Practica 9 Importar archivo en excel de nombres edades, sueldo, pasatiempo

Objetivo. Importar datos de excel y realizar análisis sobre dichos datos

El archivo a importar es: nombres edades generos sueldos pasatiempos edocivil.xlsx

Descripción. Importar datos en excel y realizar análisi para determinar:

¿Cual es el promedio de edades?

¿Cual es el promedio de sueldos?

¿Quien gana mas dinero, mostrando todos las columnas del registro?

¿Quien tiene mayor pasatiempo de “videojuegos” las personas de género M o género F?

¿Quien gana mas los de género M o género F?

Que nombres de personas y cuántas personas están entre 15 y 25 años de edad

Cuántas y cuáles nombres son de estado civil C de casado y S de soltero

library(xlsx)
datos<-read.xlsx("nombres_edades_generos_sueldos_pasatiempos_edocivil.xlsx",1)
datos
##      nombre edad genero sueldo  pasatiempo edocivil
## 1      JUAN   17      M   17.5 VIDEOJUEGOS        S
## 2     PEDRO   25      M   20.8      MUSICA        C
## 3     MARIA   20      F   13.5 VIDEOJUEGOS        S
## 4   ROBERTO   28      M   10.8     LECTURA        C
## 5      LUCY   32      F   12.4     LECTURA        S
## 6   ADRIANA   20      F    0.0 VIDEOJUEGOS        S
## 7    JORGUE   24      M   10.5      MUSICA        C
## 8      MARY   45      M   54.0     LECTURA        S
## 9     RUBEN   48      M   25.0      MUSICA        S
## 10     RENE   18      M   10.5 VIDEOJUEGOS        C
## 11    OSCAR   24      M   12.5      MUSICA        S
## 12 FABRICIO   28      M   10.5      MUSICA        C
## 13  ERNESTO   30      M   10.8      MUSICA        S
## 14 FERNANDA   28      F   10.6      MUSICA        C
## 15    LUISA   35      F   20.6     LECTURA        S
## 16  JESSICA   19      F   10.4 VIDEOJUEGOS        S
## 17   ROBERT   27      M   20.4      MUSICA        S
## 18  YESENIA   32      F   32.5      MUSICA        C
mean(datos$edad) ## sacar promedio de edad
## [1] 27.77778
mean(datos$sueldo) ## promedio de sueldos
## [1] 16.85
datos[which.max(datos$sueldo), ] ##quien gana mas dinero, mostrando todos las columnas del registro?
##   nombre edad genero sueldo pasatiempo edocivil
## 8   MARY   45      M     54    LECTURA        S
datos[which(datos$pasatiempo== 'VIDEOJUEGOS'), ]##¿Quien tiene mayor pasatiempo de "videojuegos" las personas de género M o género F?
##     nombre edad genero sueldo  pasatiempo edocivil
## 1     JUAN   17      M   17.5 VIDEOJUEGOS        S
## 3    MARIA   20      F   13.5 VIDEOJUEGOS        S
## 6  ADRIANA   20      F    0.0 VIDEOJUEGOS        S
## 10    RENE   18      M   10.5 VIDEOJUEGOS        C
## 16 JESSICA   19      F   10.4 VIDEOJUEGOS        S
M.videojuegos<-datos[which(datos$pasatiempo== 'VIDEOJUEGOS' & datos$genero=='M'), ]
F.videojuegos<-datos[which(datos$pasatiempo== 'VIDEOJUEGOS' & datos$genero=='F'), ]
M.videojuegos
##    nombre edad genero sueldo  pasatiempo edocivil
## 1    JUAN   17      M   17.5 VIDEOJUEGOS        S
## 10   RENE   18      M   10.5 VIDEOJUEGOS        C
F.videojuegos
##     nombre edad genero sueldo  pasatiempo edocivil
## 3    MARIA   20      F   13.5 VIDEOJUEGOS        S
## 6  ADRIANA   20      F    0.0 VIDEOJUEGOS        S
## 16 JESSICA   19      F   10.4 VIDEOJUEGOS        S
print(paste("M que juegan videojuegos ", length(M.videojuegos$nombre)))
## [1] "M que juegan videojuegos  2"
print(paste("F que juegan videojuegos ", length(F.videojuegos$nombre)))
## [1] "F que juegan videojuegos  3"
if (length(M.videojuegos$nombre)>length(F.videojuegos$nombre)){
  print('LOS HOMBRES JUEGAN MAS VIDEOJUEGOS') ## DESPLIEGA QUIEN JUEGA MÁS VIDEOJUEGOS
} else{
print('LAS MUJERES JUEGAN MAS VIDEOJUEGOS')
}
## [1] "LAS MUJERES JUEGAN MAS VIDEOJUEGOS"
##¿Quien gana mas los de género M o género F?
M.sueldo<-datos[which(datos$genero == 'M'),]
F.sueldo<-datos[which(datos$genero == 'F'),]
M.sueldo
