no complicado)
-open source
-comunidad activa
#version
R.version.string## [1] "R version 4.5.1 (2025-06-13 ucrt)"#informacion completa
R.version## _
## platform x86_64-w64-mingw32
## arch x86_64
## os mingw32
## crt ucrt
## system x86_64, mingw32
## status
## major 4
## minor 5.1
## year 2025
## month 06
## day 13
## svn rev 88306
## language R
## version.string R version 4.5.1 (2025-06-13 ucrt)
## nickname Great Square RootDirectorio de trabajo
#observar directorio
getwd()## [1] "C:/Users/Jamir/Documents"##[1] "C:/Users/Jamir/Documents"
#cambiar el directorio
#setwd("C:/Users/Jamir/Desktop/Curso_programacion")
getwd()## [1] "C:/Users/Jamir/Documents"Asignar el directorio automaticamente donde se encuentra el documento guardado.
knitr::opts_knit$set(root.dir = dirname(rstudioapi::getActiveDocumentContext()$path))operaciones basicas
#suma
9+1## [1] 10#resta
12-2## [1] 10#division
44/7## [1] 6.285714#parenteisis modifica el orden
40/(22-2)## [1] 2#potenciacion
4^2## [1] 16#potnciacin mas usada
4**2## [1] 16#resto y division entera
17%%5## [1] 217%/%5## [1] 3Funciones matematicas
#raiz cuadrada
sqrt(64)## [1] 8#valor absoluto
abs(-27)## [1] 27#funcion trigonometrica seno(pi)
sin(pi/2)## [1] 1#funcion trigonometrica coseno
cos(0)## [1] 1#logaritmico
log(10)## [1] 2.302585#logaritmico base 10
log10(100)## [1] 2log(10,base=4)## [1] 1.660964#exponencial
exp(1)## [1] 2.718282#otras fucniones round
round(pi,2) #round(digits=2,pi)## [1] 3.14notacion cientifica
#numero grande
2324511042900## [1] 2.324511e+12#numero muy pequeño
0.000000002581## [1] 2.581e-09#forzar notacion cientifica
format(123456,scientific=TRUE)## [1] "1.23456e+05"#suprimir notificacion cientifica
options(scipen =999)
#restaurar
options(scipen=0)sistema de ayuda
#ayuda en funciones especificas
?sqrt## starting httpd help server ... donehelp(sqrt)
#buscar documentacion
??sqrt
help.search("sqrt")Ayuda sobre operadores
?"**"
help("**")
#example de alguna funcion
example(abs)##
## abs> require(stats) # for spline
##
## abs> require(graphics)
##
## abs> xx <- -9:9
##
## abs> plot(xx, sqrt(abs(xx)), col = "red")
##
## abs> lines(spline(xx, sqrt(abs(xx)), n=101), col = "pink")## abs> lines(spline(xx, sqrt(abs(xx)), n=101), col = "pink")
# Argumento de la función
args(abs)## function (x)
## NULLargs(round)## function (x, digits = 0, ...)
## NULLAplicaciones numericas aritmetica y asignicacion
#para asginar tradicionalemte "<-"
x<-20
#mostarar
x## [1] 20print(x)## [1] 20#metodo alternativo"="
y=30
y## [1] 30#asignacion a la derecha
40->z
z## [1] 40#mostrar el valor de manera inmediate
(w<-50)## [1] 50palabras reservadas TRUE,FALSE,NULL,INF,NaN,NA…
?reserved
?FALSEgestion wordpace
# Listar todo lo que se tienes guardado
ls()## [1] "w" "x" "xx" "y" "z"# Obtener información (estructura) objeto
str(x)## num 20# Eliminar objetos especifcos
rm(y)
# Eliminar todo
rm(list=ls())vectores y escalares
#escalar asignar
edad<-20vector
es una secuencia de datos,que tienen un mismo tipo de dato
#crear un vector
vector<-c(21,22,23,24,29)
vector## [1] 21 22 23 24 29#crear un vector de caracteres
vector<-c(12,"hola", 24)
vector## [1] "12" "hola" "24"color<-c("azul","verde", "amarrillo")
color## [1] "azul" "verde" "amarrillo"#crearun vector a partir de calculos
vector3<-c(23+2,sqrt(64),abs(-23),52/3)
vector3## [1] 25.00000 8.00000 23.00000 17.33333#combinar de vector
v1<-c(1,2,3)
v2<-c(4,5,6)
v3<-c(v1,v2)
v3## [1] 1 2 3 4 5 6#clase de vector
class(vector)## [1] "character"class(vector3)## [1] "numeric"class(color)## [1] "character"class(color)## [1] "character"class(v3)## [1] "numeric"vector4<-c(40,"hola",50)
vector4## [1] "40" "hola" "50"class(vector4)## [1] "character"operadores de secuencias
1:10## [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10#descendente
