Taller Cuatro

Análisis de datos con R

Integrantes

Lady Tatiana Parra Vargas 63151164, Karol Ferreira Quevedo 63112019, Katherin Arenas Figueroa 63141105

DATA FRAME

library(knitr)
## Warning: package 'knitr' was built under R version 3.5.2
kable(df1<-data.frame(miedad=c(23,22,18,20,25),peso=c(45,56,47,67,80), estatura=c(150,161,155,172,182)))
miedad peso estatura
23 45 150
22 56 161
18 47 155
20 67 172
25 80 182 
df1
is.list(df1)
## [1] TRUE
  1. Cree el siguiente data.frame df1:

a.compare df1$miedad, df1[,1] y df1[“miedad”]

kable(df1$miedad)
x
23
22
18
20
25 
kable(df1[,1])
x
23
22
18
20
25 
kable(df1["miedad"])
miedad
23
22
18
20
25
  1. extraiga el tercer peso.
str(df1)
## 'data.frame':    5 obs. of  3 variables:
##  $ miedad  : num  23 22 18 20 25
##  $ peso    : num  45 56 47 67 80
##  $ estatura: num  150 161 155 172 182
mean(df1$estatura)
## [1] 164
  1. extraiga la úlltima fila.
kable(df1[3,2])
x
47
  1. extraiga las dos primeras columnas.
kable(df1[,c(1,2)])
miedad peso
23 45
22 56
18 47
20 67
25 80
  1. cree un dataframe df2 con las dos primeras columnas de df1.
kable(df2<-df1[,c(1,2)])
miedad peso
23 45
22 56
18 47
20 67
25 80 
df2
  1. cree un dataframe df3 con las tres últimas filas de df1.
kable(df3<-df1[3:5,])
miedad peso estatura
3 18 47 155
4 20 67 172
5 25 80 182 
df3
  1. La función apply(x, MARGEN, FUNCION) calcula una función a las filas o columnas de un dataframe o matriz. Cuando MARGEN es 1 a las filas y cuando es 2 a las columnas. Calcule la media y la desviación estándar de las columnas de df1 del inciso anterior.
kable(df1 <- data.frame(miedad=c(23,22,18,20,25), peso=c(45,56,47,67,80), estatura=c(150,161,155,172,182)))
miedad peso estatura
23 45 150
22 56 161
18 47 155
20 67 172
25 80 182 
df1
kable(apply(df1,2,mean))
x
miedad 21.6
peso 59.0
estatura 164.0

el minimo y maximo de las variable:

kable(apply(df1,2,min))
x
miedad 18
peso 45
estatura 150 
kable(apply(df1,2,max))
x
miedad 25
peso 80
estatura 182
3. El conju nto de datos primes del paquete UsingR contiene los primos de 1 a 2003.
  1. ¿Cuantos primos tiene primes?
library(UsingR)
## Warning: package 'UsingR' was built under R version 3.5.3
## Loading required package: MASS
## Warning: package 'MASS' was built under R version 3.5.2
## Loading required package: HistData
## Warning: package 'HistData' was built under R version 3.5.3
## Loading required package: Hmisc
## Warning: package 'Hmisc' was built under R version 3.5.3
## Loading required package: lattice
## Warning: package 'lattice' was built under R version 3.5.2
## Loading required package: survival
## Warning: package 'survival' was built under R version 3.5.2
## Loading required package: Formula
## Warning: package 'Formula' was built under R version 3.5.2
## Loading required package: ggplot2
## Warning: package 'ggplot2' was built under R version 3.5.2
## 
## Attaching package: 'Hmisc'
## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     format.pval, units
## 
## Attaching package: 'UsingR'
## The following object is masked from 'package:survival':
## 
##     cancer
length(primes)
## [1] 304
  1. ¿Cuántos son menores a 100?
subset(primes,primes<100)
##  [1]  2  3  5  7 11 13 17 19 23 29 31 37 41 43 47 53 59 61 67 71 73 79 83
## [24] 89 97
  1. Los primos amigos son los enteros p, p + 2 con p primo. ¿Cuántos primos amigos hay en primes?
length(primes[diff(primes)==2])
## [1] 61
  1. Considere el conjunto airquality
kable(head(airquality))
Ozone Solar.R Wind Temp Month Day
41 190 7.4 67 5 1
36 118 8.0 72 5 2
12 149 12.6 74 5 3
18 313 11.5 62 5 4
NA NA 14.3 56 5 5
28 NA 14.9 66 5 6 
str(airquality)
## 'data.frame':    153 obs. of  6 variables:
##  $ Ozone  : int  41 36 12 18 NA 28 23 19 8 NA ...
##  $ Solar.R: int  190 118 149 313 NA NA 299 99 19 194 ...
##  $ Wind   : num  7.4 8 12.6 11.5 14.3 14.9 8.6 13.8 20.1 8.6 ...
##  $ Temp   : int  67 72 74 62 56 66 65 59 61 69 ...
##  $ Month  : int  5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 ...
##  $ Day    : int  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
dim(airquality)
## [1] 153   6

