OBJETIVO: CUANTOS ACCIDENTES HAY AL MES
library(readr) #la libreria
## CARGAR LOS DATOS QUE ESTAN EN INTERNET
bicis2017 <- read.csv("https://raw.githubusercontent.com/rpizarrog/Curso-Titulacion-Data-Science-/master/2019/Datos/AccidentesBicicletas_2017.csv",
encoding = "UTF-8")
class(bicis2017) #Devuelve el tipo de dato, queremos un data.frame
## [1] "data.frame"
names(bicis2017) # la fecha esta extraña
## [1] "X.U.FEFF.FECHA" "RANGO.HORARIO" "DIA.SEMANA"
## [4] "DISTRITO" "LUGAR.ACCIDENTE" "Nº"
## [7] "Nº.PARTE" "CPFA.Granizo" "CPFA.Hielo"
## [10] "CPFA.Lluvia" "CPFA.Niebla" "CPFA.Seco"
## [13] "CPFA.Nieve" "CPSV.Mojada" "CPSV.Aceite"
## [16] "CPSV.Barro" "CPSV.Grava.Suelta" "CPSV.Hielo"
## [19] "CPSV.Seca.Y.Limpia" "Nº.VICTIMAS.." "TIPO.ACCIDENTE"
## [22] "Tipo.Vehiculo" "TIPO.PERSONA" "SEXO"
## [25] "LESIVIDAD" "Tramo.Edad"
# Cambiamos el nombre de es atributo de bicis2017 y al 6, 7 y 20
columnas <- colnames(bicis2017)
columnas[1] <- "FECHA" # Cambia el nombre de columna
columnas[6] <- "NO" # Cambia el nombre de columna
columnas[7] <- "NO.PARTE" # Cambia el nombre de columna
columnas[20] <- "NO.VICTIMAS" # Cambia el nombre de columna
colnames(bicis2017) <- columnas
names(bicis2017) # Ahora como se ven los nombres de columnas
## [1] "FECHA" "RANGO.HORARIO" "DIA.SEMANA"
## [4] "DISTRITO" "LUGAR.ACCIDENTE" "NO"
## [7] "NO.PARTE" "CPFA.Granizo" "CPFA.Hielo"
## [10] "CPFA.Lluvia" "CPFA.Niebla" "CPFA.Seco"
## [13] "CPFA.Nieve" "CPSV.Mojada" "CPSV.Aceite"
## [16] "CPSV.Barro" "CPSV.Grava.Suelta" "CPSV.Hielo"
## [19] "CPSV.Seca.Y.Limpia" "NO.VICTIMAS" "TIPO.ACCIDENTE"
## [22] "Tipo.Vehiculo" "TIPO.PERSONA" "SEXO"
## [25] "LESIVIDAD" "Tramo.Edad"
Cambiando el formato de la columna FECHA como date y….
Agregando una nueva columna llamada MES de tipo numeric
que define el numero de mes de la fecha
# Limpiar y depurar el campo FECHA
bicis2017$FECHA <- as.Date(bicis2017$FECHA, "%d/%m/%Y")
bicis2017$MES <- as.numeric(format(bicis2017$FECHA,format="%m"))
se muestran los datos
#bicis2017
vamos a encontrar los accidentes por mes
enero <- subset(bicis2017, MES == 1) # LOS DE ENERO
febrero <- subset(bicis2017, MES == 2) # LOS DE FEBRERO
marzo <- subset(bicis2017, MES == 3) # LOS DE MARZO
abril <- subset(bicis2017, MES == 4) # LOS DE ABRIL
mayo <- subset(bicis2017, MES == 5) # LOS DE MAYO
junio <- subset(bicis2017, MES == 6) # LOS DE JUNIO
julio <- subset(bicis2017, MES == 7) # LOS DE JULIO
agosto <- subset(bicis2017, MES == 8) # LOS DE AGOSTO
septiembre <- subset(bicis2017, MES == 9) # LOS DE SEPTIEMBRE
octubre <- subset(bicis2017, MES == 10) # LOS DE OCTUBRE
noviembre <- subset(bicis2017, MES == 11) # LOS DE NOVIEMBRE
diciembre <- subset(bicis2017, MES == 12) # LOS DE DICIEMBRE
MOSTRAMOS ALGUNOS MESES
enero$FECHA
## [1] "2017-01-01" "2017-01-02" "2017-01-03" "2017-01-04" "2017-01-05"
## [6] "2017-01-05" "2017-01-05" "2017-01-05" "2017-01-06" "2017-01-06"
## [11] "2017-01-07" "2017-01-07" "2017-01-07" "2017-01-08" "2017-01-08"
## [16] "2017-01-09" "2017-01-09" "2017-01-09" "2017-01-10" "2017-01-10"
## [21] "2017-01-10" "2017-01-12" "2017-01-12" "2017-01-12" "2017-01-12"
## [26] "2017-01-13" "2017-01-13" "2017-01-15" "2017-01-19" "2017-01-19"
## [31] "2017-01-20" "2017-01-20" "2017-01-21" "2017-01-21" "2017-01-22"
## [36] "2017-01-24" "2017-01-24" "2017-01-25" "2017-01-25" "2017-01-26"
## [41] "2017-01-26" "2017-01-27" "2017-01-29" "2017-01-31" "2017-01-31"
febrero$FECHA
