Taller Dplyr
Miguel Delgado
2022-03-27
library(dplyr)##
## Attaching package: 'dplyr'## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, unionset.seed(2002)RStudio 1.1
rnorm(n = 120, mean = 5, sd = 0.85)## [1] 4.909398 6.372278 6.180023 5.597361 6.918875 4.832975 6.442323 2.995781
## [9] 4.930798 4.419750 4.052506 5.253902 4.439980 4.332207 4.535579 5.752409
## [17] 6.989532 4.677384 5.210506 5.216152 5.880411 4.889257 5.429714 4.483143
## [25] 4.349691 4.618528 5.464661 5.170106 4.203611 4.907615 4.209083 2.888746
## [33] 5.582622 5.512323 5.298449 4.264810 5.098686 3.871123 4.451304 4.634654
## [41] 4.953839 5.504743 4.555465 4.541647 3.989604 3.637920 5.562881 6.738027
## [49] 5.865057 4.093780 5.036899 6.035230 5.242667 4.494623 5.303897 5.500239
## [57] 4.619097 5.007615 4.545968 4.870583 6.242588 5.407035 4.415973 6.084476
## [65] 5.537183 4.885858 5.990833 4.037062 5.210883 2.806557 5.169706 3.938664
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## [97] 4.545065 4.576802 4.712857 7.132155 4.352934 6.384660 4.744229 3.315871
## [105] 5.437711 5.485564 5.461241 4.658115 6.548850 5.432135 5.324088 6.019763
## [113] 6.407362 4.698445 4.481951 4.593927 4.418094 3.742684 3.990734 5.055787Biomasa = rnorm(n = 120, mean = 5, sd = 0.85)RStudio 1.2
Flores.r = rbinom(n = 120, size = 20, prob = 0.8)
hist(Flores.r)
Flores.r## [1] 15 18 13 16 17 18 18 15 17 19 16 15 16 15 14 16 13 16 16 13 17 16 17 16 15
## [26] 14 16 16 18 12 15 18 18 18 15 17 17 15 14 16 15 15 17 17 14 18 17 17 18 17
## [51] 17 17 14 16 18 19 15 16 16 17 17 15 15 14 16 17 16 16 18 17 20 16 15 13 13
## [76] 17 16 15 14 14 15 16 16 17 13 16 17 15 17 18 18 17 16 15 19 17 15 16 19 14
## [101] 18 15 18 16 15 16 16 18 16 17 17 17 18 15 15 19 14 17 13 13RStudio 1.3
rpois(n = 120, lambda = 10.5)## [1] 13 8 12 10 9 10 12 9 7 13 14 18 12 9 10 12 9 10 12 11 16 4 9 13 8
## [26] 12 16 8 11 10 9 9 12 6 12 7 7 11 8 15 7 11 11 12 8 9 12 9 5 11
## [51] 10 14 6 7 7 15 12 10 9 9 9 8 7 10 3 7 9 12 14 5 12 7 13 12 5
## [76] 10 12 9 14 6 9 9 10 9 7 5 16 8 12 8 4 13 9 10 9 10 9 15 16 13
## [101] 15 9 16 10 9 8 8 8 18 10 8 8 4 11 9 15 14 5 10 8Flores.d = rpois(n = 120, lambda = 10.5)
Flores.d## [1] 8 11 12 13 14 11 11 14 12 13 10 11 11 12 12 15 8 16 9 11 7 7 10 14 8
## [26] 9 7 11 10 9 9 14 10 9 9 10 8 10 12 10 10 11 14 10 8 13 13 9 11 9
## [51] 8 9 10 12 11 13 11 13 16 15 10 9 9 6 12 12 14 11 11 12 14 11 8 9 8
## [76] 12 9 9 14 10 10 10 13 8 9 7 8 9 8 8 8 7 7 11 10 9 9 10 9 9
## [101] 8 8 5 13 13 15 9 8 11 6 10 9 14 17 11 13 11 4 13 10RStudio 1.4
sample.int(n = 300, size = 120, replace = TRUE)## [1] 208 148 91 238 31 208 8 279 16 4 215 164 9 220 208 209 284 126
## [19] 198 132 58 31 291 260 164 224 90 195 209 14 71 44 253 84 86 101
## [37] 227 294 217 178 171 164 94 295 139 230 228 171 163 45 190 272 45 78
## [55] 2 168 42 84 101 142 170 216 122 9 102 268 293 285 242 207 47 208
## [73] 250 215 123 102 97 265 241 150 148 229 271 196 15 65 41 31 236 231
## [91] 242 198 267 170 244 114 241 261 20 4 15 75 271 95 198 195 212 241
## [109] 94 269 85 251 74 292 224 142 191 77 282 230Hojas.d = sample.int(n = 300, size = 120, replace = TRUE)
Hojas.d## [1] 256 36 296 106 161 213 293 16 173 140 24 238 285 291 258 105 152 69
## [19] 141 64 41 144 143 90 38 108 230 126 22 174 149 140 162 62 90 49
## [37] 294 2 292 166 299 181 12 138 14 3 125 65 261 252 63 131 297 258
## [55] 257 175 284 272 57 99 34 222 99 253 91 268 175 182 146 157 218 129
## [73] 114 63 196 56 108 251 224 28 192 172 35 165 227 126 163 39 46 60
## [91] 63 19 26 230 171 20 163 69 191 76 43 35 260 266 14 10 17 231
## [109] 259 225 36 183 221 51 150 219 272 167 98 247RStudio 1.5
library(purrr)
dist_bern = rbernoulli(n = 120, p = 0.75)
dist_bern## [1] FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE FALSE TRUE
## [13] TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE
## [25] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE
## [37] TRUE TRUE FALSE FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE TRUE
## [49] TRUE FALSE FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE
## [61] TRUE FALSE TRUE TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE TRUE
## [73] TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE
## [85] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE FALSE TRUE
## [97] FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE TRUE TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE
## [109] TRUE TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE FALSE TRUE FALSEPlaga =ifelse(dist_bern == TRUE, "presente", "ausente")
Plaga## [1] "ausente" "presente" "presente" "presente" "presente" "presente"
## [7] "presente" "ausente" "presente" "presente" "ausente" "presente"
## [13] "presente" "presente" "ausente" "presente" "presente" "ausente"
## [19] "presente" "presente" "presente" "presente" "presente" "ausente"
## [25] "presente" "presente" "presente" "presente" "presente" "ausente"
## [31] "ausente" "presente" "presente" "presente" "presente" "presente"
## [37] "presente" "presente" "ausente" "ausente" "presente" "presente"
## [43] "presente" "presente" "ausente" "presente" "presente" "presente"
## [49] "presente" "ausente" "ausente" "presente" "presente" "presente"
## [55] "presente" "presente" "presente" "presente" "presente" "presente"
## [61] "presente" "ausente" "presente" "presente" "presente" "ausente"
## [67] "presente" "presente" "ausente" "presente" "presente" "presente"
## [73] "presente" "presente" "ausente" "presente" "presente" "presente"
## [79] "presente" "presente" "presente" "ausente" "presente" "presente"
## [85] "presente" "presente" "presente" "presente" "presente" "presente"
## [91] "presente" "presente" "presente" "ausente" "ausente" "presente"
## [97] "ausente" "presente" "ausente" "ausente" "presente" "presente"
## [103] "presente" "ausente" "presente" "ausente" "ausente" "presente"
## [109] "presente" "presente" "presente" "ausente" "presente" "presente"
## [115] "presente" "presente" "ausente" "ausente" "presente" "ausente"RStudio 1.6
gl(n = 3, k = 40, labels = c('S', 'PA', 'MA'))## [1] S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S
## [26] S S S S S S S S S S S S S S S PA PA PA PA PA PA PA PA PA PA
## [51] PA PA PA PA PA PA PA PA PA PA PA PA PA PA PA PA PA PA PA PA PA PA PA PA PA
## [76] PA PA PA PA PA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA
## [101] MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA
## Levels: S PA MAEstatus = gl(n = 3, k = 40, labels = c('S', 'PA', 'MA'))
Estatus## [1] S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S
## [26] S S S S S S S S S S S S S S S PA PA PA PA PA PA PA PA PA PA
## [51] PA PA PA PA PA PA PA PA PA PA PA PA PA PA PA PA PA PA PA PA PA PA PA PA PA
## [76] PA PA PA PA PA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA
## [101] MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA
## Levels: S PA MA##RStudio 1.7
distribución_uniforme = runif(n = 120, min = 0, max =1.2)
distribución_uniforme## [1] 1.02521897 0.91041754 0.94226470 0.19456960 0.54095820 1.10979860
## [7] 1.02685850 0.18393989 1.02340732 0.67515943 0.68025424 0.61800707
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## [25] 0.97734394 0.98547537 0.62015669 0.33166199 0.62490140 0.11636496
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## [85] 1.01420372 0.68282149 1.10671472 1.05710160 0.83898129 0.38019425
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## [109] 1.19634080 0.94103366 0.98085763 0.90273527 0.43122598 1.12718661
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## [16] "FO" "FI" "FI" "FO" "FO" "FO" "FO" "FO" "FI" "FI" "FI" "FI" "FO" "FI" "FO"
## [31] "FO" "FO" "FO" "FI" "FI" "FO" "FI" "FI" "FO" "FI" "FO" "FO" "FI" "FO" "FO"
## [46] "FI" "FI" "FO" "FI" "FO" "FI" "FI" "FI" "FO" "FI" "FI" "FO" "FI" "FO" "FI"
## [61] "FI" "FI" "FI" "FI" "FO" "FI" "FI" "FI" "FO" "FI" "FO" "FI" "FI" "FO" "FI"
## [76] "FI" "FI" "FI" "FI" "FI" "FI" "FI" "FI" "FI" "FI" "FI" "FI" "FI" "FI" "FO"
## [91] "FI" "FO" "FO" "FO" "FI" "FO" "FI" "FI" "FI" "FI" "FI" "FO" "FI" "FI" "FO"
## [106] "FO" "FI" "FO" "FI" "FI" "FI" "FI" "FO" "FI" "FO" "FI" "FO" "FI" "FI" "FI"Fertilizacion = ifelse(distribución_uniforme< 0.5, 'FO', 'FI')
Fertilizacion## [1] "FI" "FI" "FI" "FO" "FI" "FI" "FI" "FO" "FI" "FI" "FI" "FI" "FI" "FI" "FO"
## [16] "FO" "FI" "FI" "FO" "FO" "FO" "FO" "FO" "FI" "FI" "FI" "FI" "FO" "FI" "FO"
## [31] "FO" "FO" "FO" "FI" "FI" "FO" "FI" "FI" "FO" "FI" "FO" "FO" "FI" "FO" "FO"
## [46] "FI" "FI" "FO" "FI" "FO" "FI" "FI" "FI" "FO" "FI" "FI" "FO" "FI" "FO" "FI"
## [61] "FI" "FI" "FI" "FI" "FO" "FI" "FI" "FI" "FO" "FI" "FO" "FI" "FI" "FO" "FI"
## [76] "FI" "FI" "FI" "FI" "FI" "FI" "FI" "FI" "FI" "FI" "FI" "FI" "FI" "FI" "FO"
## [91] "FI" "FO" "FO" "FO" "FI" "FO" "FI" "FI" "FI" "FI" "FI" "FO" "FI" "FI" "FO"
## [106] "FO" "FI" "FO" "FI" "FI" "FI" "FI" "FO" "FI" "FO" "FI" "FO" "FI" "FI" "FI"##RStudio 1.8
df1 = data.frame(Biomasa, Flores.r, Flores.d, Hojas.d, Plaga, Estatus, Fertilizacion)
dim(df1)## [1] 120 7str(df1)## 'data.frame': 120 obs. of 7 variables:
## $ Biomasa : num 5.28 3.68 5.5 7.48 5.31 ...
## $ Flores.r : int 15 18 13 16 17 18 18 15 17 19 ...
## $ Flores.d : int 8 11 12 13 14 11 11 14 12 13 ...
## $ Hojas.d : int 256 36 296 106 161 213 293 16 173 140 ...
## $ Plaga : chr "ausente" "presente" "presente" "presente" ...
## $ Estatus : Factor w/ 3 levels "S","PA","MA": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## $ Fertilizacion: chr "FI" "FI" "FI" "FO" ...class(df1)## [1] "data.frame"names(df1)## [1] "Biomasa" "Flores.r" "Flores.d" "Hojas.d"
## [5] "Plaga" "Estatus" "Fertilizacion"is.na(df1)## Biomasa Flores.r Flores.d Hojas.d Plaga Estatus Fertilizacion
## [1,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
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## 44 4.918891 15 presente S FI
## 45 5.570823 17 presente PA FI
## 46 5.147939 14 ausente MA FO
## 47 4.983138 16 presente S FI
## 48 3.959340 17 ausente PA FI
## 49 4.278127 15 ausente S FO
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## 51 5.156747 13 presente MA FI
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## 66 4.010872 19 ausente MA FI
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## 91 3.470145 13 presente MA FI
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## 99 4.688809 17 presente PA FO
## 100 3.882138 16 presente S FO
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## 107 5.370697 17 presente PA FO
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## 109 4.979726 17 presente S FI
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## 118 6.921230 16 presente PA FO
## 119 6.762958 20 presente PA FO
## 120 4.733328 13 ausente PA FI##Punto 5
select(tib.c, starts_with("Fl"))## Flores.r Flores.d
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## 2 12 9
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## 6 18 8
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## 9 16 13
## 10 16 11
## 11 16 13
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## 16 15 8
## 17 17 8
## 18 16 10
## 19 16 12
## 20 19 13
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## 37 14 12
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## 40 16 10
## 41 15 8
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## 51 13 9
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## 58 18 11
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## 65 17 6
## 66 19 10
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## 71 17 8
## 72 17 12
## 73 17 13
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## 76 15 11
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## 84 17 12
## 85 15 11
## 86 14 14
## 87 16 7
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## 90 18 8
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## 92 14 9
## 93 18 10
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## 96 18 8
## 97 18 11
## 98 18 11
## 99 17 10
## 100 16 7
## 101 16 15
## 102 16 7
## 103 16 16
## 104 15 9
## 105 17 9
## 106 16 15
## 107 17 9
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## 109 17 12
## 110 15 8
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## 113 15 11
## 114 15 17
## 115 16 10
## 116 18 11
## 117 17 10
## 118 16 16
## 119 20 14
## 120 13 8##Punto 6
select(tib.c, starts_with("F") & ends_with(".d"))## Flores.d
## 1 10
## 2 9
## 3 8
## 4 5
## 5 14
## 6 8
## 7 11
## 8 13
## 9 13
## 10 11
## 11 13
## 12 10
## 13 9
## 14 10
## 15 10
## 16 8
## 17 8
## 18 10
## 19 12
## 20 13
## 21 11
## 22 9
## 23 10
## 24 11
## 25 9
## 26 11
## 27 11
## 28 8
## 29 9
## 30 9
## 31 9
## 32 9
## 33 13
## 34 9
## 35 7
## 36 11
## 37 12
## 38 13
## 39 9
## 40 10
## 41 8
## 42 10
## 43 9
## 44 8
## 45 15
## 46 11
## 47 11
## 48 12
## 49 14
## 50 12
## 51 9
## 52 8
## 53 9
## 54 9
## 55 4
## 56 13
## 57 8
## 58 11
## 59 11
## 60 14
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## 65 6
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## 69 14
## 70 10
## 71 8
## 72 12
## 73 13
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## 77 8
## 78 14
## 79 10
## 80 12
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## 82 7
## 83 8
## 84 12
## 85 11
## 86 14
## 87 7
## 88 14
## 89 10
## 90 8
## 91 13
## 92 9
## 93 10
## 94 6
## 95 12
## 96 8
## 97 11
## 98 11
## 99 10
## 100 7
## 101 15
## 102 7
## 103 16
## 104 9
## 105 9
## 106 15
## 107 9
## 108 14
## 109 12
## 110 8
## 111 9
## 112 9
## 113 11
## 114 17
## 115 10
## 116 11
## 117 10
## 118 16
## 119 14
## 120 8##Punto 7
tib.c %>% group_by(Estatus)%>% select(Hojas.d)## Adding missing grouping variables: `Estatus`## # A tibble: 120 x 2
## # Groups: Estatus [3]
## Estatus Hojas.d
## <fct> <int>
## 1 PA 297
## 2 S 174
## 3 MA 43
## 4 MA 260
## 5 S 90
## 6 MA 63
## 7 S 126
## 8 PA 3
## 9 MA 35
## 10 PA 182
## # ... with 110 more rowsvar_estatus = tib.c %>% group_by(Estatus)%>% select(Hojas.d)## Adding missing grouping variables: `Estatus`##Punto 8
var_estatus %>% arrange(desc(Hojas.d), by_group = TRUE)## # A tibble: 120 x 2
## # Groups: Estatus [3]
## Estatus Hojas.d
## <fct> <int>
## 1 PA 299
## 2 PA 297
## 3 S 296
## 4 S 294
## 5 S 293
## 6 S 292
## 7 S 291
## 8 S 285
## 9 PA 284
## 10 PA 272
## # ... with 110 more rows##Punto 9
tib.c %>% select(starts_with("Flores"), Estatus) %>%
filter(Estatus == "MA")## Flores.r Flores.d Estatus
## 1 18 8 MA
## 2 18 5 MA
## 3 18 8 MA
## 4 16 13 MA
## 5 17 10 MA
## 6 15 8 MA
## 7 16 10 MA
## 8 19 13 MA
## 9 15 11 MA
## 10 17 9 MA
## 11 16 11 MA
## 12 17 8 MA
## 13 14 9 MA
## 14 15 13 MA
## 15 17 7 MA
## 16 16 13 MA
## 17 15 9 MA
## 18 14 11 MA
## 19 13 9 MA
## 20 17 8 MA
## 21 16 9 MA
## 22 17 9 MA
## 23 17 4 MA
## 24 19 9 MA
## 25 16 7 MA
## 26 17 6 MA
## 27 19 10 MA
## 28 15 10 MA
## 29 17 8 MA
## 30 13 10 MA
## 31 16 7 MA
## 32 18 8 MA
## 33 13 13 MA
## 34 18 8 MA
## 35 16 15 MA
## 36 15 9 MA
## 37 18 14 MA
## 38 15 11 MA
## 39 15 17 MA
## 40 16 10 MA##Punto 10
tib.c %>% filter(Biomasa > 5)## Biomasa Flores.r Flores.d Hojas.d Plaga Estatus Fertilizacion
## 1 5.770627 14 10 297 presente PA FI
## 2 5.278693 12 9 174 ausente S FO
## 3 5.745108 18 8 43 presente MA FI
## 4 5.741851 18 8 63 presente MA FI
## 5 5.777783 16 11 126 presente S FO
## 6 5.810975 16 11 182 presente PA FI
## 7 5.945031 16 13 272 presente PA FI
## 8 5.756612 16 10 166 ausente S FI
## 9 5.347643 18 9 62 presente S FI
## 10 6.307095 17 10 36 presente MA FI
## 11 6.291197 15 8 35 presente MA FO
## 12 6.124436 16 10 172 ausente MA FI
## 13 5.992324 16 12 258 presente PA FO
## 14 6.202656 15 11 150 presente MA FO
## 15 5.827465 18 11 146 ausente PA FO
## 16 5.702020 15 11 284 presente PA FO
## 17 5.341051 17 8 46 presente MA FI
## 18 5.368891 16 9 141 presente S FO
## 19 5.828094 15 9 90 presente S FI
## 20 5.872778 15 9 99 presente PA FI
## 21 6.058621 14 12 292 ausente S FO
## 22 5.551141 16 13 266 ausente MA FI
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## 24 5.282284 15 8 256 ausente S FI
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## 13 6.762958 20 14 218 presente PA FO##Punto 12
tib.c %>% filter(Estatus == 'PA'| Fertilizacion == 'FI')## Biomasa Flores.r Flores.d Hojas.d Plaga Estatus Fertilizacion
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## 80 4.034066 15 9 39 presente MA FI
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## 85 5.025019 17 9 252 ausente PA FO
## 86 5.845275 13 9 63 presente PA FO
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## 91 6.762958 20 14 218 presente PA FO