15:10## [1] 15 14 13 12 11 10#negativos
-5:5## [1] -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5#con decimales
1.5:5.8## [1] 1.5 2.5 3.5 4.5 5.5utilizando la funcion seq
#incremte especifico
seq(from=0, to=10,by=2)## [1] 0 2 4 6 8 10seq(from=0, to=10, by=0.2)## [1] 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 1.6 1.8 2.0 2.2 2.4 2.6 2.8
## [16] 3.0 3.2 3.4 3.6 3.8 4.0 4.2 4.4 4.6 4.8 5.0 5.2 5.4 5.6 5.8
## [31] 6.0 6.2 6.4 6.6 6.8 7.0 7.2 7.4 7.6 7.8 8.0 8.2 8.4 8.6 8.8
## [46] 9.0 9.2 9.4 9.6 9.8 10.0#por numero elemento
seq(from=0,to=10,length.out=20)## [1] 0.0000000 0.5263158 1.0526316 1.5789474 2.1052632 2.6315789
## [7] 3.1578947 3.6842105 4.2105263 4.7368421 5.2631579 5.7894737
## [13] 6.3157895 6.8421053 7.3684211 7.8947368 8.4210526 8.9473684
## [19] 9.4736842 10.0000000#generar secuencia de manera descendete
seq(from=10,to=0,by=-1)## [1] 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0funcion repetición
rep(20,times=5)## [1] 20 20 20 20 20#repetir un valor completo
rep(c(21,23), each=3)## [1] 21 21 21 23 23 23#combinar times y each
rep(c("rojo","azul"), times=3, each=4)## [1] "rojo" "rojo" "rojo" "rojo" "azul" "azul" "azul" "azul" "rojo" "rojo"
## [11] "rojo" "rojo" "azul" "azul" "azul" "azul" "rojo" "rojo" "rojo" "rojo"
## [21] "azul" "azul" "azul" "azul"#indexionindexion
#longitud de un vector
length(vector)## [1] 3#extraer un elemento
vector5<-c(14,15,13)
vector5## [1] 14 15 13#extraer elemento de la posicion 1
vector5[1]## [1] 14#extraer ek tercer elemento
vector5[3]## [1] 13#extraer secuecnia de elemento desde el 1 al 2
vector5[1:2]## [1] 14 15#extraer el sguendo y el ultimo elelemnto
vector5[c(2,3)]## [1] 15 13#extraer en iorden inverso
vector5[-1]## [1] 15 13Matrices y arreglos
#generar matriz
matrix(1:16,nrow=4)## [,1] [,2] [,3] [,4]
## [1,] 1 5 9 13
## [2,] 2 6 10 14
## [3,] 3 7 11 15
## [4,] 4 8 12 16matrix(1:16,nrow=4,byrow=TRUE)## [,1] [,2] [,3] [,4]
## [1,] 1 2 3 4
## [2,] 5 6 7 8
## [3,] 9 10 11 12
## [4,] 13 14 15 16mi_matriz = matrix(1:16, nrow=4, byrow = TRUE)
mi_matriz## [,1] [,2] [,3] [,4]
## [1,] 1 2 3 4
## [2,] 5 6 7 8
## [3,] 9 10 11 12
## [4,] 13 14 15 16# Funciones básicas
# dimensiones
dim(mi_matriz)## [1] 4 4nrow(mi_matriz)## [1] 4ncol(mi_matriz)## [1] 4# Indexación
matriz2<-matrix(1:20, nrow=4, byrow = TRUE)
matriz2## [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
## [1,] 1 2 3 4 5
## [2,] 6 7 8 9 10
## [3,] 11 12 13 14 15
## [4,] 16 17 18 19 20# Extrer el 7
matriz2[2,2]## [1] 7# Extrer el 20
matriz2[4,5]## [1] 20Broadcasting (operaciones)
matriz2+10## [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
## [1,] 11 12 13 14 15
## [2,] 16 17 18 19 20
## [3,] 21 22 23 24 25
## [4,] 26 27 28 29 30matriz2**2## [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
## [1,] 1 4 9 16 25
## [2,] 36 49 64 81 100
## [3,] 121 144 169 196 225
## [4,] 256 289 324 361 400# Multiplicación matricial
matriz1<-matrix(1:12, nrow = 4)
matriz1## [,1] [,2] [,3]
## [1,] 1 5 9
## [2,] 2 6 10
## [3,] 3 7 11
## [4,] 4 8 12matriz2<-matrix(13:24, nrow = 3)
matriz2## [,1] [,2] [,3] [,4]
## [1,] 13 16 19 22
## [2,] 14 17 20 23
## [3,] 15 18 21 24matriz1%*%matriz2## [,1] [,2] [,3] [,4]
## [1,] 218 263 308 353
## [2,] 260 314 368 422
## [3,] 302 365 428 491
## [4,] 344 416 488 560Data frame
data.frame(matrix(1:16, nrow=4))## X1 X2 X3 X4
## 1 1 5 9 13
## 2 2 6 10 14
## 3 3 7 11 15
## 4 4 8 12 16df <- data.frame(nombre=c("Maryorie", "Jorge"), edad=c(20,22))
df## nombre edad
## 1 Maryorie 20
## 2 Jorge 22Importar desde Github
# Importar datos desde github
df <- read.csv(
"https://raw.githubusercontent.com/jamirmanama-lab/BASE-DE-DATOS-EJEMPLOS/refs/heads/main/Precios%20de%20Clorhidrato.csv",
sep = ";",
encoding = "UTF-8"
)
head(df, 2)## ZEI Enero..2020. Abril..2020. Mayo..2020. Junio..2020.
