INTEGRANTES

Fabricio Murillo Flores

Gustavo Trejos Marin

jeffrey Gonzalez

1- Cargue el archivo realEstatedata.csv proveído por el profesor.Pongale el nombre que usted desee.

library(dlookr)
## Warning: package 'dlookr' was built under R version 4.0.3
## Warning: package 'mice' was built under R version 4.0.3
library(dplyr)
## Warning: package 'dplyr' was built under R version 4.0.3
df <- read.csv("realEstatedata2.csv", sep = ";")

View(df)

Ejercicio 2|

uarde un nuevo dataframe filtrando solamente por categoría casas(utilice dplyr para fitrar). Para las variables precio y m2_de_construccion realice lo siguiente:

dfMuestra <- df %>% sample_n(size = 50)

kableExtra::kable(head(dfMuestra,10)) %>%
  kableExtra::kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover"))%>%
 kableExtra::scroll_box(width = "900px", height = "500px")
id altura ano_de_construccion balcon_terraza banos categoria costos_de_mantenimiento direccion_exacta enviado localizacion m2 m2.1 m2_de_construccion niveles parking piscina piso_numero precio precio_m2_de_construccion precio_m2_de_terreno precio_m2 recamaras tamano_del_lote tipo_de_pisos description feature land_sq_meter title
17647077 3.0 2020 terraza 3.5 57000 Condominio Maleku Ciudad Curridabat NA 214.00 2 2 no 295000.00 1,378.50 1,520.61 4 194 Porcelanato NA
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17821050 NA Casas NA Rio Oro de Santa Ana 6/10/2020 Santa Ana NA NA NA 310000.00 1,409.09 1,937.50 160 Gran oportunidad hermosa casa rodeada de montanas en un terreno de 735 mtrs con todos los servicios basicos amplio jardin y patio con arboles frutales Cuenta con un pequeno taller con mesa de trabajo y gran cantidad de herramienta El bano y el servicio sanitario estan por separado cuenta con 3 cuartos y un cuarto de estudio los pisos son en ceramica y los cielos razos en cipres la cocina cuenta con mueble en granito y el mueble aereo en fina madera de pinotea Area de BBQ NA Casas en Paraiso casa
MediaA <-sum(df$precio,na.rm = TRUE) / nrow(df)
MediaB <- mean(df$m2_de_construccion,na.rm = TRUE)
MediaA;MediaB
## [1] 158681.1
## [1] 258.4013
mean(df$m2_de_construccion, na.rm = TRUE)
## [1] 258.4013
mean(df$precio, na.rm = TRUE)
## [1] 255937.3

Ejercicio 3

Obtenga la desviación estándar de ambas variables.Interprete.

df %>% group_by(categoria) %>%
  filter(categoria== "Casas") %>%
  summarise( desviacion = sd(precio, na.rm = TRUE)) %>%
  arrange(-desviacion)
## # A tibble: 1 x 2
##   categoria desviacion
##   <chr>          <dbl>
## 1 Casas        221149.

Ejercicio 4

Obtenga un resumen de los tipos de datos del dataframe original, en el que muestre que tipo de variable es cada columna

