Reporte descriptivo de pasajeros 2015
Adriana Rodríguez Domínguez
2025-11-02
Carga y visualiza la estructura del dataframe, para verificar la asignación correcta del tipo de dato.
##Se da lectura al archivo y se revisa su estructura
x<-"C:/Users/aacad/OneDrive/Documents/ADRIANA/FCPYS/R COMO INSTRUMENTO DE INVESTIGACION/Pasajeros.csv"
y<-read.csv(x)
str(y)## 'data.frame': 216 obs. of 6 variables:
## $ Anio.mes : int 201501 201501 201501 201501 201501 201501 201501 201501 201501 201501 ...
## $ Codigo.IATA : chr "CEN" "CLQ" "CME" "CPE" ...
## $ Descripcion : chr "Ciudad Obregon" "Colima" "Ciudad del Carmen" "Campeche" ...
## $ Estado : chr "Sonora" "Colima" "Campeche" "Campeche" ...
## $ Pasajeros.nacionales : int 17149 8486 56079 13264 13153 4695 1315 1050 6684 5609 ...
## $ Pasajeros.internacionales: int 721 124 3126 215 0 139 386 2684 61 10 ...Se tienen 216 observaciones y 6 variables, 3 numéricas (año mes, número de pasajeros nacionales e internacionales y 3 de cadena (código descripción y año).
Realiza los resúmenes numéricos de cada variable numérica.
summary(y)## Anio.mes Codigo.IATA Descripcion Estado
## Min. :201501 Length:216 Length:216 Length:216
## 1st Qu.:201504 Class :character Class :character Class :character
## Median :201507 Mode :character Mode :character Mode :character
## Mean :201507
## 3rd Qu.:201509
## Max. :201512
## Pasajeros.nacionales Pasajeros.internacionales
## Min. : 63 Min. : 0.0
## 1st Qu.: 1198 1st Qu.: 7.0
## Median : 7947 Median : 107.0
## Mean :10608 Mean : 818.2
## 3rd Qu.:14884 3rd Qu.: 584.0
## Max. :56418 Max. :7042.0Se describen las variables cuantitativas de número de pasajeros:
Nacionales: El mes que registra el menor múmero de pasajeros es de 63 y el mayor con 56,418, en general viajan 10,608 pasajeros al mes.
Internacionales: Existen meses que no registran pasajeros extranjeros, el mes con mayor número de pasajeros registra 7,042, en general viajan 818 pasajeros al mes.
Genera tablas de frecuencias para las variables categóricas.
tablaCodigo.IATA<-table(y$Codigo.IATA)
tablaDes<-table(y$Descripcion)
tablaEdo<-table(y$Estado)
tablaCodigo.IATA##
## CEN CLQ CME CPE CTM CVM GYM LTO MAM NLD NOG PAZ PBC PXM TCN TPQ TSL UPN
## 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12tablaDes##
## Campeche Chetumal Ciudad del Carmen Ciudad Obregon
## 12 12 12 12
## Ciudad Victoria Colima Guaymas Loreto
## 12 12 12 12
## Matamoros Nogales Nuevo Laredo Poza Rica
## 12 12 12 12
## Puebla Puerto Escondido Tamuin Tehuacan
## 12 12 12 12
## Tepic Uruapan
## 12 12tablaEdo##
## Baja California Sur Campeche Colima
## 12 24 12
## Michoacan Nayarit Oaxaca
## 12 12 12
## Puebla Quintana Roo San Luis Potosi
## 24 12 12
## Sonora Tamaulipas Veracruz
## 36 36 12Se muestra el número de casos por código, aeropuerto y estado de la república.
#Realiza agregaciones que visualicen comportamientos interesantes.
A continuación se muestra el total de pasajeros nacionales e internacionales agrupados por Estado y Aeropuerto, ordenados de forma descendente por pasajeros internacionales. Los aeropuestos con mayor flujo internacional se localizan en Puebla y Baja California Sur.
library(dplyr)##
## Attaching package: 'dplyr'## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, uniony %>%
group_by(Estado,Descripcion) %>%
summarise(
nacional=sum(Pasajeros.nacionales),
internacional=sum(Pasajeros.internacionales),
count=n()
)%>%
arrange(desc(internacional)) ## `summarise()` has grouped output by 'Estado'. You can override using the
## `.groups` argument.## # A tibble: 18 × 5
## # Groups: Estado [12]
## Estado Descripcion nacional internacional count
## <chr> <chr> <int> <int> <int>
## 1 Puebla Puebla 264755 63056 12
## 2 Baja California Sur Loreto 12602 45305 12
## 3 Campeche Ciudad del Carmen 591154 32000 12
## 4 Michoacan Uruapan 95635 14432 12
## 5 Sonora Ciudad Obregon 238409 7083 12
## 6 Sonora Guaymas 12757 4138 12
## 7 Oaxaca Puerto Escondido 181706 3624 12
## 8 Campeche Campeche 178710 3041 12
## 9 Tamaulipas Ciudad Victoria 73491 1665 12
## 10 Colima Colima 112656 927 12
## 11 Tamaulipas Matamoros 96947 707 12
## 12 Sonora Nogales 2622 355 12
## 13 Tamaulipas Nuevo Laredo 72688 290 12
## 14 Quintana Roo Chetumal 179259 118 12
## 15 Nayarit Tepic 113043 0 12
## 16 Puebla Tehuacan 2812 0 12
## 17 San Luis Potosi Tamuin 1598 0 12
## 18 Veracruz Poza Rica 60575 0 12Crea gráficos descriptivos que incluyan:
Un histograma de pasajeros nacionales o internacionales.
par(mfrow=c(1,2))
hist(y$Pasajeros.nacionales,main="Pasajeros nacionales",
xlab = "Pasajeros",ylab = "Frecuencia")
hist(y$Pasajeros.internacionales,main="Pasajeros internacionales",
xlab = "Pasajeros",ylab = "Frecuencia")
En pasajeros nacionales, la mayor parte de de los meses se registran hasta 10 000, mientras que en internacionales, en la mayoría de los meses se observan hasta 1000.
Un gráfico de barras con el total de pasajeros por estado o aeropuerto.
library(ggplot2)
ggplot(y,aes(x=factor(Descripcion),y=Pasajeros.nacionales))+
geom_bar(stat = "identity")+
labs(title = "Pasajeros nacionales por aeropuerto",
x="Aeropuerto",
y="Pasajeros")+
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))
El aeropuerto que reporta mayor número de pasajeros nacionales es Ciudad del Carmen.
Un boxplot para analizar la dispersión de pasajeros por mes.
boxplot((y$Pasajeros.nacionales+y$Pasajeros.internacionales),
main="Boxplot de pasajeros al mes",
ylab="Pasajeros al mes")
En la mitad de los meses se registra menos de 10 000 pasajeros.
Un gráfico que relacione una variable numérica y una categórica.
library(ggplot2)
ggplot(y,aes(x=factor(Descripcion),y=Pasajeros.internacionales))+
geom_bar(stat = "identity")+
labs(title = "Pasajeros internacionales por aeropuerto",
x="Aeropuerto",
y="Pasajeros")
Un gráfico que relacione dos variables numéricas.
plot(y$Pasajeros.nacionales,y$Pasajeros.internacionales,
xlab = "Pasajeros nacionales",
ylab="Pasajeros internacionales",
main="Relación entre tipo de pasajeros")
Se observa una relación aproximada de 10 a 1 entre pasajeros nacionales respecto a internacionales.