Practica No 2 Analisis de personas

Objetivo: Crear documento con formato html markdown para publicarse en Rpubs que muestre la creación de un dataframe en R que integre un conjuto de vectores con atributos de nombres, edades, generos, sueldos, estados civiles de 15 personas y muestre e interprete análisis de los de datos.

Bloque 1: Crear el dataframe

# Llenar los vectores
nombres <- c ("juan", "mary", "ruben", "paty", "jorge", "luis", "olga", "vero", "mimi", "karina", "alfredo", "felipe", "elena", "enrique", "jose")

edades <- c(40, 26, 56, 70, 3, 17, 23, 45, 34, 28, 54, 42, 28, 36, 45)

generos <- c("M", "F", "M", "F", "M", "M", "F", "F", "F", "F", "M", "M", "F", "M", "M")

sueldos <- c(5400.9, 6800.50, 34200.20, 68400.40, 23500.90, 32900, 23550.90, 25800.20, 20500.40, 21800.20, 25380.75, 12750.60, 12500.34, 12000.00, 7200.50)

edocivil <- c("S", "C", "V", "D", "V", "S", "C", "V", "D", "V", "C", "D", "S", "D", "C")

personas=data.frame(nombres, edades, generos, sueldos, edocivil)

Bloque 2: Mostrar el dataframe en pantalla. Todos los registros y todas las columnas

personas
##    nombres edades generos  sueldos edocivil
## 1     juan     40       M  5400.90        S
## 2     mary     26       F  6800.50        C
## 3    ruben     56       M 34200.20        V
## 4     paty     70       F 68400.40        D
## 5    jorge      3       M 23500.90        V
## 6     luis     17       M 32900.00        S
## 7     olga     23       F 23550.90        C
## 8     vero     45       F 25800.20        V
## 9     mimi     34       F 20500.40        D
## 10  karina     28       F 21800.20        V
## 11 alfredo     54       M 25380.75        C
## 12  felipe     42       M 12750.60        D
## 13   elena     28       F 12500.34        S
## 14 enrique     36       M 12000.00        D
## 15    jose     45       M  7200.50        C

Bloque 3: Acceder a ciertos registros

personas$nombres   # Los datos del atributo nombres del dataframe personas
##  [1] juan    mary    ruben   paty    jorge   luis    olga    vero   
##  [9] mimi    karina  alfredo felipe  elena   enrique jose   
## 15 Levels: alfredo elena enrique felipe jorge jose juan karina ... vero
personas$generos    # Los datos del atributo genero del dataframe personas
##  [1] M F M F M M F F F F M M F M M
## Levels: F M
personas[5,] #El registro 5 y todos los atributos
##   nombres edades generos sueldos edocivil
## 5   jorge      3       M 23500.9        V
personas[6,] #El registro 5 y todos los atributos
##   nombres edades generos sueldos edocivil
## 6    luis     17       M   32900        S
personas[c(7,8), c(1,3,4)]
##   nombres generos sueldos
## 7    olga       F 23550.9
## 8    vero       F 25800.2

Bloque 4: Realizar análisis general

# la persona que MAS sueldo gana.
personas[which.max(personas$sueldos),]
##   nombres edades generos sueldos edocivil
## 4    paty     70       F 68400.4        D
# la persona que MENOS sueldo gana.
personas[which.min(personas$sueldos),]
##   nombres edades generos sueldos edocivil
## 1    juan     40       M  5400.9        S
# Datos de la persona que MAS edad tiene
personas[which.max(personas$edades),]
##   nombres edades generos sueldos edocivil
## 4    paty     70       F 68400.4        D
# Datos de la persona que MENOS edad tiene
personas[which.min(personas$edades),]
##   nombres edades generos sueldos edocivil
## 5   jorge      3       M 23500.9        V

Bloque 5: Determinar la media de edades y sueldos

# ¿Cual es el valor de la media de edad de las personas?
paste("El promeedio de edad es: ",round(mean(personas$edades),2))
## [1] "El promeedio de edad es:  36.47"
# ¿Cual es el valor de la media de sueldos de las personas?
paste("La media de los sueldos es: ", round(mean(personas$sueldos),3))
## [1] "La media de los sueldos es:  22179.119"

Bloque 6: Determinar rango de persona por sueldo

# Cuales son las personas que ganan entre 22000.00 y 28000.00 (veintidos mil y veintiocho mil)?. Todos los atributos
personas[which(personas$sueldos>=22000& personas$sueldos<=28000),]
##    nombres edades generos  sueldos edocivil
## 5    jorge      3       M 23500.90        V
## 7     olga     23       F 23550.90        C
## 8     vero     45       F 25800.20        V
## 11 alfredo     54       M 25380.75        C
# ¿Cuales son las personas que en el valor de la edad están por encima de la media de la edad de todas las personas?
mediaedades<-mean(personas$edades)
cuales<-which(personas$edades>=mediaedades)
personas[cuales,]
##    nombres edades generos  sueldos edocivil
## 1     juan     40       M  5400.90        S
## 3    ruben     56       M 34200.20        V
## 4     paty     70       F 68400.40        D
## 8     vero     45       F 25800.20        V
## 11 alfredo     54       M 25380.75        C
## 12  felipe     42       M 12750.60        D
## 15    jose     45       M  7200.50        C

Bloque: Interpretación del Análisis.

Práctica No. 2 Análisis de Personas

En esta Práctica, el conjunto de datos esta formado por 15 registros de 5 columnas en las cuales se tienen los datos: Nombre, edad, genero, sueldo y estado civil.

La persona que mas ingresos percibe es Paty con un sueldo de 68400 pesos. La persona que menos ingresos percibe es Juan con 5400.9. La persona mayor de este conjunto de datos es Paty de 70 años y el menor es Jorge con 3 años.

Finalmente el promedio de edad es de 36 años, el promedio en cuanto ingresos es de 22179 pesos.

Las personas que perciben entre 22000 y 28000 son: Alfredo: 25380 pesos, Olga: 23550 pesos, Jorge: 23500, Vero: 25800.

Las personas cuya edad es mayor a la media son:Juan de 40 años, ruben de 56 años, Paty de 70 años, Vero de 45 años, alfredo de 54 años, felipe de 42 años, enrique de 36 años, jose de 45 años.