Ejercicio 1

# 1. Lista Acciones

acciones <- list(
  apple = c(120, 125, 130),
  google = c(1800, 1850, 1900),
  amazon = c(3200, 3300, 3400)
)
print(acciones)
## $apple
## [1] 120 125 130
## 
## $google
## [1] 1800 1850 1900
## 
## $amazon
## [1] 3200 3300 3400
# 2. Vector de Microsoft añadido a la lista
acciones$microsoft <- c(210, 215, 220)
print(acciones)
## $apple
## [1] 120 125 130
## 
## $google
## [1] 1800 1850 1900
## 
## $amazon
## [1] 3200 3300 3400
## 
## $microsoft
## [1] 210 215 220
# 3. Segundo elemento extraído del vector 'google'
segundo_google <- acciones$google[2]
print(segundo_google)
## [1] 1850

Ejercicio 2

# 1. Crear y mostrar la lista 'indicadores'
indicadores <- list(
  pib = 30000,
  inflacion = c(2.5, 3.0, 3.5),
  desempleo = matrix(c(5.0, 5.5, 6.0, 4.5, 4.0, 3.5), nrow = 2),
  deuda = list(publica = 60, privada = 40)
)
print(indicadores)
## $pib
## [1] 30000
## 
## $inflacion
## [1] 2.5 3.0 3.5
## 
## $desempleo
##      [,1] [,2] [,3]
## [1,]  5.0  6.0  4.0
## [2,]  5.5  4.5  3.5
## 
## $deuda
## $deuda$publica
## [1] 60
## 
## $deuda$privada
## [1] 40
# 2. Promedio del tercer elemento (matriz desempleo)
promedio_desempleo <- mean(indicadores[[3]])
print(promedio_desempleo)
## [1] 4.75
# Incrementar la deuda pública en un 20% adicional
indicadores$deuda$publica <- indicadores$deuda$publica * 1.20
print(indicadores$deuda$publica)
## [1] 72

Ejercicio 3

# 1. Crear la lista 'estudiantes'
estudiantes <- list(
  nombre = c("Ana", "Luis", "Pedro"),
  edad = c(18, 19, 20),
  notas = list(
    matematicas = c(8, 7, 9),
    historia = c(6, 8, 7),
    ingles = c(9, 10, 8)
  )
)
print(estudiantes)
## $nombre
## [1] "Ana"   "Luis"  "Pedro"
## 
## $edad
## [1] 18 19 20
## 
## $notas
## $notas$matematicas
## [1] 8 7 9
## 
## $notas$historia
## [1] 6 8 7
## 
## $notas$ingles
## [1]  9 10  8
# 2. Modificar el nombre del primer estudiante por "Elena"
estudiantes$nombre[1] <- "Elena"
# 3. Añadir el vector de géneros
estudiantes$genero <- c("F", "M", "NB")
print(estudiantes$genero)
## [1] "F"  "M"  "NB"
# 4. Cambiar la nota de inglés del tercer estudiante por un 9
estudiantes$notas$ingles[3] <- 9

Ejercicio 4

# 1. Crear el Data Frame 'ventas_tiendas'
ventas_tiendas <- data.frame(
  dia_1 = c(12, 10, 22, 16, 30),
  dia_2 = c(15, 11, 24, 17, 32),
  dia_3 = c(14, 13, 21, 19, 31),
  dia_4 = c(18, 12, 25, 20, 35),
  dia_5 = c(20, 15, 23, 18, 33),
  row.names = c("Tienda A", "Tienda B", "Tienda C", "Tienda D", "Tienda E")
)
print(ventas_tiendas)
##          dia_1 dia_2 dia_3 dia_4 dia_5
## Tienda A    12    15    14    18    20
## Tienda B    10    11    13    12    15
## Tienda C    22    24    21    25    23
## Tienda D    16    17    19    20    18
## Tienda E    30    32    31    35    33
# 2. Mostrar la fila 3, columna 4 (Tienda C, dia_4)
print(ventas_tiendas[3, 4])
## [1] 25
# 3. Mostrar valores de dia_2 y dia_5 para todas las tiendas
print(ventas_tiendas[, c("dia_2", "dia_5")])
##          dia_2 dia_5
## Tienda A    15    20
## Tienda B    11    15
## Tienda C    24    23
## Tienda D    17    18
## Tienda E    32    33
# 4. Cambiar ventas de "Tienda B" en dia_1 a 14
ventas_tiendas["Tienda B", "dia_1"] <- 14
# 5. Incrementar en 15% los valores de "Tienda E"
ventas_tiendas["Tienda E", ] <- ventas_tiendas["Tienda E", ] * 1.15
# 6. Reemplazar columna dia_3 multiplicando por 2
ventas_tiendas$dia_3 <- ventas_tiendas$dia_3 * 2