## 92 4.733328 13 8 196 ausente PA FI##Punto 13
filter(tib.c , Flores.d > median(Flores.d)) %>%
arrange(Plaga)## Biomasa Flores.r Flores.d Hojas.d Plaga Estatus Fertilizacion
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## 10 6.112725 16 16 69 ausente S FI
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## 12 5.777783 16 11 126 presente S FO
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## 14 4.978747 16 13 35 presente MA FI
## 15 5.810975 16 11 182 presente PA FI
## 16 5.945031 16 13 272 presente PA FI
## 17 5.992324 16 12 258 presente PA FO
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## 19 6.202656 15 11 150 presente MA FO
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## 34 5.086390 17 12 157 presente PA FI
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## 37 4.976547 15 11 238 presente S FI
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## 40 5.844751 17 12 56 presente PA FI
## 41 4.150279 15 11 181 presente PA FO
## 42 4.359705 14 14 224 presente PA FI
## 43 5.005355 18 14 140 presente S FO
## 44 3.470145 13 13 98 presente MA FI
## 45 4.048492 16 12 91 presente PA FO
## 46 3.681318 18 11 36 presente S FI
## 47 5.294819 18 11 293 presente S FI
## 48 4.604764 16 15 105 presente S FO
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## 50 4.979726 17 12 173 presente S FI
## 51 5.977290 15 17 51 presente MA FI
## 52 6.230549 18 11 213 presente S FI
## 53 6.921230 16 16 57 presente PA FO
## 54 6.762958 20 14 218 presente PA FO##Punto 14
filter(tic.i, Flores.d > median(Flores.d, na.rm = TRUE))## Biomasa Flores.r Flores.d Hojas.d Plaga Estatus Fertilizacion
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## 3 6.112725 16 16 69 ausente S FI
## 4 6.921230 16 16 57 presente PA FO
## 5 5.357669 19 13 140 presente S FI
## 6 6.230549 18 11 213 presente S FI
## 7 5.810975 16 11 182 presente PA FI
## 8 4.381293 13 11 64 presente S FO
## 9 5.945031 16 13 272 presente PA FI
## 10 5.293377 14 12 258 ausente S FO
## 11 5.123132 19 13 175 presente PA FI
## 12 4.976547 15 11 238 presente S FI
## 13 4.979726 17 12 173 presente S FI
## 14 5.086390 17 12 157 presente PA FI
## 15 4.967470 16 11 259 presente MA FI
## 16 5.844751 17 12 56 presente PA FI
## 17 5.294819 18 11 293 presente S FI
## 18 4.407045 15 13 14 presente MA FO
## 19 5.570823 17 15 99 presente PA FI
## 20 5.306467 17 14 161 presente S FI
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## 23 4.359705 14 14 224 presente PA FI
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## 25 5.891949 16 15 10 ausente MA FO
## 26 5.005355 18 14 140 presente S FO
## 27 5.811167 17 14 12 presente PA FI
## 28 4.048492 16 12 91 presente PA FO
## 29 5.827465 18 11 146 ausente PA FO
## 30 4.865976 19 13 219 presente MA FI
## 31 5.389719 15 12 291 presente S FI
## 32 5.328616 15 11 230 ausente MA FO
## 33 3.959340 17 12 268 ausente PA FI
## 34 5.777783 16 11 126 presente S FO
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## 36 4.614101 16 11 129 presente PA FI
## 37 6.058621 14 12 292 ausente S FO
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## 40 7.482596 16 13 106 presente S FOm.c = median(tib.c$Flores.d)
m.i = median(tic.i$Flores.d, na.rm = TRUE)
data.frame(m.c, m.i)## m.c m.i
## 1 10 10##Punto 15
v1 = c(tib.c$Biomasa, tib.c$Hojas.d)
Cuartil1 = quantile(x = tib.c$Biomasa, 0.25)
Cuartil2 = quantile(x = tib.c$Hojas.d, 0.75)
v2 = c(Cuartil1, Cuartil2)
tib.c %>% filter ( v1[[1]] > v2[[1]]) %>% arrange(Biomasa)## Biomasa Flores.r Flores.d Hojas.d Plaga Estatus Fertilizacion
## 1 3.008715 17 10 34 presente PA FI
## 2 3.457137 15 8 114 presente PA FI
## 3 3.470145 13 13 98 presente MA FI
## 4 3.512971 18 14 221 presente MA FO
## 5 3.614348 17 6 225 presente MA FI
## 6 3.658050 15 9 149 ausente S FO
## 7 3.681318 18 11 36 presente S FI
## 8 3.756151 14 8 14 ausente PA FO
## 9 3.819193 14 6 253 presente PA FI
## 10 3.882138 16 7 144 presente S FO
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## 12 3.989777 17 9 20 presente MA FO
## 13 4.010872 19 10 171 ausente MA FI
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## 15 4.034066 15 9 39 presente MA FI
## 16 4.048492 16 12 91 presente PA FO
## 17 4.121795 15 9 251 presente PA FI
## 18 4.150279 15 11 181 presente PA FO
## 19 4.278127 15 14 16 ausente S FO
## 20 4.359705 14 14 224 presente PA FI
## 21 4.360196 15 9 222 ausente PA FI
## 22 4.363459 16 14 175 presente PA FI
## 23 4.381293 13 11 64 presente S FO
## 24 4.407045 15 13 14 presente MA FO
## 25 4.427496 16 9 108 presente PA FI
## 26 4.455432 14 9 76 ausente MA FI
## 27 4.462622 17 4 167 ausente MA FI
## 28 4.531162 13 8 152 presente S FI
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## 30 4.579518 17 8 163 presente MA FI
## 31 4.596181 18 13 3 presente PA FI
## 32 4.604764 16 15 105 presente S FO
## 33 4.609088 17 10 49 presente S FO
## 34 4.614101 16 11 129 presente PA FI
## 35 4.631105 18 11 257 presente PA FI
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## 37 4.703498 18 5 260 presente MA FI
## 38 4.727631 17 9 131 presente PA FI
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## 119 6.921230 16 16 57 presente PA FO
## 120 7.482596 16 13 106 presente S FO##Punto 16
tib.e = tib.c %>% mutate(Biomasa.estandarizada = scale(Biomasa),
Flores.r.estandarizada = (Flores.r- min(Flores.r))/ (max(Flores.r-min(Flores.r))),
Flores.d.estandarizada = (Flores.d- min(Flores.d))/ (max(Flores.d-min(Flores.d))),
Hojas.d.estandarizada = (Hojas.d- min(Hojas.d))/ (max(Hojas.d-min(Hojas.d))))
tib.e## Biomasa Flores.r Flores.d Hojas.d Plaga Estatus Fertilizacion
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## 109 4.979726 17 12 173 presente S FI
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## 111 5.025019 17 9 252 ausente PA FO
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## 113 5.328616 15 11 230 ausente MA FO
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## 115 5.246465 16 10 69 presente MA FI
## 116 6.230549 18 11 213 presente S FI
## 117 4.609088 17 10 49 presente S FO
## 118 6.921230 16 16 57 presente PA FO
## 119 6.762958 20 14 218 presente PA FO
## 120 4.733328 13 8 196 ausente PA FI
## Biomasa.estandarizada Flores.r.estandarizada Flores.d.estandarizada
## 1 0.81839125 0.250 0.46153846
## 2 0.21383358 0.000 0.38461538
## 3 0.78703085 0.750 0.30769231
## 4 -0.49304754 0.750 0.07692308
## 5 -0.30264716 0.500 0.76923077
## 6 0.78302831 0.750 0.30769231
## 7 0.82718551 0.500 0.53846154
## 8 -0.62493452 0.750 0.69230769
## 9 -0.15478240 0.500 0.69230769
## 10 0.86797735 0.500 0.53846154
## 11 1.03272468 0.500 0.69230769
## 12 0.80116824 0.500 0.46153846
## 13 0.29856855 0.750 0.38461538
## 14 -0.19099786 0.750 0.46153846
## 15 1.47768010 0.625 0.46153846
## 16 1.45814250 0.375 0.30769231
## 17 -0.64932697 0.625 0.30769231
## 18 1.25320286 0.500 0.46153846
## 19 1.09084457 0.500 0.61538462
## 20 -0.29337146 0.875 0.69230769
## 21 1.34933040 0.375 0.53846154
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## 23 -2.57583756 0.625 0.46153846
## 24 -0.16864199 0.500 0.53846154
## 25 -1.20792703 0.375 0.38461538
## 26 0.88824265 0.750 0.53846154
## 27 0.73407822 0.375 0.53846154
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## 30 0.32468178 0.500 0.38461538
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## 41 0.21824639 0.375 0.30769231
