Prueba de data frames edades nombres generos profesion deportes

Data Frames

Los Data Frames son conjunto de datos de reglones y columnas
Puede pensarse que es un conjunto de vectores
En donde cada vector es una columna
Pueden ser de distinto tipo de datos

Crear cinco vectores

Nombres
Edades
Generos
Profesiones
Deportes

nombres <- c("Ruben","Dany","Alma","Carlos","Daniel","Dell","Francisco","Isaac",'Javier','Jesus',"Laura","Luis","Maria","Verenice","Gabiel","Jeorgina","Claudia","Adriana", "Javier","Ernesto")

edades <- c(50,34,45,35,38,36,29,43,40,28,28,30,28,45,40,39,28,32,45,35)

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

profesiones <- rep(c("Informatica", "Sistemas","Civil","Administracion", "Arquitectura"),4)

deportes <- rep(c(TRUE,FALSE),10)

Mostrarlos

Visualizar cada vector

nombres

##  [1] "Ruben"     "Dany"      "Alma"      "Carlos"    "Daniel"    "Dell"     
##  [7] "Francisco" "Isaac"     "Javier"    "Jesus"     "Laura"     "Luis"     
## [13] "Maria"     "Verenice"  "Gabiel"    "Jeorgina"  "Claudia"   "Adriana"  
## [19] "Javier"    "Ernesto"

edades

##  [1] 50 34 45 35 38 36 29 43 40 28 28 30 28 45 40 39 28 32 45 35

generos

##  [1] "M" "F" "F" "M" "M" "M" "M" "M" "M" "M" "F" "M" "F" "F" "M" "F" "F" "F" "M"
## [20] "M"

profesiones

##  [1] "Informatica"    "Sistemas"       "Civil"          "Administracion"
##  [5] "Arquitectura"   "Informatica"    "Sistemas"       "Civil"         
##  [9] "Administracion" "Arquitectura"   "Informatica"    "Sistemas"      
## [13] "Civil"          "Administracion" "Arquitectura"   "Informatica"   
## [17] "Sistemas"       "Civil"          "Administracion" "Arquitectura"

deportes

##  [1]  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE
## [13]  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE

Crear un dataframe

A partir de los 5 vectores

datos <- data.frame(nombres, edades, generos, profesiones, deportes)

datos

##      nombres edades generos    profesiones deportes
## 1      Ruben     50       M    Informatica     TRUE
## 2       Dany     34       F       Sistemas    FALSE
## 3       Alma     45       F          Civil     TRUE
## 4     Carlos     35       M Administracion    FALSE
## 5     Daniel     38       M   Arquitectura     TRUE
## 6       Dell     36       M    Informatica    FALSE
## 7  Francisco     29       M       Sistemas     TRUE
## 8      Isaac     43       M          Civil    FALSE
## 9     Javier     40       M Administracion     TRUE
## 10     Jesus     28       M   Arquitectura    FALSE
## 11     Laura     28       F    Informatica     TRUE
## 12      Luis     30       M       Sistemas    FALSE
## 13     Maria     28       F          Civil     TRUE
## 14  Verenice     45       F Administracion    FALSE
## 15    Gabiel     40       M   Arquitectura     TRUE
## 16  Jeorgina     39       F    Informatica    FALSE
## 17   Claudia     28       F       Sistemas     TRUE
## 18   Adriana     32       F          Civil    FALSE
## 19    Javier     45       M Administracion     TRUE
## 20   Ernesto     35       M   Arquitectura    FALSE

Acceder a las variables del dataframe

Se utiliza el $
Los corchetes [R,C]

Acceder a un vector del data.frame

Se utiliza $

datos$nombres

##  [1] "Ruben"     "Dany"      "Alma"      "Carlos"    "Daniel"    "Dell"     
##  [7] "Francisco" "Isaac"     "Javier"    "Jesus"     "Laura"     "Luis"     
## [13] "Maria"     "Verenice"  "Gabiel"    "Jeorgina"  "Claudia"   "Adriana"  
## [19] "Javier"    "Ernesto"

datos$deportes

##  [1]  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE
## [13]  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE

Acceder por medio de corchetes

datos

##      nombres edades generos    profesiones deportes
## 1      Ruben     50       M    Informatica     TRUE
## 2       Dany     34       F       Sistemas    FALSE
## 3       Alma     45       F          Civil     TRUE
## 4     Carlos     35       M Administracion    FALSE
## 5     Daniel     38       M   Arquitectura     TRUE
## 6       Dell     36       M    Informatica    FALSE
## 7  Francisco     29       M       Sistemas     TRUE
## 8      Isaac     43       M          Civil    FALSE
## 9     Javier     40       M Administracion     TRUE
## 10     Jesus     28       M   Arquitectura    FALSE
## 11     Laura     28       F    Informatica     TRUE
## 12      Luis     30       M       Sistemas    FALSE
## 13     Maria     28       F          Civil     TRUE
## 14  Verenice     45       F Administracion    FALSE
## 15    Gabiel     40       M   Arquitectura     TRUE
## 16  Jeorgina     39       F    Informatica    FALSE
## 17   Claudia     28       F       Sistemas     TRUE
## 18   Adriana     32       F          Civil    FALSE
## 19    Javier     45       M Administracion     TRUE
## 20   Ernesto     35       M   Arquitectura    FALSE

datos[1,2]

