CTIC - UNIVERSIDAD NACIONAL DE INGENIERIA

Programación en R para DataScience

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Presentación del Codigo - Pregunta 1
> #Identifique las dimensiones de iris
> dim(iris)
[1] 150   5
> #Identifique la clase de iris
> class(iris)
[1] "data.frame"
Presentación del Codigo - Pregunta 2
> #Extraer la quinta columna
> #Para la visualización se extrajeron solo los 5 primeros registros (head)
> head(iris[,5])
[1] setosa setosa setosa setosa setosa setosa
> Serie
[1] 15 20 25 30 35 40 45 50
> #Extraer un vector (elegir arbitrariamente - Primera Fila, desde la primera hasta la cuarta columna)
> as.vector(iris[1,1:4])
  Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
1          5.1         3.5          1.4         0.2
Presentación del Codigo - Pregunta 3
> #Extraiga un dato en particular (Elemento de la 4 Fila y 4 Columna)
> iris[4,4]
[1] 0.2
> #Extraiga un Sub DataFrame
> subdf<-iris[1:4,1:4]
> subdf
  Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
1          5.1         3.5          1.4         0.2
2          4.9         3.0          1.4         0.2
3          4.7         3.2          1.3         0.2
4          4.6         3.1          1.5         0.2
Presentación del Codigo - Pregunta 4
> #En iris defina una coerción entre las 4 primeras columnas
> #Para la visualización solo Mostareamos las primeras 5 filas (head)
> head(as.matrix(iris[,1:4]))
     Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
[1,]          5.1         3.5          1.4         0.2
[2,]          4.9         3.0          1.4         0.2
[3,]          4.7         3.2          1.3         0.2
[4,]          4.6         3.1          1.5         0.2
[5,]          5.0         3.6          1.4         0.2
[6,]          5.4         3.9          1.7         0.4
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