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## 44 -0.22834196 0.375 0.30769231
## 45 0.57284391 0.625 0.84615385
## 46 0.05314460 0.250 0.53846154
## 47 -0.14938706 0.500 0.53846154
## 48 -1.40757429 0.625 0.61538462
## 49 -1.01580378 0.375 0.76923077
## 50 0.48434084 0.125 0.61538462
## 51 0.06396901 0.125 0.38461538
## 52 -0.64541256 0.625 0.30769231
## 53 -0.45404545 0.500 0.38461538
## 54 0.11332975 0.625 0.38461538
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## 56 0.31088981 0.875 0.69230769
## 57 0.07822771 0.625 0.30769231
## 58 -0.58201490 0.750 0.53846154
## 59 0.44116974 0.750 0.53846154
## 60 0.24796572 0.625 0.76923077
## 61 -0.05848439 0.375 0.46153846
## 62 0.40872074 0.875 0.38461538
## 63 -0.32032001 0.500 0.23076923
## 64 -0.91494581 0.375 0.38461538
## 65 -1.83155033 0.625 0.15384615
## 66 -1.34424524 0.875 0.46153846
## 67 0.35027736 0.375 0.61538462
## 68 2.92230243 0.500 0.69230769
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## 70 0.79287808 0.375 0.46153846
## 71 0.66075083 0.625 0.30769231
## 72 -0.02249544 0.625 0.61538462
## 73 -0.20512147 0.625 0.69230769
## 74 1.08404197 0.125 0.46153846
## 75 0.02265817 0.875 0.69230769
## 76 -0.15748694 0.375 0.53846154
## 77 -1.65728270 0.250 0.30769231
## 78 -0.91093557 0.500 0.76923077
## 79 0.13103171 0.250 0.46153846
## 80 0.23187866 0.250 0.61538462
## 81 -0.88901946 0.125 0.53846154
## 82 1.64246005 0.625 0.23076923
## 83 -0.70483857 0.125 0.30769231
## 84 0.90948576 0.625 0.61538462
## 85 -1.17292154 0.375 0.53846154
## 86 -0.91554935 0.250 0.76923077
## 87 -0.14661798 0.500 0.23076923
## 88 -0.12208323 0.750 0.76923077
## 89 1.57457166 0.625 0.46153846
## 90 0.05812763 0.750 0.30769231
## 91 -2.00876709 0.125 0.69230769
## 92 0.38593057 0.250 0.38461538
## 93 1.23372775 0.750 0.46153846
## 94 -1.57980687 0.250 0.15384615
## 95 -1.29801232 0.500 0.61538462
## 96 0.48613163 0.750 0.30769231
## 97 -1.74924827 0.750 0.53846154
## 98 0.23365132 0.750 0.53846154
## 99 -0.51109968 0.625 0.46153846
## 100 -1.50245125 0.500 0.23076923
## 101 0.96748939 0.500 0.84615385
## 102 1.44444011 0.500 0.23076923
## 103 1.23881007 0.500 0.92307692
## 104 -1.31574054 0.375 0.38461538
## 105 -0.46338989 0.625 0.38461538
## 106 -0.61438652 0.500 0.84615385
## 107 0.32690150 0.625 0.38461538
## 108 -1.95613596 0.750 0.76923077
## 109 -0.15357978 0.625 0.61538462
## 110 -2.02475344 0.375 0.30769231
## 111 -0.09791726 0.625 0.38461538
## 112 0.91012971 0.125 0.38461538
## 113 0.27518639 0.375 0.53846154
## 114 1.07236825 0.375 1.00000000
## 115 0.17422720 0.500 0.46153846
## 116 1.38360979 0.750 0.53846154
## 117 -0.60907232 0.625 0.46153846
## 118 2.23241566 0.500 0.92307692
## 119 2.03790898 1.000 0.76923077
## 120 -0.45638837 0.125 0.30769231
## Hojas.d.estandarizada
## 1 0.993265993
## 2 0.579124579
## 3 0.138047138
## 4 0.868686869
## 5 0.296296296
## 6 0.205387205
## 7 0.417508418
## 8 0.003367003
## 9 0.111111111
## 10 0.606060606
## 11 0.909090909
## 12 0.552188552
## 13 0.202020202
## 14 0.067340067
## 15 0.114478114
## 16 0.111111111
## 17 0.205387205
## 18 0.572390572
## 19 0.861952862
## 20 0.730639731
## 21 0.498316498
## 22 0.060606061
## 23 0.107744108
## 24 0.865319865
## 25 0.838383838
## 26 0.484848485
## 27 0.949494949
## 28 0.148148148
## 29 0.249158249
## 30 0.468013468
## 31 0.356902357
## 32 0.296296296
## 33 0.040404040
## 34 0.326599327
## 35 0.057239057
## 36 0.427609428
## 37 0.976430976
## 38 0.888888889
## 39 0.542087542
## 40 0.074074074
## 41 0.855218855
## 42 1.000000000
## 43 0.494949495
## 44 0.121212121
## 45 0.326599327
## 46 0.909090909
## 47 0.952861953
## 48 0.895622896
## 49 0.047138047
## 50 0.989898990
## 51 0.757575758
## 52 0.542087542
## 53 0.050505051
## 54 0.609427609
## 55 0.555555556
## 56 0.464646465
## 57 0.983164983
## 58 0.858585859
## 59 0.872053872
## 60 0.535353535
## 61 0.000000000
## 62 0.636363636
## 63 0.080808081
## 64 0.740740741
## 65 0.750841751
## 66 0.569023569
## 67 0.973063973
## 68 0.350168350
## 69 0.033670034
## 70 0.639730640
## 71 0.548821549
## 72 0.521885522
## 73 0.414141414
## 74 0.824915825
## 75 0.582491582
## 76 0.794612795
## 77 0.040404040
## 78 0.582491582
## 79 0.087542088
## 80 0.861952862
## 81 0.208754209
## 82 0.131313131
## 83 0.505050505
## 84 0.181818182
## 85 0.602693603
## 86 0.747474747
## 87 0.417508418
## 88 0.464646465
## 89 0.474747475
## 90 0.195286195
## 91 0.323232323
## 92 0.356902357
## 93 0.538720539
## 94 0.845117845
## 95 0.299663300
## 96 0.771043771
## 97 0.114478114
## 98 0.979797980
## 99 0.457912458
## 100 0.478114478
## 101 0.026936027
## 102 0.767676768
## 103 0.225589226
## 104 0.124579125
## 105 0.434343434
## 106 0.346801347
## 107 0.212121212
## 108 0.737373737
## 109 0.575757576
## 110 0.377104377
## 111 0.841750842
## 112 0.205387205
## 113 0.767676768
## 114 0.164983165
## 115 0.225589226
## 116 0.710437710
## 117 0.158249158
## 118 0.185185185
## 119 0.727272727
## 120 0.653198653##Punto 17
library(dplyr)
flores.div = tib.e %>% mutate(flor.div = Flores.r/Flores.d)
flores.div## Biomasa Flores.r Flores.d Hojas.d Plaga Estatus Fertilizacion
## 1 5.770627 14 10 297 presente PA FI
## 2 5.278693 12 9 174 ausente S FO
## 3 5.745108 18 8 43 presente MA FI
## 4 4.703498 18 5 260 presente MA FI
## 5 4.858429 16 14 90 ausente S FI
## 6 5.741851 18 8 63 presente MA FI
## 7 5.777783 16 11 126 presente S FO
## 8 4.596181 18 13 3 presente PA FI
## 9 4.978747 16 13 35 presente MA FI
## 10 5.810975 16 11 182 presente PA FI
## 11 5.945031 16 13 272 presente PA FI
## 12 5.756612 16 10 166 ausente S FI
## 13 5.347643 18 9 62 presente S FI
## 14 4.949278 18 10 22 presente S FI
## 15 6.307095 17 10 36 presente MA FI
## 16 6.291197 15 8 35 presente MA FO
## 17 4.576332 17 8 63 ausente PA FI
## 18 6.124436 16 10 172 ausente MA FI
## 19 5.992324 16 12 258 presente PA FO
## 20 4.865976 19 13 219 presente MA FI
## 21 6.202656 15 11 150 presente MA FO
## 22 3.989777 17 9 20 presente MA FO
## 23 3.008715 17 10 34 presente PA FI
## 24 4.967470 16 11 259 presente MA FI
## 25 4.121795 15 9 251 presente PA FI
## 26 5.827465 18 11 146 ausente PA FO
## 27 5.702020 15 11 284 presente PA FO
## 28 5.341051 17 8 46 presente MA FI
## 29 4.455432 14 9 76 ausente MA FI
## 30 5.368891 16 9 141 presente S FO
## 31 4.427496 16 9 108 presente PA FI
## 32 5.828094 15 9 90 presente S FI
## 33 4.407045 15 13 14 presente MA FO
## 34 5.872778 15 9 99 presente PA FI
## 35 4.850791 17 7 19 presente MA FO
## 36 4.614101 16 11 129 presente PA FI
## 37 6.058621 14 12 292 ausente S FO
## 38 5.551141 16 13 266 ausente MA FI
## 39 5.244096 15 9 163 ausente MA FI
## 40 4.988360 16 10 24 ausente S FI
## 41 5.282284 15 8 256 ausente S FI
## 42 4.026518 15 10 299 presente PA FO
## 43 3.658050 15 9 149 ausente S FO
## 44 4.918891 15 8 38 presente S FI
## 45 5.570823 17 15 99 presente PA FI
## 46 5.147939 14 11 272 ausente MA FO
## 47 4.983138 16 11 285 presente S FI
## 48 3.959340 17 12 268 ausente PA FI
## 49 4.278127 15 14 16 ausente S FO
## 50 5.498807 13 12 296 presente S FI
## 51 5.156747 13 9 227 presente MA FI
## 52 4.579518 17 8 163 presente MA FI
## 53 4.735235 16 9 17 ausente MA FI
## 54 5.196912 17 9 183 ausente MA FI
## 55 4.462622 17 4 167 ausente MA FI
## 56 5.357669 19 13 140 presente S FI
## 57 5.168350 17 8 294 presente S FI
## 58 4.631105 18 11 257 presente PA FI
## 59 5.463678 18 11 261 presente PA FI