## [1] "2017-02-01" "2017-02-02" "2017-02-02" "2017-02-02" "2017-02-03"
## [6] "2017-02-03" "2017-02-03" "2017-02-04" "2017-02-04" "2017-02-05"
## [11] "2017-02-06" "2017-02-07" "2017-02-07" "2017-02-07" "2017-02-08"
## [16] "2017-02-09" "2017-02-10" "2017-02-10" "2017-02-10" "2017-02-12"
## [21] "2017-02-13" "2017-02-14" "2017-02-14" "2017-02-14" "2017-02-14"
## [26] "2017-02-15" "2017-02-15" "2017-02-16" "2017-02-16" "2017-02-17"
## [31] "2017-02-18" "2017-02-18" "2017-02-19" "2017-02-19" "2017-02-19"
## [36] "2017-02-20" "2017-02-22" "2017-02-24" "2017-02-25" "2017-02-25"
## [41] "2017-02-25" "2017-02-25" "2017-02-27" "2017-02-28" "2017-02-28"
## [46] "2017-02-28" "2017-02-28" "2017-02-28" "2017-02-28"
marzo$FECHA
## [1] "2017-03-01" "2017-03-02" "2017-03-03" "2017-03-03" "2017-03-03"
## [6] "2017-03-05" "2017-03-06" "2017-03-07" "2017-03-07" "2017-03-07"
## [11] "2017-03-07" "2017-03-08" "2017-03-08" "2017-03-08" "2017-03-09"
## [16] "2017-03-09" "2017-03-09" "2017-03-09" "2017-03-10" "2017-03-10"
## [21] "2017-03-10" "2017-03-10" "2017-03-10" "2017-03-10" "2017-03-10"
## [26] "2017-03-12" "2017-03-13" "2017-03-14" "2017-03-14" "2017-03-15"
## [31] "2017-03-15" "2017-03-16" "2017-03-16" "2017-03-17" "2017-03-17"
## [36] "2017-03-17" "2017-03-18" "2017-03-19" "2017-03-19" "2017-03-20"
## [41] "2017-03-20" "2017-03-20" "2017-03-21" "2017-03-21" "2017-03-21"
## [46] "2017-03-21" "2017-03-21" "2017-03-22" "2017-03-23" "2017-03-23"
## [51] "2017-03-24" "2017-03-25" "2017-03-26" "2017-03-27" "2017-03-28"
## [56] "2017-03-29" "2017-03-30" "2017-03-31" "2017-03-31" "2017-03-31"
LO QUE QUEREMOS CUANTOS ACCIDENTES DE CADA MES
ulizamos la funcion length()
length(enero$FECHA)
## [1] 45
length(febrero$FECHA)
## [1] 49
length(marzo$FECHA)
## [1] 60
length(abril$FECHA)
## [1] 54
length(mayo$FECHA)
## [1] 82
length(junio$FECHA)
## [1] 82
length(julio$FECHA)
## [1] 70
length(agosto$FECHA)
## [1] 47
length(septiembre$FECHA)
## [1] 85
length(octubre$FECHA)
## [1] 88
length(noviembre$FECHA)
## [1] 59
length(diciembre$FECHA)
## [1] 35
COSTRUYENDO UN DATA.FRAME MAS ELEGANTE
mesesNombres <- c("Enero", "Febrero", "Marzo", "Abril",
"Mayo", "Junio", "Julio", "Agosto",
"Septiembre", "Octubre", "Noviembre", "Diciembre")
resumen <- data.frame(mesesNombres, c(length(enero$FECHA),
length(febrero$FECHA),
length(marzo$FECHA),
length(abril$FECHA),
length(mayo$FECHA),
length(junio$FECHA),
length(julio$FECHA),
length(agosto$FECHA),
length(septiembre$FECHA),
length(octubre$FECHA),
length(noviembre$FECHA),
length(diciembre$FECHA)))
resumen
## mesesNombres
## 1 Enero
## 2 Febrero
## 3 Marzo
## 4 Abril
## 5 Mayo
## 6 Junio
## 7 Julio
## 8 Agosto
## 9 Septiembre
## 10 Octubre
## 11 Noviembre
## 12 Diciembre
## c.length.enero.FECHA...length.febrero.FECHA...length.marzo.FECHA...
## 1 45
## 2 49
## 3 60
## 4 54
## 5 82
## 6 82
## 7 70
## 8 47
## 9 85
## 10 88
## 11 59
## 12 35
Poniendo nombres de columnas a resumen y mostrar
colnames(resumen) <- c("Mes", "No.Accidentes")
resumen
## Mes No.Accidentes
## 1 Enero 45
## 2 Febrero 49
## 3 Marzo 60
## 4 Abril 54
## 5 Mayo 82
## 6 Junio 82
## 7 Julio 70
## 8 Agosto 47
## 9 Septiembre 85
## 10 Octubre 88
## 11 Noviembre 59
## 12 Diciembre 35
VAMOS A VISUALIZAR GRAFICAMENTE LOS DATOS
UTILIZAMOS PLOT
plot(resumen, type = "b")
barplot(resumen$No.Accidentes,
main = "Accidentes por mes",
xlab = "Meses",
ylab = "Accidentes",
legend.text = mesesNombres,
col = c(1:12),
names.arg = mesesNombres,
)
INTERPRETACION: LA PRACTICA TRATA DE VER EN QUE MES SUCEDEN MAS ACCIDENTES
EN BICICLETA EN LA CIUDAD DE MADRID, ESPAÑA.
SE IMPORTA INFORMACION DEL INTERNET SOBRE LOS ACCIDENTES EN MADRID, SE IMPORTA PARA PODER MANIPULAR, ANALIZAR Y DETERMINAR EN QUE MES HAY MAS ACCIDENTES DURANTE EL AÑO DE 2997.