Conceptos_basicos_R

Conceptos Basicos

Asignación de variables

x <- 8
y <- 4

Impresion de resultados

x

## [1] 8

y

## [1] 4

Operaciones Aritmeticas

suma <- x+y 
suma

## [1] 12

resta <- y-x
resta 

## [1] -4

multiplicacion <- x*7
multiplicacion

## [1] 56

division <- x/y
division 

## [1] 2

division_entera <- x%/%y
division_entera

## [1] 2

residuo <- x%%y
residuo

## [1] 0

potencia <- x**2 
potencia

## [1] 64

potencia_ej2 <- x^2 # Ctrl+Alt+{} =^^
potencia_ej2

## [1] 64

Funciones Matematicas

raiz_cuadrada <- sqrt (x)
raiz_cuadrada

## [1] 2.828427

raiz_cubica <- x^(1/3)
raiz_cubica

## [1] 2

exponencia <- exp(1)
exponencia

## [1] 2.718282

valor_absoluto <-  abs(x)
valor_absoluto 

## [1] 8

signo <- sign(x) # extrae el signo 1(positivo +) O -1(negativo -) 
signo 

## [1] 1

redondeo_arriba <- ceiling(division)
redondeo_arriba

## [1] 2

redondeo_abajo <- floor(division)
redondeo_abajo

## [1] 2

truncar <- trunc(1.9999)
truncar

## [1] 1

Constantes

pi 

## [1] 3.141593

radio <- 5 
area_circulo <- pi*radio^2
area_circulo

## [1] 78.53982

Vectores

a <- c(1,2,3,4,5) # c es columna # separados por , es juntarlos
a

## [1] 1 2 3 4 5

b <- c(1:100) # los : son secuencuencia de enteros (es como un 1-100)
b

##   [1]   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17  18
##  [19]  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35  36
##  [37]  37  38  39  40  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53  54
##  [55]  55  56  57  58  59  60  61  62  63  64  65  66  67  68  69  70  71  72
##  [73]  73  74  75  76  77  78  79  80  81  82  83  84  85  86  87  88  89  90
##  [91]  91  92  93  94  95  96  97  98  99 100

c <-  seq(2,5, by=0.5)  # secuencia seq(incio,fin,by= step)
c

## [1] 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0

d<- rep(1:2, times=3) # repetición de secuencia de  numeros 
d

## [1] 1 2 1 2 1 2

e<- rep(1:2, each=3) # repetición de numeros 
e

## [1] 1 1 1 2 2 2

f<- c("pera","manzana","kiwi","fresa")
f

## [1] "pera"    "manzana" "kiwi"    "fresa"

longitud <- length(a) # cantidad de elementos
longitud

## [1] 5

longitud_lista <- length(f) # cantidad de elementos
longitud_lista

## [1] 4

promedio <- mean(a)
promedio

## [1] 3

rango <- max(a)-min(a)
rango

## [1] 4

resumen <- summary(a) # es como el .describe() de python
resumen

##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##       1       2       3       3       4       5

orden_ascendente <- sort(a)
orden_ascendente

## [1] 1 2 3 4 5

orden_descendente <- sort(a, decreasing = TRUE)
orden_descendente

## [1] 5 4 3 2 1

g<-c(1,2,3,4,5)
h<-c(2,2,2,2,2)
suma_vectores <- a+h
suma_vectores

## [1] 3 4 5 6 7

Tipos de datos

• Caracter: string, siempre entre ” “.
• Numerico: Número .
• Logico: boleano (si o no / true o false)
• Factores: niveles prestablecidos ‘1’ o ‘0’

Para convertir datos “as.–”

• A numerico -> as.numeric
• A factor -> as.factor

Graficar

#plot(g,h)
#plot(a,h, main= "ventas",xlab= "Mes",ylab = "USD$", type=b)

Operadores relacionales

• Igual a==b
• Diferente a!=b
• Mayor que >
• Menor que <
• Mayor o igual que >=
• Menor o igual que <=

Condicionales

calif <- 71

if(calif>=70){
  print("Pasa")
}else{
  print("No Pasa")
}

## [1] "Pasa"

Tabla

df<-data.frame(a,g)
df

##   a g
## 1 1 1
## 2 2 2
## 3 3 3
## 4 4 4
## 5 5 5

Ejercicio 1

Nombres <- c("Paula","Dulce","Natalia", "Ana")
Altura <- c(1.60,1.55,1.65,1.75)
Peso <- c(60,57,75,85)
df <- data.frame(Nombres,Altura,Peso)
df$IMC <- df$Peso/df$Altura**2
df$Clasificacion <- ifelse(df$IMC<18.5, "Peso Bajo", 
                           ifelse(df$IMC>=24.9,"Normal",
                                  ifelse(df$IMC<=30,"Obesidad",
                                         ifelse(df$IMC<=35,"Obesidad grado 1",
                                                ifelse(df$IMC<=40,"Obesidad grado 2")))))