## 60 5.306467 17 14 161 presente S FI
## 61 5.057106 15 10 2 presente S FI
## 62 5.437274 19 9 191 ausente MA FI
## 63 4.844048 16 7 26 presente MA FO
## 64 4.360196 15 9 222 ausente PA FI
## 65 3.614348 17 6 225 presente MA FI
## 66 4.010872 19 10 171 ausente MA FI
## 67 5.389719 15 12 291 presente S FI
## 68 7.482596 16 13 106 presente S FO
## 69 5.811167 17 14 12 presente PA FI
## 70 5.749866 15 10 192 presente MA FI
## 71 5.642353 17 8 165 presente MA FI
## 72 5.086390 17 12 157 presente PA FI
## 73 4.937786 17 13 125 presente PA FI
## 74 5.986789 13 10 247 ausente MA FI
## 75 5.123132 19 13 175 presente PA FI
## 76 4.976547 15 11 238 presente S FI
## 77 3.756151 14 8 14 ausente PA FO
## 78 4.363459 16 14 175 presente PA FI
## 79 5.211317 14 10 28 presente PA FI
## 80 5.293377 14 12 258 ausente S FO
## 81 4.381293 13 11 64 presente S FO
## 82 6.441178 17 7 41 presente S FO
## 83 4.531162 13 8 152 presente S FI
## 84 5.844751 17 12 56 presente PA FI
## 85 4.150279 15 11 181 presente PA FO
## 86 4.359705 14 14 224 presente PA FI
## 87 4.985391 16 7 126 presente MA FI
## 88 5.005355 18 14 140 presente S FO
## 89 6.385937 17 10 143 presente S FO
## 90 5.151994 18 8 60 presente MA FO
## 91 3.470145 13 13 98 presente MA FI
## 92 5.418730 14 9 108 presente S FI
## 93 6.108589 18 10 162 presente S FO
## 94 3.819193 14 6 253 presente PA FI
## 95 4.048492 16 12 91 presente PA FO
## 96 5.500264 18 8 231 presente MA FO
## 97 3.681318 18 11 36 presente S FI
## 98 5.294819 18 11 293 presente S FI
## 99 4.688809 17 10 138 presente PA FO
## 100 3.882138 16 7 144 presente S FO
## 101 5.891949 16 15 10 ausente MA FO
## 102 6.280048 16 7 230 presente S FI
## 103 6.112725 16 16 69 ausente S FI
## 104 4.034066 15 9 39 presente MA FI
## 105 4.727631 17 9 131 presente PA FI
## 106 4.604764 16 15 105 presente S FO
## 107 5.370697 17 9 65 presente PA FO
## 108 3.512971 18 14 221 presente MA FO
## 109 4.979726 17 12 173 presente S FI
## 110 3.457137 15 8 114 presente PA FI
## 111 5.025019 17 9 252 ausente PA FO
## 112 5.845275 13 9 63 presente PA FO
## 113 5.328616 15 11 230 ausente MA FO
## 114 5.977290 15 17 51 presente MA FI
## 115 5.246465 16 10 69 presente MA FI
## 116 6.230549 18 11 213 presente S FI
## 117 4.609088 17 10 49 presente S FO
## 118 6.921230 16 16 57 presente PA FO
## 119 6.762958 20 14 218 presente PA FO
## 120 4.733328 13 8 196 ausente PA FI
## Biomasa.estandarizada Flores.r.estandarizada Flores.d.estandarizada
## 1 0.81839125 0.250 0.46153846
## 2 0.21383358 0.000 0.38461538
## 3 0.78703085 0.750 0.30769231
## 4 -0.49304754 0.750 0.07692308
## 5 -0.30264716 0.500 0.76923077
## 6 0.78302831 0.750 0.30769231
## 7 0.82718551 0.500 0.53846154
## 8 -0.62493452 0.750 0.69230769
## 9 -0.15478240 0.500 0.69230769
## 10 0.86797735 0.500 0.53846154
## 11 1.03272468 0.500 0.69230769
## 12 0.80116824 0.500 0.46153846
## 13 0.29856855 0.750 0.38461538
## 14 -0.19099786 0.750 0.46153846
## 15 1.47768010 0.625 0.46153846
## 16 1.45814250 0.375 0.30769231
## 17 -0.64932697 0.625 0.30769231
## 18 1.25320286 0.500 0.46153846
## 19 1.09084457 0.500 0.61538462
## 20 -0.29337146 0.875 0.69230769
## 21 1.34933040 0.375 0.53846154
## 22 -1.37016923 0.625 0.38461538
## 23 -2.57583756 0.625 0.46153846
## 24 -0.16864199 0.500 0.53846154
## 25 -1.20792703 0.375 0.38461538
## 26 0.88824265 0.750 0.53846154
## 27 0.73407822 0.375 0.53846154
## 28 0.29046737 0.625 0.30769231
## 29 -0.79790593 0.250 0.38461538
## 30 0.32468178 0.500 0.38461538
## 31 -0.83223797 0.500 0.38461538
## 32 0.88901510 0.375 0.38461538
## 33 -0.85737161 0.375 0.69230769
## 34 0.94392930 0.375 0.38461538
## 35 -0.31203323 0.625 0.23076923
## 36 -0.60291110 0.500 0.53846154
## 37 1.17231968 0.250 0.61538462
## 38 0.54865596 0.500 0.69230769
## 39 0.17131603 0.375 0.38461538
## 40 -0.14296858 0.500 0.46153846
## 41 0.21824639 0.375 0.30769231
## 42 -1.32501692 0.375 0.46153846
## 43 -1.77784215 0.375 0.38461538
## 44 -0.22834196 0.375 0.30769231
## 45 0.57284391 0.625 0.84615385
## 46 0.05314460 0.250 0.53846154
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## 48 -1.40757429 0.625 0.61538462
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## 50 0.48434084 0.125 0.61538462
## 51 0.06396901 0.125 0.38461538
## 52 -0.64541256 0.625 0.30769231
## 53 -0.45404545 0.500 0.38461538
## 54 0.11332975 0.625 0.38461538
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## 56 0.31088981 0.875 0.69230769
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## 58 -0.58201490 0.750 0.53846154
## 59 0.44116974 0.750 0.53846154
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## 70 0.79287808 0.375 0.46153846
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## 81 -0.88901946 0.125 0.53846154
## 82 1.64246005 0.625 0.23076923
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## 86 -0.91554935 0.250 0.76923077
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## 119 2.03790898 1.000 0.76923077
## 120 -0.45638837 0.125 0.30769231
## Hojas.d.estandarizada flor.div
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## 4 0.868686869 3.6000000
## 5 0.296296296 1.1428571
## 6 0.205387205 2.2500000
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## 8 0.003367003 1.3846154
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## 10 0.606060606 1.4545455
## 11 0.909090909 1.2307692
## 12 0.552188552 1.6000000
## 13 0.202020202 2.0000000
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## 42 1.000000000 1.5000000
## 43 0.494949495 1.6666667
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## 61 0.000000000 1.5000000
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## 75 0.582491582 1.4615385
## 76 0.794612795 1.3636364
## 77 0.040404040 1.7500000
## 78 0.582491582 1.1428571
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## 80 0.861952862 1.1666667
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## 82 0.131313131 2.4285714
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## 107 0.212121212 1.8888889
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## 109 0.575757576 1.4166667
## 110 0.377104377 1.8750000
## 111 0.841750842 1.8888889
## 112 0.205387205 1.4444444
## 113 0.767676768 1.3636364
## 114 0.164983165 0.8823529
## 115 0.225589226 1.6000000
## 116 0.710437710 1.6363636
## 117 0.158249158 1.7000000
## 118 0.185185185 1.0000000
## 119 0.727272727 1.4285714
## 120 0.653198653 1.6250000##Punto 18
flores.div %>% select(flor.div, Plaga) %>%
mutate(rangomin = min_rank(flor.div)) %>%
arrange(desc(rangomin))## flor.div Plaga rangomin
## 1 4.2500000 ausente 120
## 2 3.6000000 presente 119
## 3 2.8333333 presente 118
## 4 2.4285714 presente 116
## 5 2.4285714 presente 116
## 6 2.3333333 presente 115
## 7 2.2857143 presente 111
## 8 2.2857143 presente 111
## 9 2.2857143 presente 111
## 10 2.2857143 presente 111
## 11 2.2500000 presente 107
## 12 2.2500000 presente 107
## 13 2.2500000 presente 107
## 14 2.2500000 presente 107
## 15 2.1250000 ausente 102
## 16 2.1250000 presente 102
## 17 2.1250000 presente 102
## 18 2.1250000 presente 102
## 19 2.1250000 presente 102
## 20 2.1111111 ausente 101
## 21 2.0000000 presente 100
## 22 1.9000000 ausente 99
## 23 1.8888889 presente 94
## 24 1.8888889 ausente 94
## 25 1.8888889 presente 94
## 26 1.8888889 presente 94
## 27 1.8888889 ausente 94
## 28 1.8750000 presente 90
## 29 1.8750000 ausente 90
## 30 1.8750000 presente 90
## 31 1.8750000 presente 90
## 32 1.8000000 presente 88
## 33 1.8000000 presente 88
## 34 1.7777778 presente 85
## 35 1.7777778 presente 85
## 36 1.7777778 ausente 85
## 37 1.7500000 ausente 84
## 38 1.7000000 presente 79
## 39 1.7000000 presente 79
## 40 1.7000000 presente 79
## 41 1.7000000 presente 79
## 42 1.7000000 presente 79
## 43 1.6666667 presente 72
## 44 1.6666667 presente 72
## 45 1.6666667 presente 72
## 46 1.6666667 ausente 72
## 47 1.6666667 ausente 72
## 48 1.6666667 ausente 72
## 49 1.6666667 presente 72
## 50 1.6363636 ausente 66
## 51 1.6363636 presente 66
## 52 1.6363636 presente 66
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## 54 1.6363636 presente 66
