Objetivo: Crear documento con formato html markdown para publicarse en Rpubs que muestre la creacion de un dataframe en R que integre un conjunto de vectores con atributos de nombres,edades,generos,sueldos,estados civiles de 15 personas y muestre e interprete análisis de datos.
1. Crear Vectores y Luego el DataFrame
#PRIMERO LLENAMOS LOS VECTORES CON LOS DATOS QUE NECESITAREMOS
nombres <- c("Juan","Mary","Ruben","Paty","Jorge","Luis","Olga","Veronica",
"Mimi","Karina","Jesus","Jose","Miguel","Jon","Javier")
edades <- c(40,26,56,70,3,17,23,45,34,28,36,20,19,37,65)
generos <- c('M','F','M','F','M','M','F','F','F','F','M','M','M','M','M')
sueldos <- c(5400.90,6800.50,34200.20,68400.40,23500.90,32900,23550.90,
25800.20,20500.40,21800.20,23500.50,16000.02,13250.20,25600.17,
19999.99)
edociviles <- c('S','C','V','D','V','S','C','V','D','V','S','C','V','D','S')
#CREAR DATAFRAME
personas <- data.frame(nombres,edades,generos,sueldos,edociviles)
2. Mostrar los Valores del DataFrame
#MOSTRAR DATAFRAME
personas #muestra personas
## nombres edades generos sueldos edociviles
## 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 Veronica 45 F 25800.20 V
## 9 Mimi 34 F 20500.40 D
## 10 Karina 28 F 21800.20 V
## 11 Jesus 36 M 23500.50 S
## 12 Jose 20 M 16000.02 C
## 13 Miguel 19 M 13250.20 V
## 14 Jon 37 M 25600.17 D
## 15 Javier 65 M 19999.99 S
3. Acceder a ciertos registros
#ACCEDER A CIERTOS REGISTROS
personas$nombres #todos los valores de nombres
## [1] Juan Mary Ruben Paty Jorge Luis Olga
## [8] Veronica Mimi Karina Jesus Jose Miguel Jon
## [15] Javier
## 15 Levels: Javier Jesus Jon Jorge Jose Juan Karina Luis Mary ... Veronica
personas$generos #todos los valores de genero
## [1] M F M F M M F F F F M M M M M
## Levels: F M
personas[5,] #el registro 5 y todos los atributos
## nombres edades generos sueldos edociviles
## 5 Jorge 3 M 23500.9 V
personas[6,] #el registro 6 y todos los atributos
## nombres edades generos sueldos edociviles
## 6 Luis 17 M 32900 S
personas [7,c(1,3,4)] #el registro 7, solos columnas 1,3 y 4
## nombres generos sueldos
## 7 Olga F 23550.9
personas [8,c(1,3,4)] #el registro 8, solos columnas 1,3 y 4
## nombres generos sueldos
## 8 Veronica F 25800.2
4. Realizar análisis general
#REALIZAR ANALISIS GENERAL
personas[which.max(personas$sueldos),] #todos los datos de la persona que MAS gana
## nombres edades generos sueldos edociviles
## 4 Paty 70 F 68400.4 D
personas[which.min(personas$sueldos),] #todos los datos de la persona que MENOS gana
## nombres edades generos sueldos edociviles
## 1 Juan 40 M 5400.9 S
personas[which.max(personas$edades),] #todos los datos de la persona que MAS edad tiene
## nombres edades generos sueldos edociviles
## 4 Paty 70 F 68400.4 D
personas[which.min(personas$edades),] #todos los datos de la persona que MENOS edad tiene
## nombres edades generos sueldos edociviles
## 5 Jorge 3 M 23500.9 V
6. Determinar el rango de persona por sueldo
cuales son las personas que ganan entre $22000.00 y $28000.00 ?
#cuales son las personas que ganan entre $22000.00 y $28000.00 ?
cuales <- which(personas$sueldo >= 22000 & personas$sueldo <= 28000)
personas[cuales,]
## nombres edades generos sueldos edociviles
## 5 Jorge 3 M 23500.90 V
## 7 Olga 23 F 23550.90 C
## 8 Veronica 45 F 25800.20 V
## 11 Jesus 36 M 23500.50 S
## 14 Jon 37 M 25600.17 D
En la practica el conjunto de datos esta compuesto por 15 registros y 5 columnas.
Una vez realizado el análisis de los datos podemos darnos cuenta que la media de edades de este grupo es de 34.6, siendo la persona mayor Paty con 70 años y la persona menor Jorge con solo 3 años
Con respecto los sueldos tenemos una media de $ 24080.37, donde Paty es la persona que mas gana con $ 68400.4 y Juan el que menos gana con $ 5400.9
Las personas que tienen un sueldo entre $ 22000 y 28000 son:
cuales <- which(personas$sueldo >= 22000 & personas$sueldo <= 28000)
personas[cuales,]
## nombres edades generos sueldos edociviles
## 5 Jorge 3 M 23500.90 V
## 7 Olga 23 F 23550.90 C
## 8 Veronica 45 F 25800.20 V
## 11 Jesus 36 M 23500.50 S
## 14 Jon 37 M 25600.17 D