## 1 VRAEM 5,922.26 2,425.74 2,940.19 3,457.68
## 2 Triple Frontera 5,147.00 5,133.43 5,763.00 6,174.40
## Julio..2020. Agosto..2020. Setiembre..2020. Octubre..2020. Noviembre..2020.
## 1 4,450.36 4,395.71 4,177.14 4,468.75 4,300.00
## 2 6,174.40 4,559.40 4,994.60 4,856.25 5,145.00
## Diciembre...2020. Enero..2021. Febrero..2021. Marzo..2021. Abril..2021.
## 1 4,202.50 4,084.07 3,783.21 3,676.88 3,700.00
## 2 5,285.00 5,227.20 5,385.60 5,819.18 5,905.20
## Mayo..2021. Junio..2021. Julio..2021. Agosto..2021. Setiembre..2021.
## 1 3,906.70 3,854.13 3,958.46 3,968.53 4,067.43
## 2 5,490.00 5,547.85 5,842.05 6,304.62 5,497.13
## Octubre..2021. Noviembre..2021. Diciembre..2021. Enero..2022. Febrero..2022.
## 1 4,005.37 4,009.23 3,799.00 3,482.27 3,532.23
## 2 5,145.95 6,691.29 6,990.31 6,476.38 5,766.05
## Marzo..2022. Abril..2022. Mayo..2022. Junio..2022. Julio..2022. Agosto..2022.
## 1 3,361.01 3,272.39 3,388.56 3,036.80 3,132.97 3,631.51
## 2 5,225.25 5,343.01 6,103.97 6,118.20 6,543.36 6,113.46
## Setiembre..2022. Octubre..2022. Noviembre..2022. Diciembre..2022.
## 1 3,538.99 3,315.00 2,972.26 3,213.64
## 2 8,102.73 8,137.00 7,950.86 7,960.47
## Enero..2023. Febrero..2023. Marzo..2023. Abril..2023. Mayo..2023.
## 1 3,178.33 3,357.09 3,361.45 3,749.83 3,693.00
## 2 7,904.52 7,966.69 7,200.95 8,129.46 8,466.20
## Junio..2023. Julio..2023. Agosto..2023. Setiembre..2023. Octubre..2023.
## 1 3,869.51 4,938.85 5,182.22 5,793.84 6,102.42
## 2 7,815.62 7,679.55 8,130.96 7,907.11 8,096.26
## Noviembre..2023. Diciembre..2023.
## 1 5,760.45 5,550.63
## 2 8,260.41 8,432.60#importar datos desde kaggle
# Importar datos de Kaggle
df <- read.csv(
"C:/Users/Jamir/Downloads/ncr_ride_bookings.csv",
header = TRUE,
sep = ",",
encoding = "UTF-8"
)
# Mostrar solo las primeras 5 filas
head(df, 2)## Date Time Booking.ID Booking.Status Customer.ID Vehicle.Type
## 1 2024-03-23 12:29:38 "CNR5884300" No Driver Found "CID1982111" eBike
## 2 2024-11-29 18:01:39 "CNR1326809" Incomplete "CID4604802" Go Sedan
## Pickup.Location Drop.Location Avg.VTAT Avg.CTAT
## 1 Palam Vihar Jhilmil null null
## 2 Shastri Nagar Gurgaon Sector 56 4.9 14.0
## Cancelled.Rides.by.Customer Reason.for.cancelling.by.Customer
## 1 null null
## 2 null null
## Cancelled.Rides.by.Driver Driver.Cancellation.Reason Incomplete.Rides
## 1 null null null
## 2 null null 1
## Incomplete.Rides.Reason Booking.Value Ride.Distance Driver.Ratings
## 1 null null null null
## 2 Vehicle Breakdown 237 5.73 null
## Customer.Rating Payment.Method
## 1 null null
## 2 null UPIImportar desde INEI
# Descargar base de datos desde la INEI
df <- read.csv(
"C:/Users/Jamir/Downloads/Enaho01-2022-100.csv",
header = TRUE,
sep = ",",
encoding = "latin1"
)
# Mostrar solo las primeras 5 filas
head(df, 2)## AÑO MES CONGLOME VIVIENDA HOGAR UBIGEO DOMINIO ESTRATO PERIODO TIPENC
## 1 2022 2 5007 3 11 10101 4 4 1 3
## 2 2022 2 5007 12 11 10101 4 4 1 3
## FECENT RESULT PANEL P22 P23 P24A P24B P25.1 P25.2 P25.3 P25.4 P25.5 P101
## 1 20220220 1 1 2 NA 3 1 1 0 1 1 0 1
## 2 20220203 1 1 2 NA 2 1 1 0 1 1 0 4
## P102 P103 P103A P104 P104A P104B1 P104B2 P105A P105B P106 P106A P106B P107B1
## 1 3 3 2 1 0 3 3 1 376 NA NA NA 2
## 2 4 5 2 1 1 3 2 5 NA 166 NA NA 2
## P107C11 P107C12 P107C13 P107C14 P107C16 P107C17 P107C18 P107C19 P107C110
## 1 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## P107D1 P107B2 P107C21 P107C22 P107C23 P107C24 P107C26 P107C27 P107C28 P107C29
## 1 NA 2 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA 2 NA NA NA NA NA NA NA NA
## P107C210 P107D2 P107B3 P107C31 P107C32 P107C33 P107C34 P107C36 P107C37
## 1 NA NA 2 NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA 