Obtener un data frame de datos
library(readxl)
datos <- read_excel("./datos/renUtiOax.xlsx", sheet = "datosRendimiento")
names(datos)## [1] "ID.de.la.bitácora"
## [2] "ID.de.tipo.de.bitácora..clave.foránea."
## [3] "Tipo.de.parcela..testigo.o.innovación."
## [4] "Nombre.del.cultivo.cosechado"
## [5] "Nombre.del.producto.de.interés.económico.obtenido"
## [6] "Unidad.de.medida.de.rendimiento.para.el.producto.de.interés.económico.obtenido"
## [7] "Uso.que.le.da.al.producto.de.interés.económico.obtenido"
## [8] "Rendimiento..t.ha."
## [9] "tipoProduccion"
## [10] "ID.de.la.parcela"
## [11] "Año"
## [12] "Ciclo.agronómico"
## [13] "Estado"
## [14] "Municipio"
## [15] "Nombre.del.Hub"
## [16] "costos"
## [17] "Ingresos"
## [18] "utilidad"
## [19] "Region"Obtener una columna, datos[filas, columnas]
utilidad <- datos[,18]
utilidad## [1] 15804.000 22474.000 5225.000 1935.000 3745.000 12800.900
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## [13] -6109.000 -6169.500 -10919.000 -12535.900 -200.000 3160.000
## [19] -1100.000 1470.000 4512.500 -8844.500 -10392.500 -4883.500
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## [37] 1828.000 3737.800 834.000 10169.000 1390.000 10445.000
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## [85] 17639.750 13806.000 10736.000 2269.000 11445.980 -845.000
## [91] -6751.250 1365.000 4376.000 9495.000 -11445.800 -9525.800
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## [319] 3835.000 3260.000 135.000 -1255.000 12459.000 9204.000
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## [397] 5957.900 1828.000 4252.900 1780.000 2199.970 2139.900
## [403] 3129.790 4990.000 7643.000 3319.900 1478.000 2307.900
## [409] 6480.000 13763.000 16992.000 15700.000 10000.000 1881.500
## [415] -6834.000 2328.000 3010.000 17655.000 -7968.160 -6379.000
## [421] -1733.500 -6395.500 -7982.500 -1982.500 9270.000 7252.000
## [427] -2602.700 -2503.050 -5648.000Otra forma de obtener una columna
utilidad_2 <- datos$utilidad
utilidad_2## [1] 15804.000 22474.000 5225.000 1935.000 3745.000 12800.900
## [7] 7675.000 7490.900 6817.100 10232.100 1545.000 2885.000
## [13] -6109.000 -6169.500 -10919.000 -12535.900 -200.000 3160.000
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## [25] 32970.000 19748.000 20104.250 21300.000 29950.500 17800.000
## [31] 6308.000 8975.000 3110.000 5645.000 4780.000 5957.900
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## [73] 778.000 7087.800 24185.000 -2.900 6810.000 16270.000
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## [121] 15750.100 7577.000 15427.000 6535.000 10150.000 4680.000
## [127] 5669.000 15340.000 -4743.500 -4630.500 1171.000 28398.000
## [133] 9320.000 19829.000 4680.000 2370.000 2400.000 1188.000
## [139] 1538.000 12758.000 4240.800 5074.000 3185.000 5168.000
## [145] -2456.000 -472.700 -3350.000 -2311.000 -11.000 2834.000
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## [181] 5942.000 -1348.500 11200.000 6592.000 7259.500 4159.500
## [187] 10300.000 -3852.000 -7830.000 -6379.000 -1733.500 -6395.500
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## [223] 14001.664 17503.331 7554.998 3580.000 4960.000 3510.000
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## [235] 6445.000 6200.000 -5831.000 -2680.000 -3928.500 1399.000
## [241] 9870.000 4240.000 3812.499 4514.999 4267.500 3607.499
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## [253] 5270.000 12000.000 5250.000 6520.000 3685.000 1385.000