Estudie el resultado del siguiente código y explique el uso de la función subset :

kable(subset(airquality, Temp > 80, select = c(Ozone, Temp)))
Ozone Temp
29 45 81
35 NA 84
36 NA 85
38 29 82
39 NA 87
40 71 90
41 39 87
42 NA 93
43 NA 92
44 23 82
61 NA 83
62 135 84
63 49 85
64 32 81
65 NA 84
66 64 83
67 40 83
68 77 88
69 97 92
70 97 92
71 85 89
72 NA 82
74 27 81
75 NA 91
77 48 81
78 35 82
79 61 84
80 79 87
81 63 85
83 NA 81
84 NA 82
85 80 86
86 108 85
87 20 82
88 52 86
89 82 88
90 50 86
91 64 83
92 59 81
93 39 81
94 9 81
95 16 82
96 78 86
97 35 85
98 66 87
99 122 89
100 89 90
101 110 90
102 NA 92
103 NA 86
104 44 86
105 28 82
117 168 81
118 73 86
119 NA 88
120 76 97
121 118 94
122 84 96
123 85 94
124 96 91
125 78 92
126 73 93
127 91 93
128 47 87
129 32 84
134 44 81
143 16 82
146 36 81

La función subset se encarga de extraer los valores que sean filtrados de acuerdo a los requerimientos, en este caso dentro de las variables Ozono y Temperarura la función Subset se encarga de extraer del vector(conjunto) aquellas temperaturas que esten por encima de 80.