##      nombre edad genero sueldo  pasatiempo edocivil
## 1      JUAN   17      M   17.5 VIDEOJUEGOS        S
## 2     PEDRO   25      M   20.8      MUSICA        C
## 4   ROBERTO   28      M   10.8     LECTURA        C
## 7    JORGUE   24      M   10.5      MUSICA        C
## 8      MARY   45      M   54.0     LECTURA        S
## 9     RUBEN   48      M   25.0      MUSICA        S
## 10     RENE   18      M   10.5 VIDEOJUEGOS        C
## 11    OSCAR   24      M   12.5      MUSICA        S
## 12 FABRICIO   28      M   10.5      MUSICA        C
## 13  ERNESTO   30      M   10.8      MUSICA        S
## 17   ROBERT   27      M   20.4      MUSICA        S
F.sueldo
##      nombre edad genero sueldo  pasatiempo edocivil
## 3     MARIA   20      F   13.5 VIDEOJUEGOS        S
## 5      LUCY   32      F   12.4     LECTURA        S
## 6   ADRIANA   20      F    0.0 VIDEOJUEGOS        S
## 14 FERNANDA   28      F   10.6      MUSICA        C
## 15    LUISA   35      F   20.6     LECTURA        S
## 16  JESSICA   19      F   10.4 VIDEOJUEGOS        S
## 18  YESENIA   32      F   32.5      MUSICA        C
if(sum(M.sueldo$sueldo)>sum(F.sueldo$sueldo)){
  print (paste("Los M ganan mas, con $ ", sum(M.sueldo$sueldo)))
  print (paste("Los F ganan menos, con $ ", sum(F.sueldo$sueldo)))
  } else {
    print(paste("Los F ganan mas, con $", sum(F.sueldo$sueldo)))
    print (paste("Los M ganan menos, con $ ", sum(M.sueldo$sueldo)))
}
## [1] "Los M ganan mas, con $  203.3"
## [1] "Los F ganan menos, con $  100"
##Que nombres de personas y cuántas personas están entre 15 y 25 años de edad
print("Personas en edad joven entre 15-30")
## [1] "Personas en edad joven entre 15-30"
a.personas<-datos[which(datos$edad >= 15 & datos$edad <= 25),]
a.personas
##     nombre edad genero sueldo  pasatiempo edocivil
## 1     JUAN   17      M   17.5 VIDEOJUEGOS        S
## 2    PEDRO   25      M   20.8      MUSICA        C
## 3    MARIA   20      F   13.5 VIDEOJUEGOS        S
## 6  ADRIANA   20      F    0.0 VIDEOJUEGOS        S
## 7   JORGUE   24      M   10.5      MUSICA        C
## 10    RENE   18      M   10.5 VIDEOJUEGOS        C
## 11   OSCAR   24      M   12.5      MUSICA        S
## 16 JESSICA   19      F   10.4 VIDEOJUEGOS        S
length(a.personas$nombre)
## [1] 8
###Cuántas y cuáles nombres son de estado civil C de casado y S de soltero
print("Personas en el cual su estado civil es casado")
## [1] "Personas en el cual su estado civil es casado"
a.casados<-datos[which(datos$edocivil == 'C'),]
a.casados
##      nombre edad genero sueldo  pasatiempo edocivil
## 2     PEDRO   25      M   20.8      MUSICA        C
## 4   ROBERTO   28      M   10.8     LECTURA        C
## 7    JORGUE   24      M   10.5      MUSICA        C
## 10     RENE   18      M   10.5 VIDEOJUEGOS        C
## 12 FABRICIO   28      M   10.5      MUSICA        C
## 14 FERNANDA   28      F   10.6      MUSICA        C
## 18  YESENIA   32      F   32.5      MUSICA        C
length(a.casados$edocivil)
## [1] 7
print(paste("Casados son ", length(a.casados$edocivil)))
## [1] "Casados son  7"
###Cuántas y cuáles nombres son de estado civil C de casado y S de soltero
print("Personas en el cual su estado civil es soltero")
## [1] "Personas en el cual su estado civil es soltero"
a.soltero<-datos[which(datos$edocivil == 'S'),]
a.soltero
##     nombre edad genero sueldo  pasatiempo edocivil
## 1     JUAN   17      M   17.5 VIDEOJUEGOS        S
## 3    MARIA   20      F   13.5 VIDEOJUEGOS        S
## 5     LUCY   32      F   12.4     LECTURA        S
## 6  ADRIANA   20      F    0.0 VIDEOJUEGOS        S
## 8     MARY   45      M   54.0     LECTURA        S
## 9    RUBEN   48      M   25.0      MUSICA        S
## 11   OSCAR   24      M   12.5      MUSICA        S
## 13 ERNESTO   30      M   10.8      MUSICA        S
## 15   LUISA   35      F   20.6     LECTURA        S
## 16 JESSICA   19      F   10.4 VIDEOJUEGOS        S
## 17  ROBERT   27      M   20.4      MUSICA        S
length(a.soltero$edocivil)
## [1] 11
print(paste("Solteros son ", length(a.soltero$edocivil)))
## [1] "Solteros son  11"