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## 56 1.6250000 presente 64
## 57 1.6250000 ausente 64
## 58 1.6000000 ausente 60
## 59 1.6000000 ausente 60
## 60 1.6000000 ausente 60
## 61 1.6000000 presente 60
## 62 1.5555556 ausente 58
## 63 1.5555556 presente 58
## 64 1.5000000 presente 55
## 65 1.5000000 presente 55
## 66 1.5000000 presente 55
## 67 1.4615385 presente 52
## 68 1.4615385 presente 52
## 69 1.4615385 presente 52
## 70 1.4545455 presente 47
## 71 1.4545455 presente 47
## 72 1.4545455 presente 47
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## 76 1.4444444 presente 45
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## 118 1.0000000 ausente 2
## 119 1.0000000 presente 2
## 120 0.8823529 presente 1##Punto 19
tib.c %>% rename ( B.m = Biomasa,
F.d = Flores.d,
F.r = Flores.r,
H.d = Hojas.d )## B.m F.r F.d H.d Plaga Estatus Fertilizacion
## 1 5.770627 14 10 297 presente PA FI
## 2 5.278693 12 9 174 ausente S FO
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## 10 5.810975 16 11 182 presente PA FI
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## 12 5.756612 16 10 166 ausente S FI
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## 16 6.291197 15 8 35 presente MA FO
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## 42 4.026518 15 10 299 presente PA FO
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## 52 4.579518 17 8 163 presente MA FI
## 53 4.735235 16 9 17 ausente MA FI
## 54 5.196912 17 9 183 ausente MA FI
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## 56 5.357669 19 13 140 presente S FI
## 57 5.168350 17 8 294 presente S FI
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## 61 5.057106 15 10 2 presente S FI
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## 68 7.482596 16 13 106 presente S FO
## 69 5.811167 17 14 12 presente PA FI
## 70 5.749866 15 10 192 presente MA FI
## 71 5.642353 17 8 165 presente MA FI
## 72 5.086390 17 12 157 presente PA FI
## 73 4.937786 17 13 125 presente PA FI
## 74 5.986789 13 10 247 ausente MA FI
## 75 5.123132 19 13 175 presente PA FI
## 76 4.976547 15 11 238 presente S FI
## 77 3.756151 14 8 14 ausente PA FO
## 78 4.363459 16 14 175 presente PA FI
## 79 5.211317 14 10 28 presente PA FI
## 80 5.293377 14 12 258 ausente S FO
## 81 4.381293 13 11 64 presente S FO
## 82 6.441178 17 7 41 presente S FO
## 83 4.531162 13 8 152 presente S FI
## 84 5.844751 17 12 56 presente PA FI
## 85 4.150279 15 11 181 presente PA FO
## 86 4.359705 14 14 224 presente PA FI
## 87 4.985391 16 7 126 presente MA FI
## 88 5.005355 18 14 140 presente S FO
## 89 6.385937 17 10 143 presente S FO
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## 99 4.688809 17 10 138 presente PA FO
## 100 3.882138 16 7 144 presente S FO
## 101 5.891949 16 15 10 ausente MA FO
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## 110 3.457137 15 8 114 presente PA FI
## 111 5.025019 17 9 252 ausente PA FO
## 112 5.845275 13 9 63 presente PA FO
## 113 5.328616 15 11 230 ausente MA FO
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## 115 5.246465 16 10 69 presente MA FI
## 116 6.230549 18 11 213 presente S FI
## 117 4.609088 17 10 49 presente S FO
## 118 6.921230 16 16 57 presente PA FO
## 119 6.762958 20 14 218 presente PA FO
## 120 4.733328 13 8 196 ausente PA FI##Punto 20
tib.c %>% select_all(toupper)## BIOMASA FLORES.R FLORES.D HOJAS.D PLAGA ESTATUS FERTILIZACION
## 1 5.770627 14 10 297 presente PA FI
## 2 5.278693 12 9 174 ausente S FO
## 3 5.745108 18 8 43 presente MA FI
## 4 4.703498 18 5 260 presente MA FI
## 5 4.858429 16 14 90 ausente S FI
## 6 5.741851 18 8 63 presente MA FI
## 7 5.777783 16 11 126 presente S FO
## 8 4.596181 18 13 3 presente PA FI
## 9 4.978747 16 13 35 presente MA FI
## 10 5.810975 16 11 182 presente PA FI
## 11 5.945031 16 13 272 presente PA FI
## 12 5.756612 16 10 166 ausente S FI
## 13 5.347643 18 9 62 presente S FI
## 14 4.949278 18 10 22 presente S FI
## 15 6.307095 17 10 36 presente MA FI
## 16 6.291197 15 8 35 presente MA FO
## 17 4.576332 17 8 63 ausente PA FI
## 18 6.124436 16 10 172 ausente MA FI
## 19 5.992324 16 12 258 presente PA FO
## 20 4.865976 19 13 219 presente MA FI
## 21 6.202656 15 11 150 presente MA FO
## 22 3.989777 17 9 20 presente MA FO
## 23 3.008715 17 10 34 presente PA FI
## 24 4.967470 16 11 259 presente MA FI
## 25 4.121795 15 9 251 presente PA FI
## 26 5.827465 18 11 146 ausente PA FO
## 27 5.702020 15 11 284 presente PA FO
## 28 5.341051 17 8 46 presente MA FI
## 29 4.455432 14 9 76 ausente MA FI
## 30 5.368891 16 9 141 presente S FO
## 31 4.427496 16 9 108 presente PA FI
## 32 5.828094 15 9 90 presente S FI
## 33 4.407045 15 13 14 presente MA FO
## 34 5.872778 15 9 99 presente PA FI
## 35 4.850791 17 7 19 presente MA FO
## 36 4.614101 16 11 129 presente PA FI
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## 39 5.244096 15 9 163 ausente MA FI
## 40 4.988360 16 10 24 ausente S FI
## 41 5.282284 15 8 256 ausente S FI
## 42 4.026518 15 10 299 presente PA FO
## 43 3.658050 15 9 149 ausente S FO
## 44 4.918891 15 8 38 presente S FI
## 45 5.570823 17 15 99 presente PA FI
## 46 5.147939 14 11 272 ausente MA FO
## 47 4.983138 16 11 285 presente S FI
## 48 3.959340 17 12 268 ausente PA FI
## 49 4.278127 15 14 16 ausente S FO
## 50 5.498807 13 12 296 presente S FI
## 51 5.156747 13 9 227 presente MA FI
## 52 4.579518 17 8 163 presente MA FI
## 53 4.735235 16 9 17 ausente MA FI
## 54 5.196912 17 9 183 ausente MA FI
## 55 4.462622 17 4 167 ausente MA FI
## 56 5.357669 19 13 140 presente S FI
## 57 5.168350 17 8 294 presente S FI
## 58 4.631105 18 11 257 presente PA FI
## 59 5.463678 18 11 261 presente PA FI
## 60 5.306467 17 14 161 presente S FI
## 61 5.057106 15 10 2 presente S FI
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## 63 4.844048 16 7 26 presente MA FO
## 64 4.360196 15 9 222 ausente PA FI
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## 66 4.010872 19 10 171 ausente MA FI
## 67 5.389719 15 12 291 presente S FI
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## 69 5.811167 17 14 12 presente PA FI