2 NA NA NA NA NA NA
## P107C38 P107C39 P107C310 P107D3 P107B4 P107C41 P107C42 P107C43 P107C44
## 1 NA NA NA NA 2 NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA 2 NA NA NA NA
## P107C46 P107C47 P107C48 P107C49 P107C410 P107D4 P107E P110 P110A1 P110A
## 1 NA NA NA NA NA NA NA 1 1 1
## 2 NA NA NA NA NA NA NA 2 1 1
## P110A_MODIFICADA P110C P110C1 P110C2 P110C3 P110D P110E P110F P110G P111A
## 1 1.2 1 24 NA NA 2 1 1 1 1
## 2 0.8 1 24 NA NA 1 1 1 1 2
## P1121 P1123 P1124 P1125 P1126 P1127 P112A P1131 P1132 P1133 P1135 P1136 P1139
## 1 1 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0
## 2 1 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0
## P1137 P1138 P113A P1141 P1142 P1143 P1144 P1145 P1171.01 P1171.02 P1171.04
## 1 0 1 NA 0 1 0 1 0 1 1 0
## 2 0 1 NA 0 1 0 1 0 1 1 0
## P1171.05 P1171.06 P1171.07 P1171.08 P1171.09 P1171.10 P1171.11 P1171.12
## 1 0 0 0 0 0 0 0 1
## 2 0 0 0 0 0 0 0 1
## P1171.13 P1171.14 P1171.15 P1171.16 P1172.01 P1172.02 P1172.04 P1172.05
## 1 0 1 0 0 0 0 NA NA
## 2 0 1 0 0 6 13 NA NA
## P1172.06 P1172.07 P1172.08 P1172.09 P1172.10 P1172.11 P1172.12 P1172.13
## 1 NA NA NA NA NA NA 50 NA
## 2 NA NA NA NA NA NA 10 NA
## P1172.14 P1172.15 P1172.16 P1173.01 P1173.02 P1173.04 P1173.05 P1173.06
## 1 50 NA NA 0 0 NA NA NA
## 2 20 NA NA 0 0 NA NA NA
## P1173.07 P1173.08 P1173.09 P1173.10 P1173.11 P1173.12 P1173.13 P1173.14
## 1 NA NA NA NA NA 0 NA 0
## 2 NA NA NA NA NA 0 NA 0
## P1173.15 P1173.16 P1174.01 P1174.02 P1174.04 P1174.05 P1174.06 P1174.07
## 1 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA NA NA
## P1174.08 P1174.09 P1174.10 P1174.11 P1174.12 P1174.13 P1174.14 P1174.15
## 1 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA NA NA
## P1174.16 P1175.01 P1175.02 P1175.04 P1175.05 P1175.06 P1175.07 P1175.08
## 1 NA 1 1 0 0 0 0 0
## 2 NA 0 0 0 0 0 0 0
## P1175.09 P1175.10 P1175.11 P1175.12 P1175.13 P1175.14 P1175.15 P1175.16
## 1 0 0 0 0 0 0 0 0
## 2 0 0 0 0 0 0 0 0
## P117T2 P117T3 P117T4 T110 P200I P600I P600D1 P600M1 P600A1 P600D2 P600M2
## 1 99 0 0 1 1 1 19 1 2022 2 2
## 2 50 0 0 2 1 1 19 1 2022 2 2
## P600A2 P612I1 P612I11 P612I2 P612I22 P700I P710I P800I P110I TICUEST01 D105B
## 1 2022 2 NA 2 NA 1 1 1 1 2 4527
## 2 2022 2 NA 2 NA 1 1 1 1 2 NA
## D106 D107D1 D107D2 D107D3 D107D4 D1172.01 D1173.01 D1174.01 D1172.02 D1173.02
## 1 NA NA NA NA NA 0 0 NA 0 0
## 2 1999 NA NA NA NA 72 0 NA 157 0
## D1174.02 D1172.04 D1173.04 D1174.04 D1172.05 D1173.05 D1174.05 D1172.06
## 1 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA NA NA
## D1173.06 D1174.06 D1172.07 D1173.07 D1174.07 D1172.08 D1173.08 D1174.08
## 1 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA NA NA
## D1172.09 D1173.09 D1174.09 D1172.10 D1173.10 D1174.10 D1172.15 D1173.15
## 1 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA NA NA
## D1174.15 D1172.16 D1173.16 D1174.16 D612I11 D1172.11 D1173.11 D1174.11
## 1 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA NA NA
## D1172.12 D1173.12 D1174.12 D1172.13 D1173.13 D1174.13 D1172.14 D1173.14
## 1 605 0 NA NA NA NA 605 0
## 2 121 0 NA NA NA NA 242 0
## D1174.14 D612I22 I105B I106 I1172.01 I1172.02 I1172.04 I1172.05 I1172.06
## 1 NA NA 4527 NA 0 0 NA NA NA
## 2 NA NA NA 1999 72 157 NA NA NA
## I1172.07 I1172.08 I1172.09 I1172.10 I1172.11 I1172.12 I1172.13 I1172.14
## 1 NA NA NA NA NA 605 NA 605
## 2 NA NA NA NA NA 121 NA 242
## I1172.15 I1172.16 I1173.01 I1174.01 I1173.02 I1174.02 I1173.04 I1174.04
## 1 NA NA 0 NA 0 NA NA NA
## 2 NA NA 0 NA 0 NA NA NA
## I1173.05 I1174.05 I1173.06 I1174.06 I1173.07 I1174.07 I1173.08 I1174.08
## 1 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA