Colaborador: Mgtr.Francisco Valverde

TALLER 9

EJERCICIOS SOBRE TRATAMIENTO DE ARCHIVOS:

Ejercicio 1

#### Lee el fichero paro.csv (ARCHIVO ADJUNTO) usando la funcion read.table. Comprueba que esta correctamente importado usando head, tail, nrow, summary, etc. Para leer la tabla necesitaras leer con cierto detenimiento read.table.

Paso 1 Definimos una variable con el nombre “datos” y con la funcion read.table leeremos el archivo tipo .cvs para abrirlo en R Cabe recalcar que para abrir archivos en R es necesario descargar el paquete que contenga este codigo al igual que el archivo que deseamos abrir este en la raiz de R.

Paso 2 Luego de haber puesto el archivo que deseamos en la carpeta raiz de R realizaremos lo siguiente

#### datos<-read.table(file="paro.csv", header = T)
#### datos

Esto con el fin de de reflejar los datos en una pestania nueva y verlos de mejor manera.

Paso 2 Con el comando Head podremos ver la cabezera de la lista de datos al igual que el summary para resaltar algunos resultados

#### head(datos)
#### summary(datos)

Ejercicio 2

#### Repite el ejercicio anterior eliminando la opcion header = TRUE. Examina el resultado y comprueba que, efectivamente, los datos no se han cargado correctamente.

Paso 1 Para este paso despues de obtener los datos vistos en el primer ejercicio se realizara los mismos pasos pero ahora con la diferencia que no se pondra la opcion TRUE como se mira a continuacion

#### datos2<-read.table(file="paro.csv")
#### datos2
#### summary(datos2)

Paso 2 Se comienza a analizar los datos esto con el fin de ver que datos han cambiado en la siguiente lista

Ejercicio 3

#### Lee algun fichero de datos de tu interes y repite el ejercicio anterior (CADA GRUPO USAR SU ARCHIVO DE PREFERENCIA Y LO EXPLICAR EN LA EXPOSICION).

Paso 1 Descargaremos cualquier archivo de la red este caso una tabla con datos del banco

Paso 2 Al ser un archivo xlm se usra la library readxml para poder leer esta clase de archivos

#### library(readxl)

Paso 3 Se definira con el nombre Data_Banco este archivo para identificarlo

#### Data_Banco <- read_excel("Data_Banco.xlsx")
#### Data_Banco

Paso 4 Por ultimo pondremos los comandos view para poder ver los datos de la tabla en otra pestania y la opcion sumarry para ver los datos de nuestro nuevo archivo

#### View(Data_Banco)
#### summary(Data_Banco)

Ejercicio 4

####  En read.table y sus derivados puedes indicar, además de ficheros disponibles en el disco duro, la URL de uno disponible en internet. Prueba a leer directamente el fichero disponible

Paso 1 Primero que todo sera buscar un lugar en nuestro PC de donde guardar este nuevo archivo ya que lo que haremos a continuacion sera leer el archivo desde un sitio web

Paso 2 Como siempre estos archivos les daremos un vector nombre para identificarlos en este caso se opto por llamarlo ejercicio4

Paso 3 Con la funcion read.table se empezara a leer el archo que nosotros queremos en este caso pondremos el URL que se nos puso en el ejercicio y ya por ultimo se procede a ejecutar el vector

#### ejercicio4 <- read.table(file = "https://datanalytics.com/uploads/datos_treemap.txt", header = T)
#### ejercicio4

Ejercicio 5

####  Alternativamente, si quieres leer un fichero remoto, puedes descargarlo directamente desde R. Consulta la ayuda de download.file para bajarte al disco duro el fichero del ejercicio anterior (EJERCICIO 5) y leerlo después.

Paso 1 Primero le daremos un vector al sitio web que se nos pone en el siguiente ejercicio esto para poder manipularlo en R

Paso 2 Descargaremos el archivo en nuestro PC esto se podra hacer con la funcion download.file para descargar desde la herramienta Rstudio, haremos lo mismo cn el archvo del ejercicio 4 pero con la diferencia que usaremos el vector dado anteriormente mas no usar el nombre de la URL como se hizo con el ejercicio 5

Paso 3 Se procede a realizar el ejercicio que se pide en el ejercicio y listo tendremos archivos descagados desde rStudio

#### web1 <- "https://datanalytics.com/uploads/datos_treemap.txt"
#### web1
#### download.file(web1, "ejercicio 4.txt")
#### ejercicio5 <- read.table(file = "ejercicio 4.txt", header = T)
#### ejercicio5