Repaso de pipes

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library(tidyverse)

## -- Attaching packages --------------------------------------- tidyverse 1.3.1 --

## v ggplot2 3.3.3     v purrr   0.3.4
## v tibble  3.1.2     v dplyr   1.0.6
## v tidyr   1.1.3     v stringr 1.4.0
## v readr   1.4.0     v forcats 0.5.1

## -- Conflicts ------------------------------------------ tidyverse_conflicts() --
## x dplyr::filter() masks stats::filter()
## x dplyr::lag()    masks stats::lag()

library(readxl)

Data

licenciamiento <- read_excel("data/Licenciamiento Institucional_5.xls")

Respuestas

Debes responder las siguientes preguntas:

1. ¿Cuántas universidades públicas y privadas existían en el país cuando se inició el proceso de licenciamiento institucional de universidades peruanas?

licenciamiento %>% 
    summarise(n_de_univ = n())

## # A tibble: 1 x 1
##   n_de_univ
##       <int>
## 1       143

143 universidades

2. ¿Cuántas universidades públicas obtuvieron el licenciamiento?

licenciamiento %>% 
    filter(TIPO_GESTION == "PÚBLICO", ESTADO_LICENCIAMIENTO == "LICENCIA OTORGADA") %>% 
    summarise(n_publicas_licenciadas = n())

## # A tibble: 1 x 1
##   n_publicas_licenciadas
##                    <int>
## 1                     46

46 universidades publicas licenciadas

3. ¿Cuántas universidades privadas obtuvieron el licenciamiento?

licenciamiento %>% 
    filter(TIPO_GESTION == "PRIVADO", ESTADO_LICENCIAMIENTO == "LICENCIA OTORGADA") %>% 
    summarise(n_privadas_licenciadas = n())

## # A tibble: 1 x 1
##   n_privadas_licenciadas
##                    <int>
## 1                     46

2 y 3:

licenciamiento %>% 
    filter(ESTADO_LICENCIAMIENTO == "LICENCIA OTORGADA") %>% 
    group_by(TIPO_GESTION) %>% 
    summarise(n_de_univ_licenciadas = n()) %>% 
    ungroup()

## # A tibble: 2 x 2
##   TIPO_GESTION n_de_univ_licenciadas
##   <chr>                        <int>
## 1 PRIVADO                         46
## 2 PÚBLICO                         46

1, 2 y 3:

licenciamiento %>% 
    summarise(
        n_univ_pre_licen = n(),
        n_publicas_licen = sum(TIPO_GESTION == "PÚBLICO" & ESTADO_LICENCIAMIENTO == "LICENCIA OTORGADA"),
        n_privadas_licen = sum(TIPO_GESTION == "PRIVADO" & ESTADO_LICENCIAMIENTO == "LICENCIA OTORGADA")
    )

## # A tibble: 1 x 3
##   n_univ_pre_licen n_publicas_licen n_privadas_licen
##              <int>            <int>            <int>
## 1              143               46               46

4. ¿Cuáles son los 5 departamentos con mayor número de universidades licenciadas?

licenciamiento %>% 
    filter(ESTADO_LICENCIAMIENTO == "LICENCIA OTORGADA") %>% 
    group_by(DEPARTAMENTO_LOCAL) %>% 
    summarise(n_licenciadas = n()) %>% 
    ungroup() %>% 
    arrange(desc(n_licenciadas)) %>% 
    filter(n_licenciadas >= 3)

## # A tibble: 10 x 2
##    DEPARTAMENTO_LOCAL n_licenciadas
##    <chr>                      <int>
##  1 LIMA                          36
##  2 JUNÍN                          6
##  3 LA LIBERTAD                    5
##  4 AREQUIPA                       4
##  5 APURÍMAC                       3
##  6 CAJAMARCA                      3
##  7 CUSCO                          3
##  8 HUANCAVELICA                   3
##  9 HUÁNUCO                        3
## 10 PIURA                          3

Lima, Junín, La Libertad, Arequipa, Apurímac