x <- 3
y <- 2
x
## [1] 3
y
## [1] 2
suma <- x+y
paul <- x+y
suma
## [1] 5
paul
## [1] 5
resta <- x-y
resta
## [1] 1
multiplicacion <- x*y
multiplicacion
## [1] 6
division <- x/y
division
## [1] 1.5
division_entera <- x%/%y #(te da el entero de una division 3/2 = 1)
division_entera
## [1] 1
residuo = x%%y #(como en 3/2 cabe solo una vez y te queda 1 ese es el residuo)
residuo
## [1] 1
potencia <- x^y #Tambien como en python x**y
potencia
## [1] 9
raiz_cuadrada <- sqrt(x) #Adentro de la funcion va el argumento
raiz_cuadrada
## [1] 1.732051
raiz_cubica <- x^(1/3)
raiz_cubica
## [1] 1.44225
exponencial <- exp(1)
exponencial
## [1] 2.718282
absoluto <- abs(x)
absoluto
## [1] 3
signo <- sign(x) #La funcion te da un 1 si es "+" y -1 si es "-" y para 0 te da 0
signo
## [1] 1
redondeo_arriba <- ceiling(x/y)
redondeo_arriba
## [1] 2
redondeo_abajo <- floor(division)
redondeo_abajo
## [1] 1
truncar <- trunc(division) #Es como otra floor division porque te va a dar la unidad menor
truncar
## [1] 1
pi
## [1] 3.141593
radio<- 5
area_circulo <- pi*radio^2
area_circulo
## [1] 78.53982
a <- c(1, 2, 3, 4, 5) #Aqui no importan tanto los espacios pueden estar o no; la c hace la funcion de combinar
a
## [1] 1 2 3 4 5
#a <- c(1:100)
#c funciona para combinar los datos
?funcion #En help te va a dar la funcion que estas utilizando
## No documentation for 'funcion' in specified packages and libraries:
## you could try '??funcion'
longitud_de_datos <- length(a)
longitud_de_datos
## [1] 5
promedio <- mean(a)
promedio
## [1] 3
resumen <- summary(a) #El resumen te va a dar el minimo, el primer cuartil, mediana, promedio, tercer cuartil, el maximo y los blanks
resumen
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 1 2 3 3 4 5
orden_ascendente <- sort(a)
orden_ascendente
## [1] 1 2 3 4 5
orden_descendente <- sort(a, TRUE) #Porque decreasing viene por default como FALSE
#Operaciones con vectores
b <- c(1,2,3,4,5)
b
## [1] 1 2 3 4 5
tabla <- merge(a,b)
tabla
## x y
## 1 1 1
## 2 2 1
## 3 3 1
## 4 4 1
## 5 5 1
## 6 1 2
## 7 2 2
## 8 3 2
## 9 4 2
## 10 5 2
## 11 1 3
## 12 2 3
## 13 3 3
## 14 4 3
## 15 5 3
## 16 1 4
## 17 2 4
## 18 3 4
## 19 4 4
## 20 5 4
## 21 1 5
## 22 2 5
## 23 3 5
## 24 4 5
## 25 5 5
suma_de_vectores <- a+b
suma_de_vectores
## [1] 2 4 6 8 10
plot(a,b,type="b",main="Ventas por semana",sub="MXN",xlab="Semana",ylab="M MXN",asp= y/x) #Sirve para graficar, no need to call on it
En conclusión estos comandos básicos nos pueden
servir para la visualización y maniuplación de datos en
R.
Con el script podemos generar los códigos y guardamos para
futuras visualizaciones, y con R Markdown podemos publicarlos
como una página web de HTML.