NA NA
## I1173.09 I1174.09 I1173.10 I1174.10 I1173.11 I1174.11 I1173.12 I1174.12
## 1 NA NA NA NA NA NA 0 NA
## 2 NA NA NA NA NA NA 0 NA
## I1173.13 I1174.13 I1173.14 I1174.14 I1173.15 I1174.15 I1173.16 I1174.16 T111A
## 1 NA NA 0 NA NA NA NA NA 1
## 2 NA NA 0 NA NA NA NA NA 2
## NBI1 NBI2 NBI3 NBI4 NBI5 FACTOR07 NCONGLOME SUB_CONGLOME CODCCPP
## 1 0 0 0 0 0 45.28237 7070 0 1
## 2 0 0 0 0 0 45.28237 7070 0 1
## NOMCCPP LONGITUD LATITUD ALTITUD
## 1 CIUDAD CHACHAPOYAS -77.87392 -6.229049 2338
## 2 CIUDAD CHACHAPOYAS -77.87392 -6.229049 2338Primeros pasos
Introducción a Python
Python es un lenguaje de programación de alto nivel, interpretado y multipropósito.
caracteristicas de R
-Portabilidad
-Multiproposito
-Tipo dinamico
-Sintaxis clara y legible
import sys
print(sys.version)## 3.11.13 (main, Jul 11 2025, 22:36:59) [MSC v.1944 64 bit (AMD64)]
#información completa
``` python
import sys
print(sys.version)## 3.11.13 (main, Jul 11 2025, 22:36:59) [MSC v.1944 64 bit (AMD64)]print(sys.version_info)## sys.version_info(major=3, minor=11, micro=13, releaselevel='final', serial=0)#Directorio de Trabajo
import os
# Directorio actual
print("Directorio actual:", os.getcwd())## Directorio actual: C:\Users\Jamir\Documentsimport os
# Cambiar al nuevo directorio
os.chdir(r"C:\Users\Jamir\Desktop\Curso_programacion")
# Verificar que cambió
print("Nuevo directorio:", os.getcwd())## Nuevo directorio: C:\Users\Jamir\Desktop\Curso_programacionOperaciones básicas
#suma
2+1## 3#resta
10-1## 9#Multiplicación
2*2## 4#division
12/4## 3.0# Parentesis modifica el orden
87/(5+9)## 6.214285714285714# Potenciación
6**3## 216# Resto y división entera
17%5## 217 // 5## 3Funciones matemáticas
# Raiz cuadrada
import math
x = 25
raiz = math.sqrt(x)
raiz## 5.0# Valor absoluto
x = -73
valor_absoluto = abs(x)
valor_absoluto## 73import math
# Seno de pi/2
resultado = math.sin(math.pi / 2)
print("sin(pi/2) =", resultado)## sin(pi/2) = 1.0import math
# Coseno de 0
resultado = math.cos(0)
print("cos(0) =", resultado)## cos(0) = 1.0import math
x = 10
resultado = math.log(x) # logaritmo natural
print("log(10) (base e) =", resultado)## log(10) (base e) = 2.302585092994046import math
x = 100
resultado = math.log10(x)
print("log10(100) =", resultado)## log10(100) = 2.0import math
x = 10
base = 4
resultado = math.log(x, base)
resultado## 1.6609640474436813import math
resultado = math.exp(1) # e^1
print("exp(1) =", resultado)## exp(1) = 2.718281828459045import math
resultado = round(math.pi, 2)
print("pi redondeado a 2 decimales =", resultado)## pi redondeado a 2 decimales = 3.14Notación cientifica
# Número grande
numero = 23245110429000080012300000000000000
numero## 23245110429000080012300000000000000# Número muy pequeño
numero_pequeno = 0.000000002581
numero_pequeno## 2.581e-09numero = 123456
resultado = format(numero, ".3e")
print("Número en notación científica:", resultado)## Número en notación científica: 1.235e+05numero = 23245110429001230000000
#Suprimir notación científica (como scipen=999 en R)
print("Sin notación científica:", f"{numero:.0f}")## Sin notación científica: 23245110429001229271040# Restaurar comportamiento normal
numero_float = float(numero)
numero_float## 2.324511042900123e+22Sistema de ayuda
# Ayuda en la función sqrt
help(abs) ## Help on built-in function abs in module builtins:
##
## abs(x, /)
## Return the absolute value of the argument.help## Type help() for interactive help, or help(object) for help about object.import math
# Mostrar la documentación de la función
help(math.sqrt)## Help on built-in function sqrt in module math:
##
## sqrt(x, /)
## Return the square root of x.help(int.__add__)## Help on wrapper_descriptor:
##
## __add__(self, value, /) unbound builtins.int method
## Return self+value.#ejemplo
# Ejemplos de abs()
print(abs(-10)) # 10## 10print(abs(5)) # 5## 5print(abs(-3.14))# 3.14## 3.14#argumento de la funcion
import inspect
# Ver argumentos de la función abs
print(inspect.signature(abs))## (x, /)Aplicaciones numéricas, aritmética y asignación
Asignación
# Asignar valor
x = 20
# Mostrar valor
print(x)## 20#Para asignar en Python solo se usa =
w = 50
print(w)## 50Palabras reservadas
import keyword
# Mostrar todas las palabras reservadas
print(keyword.kwlist)## ['False', 'None', 'True', 'and', 'as', 'assert', 'async', 'await', 'break', 'class', 'continue', 'def', 'del', 'elif', 'else', 'except', 'finally', 'for', 'from', 'global', 'if', 'import', 'in', 'is', 'lambda', 'nonlocal', 'not', 'or', 'pass', 'raise', 'return', 'try', 'while', 'with', 'yield']Gestión del workspace
# Listar todas las variables en el workspace
print(globals().keys())## dict_keys(['__name__', '__doc__', '__package__', '__loader__', '__spec__', '__annotations__', '__builtins__', 'r', 'sys', 'os', 'math', 'x', 'raiz', 'valor_absoluto', 'resultado', 'base', 'numero', 'numero_pequeno', 'numero_float', 'inspect', 'w', 'keyword'])x = 20
print("Estructura de x:", type(x)) # tipo de variable## Estructura de x: <class 'int'>print("Valor de x:", x)## Valor de x: 20x = 20
y = 100
z = 50
variables = [v for v in globals() if not v.startswith("__")]
print("Variables iniciales:", variables)## Variables iniciales: ['r', 'sys', 'os', 'math', 'x', 'raiz', 'valor_absoluto', 'resultado', 'base', 'numero', 'numero_pequeno', 'numero_float', 'inspect', 'w', 'keyword', 'y', 'z'] #Eliminar un objeto específico
if "y" in globals(): # verificar que existe antes de eliminar
del y
print("Variables después de eliminar y:", [v for v in globals() if not v.startswith("__")])## Variables después de eliminar y: ['r', 'sys', 'os', 'math', 'x', 'raiz', 'valor_absoluto', 'resultado', 'base', 'numero', 'numero_pequeno', 'numero_float', 'inspect', 'w', 'keyword', 'z', 'variables']#Eliminar todas las variables definidas (equivalente a rm(list=ls()))
for name in list(globals().keys()):
if not name.startswith("__"):
del globals()[name]
# Verificar workspace limpio
print("Workspace después de eliminar todo:", [v for v in globals() if not v.startswith("__")])## Workspace después de eliminar todo: ['name']Vectores y escalares
Escalar
Edad=20
Edad## 20Vector
Es una secuencia de datos, que tiene un mismo tipo de dato
# Crear un "vector"
vector = [21, 23, 25, 27, 29]
# Mostrar el vector
print(vector)## [21, 23, 25, 27, 29]# Crear un "vector" de caracteres
color = ["rojo", "Azul", "verde"]
# Mostrar el vector
print(color)## ['rojo', 'Azul', 'verde']import math # para sqrt()
# Crear un vector a partir de cálculos
vector3 = [74 + 5, math.sqrt(25), abs(-23), 84 / 7]
# Mostrar el vector
print(vector3)## [79, 5.0, 23, 12.0]# Crear vectores
v1 = [1, 2, 3]
v2 = [4, 5, 6]
# Combinar vectores
v3 = v1 + v2
# Mostrar resultado
print(v3)## [1, 2, 3, 4, 5, 6]# Supongamos que tenemos un vector
vector = [21, 23, 25, 27, 29]
# Ver la "clase" del vector
type(vector)## <class 'list'>vector4=[40, "hola" ,50]
vector4## [40, 'hola', 50]print(type(vector4))## <class 'list'>operador para secuencias
# Secuencia de 1 a 10
secuencia = list(range(1, 11))
print(secuencia)## [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]# Secuencia descendente de 15 a 10
secuencia_desc = list(range(15, 9, -1))
print(secuencia_desc)## [15, 14, 13, 12, 11, 10]# Secuencia de -5 a 5
secuencia_neg = list(range(-5, 6))
print(secuencia_neg)## [-5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5]import numpy as np