## [259] 8635.000 4410.000 2415.000 6680.000 4650.000 1610.000
## [265] 3600.000 3600.000 5810.000 3525.000 5790.000 5900.000
## [271] 6055.000 -3667.000 1155.000 585.000 1760.000 1450.000
## [277] 2863.000 2044.000 2264.000 2227.000 2842.000 2913.000
## [283] 2269.000 2332.499 -601.400 6234.000 -601.400 -601.850
## [289] -601.400 14130.000 -701.750 -701.300 -601.600 -601.600
## [295] -601.000 -601.000 -601.400 -601.000 14760.000 17082.000
## [301] 9250.000 6760.000 -2602.700 -2503.050 -302.000 4833.000
## [307] 5860.000 5180.000 3370.000 4080.000 4680.000 5618.000
## [313] 5112.000 17280.000 -4207.950 -4209.950 2140.000 7878.000
## [319] 3835.000 3260.000 135.000 -1255.000 12459.000 9204.000
## [325] -155.000 -4741.000 -5690.000 714.000 7076.500 12427.500
## [331] 5810.000 5024.000 9931.000 16038.000 -1399.600 -1399.600
## [337] 225.000 710.000 330.000 710.000 990.000 470.000
## [343] 520.000 850.000 520.000 2040.000 2150.000 1400.000
## [349] 1400.000 2000.000 1800.000 2350.000 1550.000 2550.000
## [355] 2150.000 2000.000 -3360.000 -5580.000 804.000 -4330.000
## [361] -3630.000 -5320.000 -3715.000 2189.000 6595.000 8185.500
## [367] -910.000 20780.000 12445.500 17927.000 8970.800 13030.550
## [373] 15690.800 9590.800 10554.800 8020.800 12817.000 7930.000
## [379] 11327.000 9985.000 7585.000 -4980.000 -2925.000 -6109.000
## [385] -6169.500 -10919.000 -8844.500 -10392.500 -4883.500 19971.000
## [391] 24942.750 -6146.250 3985.000 550.000 1580.000 3566.000
## [397] 5957.900 1828.000 4252.900 1780.000 2199.970 2139.900
## [403] 3129.790 4990.000 7643.000 3319.900 1478.000 2307.900
## [409] 6480.000 13763.000 16992.000 15700.000 10000.000 1881.500
## [415] -6834.000 2328.000 3010.000 17655.000 -7968.160 -6379.000
## [421] -1733.500 -6395.500 -7982.500 -1982.500 9270.000 7252.000
## [427] -2602.700 -2503.050 -5648.000Obtener más de una columna
renUti <- datos[,c(2, 3, 9, 8, 18)]
str(renUti)## Classes 'tbl_df', 'tbl' and 'data.frame': 429 obs. of 5 variables:
## $ ID.de.tipo.de.bitácora..clave.foránea.: num 73095 73096 73099 73101 73102 ...
## $ Tipo.de.parcela..testigo.o.innovación.: chr "Parcela testigo" "Parcela innovación" "Parcela Área de extensión" "Parcela Área de extensión" ...
## $ tipoProduccion : chr "Temporal" "Temporal" "Temporal" "Temporal" ...
## $ Rendimiento..t.ha. : num 2 2.3 1.3 1.1 1.2 1.8 1.5 0 5.3 6.3 ...
## $ utilidad : num 15804 22474 5225 1935 3745 ...head(renUti,3)## ID.de.tipo.de.bitácora..clave.foránea.
## 1 73095
## 2 73096
## 3 73099
## Tipo.de.parcela..testigo.o.innovación. tipoProduccion Rendimiento..t.ha.
## 1 Parcela testigo Temporal 2.0
## 2 Parcela innovación Temporal 2.3
## 3 Parcela Área de extensión Temporal 1.3
## utilidad
## 1 15804
## 2 22474
## 3 5225unique(datos$Region)## [1] "Mixteca" "Sierra Norte" "Valles Centrales"
## [4] "Costa" "Papaloapan" "Cañada"
## [7] "Sierra Sur" "Istmo"Para realizar subconjuntos de las filas, se utilizan los siguientes operadores lógicos:
“<” (menor que)
“<=” (menor o igual que)
“>” (mayor que)
“>=” (mayor o igual que)
“==” (igual que)
“!=” (diferente de)
“x | y” (x O y)
“x & y” (x Y y)
En el siguiente ejemplo se obtienen todos los registros que pertenecen a parcelas de riego.
Primero se pueden obtener los nombres de las variables, para conocer la ubicación del dato a filtrar
names(renUti)## [1] "ID.de.tipo.de.bitácora..clave.foránea."
