This separate RMarkdown file shows the results when running the code reading the files from the C: drive in the computer for Jamaica
I was able to read the txt file in the computer. However the same syntax produced an error message when read from the same file in GitHub, thus making the exercise non-reproducible
BReg_Arg <- read.table("Argentina 2019-20 MICS BReg without intro paragraph columns ONLY relevant without Table Title.txt", dec = ",")
BReg_Arg## V1 V2 V3 V4 V5
## 1 Total 50,3 47,7 1,8 99,7
## 2 AMBA 39,1 57,8 2,5 99,4
## 3 Cuyo 32,1 67,2 0,4 99,7
## 4 NEA 40,6 57,3 2,0 99,9
## 5 NOA 53,6 45,0 1,1 99,7
## 6 Pampeana 63,4 35,0 1,6 100,0
## 7 Patagonia 68,9 29,5 1,6 100,0
## 8 Hombre 49,2 49,6 1,2 99,9
## 9 Mujer 51,3 46,0 2,2 99,5
## 10 M\xe1s_bajo 49,7 47,3 2,4 99,4
## 11 Segundo 45,8 52,4 1,8 100,0
## 12 Medio 57,2 41,2 1,5 99,9
## 13 Cuarto 50,6 47,6 1,7 100,0
## 14 M\xe1s_alto 50,2 49,0 0,2 99,5
## 15 Si 49,4 48,3 1,8 99,5
## 16 No 51,2 47,0 1,7 99,9
## 17 No_responde (*) (*) (*) (*)
## 18 Hasta_secundario_incompleto 46,8 50,7 2,0 99,5
## 19 Secundario_completo/Terciario_o_Universitario_incompleto 53,4 44,7 1,8 99,9
## 20 Terciario_o_Universitario_completo 53,2 46,0 0,8 99,9
## 21 No_responde (*) (*) (*) (*)
## 22 Hombre 50,5 47,7 1,7 100,0
## 23 Mujer 50,0 47,6 1,8 99,4
## 24 0-11 48,8 48,9 1,6 99,3
## 25 12-23 50,3 48,8 0,9 100,0
## 26 24-35 51,1 45,8 2,3 99,2
## 27 36-47 49,7 48,3 2,0 100,0
## 28 48-59 51,2 46,9 1,9 100,0
## V6 V7 V8
## 1 6157 (*) 17
## 2 1907 (*) 12
## 3 450 (*) 1
## 4 611 (*) 1
## 5 831 (*) 3
## 6 2060 (*) 1
## 7 297 (*) 0
## 8 2885 (*) 2
## 9 3272 (*) 15
## 10 1936 (*) 12
## 11 1547 (*) 0
## 12 1138 (*) 1
## 13 776 (*) 0
## 14 759 (*) 4
## 15 3022 (*) 14
## 16 3125 (*) 3
## 17 9 (*) 0
## 18 2813 (*) 15
## 19 2538 (*) 2
## 20 794 (*) 1
## 21 12 (*) 0
## 22 3207 (*) 1
## 23 2950 (*) 16
## 24 1004 (*) 7
## 25 1230 (*) 0
## 26 1183 (*) 9
## 27 1351 (*) 0
## 28 1390 (*) 1I was also able to convert back to a CSV file
write.csv(BReg_Arg, "BReg_Arg.csv")
BReg_Argback<- read.csv("BReg_Arg.csv")
BReg_Argback## X V1 V2 V3 V4
## 1 1 Total 50,3 47,7 1,8
## 2 2 AMBA 39,1 57,8 2,5
## 3 3 Cuyo 32,1 67,2 0,4
## 4 4 NEA 40,6 57,3 2,0
## 5 5 NOA 53,6 45,0 1,1
## 6 6 Pampeana 63,4 35,0 1,6
## 7 7 Patagonia 68,9 29,5 1,6
## 8 8 Hombre 49,2 49,6 1,2
## 9 9 Mujer 51,3 46,0 2,2
## 10 10 M\xe1s_bajo 49,7 47,3 2,4
## 11 11 Segundo 45,8 52,4 1,8
## 12 12 Medio 57,2 41,2 1,5
## 13 13 Cuarto 50,6 47,6 1,7
## 14 14 M\xe1s_alto 50,2 49,0 0,2
## 15 15 Si 49,4 48,3 1,8
## 16 16 No 51,2 47,0 1,7
## 17 17 No_responde (*) (*) (*)
## 18 18 Hasta_secundario_incompleto 46,8 50,7 2,0
## 19 19 Secundario_completo/Terciario_o_Universitario_incompleto 53,4 44,7 1,8
## 20 20 Terciario_o_Universitario_completo 53,2 46,0 0,8
## 21 21 No_responde (*) (*) (*)
## 22 22 Hombre 50,5 47,7 1,7
## 23 23 Mujer 50,0 47,6 1,8
## 24 24 0-11 48,8 48,9 1,6
## 25 25 12-23 50,3 48,8 0,9
## 26 26 24-35 51,1 45,8 2,3
## 27 27 36-47 49,7 48,3 2,0
## 28 28 48-59 51,2 46,9 1,9
## V5 V6 V7 V8
## 1 99,7 6157 (*) 17
## 2 99,4 1907 (*) 12
## 3 99,7 450 (*) 1
## 4 99,9 611 (*) 1
## 5 99,7 831 (*) 3
## 6 100,0 2060 (*) 1
## 7 100,0 297 (*) 0
## 8 99,9 2885 (*) 2
## 9 99,5 3272 (*) 15
## 10 99,4 1936 (*) 12
## 11 100,0 1547 (*) 0
## 12 99,9 1138 (*) 1
## 13 100,0 776 (*) 0
## 14 99,5 759 (*) 4
## 15 99,5 3022 (*) 14
## 16 99,9 3125 (*) 3
## 17 (*) 9 (*) 0
## 18 99,5 2813 (*) 15
## 19 99,9 2538 (*) 2
## 20 99,9 794 (*) 1
## 21 (*) 12 (*) 0
## 22 100,0 3207 (*) 1
## 23 99,4 2950 (*) 16
## 24 99,3 1004 (*) 7
## 25 100,0 1230 (*) 0
## 26 99,2 1183 (*) 9
## 27 100,0 1351 (*) 0
## 28 100,0 1390 (*) 1