# Secuencia de 1.5 a 5.5 con paso 1
secuencia_decimal = np.arange(1.5, 6.5, 1)
print(secuencia_decimal)## [1.5 2.5 3.5 4.5 5.5]Utilizando np.arange()
import numpy as np
# Equivalente a seq(from=0, to=10, by=2)
secuencia = np.arange(0, 11, 2)
print(secuencia)## [ 0 2 4 6 8 10]#Para un número especifico de elementos
secuencia = np.linspace(0, 10, 20)
print(secuencia)## [ 0. 0.52631579 1.05263158 1.57894737 2.10526316 2.63157895
## 3.15789474 3.68421053 4.21052632 4.73684211 5.26315789 5.78947368
## 6.31578947 6.84210526 7.36842105 7.89473684 8.42105263 8.94736842
## 9.47368421 10. ]import numpy as np
# Secuencia descendente de 10 a 0
secuencia_desc = np.arange(10, -1, -1) # start=10, stop=-1 (para incluir 0), step=-1
print(secuencia_desc)## [10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0]Función de repetición
# Repetir un valor 5 veces
repetido = [20] * 5
print(repetido)## [20, 20, 20, 20, 20]vector = [21, 23]
# Repetir cada elemento 3 veces
repetido = [x for x in vector for _ in range(3)]
print(repetido)## [21, 21, 21, 23, 23, 23]colores = ["Rojo", "Azul"]
# Repetir cada elemento 2 veces, y repetir todo 3 veces
repetido = [x for _ in range(3) for x in colores for _ in range(2)]
print(repetido)## ['Rojo', 'Rojo', 'Azul', 'Azul', 'Rojo', 'Rojo', 'Azul', 'Azul', 'Rojo', 'Rojo', 'Azul', 'Azul']indexación
# Vector ejemplo
vector = [21, 23, 25, 27, 29]
# Obtener longitud del vector
longitud = len(vector)
print(longitud)## 5# Vector ejemplo
vector5 = [14, 15, 18, 19, 21]
# Extraer el primer elemento (posición 1 en R → índice 0 en Python)
primer_elemento = vector5[0]
print(primer_elemento)## 14# Vector ejemplo
vector5 = [14, 15, 18, 19, 21]
tercer_elemento = vector5[2]
print(tercer_elemento)## 18# Vector ejemplo
vector5 = [14, 15, 18, 19, 21]
# Extraer elementos desde posición 2 hasta 4 en R → índices 1 a 4 en Python
subvector = vector5[1:4] # índice 1 incluido, índice 4 excluido
print(subvector)## [15, 18, 19]# Vector ejemplo
vector5 = [14, 15, 18, 19, 21]
# Extraer el 1er, 3er y último elemento
elementos = [vector5[i] for i in [0, 2, 4]]
print(elementos)## [14, 18, 21]vector5 = [14, 15, 18, 19, 21]
# Todos excepto el primer elemento
sin_primero = vector5[1:]
print(sin_primero)## [15, 18, 19, 21]Matrices y arreglos
import numpy as np
# Crear matriz 4x4 con números del 1 al 16
matriz = np.arange(1, 17).reshape(4, 4)
print(matriz)## [[ 1 2 3 4]
## [ 5 6 7 8]
## [ 9 10 11 12]
## [13 14 15 16]]import numpy as np
# Crear vector del 1 al 16
vector = np.arange(1, 17)
# Convertir en matriz 4x4, rellenando por filas
matriz = vector.reshape(4, 4) # Por defecto rellena por filas
print(matriz)## [[ 1 2 3 4]
## [ 5 6 7 8]
## [ 9 10 11 12]
## [13 14 15 16]]import numpy as np
# Crear matriz 4x4 rellenando por filas (byrow=TRUE)
mi_matriz = np.arange(1, 17).reshape(4, 4)
print(mi_matriz)## [[ 1 2 3 4]
## [ 5 6 7 8]
## [ 9 10 11 12]
## [13 14 15 16]]import numpy as np
# Matriz
mi_matriz = np.arange(1, 17).reshape(4, 4)
# Dimensiones de la matriz
dimensiones = mi_matriz.shape
print(dimensiones)## (4, 4)import numpy as np
# Matriz
mi_matriz = np.arange(1, 17).reshape(4, 4)
# Número de filas
n_filas = mi_matriz.shape[0]
print(n_filas)## 4import numpy as np
# Matriz
mi_matriz = np.arange(1, 17).reshape(4, 4)
# Número de columnas
n_columnas = mi_matriz.shape[1]
print(n_columnas)## 4import numpy as np
# Crear matriz 4x5 con números del 1 al 20, rellenando por filas
matriz2 = np.arange(1, 21).reshape(4, 5)
print(matriz2)## [[ 1 2 3 4 5]
## [ 6 7 8 9 10]
## [11 12 13 14 15]
## [16 17 18 19 20]]import numpy as np
# Matriz 4x5
matriz2 = np.arange(1, 21).reshape(4, 5)
