CIUDAD

Lorien Arcentales

20/11/2025

#UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR #FIGEMPA#Ingeniería Ambiental

#ESTADISTICA DESCRIPTIVA
#Lorien Arcentales
#20/11/2025
#Carga de paquetes
library(gt)
library(dplyr)
#Carga de datos
datos<- read.csv("city_day.csv",header = TRUE,dec = ".",sep = ",")
datos <- datos[!is.na(datos$City) & datos$City != "", ]
str(datos)

## 'data.frame':    29531 obs. of  22 variables:
##  $ City                : chr  "Ahmedabad" "Ahmedabad" "Ahmedabad" "Ahmedabad" ...
##  $ State               : chr  "Gujarat" "Gujarat" "Gujarat" "Gujarat" ...
##  $ StationName         : chr  "Maninagar, Ahmedabad - GPCB" "Maninagar, Ahmedabad - GPCB" "Maninagar, Ahmedabad - GPCB" "Maninagar, Ahmedabad - GPCB" ...
##  $ Zona                : chr  "Oeste" "Oeste" "Oeste" "Oeste" ...
##  $ Longitud            : num  73 73 73 73 73 ...
##  $ Latitud             : num  21.6 21.6 21.6 21.6 21.6 ...
##  $ Date                : chr  "1/1/2015" "2/1/2015" "3/1/2015" "4/1/2015" ...
##  $ PM2.5               : chr  "-" "-" "-" "-" ...
##  $ PM10                : chr  "-" "-" "-" "-" ...
##  $ NO                  : chr  "0.92" "0.97" "17.4" "1.7" ...
##  $ NO2                 : chr  "18.22" "15.69" "19.3" "18.48" ...
##  $ NOx                 : chr  "17.15" "16.46" "29.7" "17.97" ...
##  $ NH3                 : chr  "-" "-" "-" "-" ...
##  $ CO                  : chr  "0.92" "0.97" "17.4" "1.7" ...
##  $ SO2                 : chr  "27.64" "24.55" "29.07" "18.59" ...
##  $ O3                  : chr  "133.36" "34.06" "30.7" "36.08" ...
##  $ Benzene             : chr  "0" "3.68" "6.8" "4.43" ...
##  $ Toluene             : chr  "0.02" "5.5" "16.4" "10.14" ...
##  $ Xylene              : chr  "0" "3.77" "2.25" "1" ...
##  $ AQI                 : chr  "-" "-" "-" "-" ...
##  $ AQI_Bucket          : chr  "-" "-" "-" "-" ...
##  $ Número.de.habitantes: int  9060000 9060000 9060000 9060000 9060000 9060000 9060000 9060000 9060000 9060000 ...

#Tablas Cualitativas
#Extraer Variable
Ciudad<-datos$City
#TDF
habitantes<- datos %>% 
  select(City, Número.de.habitantes) %>% 
  distinct()
TDF_ciudad_habitantes<-data.frame(table(Ciudad))
TDF_ciudad_habitantes <- merge(
  TDF_ciudad_habitantes,
  habitantes,
  by.x = "Ciudad",
  by.y = "City",
  all.x = TRUE
)

TDF_ciudad_habitantes <- TDF_ciudad_habitantes[, c("Número.de.habitantes",
                                                   "Ciudad", "Freq")]
ni<-TDF_ciudad_habitantes$Freq
hi <- round((ni / sum(ni)) * 100, 2)
Ciudad<-TDF_ciudad_habitantes$Ciudad
TDF_ciudad_habitantes$ni <- ni
TDF_ciudad_habitantes$hi <- hi
TDF_ciudad_habitantes$Freq <- NULL
Summary <- data.frame(
  Número.de.habitantes = NA,
  Ciudad = "TOTAL",      
  ni = sum(TDF_ciudad_habitantes$ni),
  hi = 100
)
TDF_ciudad_habitantes <- rbind(TDF_ciudad_habitantes, Summary)
colnames(TDF_ciudad_habitantes) <- c(
  "Número de habitantes",
  "Ciudades",
  "ni",
  "hi(%)"
)
TDF_ciudad_habitantes %>%
  gt() %>%
  tab_header(
    title = md("*Tabla Nro. 1*"),
    subtitle = md("**Distribucion de frecuencia de ciudades con su número de habitantes,estudio calidad del aire en India entre 2015-2020 **")
  ) %>%
  tab_source_note(
    source_note = md("Autor: Grupo 2\n Fuente:https://www.kaggle.com/datasets/rohanrao/air-quality-data-in-india")
  ) %>%
  tab_options(
    table.border.top.color = "black",
    table.border.bottom.color = "black",
    table.border.top.style = "solid",
    table.border.bottom.style = "solid",
    column_labels.border.top.color = "black",
    column_labels.border.bottom.color = "black",
    column_labels.border.bottom.width = px(2),
    row.striping.include_table_body = TRUE,
    heading.border.bottom.color = "black",
    heading.border.bottom.width = px(2),
    table_body.hlines.color = "gray",
    table_body.border.bottom.color = "black"
  )

Tabla Nro. 1
**Distribucion de frecuencia de ciudades con su número de habitantes,estudio calidad del aire en India entre 2015-2020 **
Número de habitantes	Ciudades	ni	hi(%)
9060000	Ahmedabad	2009	6.80
405000	Aizawl	113	0.38
608000	Amaravati	951	3.22
1100000	Amritsar	1221	4.13
14400000	Bengaluru	2009	6.80
2690000	Bhopal	289	0.98
81000	Brajrajnagar	938	3.18
1050000	Chandigarh	304	1.03
12300000	Chennai	2009	6.80
3160000	Coimbatore	386	1.31
33800000	Delhi	2009	6.80
3100000	Ernakulam	162	0.55
870000	Gurugram	1679	5.69
1200000	Guwahati	502	1.70
11300000	Hyderabad	2006	6.79
4300000	Jaipur	1114	3.77
8000	Jorapokhar	1169	3.96
878000	Kochi	162	0.55
15800000	Kolkata	814	2.76
3900000	Lucknow	2009	6.80
22000000	Mumbai	2009	6.80
2690000	Patna	1858	6.29
520000	Shillong	310	1.05
66000	Talcher	925	3.13
3070000	Thiruvananthapuram	1112	3.77
2440000	Visakhapatnam	1462	4.95
NA	TOTAL	29531	100.00
Autor: Grupo 2 Fuente:https://www.kaggle.com/datasets/rohanrao/air-quality-data-in-india