## [2] "Tipo.de.parcela..testigo.o.innovación."
## [3] "tipoProduccion"
## [4] "Rendimiento..t.ha."
## [5] "utilidad"Después se puede llevar acabo el filtrado de las filas
renUtiRiego <- renUti[renUti$tipoProduccion == "Riego", ]
renUtiRiego ## ID.de.tipo.de.bitácora..clave.foránea.
## 18 73795
## 25 73841
## 26 73846
## 27 73847
## 28 73848
## 29 73849
## 30 73852
## 75 74456
## 77 74470
## 84 74551
## 85 74552
## 86 74554
## 87 74555
## 90 74563
## 91 74564
## 97 74585
## 98 74587
## 100 74610
## 150 79597
## 151 79598
## 169 81476
## 170 81477
## 171 81478
## 172 81481
## 173 81483
## 212 84549
## 221 84567
## 286 91821
## 425 91824
## Tipo.de.parcela..testigo.o.innovación. tipoProduccion
## 18 Parcela innovación Riego
## 25 Parcela innovación Riego
## 26 Parcela testigo Riego
## 27 Parcela innovación Riego
## 28 Parcela testigo Riego
## 29 Parcela innovación Riego
## 30 Parcela testigo Riego
## 75 Parcela Área de extensión Riego
## 77 Parcela Área de extensión Riego
## 84 Parcela testigo Riego
## 85 Parcela innovación Riego
## 86 Parcela testigo Riego
## 87 Parcela innovación Riego
## 90 Parcela testigo Riego
## 91 Parcela innovación Riego
## 97 Parcela Área de extensión Riego
## 98 Parcela Área de extensión Riego
## 100 Parcela Área de extensión Riego
## 150 Parcela testigo Riego
## 151 Parcela innovación Riego
## 169 Parcela Área de extensión Riego
## 170 Parcela Área de extensión Riego
## 171 Parcela Área de extensión Riego
## 172 Parcela Área de extensión Riego
## 173 Parcela Área de extensión Riego
## 212 Parcela Área de extensión Riego
## 221 Parcela Área de extensión Riego
## 286 Parcela Área de extensión Riego
## 425 Parcela Área de extensión Riego
## Rendimiento..t.ha. utilidad
## 18 2.90 3160.00
## 25 7.50 32970.00
## 26 4.90 19748.00
## 27 5.30 20104.25
## 28 5.50 21300.00
## 29 6.20 29950.50
## 30 5.00 17800.00
## 75 5.50 24185.00
## 77 3.20 6810.00
## 84 1.00 -2700.25
## 85 5.50 17639.75
## 86 4.40 13806.00
## 87 4.30 10736.00
## 90 1.30 -845.00
## 91 0.50 -6751.25
## 97 2.50 4231.00
## 98 7.70 28235.00
## 100 1.80 -4567.25
## 150 2.10 2834.00
## 151 3.39 9434.00
## 169 3.60 21602.40
## 170 3.40 18940.50
## 171 6.40 30620.50
## 172 4.20 17940.50
## 173 4.00 23220.50
## 212 5.30 8300.00
## 221 6.30 21410.00
## 286 3.20 6234.00
## 425 0.80 9270.00Filtrado con más de una condición
renUtiRiego <- renUti[renUti$tipoProduccion == "Riego" & renUti$Tipo.de.parcela..testigo.o.innovación. == "Parcela innovación", ]
renUtiRiego ## ID.de.tipo.de.bitácora..clave.foránea.
## 18 73795
## 25 73841
## 27 73847
## 29 73849
## 85 74552
## 87 74555
## 91 74564
## 151 79598
## Tipo.de.parcela..testigo.o.innovación. tipoProduccion
## 18 Parcela innovación Riego
## 25 Parcela innovación Riego
## 27 Parcela innovación Riego
## 29 Parcela innovación Riego
## 85 Parcela innovación Riego
## 87 Parcela innovación Riego
## 91 Parcela innovación Riego
## 151 Parcela innovación Riego
## Rendimiento..t.ha. utilidad
## 18 2.90 3160.00
## 25 7.50 32970.00
## 27 5.30 20104.25
## 29 6.20 29950.50
## 85 5.50 17639.75
## 87 4.30 10736.00
## 91 0.50 -6751.25
## 151 3.39 9434.00Ingresa al siguiente link para realizar la práctica: goo.gl/GaKhWD