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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
¿Cuál es el promedio de edades?
mean(datos$edad)
## [1] 27.77778
¿Cuál es el promedio de sueldos?
mean(datos$sueldo)
## [1] 16.85
Quien gana más dinero mostrando todos los registros
datos[which.max(datos$sueldo),]
## nombre edad genero sueldo pasatiempo edocivil
## 8 MARY 45 M 54 LECTURA S
¿Quién tiene mayor pasatiempo de “videojuegos” las personas de género M o género F?
a<-datos[which(datos$genero=='F' & datos$pasatiempo=='VIDEOJUEGOS'),]
b<-datos[which(datos$genero=='M' & datos$pasatiempo=='VIDEOJUEGOS'),]
a
## nombre edad genero sueldo pasatiempo edocivil
## 3 MARIA 20 F 13.5 VIDEOJUEGOS S
## 6 ADRIANA 20 F 0.0 VIDEOJUEGOS S
## 16 JESSICA 19 F 10.4 VIDEOJUEGOS S
b
## nombre edad genero sueldo pasatiempo edocivil
## 1 JUAN 17 M 17.5 VIDEOJUEGOS S
## 10 RENE 18 M 10.5 VIDEOJUEGOS C
if (length(a$nombre)>length(b$nombre)){
print('Las mujeres juegan más videojuegos')
}else
{print('Los hombres son adictos a los videojuegos =)')}
## [1] "Las mujeres juegan más videojuegos"
¿Quien gana más, los de género M o género F?
f<-datos[which(datos$genero=='F'),]
m<-datos[which(datos$genero=='M'),]
f
## nombre edad genero sueldo pasatiempo edocivil
## 3 MARIA 20 F 13.5 VIDEOJUEGOS S
## 5 LUCY 32 F 12.4 LECTURA S
## 6 ADRIANA 20 F 0.0 VIDEOJUEGOS S
## 14 FERNANDA 28 F 10.6 MUSICA C
## 15 LUISA 35 F 20.6 LECTURA S
## 16 JESSICA 19 F 10.4 VIDEOJUEGOS S
## 18 YESENIA 32 F 32.5 MUSICA C
m
## nombre edad genero sueldo pasatiempo edocivil
## 1 JUAN 17 M 17.5 VIDEOJUEGOS S
## 2 PEDRO 25 M 20.8 MUSICA C
## 4 ROBERTO 28 M 10.8 LECTURA C
## 7 JORGUE 24 M 10.5 MUSICA C
## 8 MARY 45 M 54.0 LECTURA S
## 9 RUBEN 48 M 25.0 MUSICA S
## 10 RENE 18 M 10.5 VIDEOJUEGOS C
## 11 OSCAR 24 M 12.5 MUSICA S
## 12 FABRICIO 28 M 10.5 MUSICA C
## 13 ERNESTO 30 M 10.8 MUSICA S
## 17 ROBERT 27 M 20.4 MUSICA S
if (sum(f$sueldo)>sum(m$sueldo)){
print (paste ("Las mujeres ganan más", sum(f$sueldo)))
}else
{
print(paste("Los hombres ganan más",sum(m$sueldo)))
}
## [1] "Los hombres ganan más 203.3"
¿Cuántos y quienes están entre 15 y 25 años de edad?
R<-datos[which(datos$edad>=15 & datos$edad<=25),]
print (paste("Son",length(R$nombre),"personas entre 15 y 25 años"))
## [1] "Son 8 personas entre 15 y 25 años"
R
## 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
¿Cuántas y cuáles nombres son de estado civil C de casado y S de soltero?
casados<-datos[which(datos$edocivil=='C'),]
solteros<-datos[which(datos$edocivil=='S'),]
print(paste("Son",length(casados$nombre),"personas casadas"))
## [1] "Son 7 personas casadas"
casados
## nombre edad genero sueldo pasatiempo edocivil
## 2 PEDRO 25 M 20.8 MUSICA C
## 4 ROBERTO 28 M 10.8 LECTURA C
## 7 JORGUE 24 M 10.5 MUSICA C
## 10 RENE 18 M 10.5 VIDEOJUEGOS C
## 12 FABRICIO 28 M 10.5 MUSICA C
## 14 FERNANDA 28 F 10.6 MUSICA C
## 18 YESENIA 32 F 32.5 MUSICA C
print(paste("Son",length(solteros$nombre),"personas solteras"))
## [1] "Son 11 personas solteras"
solteros
## 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