kable(subset(airquality, Day == 1, select = -Temp))
Ozone Solar.R Wind Month Day
1 41 190 7.4 5 1
32 NA 286 8.6 6 1
62 135 269 4.1 7 1
93 39 83 6.9 8 1
124 96 167 6.9 9 1
En est e caso l a función extrae todos lo s datos requeridos, es decir, los datos del primer día sin contar los otros y quitando la temperatura. 
kable(subset(airquality, select = Ozone:Wind))
Ozone Solar.R Wind
41 190 7.4
36 118 8.0
12 149 12.6
18 313 11.5
NA NA 14.3
28 NA 14.9
23 299 8.6
19 99 13.8
8 19 20.1
NA 194 8.6
7 NA 6.9
16 256 9.7
11 290 9.2
14 274 10.9
18 65 13.2
14 334 11.5
34 307 12.0
6 78 18.4
30 322 11.5
11 44 9.7
1 8 9.7
11 320 16.6
4 25 9.7
32 92 12.0
NA 66 16.6
NA 266 14.9
NA NA 8.0
23 13 12.0
45 252 14.9
115 223 5.7
37 279 7.4
NA 286 8.6
NA 287 9.7
NA 242 16.1
NA 186 9.2
NA 220 8.6
NA 264 14.3
29 127 9.7
NA 273 6.9
71 291 13.8
39 323 11.5
NA 259 10.9
NA 250 9.2
23 148 8.0
NA 332 13.8
NA 322 11.5
21 191 14.9
37 284 20.7
20 37 9.2
12 120 11.5
13 137 10.3
NA 150 6.3
NA 59 1.7
NA 91 4.6
NA 250 6.3
NA 135 8.0
NA 127 8.0
NA 47 10.3
NA 98 11.5
NA 31 14.9
NA 138 8.0
135 269 4.1
49 248 9.2
32 236 9.2
NA 101 10.9
64 175 4.6
40 314 10.9
77 276 5.1
97 267 6.3
97 272 5.7
85 175 7.4
NA 139 8.6
10 264 14.3
27 175 14.9
NA 291 14.9
7 48 14.3
48 260 6.9
35 274 10.3
61 285 6.3
79 187 5.1
63 220 11.5
16 7 6.9
NA 258 9.7
NA 295 11.5
80 294 8.6
108 223 8.0
20 81 8.6
52 82 12.0
82 213 7.4
50 275 7.4
64 253 7.4
59 254 9.2
39 83 6.9
9 24 13.8
16 77 7.4
78 NA 6.9
35 NA 7.4
66 NA 4.6
122 255 4.0
89 229 10.3
110 207 8.0
NA 222 8.6
NA 137 11.5
44 192 11.5
28 273 11.5
65 157 9.7
NA 64 11.5
22 71 10.3
59 51 6.3
23 115 7.4
31 244 10.9
44 190 10.3
21 259 15.5
9 36 14.3
NA 255 12.6
45 212 9.7
168 238 3.4
73 215 8.0
NA 153 5.7
76 203 9.7
118 225 2.3
84 237 6.3
85 188 6.3
96 167 6.9
78 197 5.1
73 183 2.8
91 189 4.6
47 95 7.4
32 92 15.5
20 252 10.9
23 220 10.3
21 230 10.9
24 259 9.7
44 236 14.9
21 259 15.5
28 238 6.3
9 24 10.9
13 112 11.5
46 237 6.9
18 224 13.8
13 27 10.3
24 238 10.3
16 201 8.0
13 238 12.6
23 14 9.2
36 139 10.3
7 49 10.3
14 20 16.6
30 193 6.9
NA 145 13.2
14 191 14.3
18 131 8.0
20 223 11.5
En este caso, subs et airquality se encarga de extraer todas las variables que esten comprendidas entre ozono, y viento.
  1. Con el dataframe mtcars
kable(names(mtcars))
x
mpg
cyl
disp
hp
drat
wt
qsec
vs
am
gear
carb 
kable(head(mtcars,3))
mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
Mazda RX4 21.0 6 160 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4
Mazda RX4 Wag 21.0 6 160 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4
Datsun 710 22.8 4 108 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
Extraiga un data frame c on las siguie ntes c ondicio nes:
  1. seleccione las variables cyl y hp para los autos que tienen más de 20 mpg.
kable(subset(mtcars, mpg>20,select =c(cyl,hp)))
cyl hp
Mazda RX4 6 110
Mazda RX4 Wag 6 110
Datsun 710 4 93
Hornet 4 Drive 6 110
Merc 240D 4 62
Merc 230 4 95
Fiat 128 4 66
Honda Civic 4 52
Toyota Corolla 4 65
Toyota Corona 4 97
Fiat X1-9 4 66
Porsche 914-2 4 91
Lotus Europa 4 113
Volvo 142E 4 109
  1. Para los carros que tienen motor en “V”, seleccione todas las variables menos la variable disp.
kable(subset(mtcars,vs==1,select = -disp))
mpg cyl hp drat wt qsec vs am gear carb
Datsun 710 22.8 4 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
Hornet 4 Drive 21.4 6 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1
Valiant 18.1 6 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1
Merc 240D 24.4 4 62 3.69 3.190 20.00 1 0 4 2