summary(df)
##        id              altura          ano_de_construccion balcon_terraza    
##  Min.   : 5255768   Length:300         Min.   :1990        Length:300        
##  1st Qu.:16635820   Class :character   1st Qu.:2010        Class :character  
##  Median :17320444   Mode  :character   Median :2016        Mode  :character  
##  Mean   :16888119                      Mean   :2013                          
##  3rd Qu.:17699418                      3rd Qu.:2018                          
##  Max.   :17823454                      Max.   :2020                          
##                                        NA's   :205                           
##     banos            categoria         costos_de_mantenimiento
##  Length:300         Length:300         Min.   :    54.0       
##  Class :character   Class :character   1st Qu.:   195.2       
##  Mode  :character   Mode  :character   Median : 14300.0       
##                                        Mean   : 49763.1       
##                                        3rd Qu.: 71250.0       
##                                        Max.   :275000.0       
##                                        NA's   :248            
##  direccion_exacta     enviado          localizacion            m2           
##  Length:300         Length:300         Length:300         Length:300        
##  Class :character   Class :character   Class :character   Class :character  
##  Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character  
##                                                                             
##                                                                             
##                                                                             
##                                                                             
##       m2.1     m2_de_construccion    niveles        parking         
##  Min.   :119   Min.   :   1.0     Min.   :1.000   Length:300        
##  1st Qu.:119   1st Qu.: 145.0     1st Qu.:1.000   Class :character  
##  Median :119   Median : 189.5     Median :2.000   Mode  :character  
##  Mean   :119   Mean   : 258.4     Mean   :1.634                     
##  3rd Qu.:119   3rd Qu.: 266.2     3rd Qu.:2.000                     
##  Max.   :119   Max.   :4500.0     Max.   :4.000                     
##  NA's   :298   NA's   :112        NA's   :177                       
##    piscina          piso_numero            precio       
##  Length:300         Length:300         Min.   :    450  
##  Class :character   Class :character   1st Qu.: 136700  
##  Mode  :character   Mode  :character   Median : 177999  
##                                        Mean   : 255937  
##                                        3rd Qu.: 289000  
##                                        Max.   :1500000  
##                                        NA's   :114      
##  precio_m2_de_construccion precio_m2_de_terreno  precio_m2        
##  Length:300                Length:300           Length:300        
##  Class :character          Class :character     Class :character  
##  Mode  :character          Mode  :character     Mode  :character  
##                                                                   
##                                                                   
##                                                                   
##                                                                   
##   recamaras         tamano_del_lote    tipo_de_pisos      description       
##  Length:300         Length:300         Length:300         Length:300        
##  Class :character   Class :character   Class :character   Class :character  
##  Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character  
##                                                                             
##                                                                             
##                                                                             
##                                                                             
##    feature          land_sq_meter      title          
##  Length:300         Min.   :957.1   Length:300        
##  Class :character   1st Qu.:957.1   Class :character  
##  Mode  :character   Median :957.1   Mode  :character  
##                     Mean   :957.1                     
##                     3rd Qu.:957.1                     
##                     Max.   :957.1                     
##                     NA's   :299
str(df)
## 'data.frame':    300 obs. of  28 variables:
##  $ id                       : int  10885302 11089430 11717462 11743717 11980900 11984117 12579647 12930992 13256737 13707929 ...
##  $ altura                   : chr  "" "" "" "" ...
##  $ ano_de_construccion      : int  NA 2018 NA NA NA NA NA NA NA NA ...
##  $ balcon_terraza           : chr  "terraza" "terraza" "terraza" "" ...
##  $ banos                    : chr  "3.5" "" "2.5" "2.5" ...
##  $ categoria                : chr  "" "" "" "Casas" ...
##  $ costos_de_mantenimiento  : int  220 NA NA NA NA NA 240000 NA NA NA ...
##  $ direccion_exacta         : chr  "" "" "" "" ...
##  $ enviado                  : chr  "21/10/2020" "2/11/2020" "" "25/10/2020" ...
##  $ localizacion             : chr  "Santa Ana" "Santa Ana" "" "San Rafael" ...
##  $ m2                       : chr  "" "" "" "" ...
##  $ m2.1                     : int  NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
##  $ m2_de_construccion       : num  217 NA 254 150 95 NA 326 202 800 250 ...
##  $ niveles                  : int  NA 4 2 NA NA NA NA NA NA NA ...
##  $ parking                  : chr  "2" "" "2" "3" ...
##  $ piscina                  : chr  "si" "si" "no" "" ...
##  $ piso_numero              : chr  "" "" "" "" ...
##  $ precio                   : num  269000 360000 NA 298000 95082 ...
##  $ precio_m2_de_construccion: chr  "1,239.63" "1,333.33" "" "66.22" ...
##  $ precio_m2_de_terreno     : chr  "996.29" "1,607.14" "" "" ...
##  $ precio_m2                : chr  "" "" "" "" ...
##  $ recamaras                : chr  "3" "3" "3" "" ...
##  $ tamano_del_lote          : chr  "270" "224" "" "" ...
##  $ tipo_de_pisos            : chr  "" "Porcelanato" "Porcelanato" "" ...
##  $ description              : chr  "" "" "" "Casa hermosa  muy comoda  con excelente distribucion  amplios espacios  buena ventilacion y mucha luz natural \"| __truncated__ ...
##  $ feature                  : chr  "" "" "Dispensador de agua caliente  Calentador de agua" "Dispensador de agua caliente  Calentador de agua" ...
##  $ land_sq_meter            : num  NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
##  $ title                    : chr  "" "" "" "Casas en Santa Ana   VENTA CASA SANTA ANA 165 000 SANTA ANA RC171" ...

Ejercicio 5

Basado en el resultado anterior, indique cuáles variables no tienen el tipo correcto(por ejemplo su naturaleza es numérica y R los interpreta como fct o str).

"En este caso todos los tipos de datos son correctos"
## [1] "En este caso todos los tipos de datos son correctos"