Objetivo: crearun documento con formato html markdown para publicarse en Rpubs, que muestre la creación de un dataframe en R que integre un conjunto de vectores con los atributos: nombres, edad, genero, sueldo y estado civilde 15 personas interpretando y analizando los datos.

Bloque 1: Creación de un DataFrame nombrado Personas

nombres = c("juan","Mary", "Ruben", "Paty", "Jorge", "Luis","Olga", "Veronica","Mimi","Karina","Pablo","Beto","Saul","Omar","Salma")
edades = c (40, 26, 56, 70, 3, 13, 23,15,45,78,25,46,65,23,59)
generos= c("M","F","M","F","M","M","F","F","F","F","M","M","M","M","F")
sueldos= c(1500,320,1020,2345,15000,6500,2356,1123,5423,7800,25000,13200,2400,12600,4500)
edosciviles= c("s","c","v","d","v","s","c","v","v","d","d","d","d","d","s")

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

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

personas
##     nombres edades generos sueldos edosciviles
## 1      juan     40       M    1500           s
## 2      Mary     26       F     320           c
## 3     Ruben     56       M    1020           v
## 4      Paty     70       F    2345           d
## 5     Jorge      3       M   15000           v
## 6      Luis     13       M    6500           s
## 7      Olga     23       F    2356           c
## 8  Veronica     15       F    1123           v
## 9      Mimi     45       F    5423           v
## 10   Karina     78       F    7800           d
## 11    Pablo     25       M   25000           d
## 12     Beto     46       M   13200           d
## 13     Saul     65       M    2400           d
## 14     Omar     23       M   12600           d
## 15    Salma     59       F    4500           s

Bloque 3: Acceder a ciertos registros

Los datos del atributo nombre del dataframe personas

personas$nombres
##  [1] juan     Mary     Ruben    Paty     Jorge    Luis     Olga    
##  [8] Veronica Mimi     Karina   Pablo    Beto     Saul     Omar    
## [15] Salma   
## 15 Levels: Beto Jorge juan Karina Luis Mary Mimi Olga Omar Pablo ... Veronica

Los datos del atributo genero del dataframe personas

personas$generos
##  [1] M F M F M M F F F F M M M M F
## Levels: F M

El registro 5 y todos los atributos

personas[5,]
##   nombres edades generos sueldos edosciviles
## 5   Jorge      3       M   15000           v

El registro 6 y todos los atributos

personas[6,]
##   nombres edades generos sueldos edosciviles
## 6    Luis     13       M    6500           s

El registro 7 y 8 con las columnas 1, 3 y 4

personas[7,c (1,3,4)]
##   nombres generos sueldos
## 7    Olga       F    2356
personas[8,c (1,3,4)]
##    nombres generos sueldos
## 8 Veronica       F    1123

###Bloque 4: Realizar análisis general

##Determinar todos los datos de la persona que MAS sueldo gana. max() ##Determinar todos los datos de la persona que MENOS sueldo gana. min()

personas[which.max(personas$sueldos),] 
##    nombres edades generos sueldos edosciviles
## 11   Pablo     25       M   25000           d
personas[which.min(personas$sueldos),]
##   nombres edades generos sueldos edosciviles
## 2    Mary     26       F     320           c

#Determinar todos los datos de la persona que MAS edad tiene #Determinar todos los datos de la persona que MENOS edad tiene

personas[which.max(personas$edades),] 
##    nombres edades generos sueldos edosciviles
## 10  Karina     78       F    7800           d
personas[which.min(personas$edades),]
##   nombres edades generos sueldos edosciviles
## 5   Jorge      3       M   15000           v

###Bloque 5: Determinar la media de edades y sueldos

Cual es el valor de la media de edad de las personas

Cual es el valor de la media de sueldos de las personas

mean(personas$edades) 
## [1] 39.13333
mean(personas$sueldos)
## [1] 6739.133

###Bloque 6: Determinar rango de persona por sueldo

#Cuáles son las personas que ganan entre 22000.00 y 28000.00 (veintidos mil y veintiocho mil)?. Todos los atributos #Cuáles son las personas están por encima de la media de la edad

personas[which(personas$sueldos >= 22000 & personas$sueldos >= 28000), ] 
## [1] nombres     edades      generos     sueldos     edosciviles
## <0 rows> (or 0-length row.names)
mediaEdad= mean(personas$edades) 
cuales= which(personas$edades >= mediaEdad) 
personas[cuales, ]
##    nombres edades generos sueldos edosciviles
## 1     juan     40       M    1500           s
## 3    Ruben     56       M    1020           v
## 4     Paty     70       F    2345           d
## 9     Mimi     45       F    5423           v
## 10  Karina     78       F    7800           d
## 12    Beto     46       M   13200           d
## 13    Saul     65       M    2400           d
## 15   Salma     59       F    4500           s

##En la práctica el conjunto de datos es de cinco campos y quince registros ##la persona que más gana es Pablo y la que menos gana es Mary ## el valor medio del conjunto de datos es 6,739 y la edad media es 39 ##la pesona más joven se llama Jorge con tres años y la de mayor edad se llama Karina con 78 años ##la persona que cuenta con un sueldo entre 22000 y 28000, se llama Pablo