Con sus nuevas habilidades sobre factores, asignación de nombres en las variables y data frame, un cinéfilo/a, y programador(a) de R, le pide su ayuda para realizar una gráfica de columnas sobre la recaudación de la saga fast and furious. A continuación, se presenta la recaudación en cine de la saga.

#Realice lo siguiente 1) Asigne el nombre a los vectores: fast_furious y recaudacion

fast_furious<-c("I","II","III","IV","V","VI","VII","VIII","IX","X")
fast_furious
##  [1] "I"    "II"   "III"  "IV"   "V"    "VI"   "VII"  "VIII" "IX"   "X"
recaudacion<-c(207.3,236.4,159,360.4,626.1,788.7,1515,1239,726.2,725)
recaudacion
##  [1]  207.3  236.4  159.0  360.4  626.1  788.7 1515.0 1239.0  726.2  725.0
  1. Convierta en un data frame y asígnele el nombre ff_rec
ff_rec<-data.frame(fast_furious,recaudacion)
ff_rec
##    fast_furious recaudacion
## 1             I       207.3
## 2            II       236.4
## 3           III       159.0
## 4            IV       360.4
## 5             V       626.1
## 6            VI       788.7
## 7           VII      1515.0
## 8          VIII      1239.0
## 9            IX       726.2
## 10            X       725.0
  1. Aplique class(), str(), head(), tail() y summary().
class(ff_rec)
## [1] "data.frame"
str(ff_rec)
## 'data.frame':    10 obs. of  2 variables:
##  $ fast_furious: chr  "I" "II" "III" "IV" ...
##  $ recaudacion : num  207 236 159 360 626 ...
head(ff_rec)
##   fast_furious recaudacion
## 1            I       207.3
## 2           II       236.4
## 3          III       159.0
## 4           IV       360.4
## 5            V       626.1
## 6           VI       788.7
tail(ff_rec)
##    fast_furious recaudacion
## 5             V       626.1
## 6            VI       788.7
## 7           VII      1515.0
## 8          VIII      1239.0
## 9            IX       726.2
## 10            X       725.0
summary(ff_rec)
##  fast_furious        recaudacion    
##  Length:10          Min.   : 159.0  
##  Class :character   1st Qu.: 267.4  
##  Mode  :character   Median : 675.5  
##                     Mean   : 658.3  
##                     3rd Qu.: 773.1  
##                     Max.   :1515.0

¿Cuál es la diferencia entre el 3rd y 1st quartil?

773.1 -267.4
## [1] 505.7

resultado= 505.7

Escriba tal cual este código en su editor y córralo:

 library(tidyverse) # Así se carga la librería (tiene que esperar unos segundos en lo que carga. Checar consola)
## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ dplyr     1.1.4     ✔ readr     2.1.5
## ✔ forcats   1.0.1     ✔ stringr   1.5.2
## ✔ ggplot2   4.0.0     ✔ tibble    3.3.0
## ✔ lubridate 1.9.4     ✔ tidyr     1.3.1
## ✔ purrr     1.1.0     
## ── 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
ggplot(ff_rec, aes(fast_furious,recaudacion)) + geom_col() + 
labs(x =  "Película",
y = "MDDcorrientes")

¿Qué notan en el eje de las x?
Se puede apreciar que en el eje de las x los datos no se encuentran ordenados conforme a la numeración romana

``` r
pelicula <- factor(ff_rec$fast_furious, ordered=TRUE, levels = c("I","II","III","IV","V","VI","VII","VIII","IX","X"))
ggplot(ff_rec, aes(pelicula,recaudacion)) + geom_col() +labs(x = "Película", y = "MDDcorrientes")