## 70 5.749866 15 10 192 presente MA FI
## 71 5.642353 17 8 165 presente MA FI
## 72 5.086390 17 12 157 presente PA FI
## 73 4.937786 17 13 125 presente PA FI
## 74 5.986789 13 10 247 ausente MA FI
## 75 5.123132 19 13 175 presente PA FI
## 76 4.976547 15 11 238 presente S FI
## 77 3.756151 14 8 14 ausente PA FO
## 78 4.363459 16 14 175 presente PA FI
## 79 5.211317 14 10 28 presente PA FI
## 80 5.293377 14 12 258 ausente S FO
## 81 4.381293 13 11 64 presente S FO
## 82 6.441178 17 7 41 presente S FO
## 83 4.531162 13 8 152 presente S FI
## 84 5.844751 17 12 56 presente PA FI
## 85 4.150279 15 11 181 presente PA FO
## 86 4.359705 14 14 224 presente PA FI
## 87 4.985391 16 7 126 presente MA FI
## 88 5.005355 18 14 140 presente S FO
## 89 6.385937 17 10 143 presente S FO
## 90 5.151994 18 8 60 presente MA FO
## 91 3.470145 13 13 98 presente MA FI
## 92 5.418730 14 9 108 presente S FI
## 93 6.108589 18 10 162 presente S FO
## 94 3.819193 14 6 253 presente PA FI
## 95 4.048492 16 12 91 presente PA FO
## 96 5.500264 18 8 231 presente MA FO
## 97 3.681318 18 11 36 presente S FI
## 98 5.294819 18 11 293 presente S FI
## 99 4.688809 17 10 138 presente PA FO
## 100 3.882138 16 7 144 presente S FO
## 101 5.891949 16 15 10 ausente MA FO
## 102 6.280048 16 7 230 presente S FI
## 103 6.112725 16 16 69 ausente S FI
## 104 4.034066 15 9 39 presente MA FI
## 105 4.727631 17 9 131 presente PA FI
## 106 4.604764 16 15 105 presente S FO
## 107 5.370697 17 9 65 presente PA FO
## 108 3.512971 18 14 221 presente MA FO
## 109 4.979726 17 12 173 presente S FI
## 110 3.457137 15 8 114 presente PA FI
## 111 5.025019 17 9 252 ausente PA FO
## 112 5.845275 13 9 63 presente PA FO
## 113 5.328616 15 11 230 ausente MA FO
## 114 5.977290 15 17 51 presente MA FI
## 115 5.246465 16 10 69 presente MA FI
## 116 6.230549 18 11 213 presente S FI
## 117 4.609088 17 10 49 presente S FO
## 118 6.921230 16 16 57 presente PA FO
## 119 6.762958 20 14 218 presente PA FO
## 120 4.733328 13 8 196 ausente PA FI##Punto 21
tic.i %>% select(Biomasa) %>% summarise(media = mean(Biomasa), numero_datos = n())## media numero_datos
## 1 5.128223 90##Punto 22
tic.i %>% group_by(Fertilizacion) %>%
summarise (media = mean(Biomasa, na.rm = TRUE),
n_datos =n())## # A tibble: 2 x 3
## Fertilizacion media n_datos
## <chr> <dbl> <int>
## 1 FI 5.10 59
## 2 FO 5.18 31##Punto 23
tic.i%>% group_by(Biomasa, Fertilizacion) %>%
summarise(quantile(tic.i$Biomasa,
c(0.10,0.20, 0.30, 0.40, 0.50),
na.rm = TRUE))## `summarise()` has grouped output by 'Biomasa', 'Fertilizacion'. You can
## override using the `.groups` argument.## # A tibble: 450 x 3
## # Groups: Biomasa, Fertilizacion [90]
## Biomasa Fertilizacion `quantile(tic.i$Biomasa, c(0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5), ~`
## <dbl> <chr> <dbl>
## 1 3.01 FI 4.02
## 2 3.01 FI 4.42
## 3 3.01 FI 4.73
## 4 3.01 FI 4.98
## 5 3.01 FI 5.18
## 6 3.46 FI 4.02
## 7 3.46 FI 4.42
## 8 3.46 FI 4.73
## 9 3.46 FI 4.98
## 10 3.46 FI 5.18
## # ... with 440 more rows##Punto 24
tic.i %>% group_by(Fertilizacion, Plaga) %>%
summarise(largo = length(Biomasa),
media = mean(Biomasa),
mediana = median(Biomasa),
maximo = max(Biomasa),
minimo = min(Biomasa),
desv =sd(Biomasa),
varianza = var(Biomasa),
media_trunc = mean(Biomasa, trim = 0.1))## `summarise()` has grouped output by 'Fertilizacion'. You can override using the
## `.groups` argument.## # A tibble: 4 x 10
## # Groups: Fertilizacion [2]
## Fertilizacion Plaga largo media mediana maximo minimo desv varianza
## <chr> <chr> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 FI ausente 15 5.06 4.99 6.12 3.96 0.678 0.459
## 2 FI presente 44 5.11 5.18 6.31 3.01 0.757 0.573
## 3 FO ausente 9 5.18 5.29 6.06 3.66 0.782 0.612
## 4 FO presente 22 5.18 4.93 7.48 3.51 1.08 1.16
## # ... with 1 more variable: media_trunc <dbl>##Punto 25
tib.c %>% group_by(Fertilizacion, Estatus) %>%
summarise(largo = length(Biomasa),
media = mean(Biomasa),
mediana = median(Biomasa),
maximo = max(Biomasa),
minimo = min(Biomasa),
desv =sd(Biomasa),
varianza = var(Biomasa),
ferti = Fertilizacion,
plaga = Plaga,
media_truncada = mean(Biomasa, trim = 0.1)) %>%
filter(Estatus == 'S')## `summarise()` has grouped output by 'Fertilizacion', 'Estatus'. You can
## override using the `.groups` argument.## # A tibble: 40 x 12
## # Groups: Fertilizacion, Estatus [2]
## Fertilizacion Estatus largo media mediana maximo minimo desv varianza ferti
## <chr> <fct> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr>
## 1 FI S 24 5.26 5.29 6.28 3.68 0.558 0.311 FI
## 2 FI S 24 5.26 5.29 6.28 3.68 0.558 0.311 FI
## 3 FI S 24 5.26 5.29 6.28 3.68 0.558 0.311 FI
## 4 FI S 24 5.26 5.29 6.28 3.68 0.558 0.311 FI
## 5 FI S 24 5.26 5.29 6.28 3.68 0.558 0.311 FI
## 6 FI S 24 5.26 5.29 6.28 3.68 0.558 0.311 FI
## 7 FI S 24 5.26 5.29 6.28 3.68 0.558 0.311 FI
## 8 FI S 24 5.26 5.29 6.28 3.68 0.558 0.311 FI
## 9 FI S 24 5.26 5.29 6.28 3.68 0.558 0.311 FI
## 10 FI S 24 5.26 5.29 6.28 3.68 0.558 0.311 FI
## # ... with 30 more rows, and 2 more variables: plaga <chr>,
## # media_truncada <dbl>##Punto 26
library(tidyr)
tic.i %>% drop_na() %>%
group_by(Fertilizacion, Estatus) %>%
summarise(largo = length(Biomasa),
media = mean(Biomasa),
mediana = median(Biomasa),
maximo = max(Biomasa),
minimo = min(Biomasa),
desv_biom = sd(Biomasa),
varianza = var(Biomasa),
media_truncada = mean(Biomasa, trim = 0.1)) %>%
filter(Estatus == "S")## `summarise()` has grouped output by 'Fertilizacion'. You can override using the
## `.groups` argument.## # A tibble: 2 x 10
## # Groups: Fertilizacion [2]
## Fertilizacion Estatus largo media mediana maximo minimo desv_biom varianza
## <chr> <fct> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 FI S 19 5.27 5.29 6.28 3.68 0.606 0.368
## 2 FO S 15 5.33 5.29 7.48 3.66 1.06 1.13
## # ... with 1 more variable: media_truncada <dbl>##Punto 27
tic.i %>% filter(Estatus %in% c("PA", "MA"))## Biomasa Flores.r Flores.d Hojas.d Plaga Estatus Fertilizacion
## 1 5.025019 17 9 252 ausente PA FO
## 2 6.921230 16 16 57 presente PA FO
## 3 4.121795 15 9 251 presente PA FI
## 4 4.026518 15 10 299 presente PA FO
## 5 5.437274 19 9 191 ausente MA FI
## 6 4.735235 16 9 17 ausente MA FI
## 7 5.810975 16 11 182 presente PA FI
## 8 5.945031 16 13 272 presente PA FI
## 9 5.123132 19 13 175 presente PA FI
## 10 5.246465 16 10 69 presente MA FI
## 11 3.008715 17 10 34 presente PA FI
## 12 3.819193 14 6 253 presente PA FI
## 13 4.688809 17 10 138 presente PA FO
## 14 4.034066 15 9 39 presente MA FI
## 15 4.455432 14 9 76 ausente MA FI
## 16 5.086390 17 12 157 presente PA FI
## 17 5.211317 14 10 28 presente PA FI
## 18 5.156747 13 9 227 presente MA FI
## 19 5.986789 13 10 247 ausente MA FI
## 20 4.967470 16 11 259 presente MA FI
## 21 5.844751 17 12 56 presente PA FI
## 22 4.407045 15 13 14 presente MA FO
## 23 4.733328 13 8 196 ausente PA FI
## 24 4.727631 17 9 131 presente PA FI
## 25 5.741851 18 8 63 presente MA FI
## 26 5.570823 17 15 99 presente PA FI
## 27 5.992324 16 12 258 presente PA FO
## 28 5.845275 13 9 63 presente PA FO
## 29 4.844048 16 7 26 presente MA FO
## 30 6.307095 17 10 36 presente MA FI
## 31 4.937786 17 13 125 presente PA FI
## 32 4.359705 14 14 224 presente PA FI
## 33 5.891949 16 15 10 ausente MA FO
## 34 3.989777 17 9 20 presente MA FO
## 35 5.811167 17 14 12 presente PA FI
## 36 6.124436 16 10 172 ausente MA FI
## 37 4.576332 17 8 63 ausente PA FI
## 38 4.048492 16 12 91 presente PA FO
## 39 5.827465 18 11 146 ausente PA FO
## 40 5.749866 15 10 192 presente MA FI
## 41 4.865976 19 13 219 presente MA FI
## 42 5.328616 15 11 230 ausente MA FO
## 43 5.872778 15 9 99 presente PA FI
## 44 4.360196 15 9 222 ausente PA FI
## 45 3.959340 17 12 268 ausente PA FI
## 46 3.512971 18 14 221 presente MA FO
## 47 4.614101 16 11 129 presente PA FI
## 48 4.850791 17 7 19 presente MA FO
## 49 5.196912 17 9 183 ausente MA FI
## 50 5.770627 14 10 297 presente PA FI
## 51 3.457137 15 8 114 presente PA FI
## 52 5.370697 17 9 65 presente PA FO
## 53 5.551141 16 13 266 ausente MA FI
## 54 4.427496 16 9 108 presente PA FI
## 55 5.745108 18 8 43 presente MA FI
## 56 4.462622 17 4 167 ausente MA FI##Punto 28
tic.i %>% filter(complete.cases(tic.i))## Biomasa Flores.r Flores.d Hojas.d Plaga Estatus Fertilizacion
