vectores

x <- 1:10 x y <- c (9,5,7,6,4,0,3,2,8,7) y

nombres <- c(‘Hugo’, ‘Paco’, ‘Luis’, ‘Paty’, ‘Maria’,‘Ruben’,‘Gaby’) nombres

despliega las variables de la sesion

ls()

edades<- c(28,26,32,24,33,27,19) edades

sueldos<- c(12.5,13.4,56.7,14.8,7.1,50.2,44.4) sueldos

genero <- c(‘M’,‘M’,‘M’, ‘F’,‘F’,‘M’,‘F’) genero

sacar el promedio de las edades

? mean ## generar ayuda

help(‘mean’) ##generar ayuda

mean.edades <- mean(edades) mean.edades

sacar cantidad de nombres en el vector

length(nombres)

sacar cuantos F y cuantos M son

genero == ‘M’

conocer las posiciones de m, los indices de un arreglo

which(genero==‘M’)

## cuales nombres son de genero F nombres[4:5] ###por que ya se conoce cuales son nombres[which(genero==‘F’)] ##cuando se desconoce la posicion

## saber que personas tienen entre 25 y 20 which(edades>=25 & edades <= 30) ##saber nombres [which(edades>=25 & edades <= 30)]

pasatiempos <- c(‘musica’,‘musica’,‘estudio’,‘videojuego’,‘musica’,‘musica’,‘videojuego’) edades pasatiempos

###saber nombres de personas que les gustan los videojuegos y el promedio de edad nombres [ which(pasatiempos==‘videojuego’)] edades [ which(pasatiempos==‘videojuego’)] mean( edades [ which(pasatiempos==‘videojuego’)]) genero[which(pasatiempos==‘videojuego’)]

### generar una tabla a partir de todos los vectores que tenemos

nombres edades sueldos genero pasatiempos

misdatos <-data.frame(nombres,edades,sueldos,genero,pasatiempos,stringsAsFactors = FALSE) misdatos

##agregando 5 registros completos a mis datos

nuevo <- c(‘Ene’,25,345.6,‘F’,‘videojuego’) ###otra manera de agregar registros uno a uno

misdatos<- rbind(misdatos,nuevo) ##agrega nuevo registro a mis datos misdatos<- rbind(misdatos,c(‘Martha’,28,35.6,‘F’,‘musica’)) misdatos <-rbind(misdatos,c(‘Abel’,37,588,‘M’,‘estudio’)) misdatos <-rbind(misdatos,c(‘Lupe’,45,898.5,‘F’,‘musica’)) misdatos <-rbind(misdatos,c(‘Juan’,22,8.7,‘M’,‘videojuegos’)) misdatos

Saber que tipo de dato es misdatos

class(misdatos) class(edades) class (nombres)

visualizar los datos por medio de view

View(misdatos)

conocer cuantos renglones y columnas hay en una data frame

length(misdatos)

str(misdatos)

acceder a los renglones y columnas de un data frame

mostrar los primeros 6 renglones

head(misdatos) tail(misdatos)

mostrar los registros del 1 al 5

misdatos [1:5, ] ###la , es para que muestre todas las columnas

misdatos [1:5,4:5] ##muestra renglones y columnas especificos

misdatos[6,] ###muestra un renglon especifico

otra manera de accedes a los registros de un data frame,

el signo de $ identifica el nombre del atributo del data frame

misdatos$nombres

mostrar mas de una columna sin ordenar

vista.misdatos.nombres <- misdatos$nombres vista.misdatos.nombres

analisis de datos usando el data frame

mean.sueldos<- mean(as.double(misdatos$sueldos )) ### a.double convierte a valor doble mean.sueldos

analisis conocer los datos de la persona que gana mas dinero

max(as.double(misdatos$sueldos))

which.max(as.double(misdatos$sueldos))

misdatos [which.max(as.double(misdatos$sueldos)),]

misdatos [which.min(as.double(misdatos$sueldos)),]