Ejercicios básicos sobre el uso de dplyr

Actividad A23 — Tarea 3 (LM23027)

Ejercicio 1

Haciendo uso del dataframe mtcars, resuelve los siguientes ejercicios:

library(tidyverse)
cars <- mtcars %>%
  rownames_to_column(var = "model")

head(cars)

A. Selecciona solo los automóviles que tienen un consumo de gasolina (mpg)

mayor que 25 y un peso (wt) menor a 2,5.

cars %>%
  filter(
    mpg > 25 & wt < 2.5
  ) %>%
  select(model, mpg, wt)

B. Ordena los automóviles por su potencia (hp), de forma ascendente y muestra

únicamente las columnas mpg, hp y wt.

cars %>%
  select(
    model, hp, wt
  ) %>%
  arrange(hp)

C. Crear una nueva columna llamada kmpl, que contenga el consumo de gasolina

en kilómetros por litro (kmpl)

Sabiendo que una (1) mpg equivale a 0.4251 kmpl.

mutate_cars <- cars %>%
  select(model, mpg) %>%
  mutate(kmpl = mpg * 0.4251) %>%
  arrange(mpg)

head(mutate_cars, 10)

D. Calcula la media, la mediana y la desviación estándar del consumo de

gasolina (mpg) de todos los automóviles

cars %>%
  summarise(
    mean_mpg = mean(mpg),
    med_mpg  = median(mpg),
    sd_mpg   = sd(mpg)
  )

E. Agrupa los automóviles por el número de cilindros (cyl) y calcula la media

y la desviación estándar del consumo de gasolina (mpg) de cada grupo

summ_per_cyl <- cars %>%
  group_by(cyl) %>%
  summarise(
    n_cars = n(),
    mean_mpg = mean(mpg),
    sd_mpg   = sd(mpg)
    
  )

summ_per_cyl

Ejercicio 2

Instala la libreria pwt10, usa el sig. comando pwt <- pwt10::pwt10.01 para crear el dataframe.

library(pwt10)

pwt <- pwt10::pwt10.01

Seleccionar los países que pertenecen a América Latina.

Usando el código ISO de tres letras para identificarlos.

# Códigos ISO3 para países de Latam (19 países)

latam <- c("MEX", "GTM", "SLV", "HND", "NIC", "CRI", "PAN", "DOM", "HTI", "ARG",
           "BOL", "BRA", "CHL", "COL", "ECU", "PRY", "PER", "URY", "VEN")

pwt_latam <- pwt %>%
  filter(isocode %in% latam) 

pwt_latam

B. Calcula el ingreso per cápita (IPC) promedio (rgdpe/pop) y el índice de capital humano promedio (hc) de los países latinoamericanos

latam_indx <- pwt_latam %>%
  select(country, isocode, year, rgdpe, pop, hc) %>%
  mutate(ipc = rgdpe / pop) %>%          
  group_by(country) %>%
  mutate(
    mean_ipc = mean(ipc, na.rm = TRUE),
    mean_hc  = mean(hc,  na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup()

head(latam_indx)

C. Agrupa los países latinoamericanos por su nivel de ingreso según el BM.

Rango de ingreso (USD)	Clasificación de ingreso
1,026.00 - 3,995.00	Bajo
3,996.00 - 12,375.00	Bajo-medio
> 12,375.00	Alto

cortes    <- c(-Inf, 1025, 3995, 12375, Inf)
etiquetas <- c("Bajo", "Bajo-medio", "Medio-alto", "Alto")

latam_ingreso <- pwt_latam %>%
  filter(year == 2019) %>%                       
  mutate(
    ipc   = rgdpe / pop,                        
    grupo = cut(ipc, breaks = cortes, labels = etiquetas,
                right = TRUE, ordered_result = TRUE)
  ) %>%
  select(country, isocode, year, ipc, grupo) %>%
  arrange(desc(ipc))

latam_ingreso