## 1 4.983138 16 11 285 presente S FI
## 2 3.681318 18 11 36 presente S FI
## 3 5.025019 17 9 252 ausente PA FO
## 4 6.280048 16 7 230 presente S FI
## 5 6.112725 16 16 69 ausente S FI
## 6 6.921230 16 16 57 presente PA FO
## 7 5.357669 19 13 140 presente S FI
## 8 4.121795 15 9 251 presente PA FI
## 9 6.230549 18 11 213 presente S FI
## 10 4.026518 15 10 299 presente PA FO
## 11 5.437274 19 9 191 ausente MA FI
## 12 4.735235 16 9 17 ausente MA FI
## 13 5.810975 16 11 182 presente PA FI
## 14 4.381293 13 11 64 presente S FO
## 15 5.945031 16 13 272 presente PA FI
## 16 5.293377 14 12 258 ausente S FO
## 17 5.123132 19 13 175 presente PA FI
## 18 4.976547 15 11 238 presente S FI
## 19 5.246465 16 10 69 presente MA FI
## 20 3.008715 17 10 34 presente PA FI
## 21 3.819193 14 6 253 presente PA FI
## 22 4.688809 17 10 138 presente PA FO
## 23 4.979726 17 12 173 presente S FI
## 24 4.034066 15 9 39 presente MA FI
## 25 4.455432 14 9 76 ausente MA FI
## 26 5.086390 17 12 157 presente PA FI
## 27 5.211317 14 10 28 presente PA FI
## 28 5.156747 13 9 227 presente MA FI
## 29 5.986789 13 10 247 ausente MA FI
## 30 4.967470 16 11 259 presente MA FI
## 31 5.844751 17 12 56 presente PA FI
## 32 5.057106 15 10 2 presente S FI
## 33 5.294819 18 11 293 presente S FI
## 34 4.988360 16 10 24 ausente S FI
## 35 5.278693 12 9 174 ausente S FO
## 36 4.407045 15 13 14 presente MA FO
## 37 6.385937 17 10 143 presente S FO
## 38 4.733328 13 8 196 ausente PA FI
## 39 4.727631 17 9 131 presente PA FI
## 40 3.658050 15 9 149 ausente S FO
## 41 5.741851 18 8 63 presente MA FI
## 42 5.570823 17 15 99 presente PA FI
## 43 5.306467 17 14 161 presente S FI
## 44 4.609088 17 10 49 presente S FO
## 45 5.992324 16 12 258 presente PA FO
## 46 5.845275 13 9 63 presente PA FO
## 47 4.844048 16 7 26 presente MA FO
## 48 6.441178 17 7 41 presente S FO
## 49 3.882138 16 7 144 presente S FO
## 50 5.282284 15 8 256 ausente S FI
## 51 6.307095 17 10 36 presente MA FI
## 52 4.937786 17 13 125 presente PA FI
## 53 4.359705 14 14 224 presente PA FI
## 54 5.498807 13 12 296 presente S FI
## 55 5.891949 16 15 10 ausente MA FO
## 56 4.531162 13 8 152 presente S FI
## 57 3.989777 17 9 20 presente MA FO
## 58 5.005355 18 14 140 presente S FO
## 59 5.811167 17 14 12 presente PA FI
## 60 6.124436 16 10 172 ausente MA FI
## 61 4.576332 17 8 63 ausente PA FI
## 62 4.048492 16 12 91 presente PA FO
## 63 6.108589 18 10 162 presente S FO
## 64 5.827465 18 11 146 ausente PA FO
## 65 5.749866 15 10 192 presente MA FI
## 66 4.865976 19 13 219 presente MA FI
## 67 5.389719 15 12 291 presente S FI
## 68 5.328616 15 11 230 ausente MA FO
## 69 5.872778 15 9 99 presente PA FI
## 70 4.360196 15 9 222 ausente PA FI
## 71 3.959340 17 12 268 ausente PA FI
## 72 5.777783 16 11 126 presente S FO
## 73 3.512971 18 14 221 presente MA FO
## 74 4.614101 16 11 129 presente PA FI
## 75 5.828094 15 9 90 presente S FI
## 76 4.850791 17 7 19 presente MA FO
## 77 5.196912 17 9 183 ausente MA FI
## 78 5.770627 14 10 297 presente PA FI
## 79 3.457137 15 8 114 presente PA FI
## 80 5.347643 18 9 62 presente S FI
## 81 5.370697 17 9 65 presente PA FO
## 82 6.058621 14 12 292 ausente S FO
## 83 5.368891 16 9 141 presente S FO
## 84 4.278127 15 14 16 ausente S FO
## 85 5.551141 16 13 266 ausente MA FI
## 86 4.427496 16 9 108 presente PA FI
## 87 5.745108 18 8 43 presente MA FI
## 88 4.462622 17 4 167 ausente MA FI
## 89 4.918891 15 8 38 presente S FI
## 90 7.482596 16 13 106 presente S FO##Punto 29
tic.i %>% mutate(Flores.r=NULL, Flores.d=NULL)## Biomasa Hojas.d Plaga Estatus Fertilizacion
## 1 4.983138 285 presente S FI
## 2 3.681318 36 presente S FI
## 3 5.025019 252 ausente PA FO
## 4 6.280048 230 presente S FI
## 5 6.112725 69 ausente S FI
## 6 6.921230 57 presente PA FO
## 7 5.357669 140 presente S FI
## 8 4.121795 251 presente PA FI
## 9 6.230549 213 presente S FI
## 10 4.026518 299 presente PA FO
## 11 5.437274 191 ausente MA FI
## 12 4.735235 17 ausente MA FI
## 13 5.810975 182 presente PA FI
## 14 4.381293 64 presente S FO
## 15 5.945031 272 presente PA FI
## 16 5.293377 258 ausente S FO
## 17 5.123132 175 presente PA FI
## 18 4.976547 238 presente S FI
## 19 5.246465 69 presente MA FI
## 20 3.008715 34 presente PA FI
## 21 3.819193 253 presente PA FI
## 22 4.688809 138 presente PA FO
## 23 4.979726 173 presente S FI
## 24 4.034066 39 presente MA FI
## 25 4.455432 76 ausente MA FI
## 26 5.086390 157 presente PA FI
## 27 5.211317 28 presente PA FI
## 28 5.156747 227 presente MA FI
## 29 5.986789 247 ausente MA FI
## 30 4.967470 259 presente MA FI
## 31 5.844751 56 presente PA FI
## 32 5.057106 2 presente S FI
## 33 5.294819 293 presente S FI
## 34 4.988360 24 ausente S FI
## 35 5.278693 174 ausente S FO
## 36 4.407045 14 presente MA FO
## 37 6.385937 143 presente S FO
## 38 4.733328 196 ausente PA FI
## 39 4.727631 131 presente PA FI
## 40 3.658050 149 ausente S FO
## 41 5.741851 63 presente MA FI
## 42 5.570823 99 presente PA FI
## 43 5.306467 161 presente S FI
## 44 4.609088 49 presente S FO
## 45 5.992324 258 presente PA FO
## 46 5.845275 63 presente PA FO
## 47 4.844048 26 presente MA FO
## 48 6.441178 41 presente S FO
## 49 3.882138 144 presente S FO
## 50 5.282284 256 ausente S FI
## 51 6.307095 36 presente MA FI
## 52 4.937786 125 presente PA FI
## 53 4.359705 224 presente PA FI
## 54 5.498807 296 presente S FI
## 55 5.891949 10 ausente MA FO
## 56 4.531162 152 presente S FI
## 57 3.989777 20 presente MA FO
## 58 5.005355 140 presente S FO
## 59 5.811167 12 presente PA FI
## 60 6.124436 172 ausente MA FI
## 61 4.576332 63 ausente PA FI
## 62 4.048492 91 presente PA FO
## 63 6.108589 162 presente S FO
## 64 5.827465 146 ausente PA FO
## 65 5.749866 192 presente MA FI
## 66 4.865976 219 presente MA FI
## 67 5.389719 291 presente S FI
## 68 5.328616 230 ausente MA FO
## 69 5.872778 99 presente PA FI
## 70 4.360196 222 ausente PA FI
## 71 3.959340 268 ausente PA FI
## 72 5.777783 126 presente S FO
## 73 3.512971 221 presente MA FO
## 74 4.614101 129 presente PA FI
## 75 5.828094 90 presente S FI
## 76 4.850791 19 presente MA FO
## 77 5.196912 183 ausente MA FI
## 78 5.770627 297 presente PA FI
## 79 3.457137 114 presente PA FI
## 80 5.347643 62 presente S FI
## 81 5.370697 65 presente PA FO
## 82 6.058621 292 ausente S FO
## 83 5.368891 141 presente S FO
## 84 4.278127 16 ausente S FO
## 85 5.551141 266 ausente MA FI
## 86 4.427496 108 presente PA FI
## 87 5.745108 43 presente MA FI
## 88 4.462622 167 ausente MA FI
## 89 4.918891 38 presente S FI
## 90 7.482596 106 presente S FO##Punto 30
Sel = tib.c%>% select(contains(".d")) %>% select(everything(c("Flores", "Hojas")))
Sel## Flores.d Hojas.d
## 1 10 297
## 2 9 174
## 3 8 43
## 4 5 260
## 5 14 90
## 6 8 63
## 7 11 126
## 8 13 3
## 9 13 35
## 10 11 182
## 11 13 272
## 12 10 166
## 13 9 62
## 14 10 22
## 15 10 36
## 16 8 35
## 17 8 63
## 18 10 172
## 19 12 258
## 20 13 219
## 21 11 150
## 22 9 20
## 23 10 34
## 24 11 259
## 25 9 251
## 26 11 146
## 27 11 284
## 28 8 46
## 29 9 76
## 30 9 141
## 31 9 108
## 32 9 90
## 33 13 14
## 34 9 99
## 35 7 19
## 36 11 129
## 37 12 292
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