Merc 230 22.8 4 95 3.92 3.150 22.90 1 0 4 2
Merc 280 19.2 6 123 3.92 3.440 18.30 1 0 4 4
Merc 280C 17.8 6 123 3.92 3.440 18.90 1 0 4 4
Fiat 128 32.4 4 66 4.08 2.200 19.47 1 1 4 1
Honda Civic 30.4 4 52 4.93 1.615 18.52 1 1 4 2
Toyota Corolla 33.9 4 65 4.22 1.835 19.90 1 1 4 1
Toyota Corona 21.5 4 97 3.70 2.465 20.01 1 0 3 1
Fiat X1-9 27.3 4 66 4.08 1.935 18.90 1 1 4 1
Lotus Europa 30.4 4 113 3.77 1.513 16.90 1 1 5 2
Volvo 142E 21.4 4 109 4.11 2.780 18.60 1 1 4 2
  1. seleccione las 4 últimas variables.
tail(mtcars, 4)
  1. Con el conjunto mtcars, obtenga:
  1. la tabla de la variable cyl.
kable(subset(mtcars, select = c(cyl)))
cyl
Mazda RX4 6
Mazda RX4 Wag 6
Datsun 710 4
Hornet 4 Drive 6
Hornet Sportabout 8
Valiant 6
Duster 360 8
Merc 240D 4
Merc 230 4
Merc 280 6
Merc 280C 6
Merc 450SE 8
Merc 450SL 8
Merc 450SLC 8
Cadillac Fleetwood 8
Lincoln Continental 8
Chrysler Imperial 8
Fiat 128 4
Honda Civic 4
Toyota Corolla 4
Toyota Corona 4
Dodge Challenger 8
AMC Javelin 8
Camaro Z28 8
Pontiac Firebird 8
Fiat X1-9 4
Porsche 914-2 4
Lotus Europa 4
Ford Pantera L 8
Ferrari Dino 6
Maserati Bora 8
Volvo 142E 4
  1. Cuál es la moda de la variable cyl?
ta1<- table(mtcars$cyl)
names(ta1)[which(ta1==max(ta1))]
## [1] "8"
  1. la media de la variable hp
mean(mtcars$hp)
## [1] 146.6875
  1. la desviación estandar de las millas por galónn mpg.
sd(mtcars$mpg)
## [1] 6.026948
  1. el mínimo de todas las variables.
kable(apply(mtcars, 2, min))
x
mpg 10.400
cyl 4.000
disp 71.100
hp 52.000
drat 2.760
wt 1.513
qsec 14.500
vs 0.000
am 0.000
gear 3.000
carb 1.000
  1. ¿Qué hace la expresión rownames(mtcars)?
rownames(mtcars)
##  [1] "Mazda RX4"           "Mazda RX4 Wag"       "Datsun 710"         
##  [4] "Hornet 4 Drive"      "Hornet Sportabout"   "Valiant"            
##  [7] "Duster 360"          "Merc 240D"           "Merc 230"           
## [10] "Merc 280"            "Merc 280C"           "Merc 450SE"         
## [13] "Merc 450SL"          "Merc 450SLC"         "Cadillac Fleetwood" 
## [16] "Lincoln Continental" "Chrysler Imperial"   "Fiat 128"           
## [19] "Honda Civic"         "Toyota Corolla"      "Toyota Corona"      
## [22] "Dodge Challenger"    "AMC Javelin"         "Camaro Z28"         
## [25] "Pontiac Firebird"    "Fiat X1-9"           "Porsche 914-2"      
## [28] "Lotus Europa"        "Ford Pantera L"      "Ferrari Dino"       
## [31] "Maserati Bora"       "Volvo 142E"
  1. extraiga los datos del Lotus Europa.
kable(mtcars["Lotus Europa", ])
mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
Lotus Europa 30.4 4 95.1 113 3.77 1.513 16.9 1 1 5 2
  1. Con el dataframe babynames del paquete babynames, conteste
  1. ¿Cuál es la dimensión del dataframe?
library(babynames)
## Warning: package 'babynames' was built under R version 3.5.3
length(babynames)
## [1] 5
  1. ¿Cuántas variables tiene?
dim(babynames)
## [1] 1924665       5
  1. ¿Qué dimensión tiene un dataframe que solo contiene las mujeres?
subset(babynames, sex == "F")
  1. ¿Cuántos niños se registraron en el año 2000?
df1<- subset(babynames, sex == "M")
df2<- subset(df1,year=="2000")
sum(df2$n)
## [1] 1962969
  1. ¿Cuántos registros tienen el nombre Valkyrie?
babynames["Valkyrie",]
  1. Obtenga una muestra aleatoria de 25 registros.
babynames[sample(nrow(babynames),25),]
  1. Estudie el código siguiente:
with(mtcars, mpg[cyl == 8 & disp > 350])
## [1] 18.7 14.3 10.4 10.4 14.7 19.2 15.8
mtcars$mpg[mtcars$cyl == 8 & mtcars$disp > 350]
## [1] 18.7 14.3 10.4 10.4 14.7 19.2 15.8

