Clase Cuatro

plot(cars)

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es para los titulos

es para los subs

[] para escribir lo que va en el hipervinculo, dps en parentesis el link ** para cursivas (2x lado para negrita) hola hii para realizar operaciones y que nos salga solo el resultado se puede llamar a R `r (20 * 2) ^ 10´ para hacer listas se puede poner con n° y punto 1.uno para poner puntos se hace con guiones y dos puntos -primero el signo de pregunta al principio para saber que hace una función

verbos de manipulacion

filter para filtrar observaciones basados en una o mas condiciones select para seleccionar variables x nombre mutate para crear nuevas variables basadas en otras summarise para crear variables que representan resumenes (promedios) arrange para ordenar las observaciones basadas en las variables group_by agrupar variables

operadores de relación

• ‘==’ : igualdad

• ‘!=’ : no igualdad

• ‘>’ : mayor que

• ‘<’ : menor que

• ‘>=’ : mayor o igual

• ‘<=’ : menor o igual

operadores logicos

• ‘!’ : negacion, se antepone en una cond logica para invertir su valor (siempre va al principio)

• ‘&’ : “y” logico, equivalente a agregar mas de un argumento en filter

• ‘|’ : “o” logico, si se cumple alguna de las condiciones

library(dplyr)
library(gapminder)

filter(gapminder, continent == "Americas", year > 2000)

NA

el operador ‘%in%’ es como el | pero de dif forma

filtrar las observaciones que no esten en los sgtes continentes

filter (gapminder, !(continent %in% c("Americas", "Asia", "Europe")))

names (gapminder)

[1] "country"   "continent" "year"      "lifeExp"   "pop"       "gdpPercap"

select(gapminder, country, year, lifeExp)

no es necesario que las variables seleccionadas vayan con comillas cuando se nombran para cuando queramos solo algunas variables se puede poner : desde y hasta la que queremos (año:pib) (año:pib, continet, xx:xx) otra forma de ordenar variables es la funcion auxiliar everything select(gapminder, year, everything())

otras funciones auxiliares para ocupar con select

• starts_with (prefijo): seleccionar variables que compartan prefijo
• ends_with (sufijo): seleccionar variables que compartan igual sufijo
• contains (patron): seleccionar variables que tengan un patron comun

mutate(gapminder, popMillions = pop / 1e6)

se puede dar nombres nuevos o sobreescribir una variable (mutar)

mutate(gapminder, gdp = pop * gdpPercap,
       gdpMillion = round (gdp /1e9, 2))

podemos utilizar funciones en conjunto con mutate para crear nuevas variables

mutate(gapminder, pos_90 = ifelse(year > 1990, TRUE, FALSE))

summarise (gapminder, promedio = median(gdpPercap))

(data gapminder, nombre nueva variable = funcion mean, median, sum (equis variable ya existente)) gapminder + el nombre de la variable a ordenar (arrange)

chile <- filter(gapminder, country = "Chile")

%>% toma el objeto que esta a su izq y lo ingresa como el primer argumento de la accion a ejecutarse por la funcion a la derecha del operador

gapminder %>%
  filter (country == "Chile") %>%
  select (year, pop, gdpPercap) %>%
  mutate (gdpMillion = (gdpPercap * pop) / 1e6 ) %>%
  ggplot () +
  geom_line (mapping = aes (x = year, y =gdpMillion)) %>%