Importar datos
library(readr)
datos <- read_csv("resultados_ageb_urbana_10_cpv2010.csv")
## Parsed with column specification:
## cols(
## .default = col_character(),
## entidad = col_integer(),
## pobtot = col_integer(),
## vivtot = col_integer()
## )
## See spec(...) for full column specifications.
View(datos)
##datos <- read.csv(file = "resultados_ageb_urbana_10_cpv2010.csv", encoding = "UTF-8") ### Utilizo UTF-8 para forzar que se lea el archivo con esta tipo de codigo, ya que la importacion me generaba errores con las tildes.
#View (datos)
## Determinar un nuevo data frame (conjunto de datos) solo con los municipios de Lerdo, Gomez Palacio, Durango, Canatlán, Santiago Papasquiaro, Guadalupe Victoria, Vicente Guerrero , Pueblo Nuevo y Nuevo Ideal,. Incluir todas las columnas
newdatos <- (datos[which (datos$nom_mun == 'Lerdo'| datos$nom_mun == 'Durango' | datos$nom_mun == 'Canatlán' | datos$nom_mun =='Santiago Papasquiaro' | datos$nom_mun =='Guadalupe Victoria' | datos$nom_mun =='Vicente Guerrero' | datos$nom_mun =='Pueblo Nuevo' | datos$nom_mun =='Nuevo Ideal'),])
###Dejar listos el data frame para posterior análisis
newdatos
## # A tibble: 17,556 x 198
## entidad nom_ent mun nom_mun loc nom_loc ageb mza pobtot pobmas
## <int> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <int> <chr>
## 1 10 Durango 005 Durango 0000 Total de~ 0000 000 582267 281702
## 2 10 Durango 005 Durango 0001 Total de~ 0000 000 518709 250073
## 3 10 Durango 005 Durango 0001 Total AG~ 0015 000 4175 2022
## 4 10 Durango 005 Durango 0001 Victoria~ 0015 001 86 45
## 5 10 Durango 005 Durango 0001 Victoria~ 0015 002 7 3
## 6 10 Durango 005 Durango 0001 Victoria~ 0015 003 71 37
## 7 10 Durango 005 Durango 0001 Victoria~ 0015 004 87 42
## 8 10 Durango 005 Durango 0001 Victoria~ 0015 005 113 53
## 9 10 Durango 005 Durango 0001 Victoria~ 0015 006 69 35
## 10 10 Durango 005 Durango 0001 Victoria~ 0015 007 94 50
## # ... with 17,546 more rows, and 188 more variables: pobfem <chr>,
## # p_0a2 <chr>, p_0a2_m <chr>, p_0a2_f <chr>, p_3ymas <chr>,
## # p_3ymas_m <chr>, p_3ymas_f <chr>, p_5ymas <chr>, p_5ymas_m <chr>,
## # p_5ymas_f <chr>, p_12ymas <chr>, p_12ymas_m <chr>, p_12ymas_f <chr>,
## # p_15ymas <chr>, p_15ymas_m <chr>, p_15ymas_f <chr>, p_18ymas <chr>,
## # p_18ymas_m <chr>, p_18ymas_f <chr>, p_3a5 <chr>, p_3a5_m <chr>,
## # p_3a5_f <chr>, p_6a11 <chr>, p_6a11_m <chr>, p_6a11_f <chr>,
## # p_8a14 <chr>, p_8a14_m <chr>, p_8a14_f <chr>, p_12a14 <chr>,
## # p_12a14_m <chr>, p_12a14_f <chr>, p_15a17 <chr>, p_15a17_m <chr>,
## # p_15a17_f <chr>, p_18a24 <chr>, p_18a24_m <chr>, p_18a24_f <chr>,
## # p_15a49_f <chr>, p_60ymas <chr>, p_60ymas_m <chr>, p_60ymas_f <chr>,
## # rel_h_m <chr>, pob0_14 <chr>, pob15_64 <chr>, pob65_mas <chr>,
## # prom_hnv <chr>, pnacent <chr>, pnacent_m <chr>, pnacent_f <chr>,
## # pnacoe <chr>, pnacoe_m <chr>, pnacoe_f <chr>, pres2005 <chr>,
## # pres2005_m <chr>, pres2005_f <chr>, presoe05 <chr>, presoe05_m <chr>,
## # presoe05_f <chr>, p3ym_hli <chr>, p3ym_hli_m <chr>, p3ym_hli_f <chr>,
## # p3hlinhe <chr>, p3hlinhe_m <chr>, p3hlinhe_f <chr>, p3hli_he <chr>,
## # p3hli_he_m <chr>, p3hli_he_f <chr>, p5_hli <chr>, p5_hli_nhe <chr>,
## # p5_hli_he <chr>, phog_ind <chr>, pcon_lim <chr>, pclim_mot <chr>,
## # pclim_vis <chr>, pclim_leng <chr>, pclim_aud <chr>, pclim_mot2 <chr>,
## # pclim_men <chr>, pclim_men2 <chr>, psin_lim <chr>, p3a5_noa <chr>,
## # p3a5_noa_m <chr>, p3a5_noa_f <chr>, p6a11_noa <chr>, p6a11_noam <chr>,
## # p6a11_noaf <chr>, p12a14noa <chr>, p12a14noam <chr>, p12a14noaf <chr>,
## # p15a17a <chr>, p15a17a_m <chr>, p15a17a_f <chr>, p18a24a <chr>,
## # p18a24a_m <chr>, p18a24a_f <chr>, p8a14an <chr>, p8a14an_m <chr>,
## # p8a14an_f <chr>, p15ym_an <chr>, p15ym_an_m <chr>, ...
View (newdatos)