¿Qué hace la función with?

Se puede hacer uso de la variable una vez, ya que abre y cierra el attach, sin cambiar los datos originales, evalua una expresión R en un entorno construido a partir de datos, posiblemente modificando (una copia de) los datos originales.

Agregados.

Cuando se usa la función aggregate las variables en la opción by deben estar en una lista, así se genera sólo una.

attach(mtcars)
## The following object is masked from package:ggplot2:
## 
##     mpg
ag <- aggregate(mtcars, by=list(cyl), FUN=mean, na.rm=TRUE)
print(ag)
##   Group.1      mpg cyl     disp        hp     drat       wt     qsec
## 1       4 26.66364   4 105.1364  82.63636 4.070909 2.285727 19.13727
## 2       6 19.74286   6 183.3143 122.28571 3.585714 3.117143 17.97714
## 3       8 15.10000   8 353.1000 209.21429 3.229286 3.999214 16.77214
##          vs        am     gear     carb
## 1 0.9090909 0.7272727 4.090909 1.545455
## 2 0.5714286 0.4285714 3.857143 3.428571
## 3 0.0000000 0.1428571 3.285714 3.500000
ag1 <- aggregate(mtcars, by=list(cyl,vs), FUN=mean, na.rm=TRUE)
print(ag1)
##   Group.1 Group.2      mpg cyl   disp       hp     drat       wt     qsec
## 1       4       0 26.00000   4 120.30  91.0000 4.430000 2.140000 16.70000
## 2       6       0 20.56667   6 155.00 131.6667 3.806667 2.755000 16.32667
## 3       8       0 15.10000   8 353.10 209.2143 3.229286 3.999214 16.77214
## 4       4       1 26.73000   4 103.62  81.8000 4.035000 2.300300 19.38100
## 5       6       1 19.12500   6 204.55 115.2500 3.420000 3.388750 19.21500
##   vs        am     gear     carb
## 1  0 1.0000000 5.000000 2.000000
## 2  0 1.0000000 4.333333 4.666667
## 3  0 0.1428571 3.285714 3.500000
## 4  1 0.7000000 4.000000 1.500000
## 5  1 0.0000000 3.500000 2.500000
  1. Los conjuntos de datos state.region y state.x77 contienen:
  2. la región a la que pertenece cada uno de los estados de USA
  3. información por estado. Una los dos conjuntos en un dataframe y saque la media agregada por regi´on para todas las variables.
cbind(state.region,state.x77)
##                state.region Population Income Illiteracy Life Exp Murder
## Alabama                   2       3615   3624        2.1    69.05   15.1
## Alaska                    4        365   6315        1.5    69.31   11.3
## Arizona                   4       2212   4530        1.8    70.55    7.8
## Arkansas                  2       2110   3378        1.9    70.66   10.1
## California                4      21198   5114        1.1    71.71   10.3
## Colorado                  4       2541   4884        0.7    72.06    6.8
## Connecticut               1       3100   5348        1.1    72.48    3.1
## Delaware                  2        579   4809        0.9    70.06    6.2
## Florida                   2       8277   4815        1.3    70.66   10.7
## Georgia                   2       4931   4091        2.0    68.54   13.9
## Hawaii                    4        868   4963        1.9    73.60    6.2
## Idaho                     4        813   4119        0.6    71.87    5.3
## Illinois                  3      11197   5107        0.9    70.14   10.3
## Indiana                   3       5313   4458        0.7    70.88    7.1
## Iowa                      3       2861   4628        0.5    72.56    2.3
## Kansas                    3       2280   4669        0.6    72.58    4.5
## Kentucky                  2       3387   3712        1.6    70.10   10.6
## Louisiana                 2       3806   3545        2.8    68.76   13.2
## Maine                     1       1058   3694        0.7    70.39    2.7
## Maryland                  2       4122   5299        0.9    70.22    8.5
## Massachusetts             1       5814   4755        1.1    71.83    3.3
## Michigan                  3       9111   4751        0.9    70.63   11.1
## Minnesota                 3       3921   4675        0.6    72.96    2.3
## Mississippi               2       2341   3098        2.4    68.09   12.5
## Missouri                  3       4767   4254        0.8    70.69    9.3
## Montana                   4        746   4347        0.6    70.56    5.0
## Nebraska                  3       1544   4508        0.6    72.60    2.9
## Nevada                    4        590   5149        0.5    69.03   11.5
## New Hampshire             1        812   4281        0.7    71.23    