## [1] 50

datos[3, ] # Todas las columnas

##   nombres edades generos profesiones deportes
## 3    Alma     45       F       Civil     TRUE

datos[5,c(1,4)] # Columnas 1 y 4 del registro 5

##   nombres  profesiones
## 5  Daniel Arquitectura

datos[-5, -5]

##      nombres edades generos    profesiones
## 1      Ruben     50       M    Informatica
## 2       Dany     34       F       Sistemas
## 3       Alma     45       F          Civil
## 4     Carlos     35       M Administracion
## 6       Dell     36       M    Informatica
## 7  Francisco     29       M       Sistemas
## 8      Isaac     43       M          Civil
## 9     Javier     40       M Administracion
## 10     Jesus     28       M   Arquitectura
## 11     Laura     28       F    Informatica
## 12      Luis     30       M       Sistemas
## 13     Maria     28       F          Civil
## 14  Verenice     45       F Administracion
## 15    Gabiel     40       M   Arquitectura
## 16  Jeorgina     39       F    Informatica
## 17   Claudia     28       F       Sistemas
## 18   Adriana     32       F          Civil
## 19    Javier     45       M Administracion
## 20   Ernesto     35       M   Arquitectura

datos[,"nombres"]

##  [1] "Ruben"     "Dany"      "Alma"      "Carlos"    "Daniel"    "Dell"     
##  [7] "Francisco" "Isaac"     "Javier"    "Jesus"     "Laura"     "Luis"     
## [13] "Maria"     "Verenice"  "Gabiel"    "Jeorgina"  "Claudia"   "Adriana"  
## [19] "Javier"    "Ernesto"

Algunas funciones de dataframes

La funcion subset()

subset. Es un subconjunto de un conjunto de datos
El resultado de aplicar subset() es un nuevo data frame
Para esta practica se generan nuevas variables

losquehacendeporte <- subset(datos, deportes == TRUE)
losquehacendeporte

##      nombres edades generos    profesiones deportes
## 1      Ruben     50       M    Informatica     TRUE
## 3       Alma     45       F          Civil     TRUE
## 5     Daniel     38       M   Arquitectura     TRUE
## 7  Francisco     29       M       Sistemas     TRUE
## 9     Javier     40       M Administracion     TRUE
## 11     Laura     28       F    Informatica     TRUE
## 13     Maria     28       F          Civil     TRUE
## 15    Gabiel     40       M   Arquitectura     TRUE
## 17   Claudia     28       F       Sistemas     TRUE
## 19    Javier     45       M Administracion     TRUE

lasmujeres <- subset(datos, generos == 'F')
lasmujeres

##     nombres edades generos    profesiones deportes
## 2      Dany     34       F       Sistemas    FALSE
## 3      Alma     45       F          Civil     TRUE
## 11    Laura     28       F    Informatica     TRUE
## 13    Maria     28       F          Civil     TRUE
## 14 Verenice     45       F Administracion    FALSE
## 16 Jeorgina     39       F    Informatica    FALSE
## 17  Claudia     28       F       Sistemas     TRUE
## 18  Adriana     32       F          Civil    FALSE

muj.depor.sist <- subset(datos, generos == 'F' & deportes == TRUE & profesiones == 'Sistemas')
muj.depor.sist

##    nombres edades generos profesiones deportes
## 17 Claudia     28       F    Sistemas     TRUE

Contar registros y determinar los nombres

nrow(): cuenta registros de un dataframe

n <- nrow(datos)


ncols <- ncol(datos)
ncols

## [1] 5

names(datos)

## [1] "nombres"     "edades"      "generos"     "profesiones" "deportes"

otrosdatos <- datos
colnames(datos) <- c("nom", "eda", "gen", "pro", "dep")
otrosdatos

##      nombres edades generos    profesiones deportes
## 1      Ruben     50       M    Informatica     TRUE
## 2       Dany     34       F       Sistemas    FALSE
## 3       Alma     45       F          Civil     TRUE
## 4     Carlos     35       M Administracion    FALSE
## 5     Daniel     38       M   Arquitectura     TRUE
## 6       Dell     36       M    Informatica    FALSE
## 7  Francisco     29       M       Sistemas     TRUE
## 8      Isaac     43       M          Civil    FALSE
## 9     Javier     40       M Administracion     TRUE
## 10     Jesus     28       M   Arquitectura    FALSE
## 11     Laura     28       F    Informatica     TRUE
## 12      Luis     30       M       Sistemas    FALSE
## 13     Maria     28       F          Civil     TRUE
## 14  Verenice     45       F Administracion    FALSE
## 15    Gabiel     40       M   Arquitectura     TRUE
## 16  Jeorgina     39       F    Informatica    FALSE
## 17   Claudia     28       F       Sistemas     TRUE
## 18   Adriana     32       F          Civil    FALSE
## 19    Javier     45       M Administracion     TRUE
## 20   Ernesto     35       M   Arquitectura    FALSE

Graficar barras

Realizar algunas graficas de barras

Graficar nombres y edades

barplot(datos$eda,names.arg = datos$nom)

Prueba de data frames edades nombres generos profesion deportes

Manuel Dominguez

2/5/2020

Data Frames

Crear cinco vectores

Mostrarlos

Crear un dataframe

Acceder a las variables del dataframe

Acceder a un vector del data.frame

Acceder por medio de corchetes

Algunas funciones de dataframes

La funcion subset()

Contar registros y determinar los nombres

Graficar barras

Graficar nombres y edades