RMD

Limpiar espacio de trabajo

rm(list=ls())

Indicar directorio de trabajo

setwd("C:/Users/Alanis/Desktop/2021-0/Est0/Clase 2/Foro")

Importar archivos desde excel

library(readxl)
gapminder18 <- read_excel("Gapminder_2018.xlsx")

Uso de comandos básicos

Visualizar las variables

names(gapminder18)

## [1] "country"    "e_vida"     "h_mujer"    "pbi_capita" "gini"      
## [6] "idh"

Visualizar la estructura de las variables

str(gapminder18)

## tibble [184 x 6] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
##  $ country   : chr [1:184] "Afghanistan" "Albania" "Algeria" "Angola" ...
##  $ e_vida    : num [1:184] 63.7 78.3 77.9 64.6 77.2 76.8 75.8 82.5 81.9 70.9 ...
##  $ h_mujer   : num [1:184] 4.33 1.71 2.64 5.55 2.03 2.26 1.6 1.83 1.52 2.04 ...
##  $ pbi_capita: num [1:184] 1740 12300 13900 5730 23800 18300 9180 45400 46500 16000 ...
##  $ gini      : num [1:184] 36.8 29 27.6 42.6 40 42.4 32.6 32.3 30.5 32.4 ...
##  $ idh       : num [1:184] 0.496 0.791 0.759 0.574 0.776 0.83 0.76 0.938 0.914 0.754 ...

Visualizar subconjunto

gapminderA<- subset(gapminder18,gapminder18$country=="Afghanistan")
head(gapminder18)

## # A tibble: 6 x 6
##   country             e_vida h_mujer pbi_capita  gini   idh
##   <chr>                <dbl>   <dbl>      <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 Afghanistan           63.7    4.33       1740  36.8 0.496
## 2 Albania               78.3    1.71      12300  29   0.791
## 3 Algeria               77.9    2.64      13900  27.6 0.759
## 4 Angola                64.6    5.55       5730  42.6 0.574
## 5 Antigua and Barbuda   77.2    2.03      23800  40   0.776
## 6 Argentina             76.8    2.26      18300  42.4 0.83

Gráfico de dispersión

plot(gapminder18$h_mujer, gapminder18$e_vida)

plot(gapminder18$h_mujer, gapminder18$e_vida, xlab="Hijos por mujer", ylab="Esperanza de vida")

Colocar imágenes

knitr::include_graphics("hl.jpg")