3.3
## New Jersey                1       7333   5237        1.1    70.93    5.2
## New Mexico                4       1144   3601        2.2    70.32    9.7
## New York                  1      18076   4903        1.4    70.55   10.9
## North Carolina            2       5441   3875        1.8    69.21   11.1
## North Dakota              3        637   5087        0.8    72.78    1.4
## Ohio                      3      10735   4561        0.8    70.82    7.4
## Oklahoma                  2       2715   3983        1.1    71.42    6.4
## Oregon                    4       2284   4660        0.6    72.13    4.2
## Pennsylvania              1      11860   4449        1.0    70.43    6.1
## Rhode Island              1        931   4558        1.3    71.90    2.4
## South Carolina            2       2816   3635        2.3    67.96   11.6
## South Dakota              3        681   4167        0.5    72.08    1.7
## Tennessee                 2       4173   3821        1.7    70.11   11.0
## Texas                     2      12237   4188        2.2    70.90   12.2
## Utah                      4       1203   4022        0.6    72.90    4.5
## Vermont                   1        472   3907        0.6    71.64    5.5
## Virginia                  2       4981   4701        1.4    70.08    9.5
## Washington                4       3559   4864        0.6    71.72    4.3
## West Virginia             2       1799   3617        1.4    69.48    6.7
## Wisconsin                 3       4589   4468        0.7    72.48    3.0
## Wyoming                   4        376   4566        0.6    70.29    6.9
##                HS Grad Frost   Area
## Alabama           41.3    20  50708
## Alaska            66.7   152 566432
## Arizona           58.1    15 113417
## Arkansas          39.9    65  51945
## California        62.6    20 156361
## Colorado          63.9   166 103766
## Connecticut       56.0   139   4862
## Delaware          54.6   103   1982
## Florida           52.6    11  54090
## Georgia           40.6    60  58073
## Hawaii            61.9     0   6425
## Idaho             59.5   126  82677
## Illinois          52.6   127  55748
## Indiana           52.9   122  36097
## Iowa              59.0   140  55941
## Kansas            59.9   114  81787
## Kentucky          38.5    95  39650
## Louisiana         42.2    12  44930
## Maine             54.7   161  30920
## Maryland          52.3   101   9891
## Massachusetts     58.5   103   7826
## Michigan          52.8   125  56817
## Minnesota         57.6   160  79289
## Mississippi       41.0    50  47296
## Missouri          48.8   108  68995
## Montana           59.2   155 145587
## Nebraska          59.3   139  76483
## Nevada            65.2   188 109889
## New Hampshire     57.6   174   9027
## New Jersey        52.5   115   7521
## New Mexico        55.2   120 121412
## New York          52.7    82  47831
## North Carolina    38.5    80  48798
## North Dakota      50.3   186  69273
## Ohio              53.2   124  40975
## Oklahoma          51.6    82  68782
## Oregon            60.0    44  96184
## Pennsylvania      50.2   126  44966
## Rhode Island      46.4   127   1049
## South Carolina    37.8    65  30225
## South Dakota      53.3   172  75955
## Tennessee         41.8    70  41328
## Texas             47.4    35 262134
## Utah              67.3   137  82096
## Vermont           57.1   168   9267
## Virginia          47.8    85  39780
## Washington        63.5    32  66570
## West Virginia     41.6   100  24070
## Wisconsin         54.5   149  54464
## Wyoming           62.9   173  97203
aggregate(state.x77, list(region = state.region), mean)

¿Qué hace la función expand.grid en el código siguiente:

expand.grid(letters[1:2], 1:3, c("+", "-"))

Se crea un marco de datos a partir de todas las combinaciones de los vectores o factores proporcionados,que contiene una fila para cada combinación de los factores suministrados. Los primeros factores varían más rápido. Las columnas están etiquetadas por los factores si se suministran como argumentos con nombre o componentes, con nombre de una lista. Los nombres de las filas son “automáticos”. La conversión a un factor se realiza con niveles en el orden en que aparecen en los vectores de caracteres (y no alfabéticamente, como es más común cuando se convierten a factores).