# Extraer el 7
elemento = matriz2[1, 1]
print(elemento)## 7Broadcasting (operaciones)
import numpy as np
# Matriz 4x5
matriz2 = np.arange(1, 21).reshape(4, 5)
# Sumar 10 a toda la matriz
resultado = matriz2 + 10
print(resultado)## [[11 12 13 14 15]
## [16 17 18 19 20]
## [21 22 23 24 25]
## [26 27 28 29 30]]import numpy as np
# Matriz 4x5
matriz2 = np.arange(1, 21).reshape(4, 5)
# Elevar todos los elementos al cuadrado
resultado = matriz2 ** 2
print(resultado)## [[ 1 4 9 16 25]
## [ 36 49 64 81 100]
## [121 144 169 196 225]
## [256 289 324 361 400]]import numpy as np
# Crear matriz 4x3 (R: 1:12, nrow=4)
matriz1 = np.arange(1, 13).reshape(4, 3)
print(matriz1)## [[ 1 2 3]
## [ 4 5 6]
## [ 7 8 9]
## [10 11 12]]import numpy as np
# Crear matriz 3x4 (R: 13:24, nrow=3)
matriz2 = np.arange(13, 25).reshape(3, 4)
print(matriz2)## [[13 14 15 16]
## [17 18 19 20]
## [21 22 23 24]]import numpy as np
# Matriz1: 4x3
matriz1 = np.arange(1, 13).reshape(4, 3)
# Matriz2: 3x4
matriz2 = np.arange(13, 25).reshape(3, 4)
# Multiplicación matricial
resultado = matriz1 @ matriz2
print(resultado)## [[110 116 122 128]
## [263 278 293 308]
## [416 440 464 488]
## [569 602 635 668]]Data frame
import pandas as pd
import numpy as np
# Crear un array de 1 a 16 y darle forma 4x4
arr = np.arange(1, 17).reshape(4, 4)
# Convertirlo en DataFrame
df = pd.DataFrame(arr, columns=['X1', 'X2', 'X3', 'X4'])
print(df)## X1 X2 X3 X4
## 0 1 2 3 4
## 1 5 6 7 8
## 2 9 10 11 12
## 3 13 14 15 16#lo usamos para instalar pandas
import sys
print(sys.executable)## C:\Users\Jamir\AppData\Local\R\cache\R\RETICU~1\uv\cache\ARCHIV~1\WGV1EW~1\Scripts\python.exeimport pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({
'nombre': ['Maryorie', 'Jorge'],
'edad': [20, 22]
})
print(df)## nombre edad
## 0 Maryorie 20
## 1 Jorge 22import pandas as pd
# URL del CSV en GitHub
url = "https://raw.githubusercontent.com/jamirmanama-lab/BASE-DE-DATOS-EJEMPLOS/refs/heads/main/Precios%20de%20Clorhidrato.csv"
# Leer el CSV
df = pd.read_csv(url, sep=';', encoding='utf-8')
# Mostrar las primeras filas
print(df.head())## ZEI Enero\r\n(2020) ... Noviembre (2023) Diciembre (2023)
## 0 VRAEM 5,922.26 ... 5,760.45 5,550.63
## 1 Triple Frontera 5,147.00 ... 8,260.41 8,432.60
## 2 Sur Amazónico 9,423.94 ... 7,314.86 7,430.54
## 3 La Convención - Kosñipata 3,684.96 ... 4,555.65 4,714.92
## 4 Huallaga 5,026.14 ... 3,231.31 3,208.77
##
## [5 rows x 47 columns]import pandas as pd
# Ruta del archivo CSV descargado de Kaggle
ruta = "C:/Users/Jamir/Downloads/ncr_ride_bookings.csv"
# Leer el CSV
df = pd.read_csv(ruta, sep=',', encoding='utf-8')
# Mostrar las primeras filas
print(df.head())## Date Time ... Customer Rating Payment Method
## 0 2024-03-23 12:29:38 ... NaN NaN
## 1 2024-11-29 18:01:39 ... NaN UPI
## 2 2024-08-23 08:56:10 ... 4.9 Debit Card
## 3 2024-10-21 17:17:25 ... 5.0 UPI
## 4 2024-09-16 22:08:00 ... 4.3 UPI
##
## [5 rows x 21 columns]import pandas as pd
# Ruta del CSV
ruta = "C:/Users/Jamir/Downloads/ncr_ride_bookings.csv"
# Leer CSV correctamente
df = pd.read_csv(ruta, sep=',', encoding='utf-8', quotechar='"')
# Limpiar comillas extra en todo el DataFrame (opcional)
df = df.applymap(lambda x: x.strip('"') if isinstance(x, str) else x)## <string>:3: FutureWarning: DataFrame.applymap has been deprecated. Use DataFrame.map instead.# Mostrar primeras filas
print(df.head())## Date Time ... Customer Rating Payment Method
## 0 2024-03-23 12:29:38 ... NaN NaN
## 1 2024-11-29 18:01:39 ... NaN UPI
## 2 2024-08-23 08:56:10 ... 4.9 Debit Card
## 3 2024-10-21 17:17:25 ... 5.0 UPI
## 4 2024-09-16 22:08:00 ... 4.3 UPI
##
## [5 rows x 21 columns]