lol

library(rio)

admit="https://raw.githubusercontent.com/luciana1091/clase1/main/dataAdmit%20-%20dataAdmit.csv"
admit=import(admit)

mort="https://raw.githubusercontent.com/luciana1091/clase1/main/mortalidad%20-%20datos.csv"
mort=import(mort)

str(admit)

## 'data.frame':    400 obs. of  4 variables:
##  $ admitido : chr  "no" "si" "si" "si" ...
##  $ gre      : int  380 660 800 640 520 760 560 400 540 700 ...
##  $ gpa      : num  3.61 3.67 4 3.19 2.93 3 2.98 3.08 3.39 3.92 ...
##  $ prestigio: chr  "Bajo" "Bajo" "MuyAlto" "MuyBajo" ...

admit$gre=as.numeric(admit$gre)

admit = admit[complete.cases(admit),]

mort= mort[complete.cases(mort),]

---

ETR = "https://raw.githubusercontent.com/luciana1091/clase1/main/ETR_2022.csv"
ETR=import(ETR)

GPI = "https://raw.githubusercontent.com/luciana1091/clase1/main/GPI-2022.csv"
GPI= import(GPI)

str(ETR)

## 'data.frame':    314 obs. of  49 variables:
##  $ V1 : chr  "" "" "" "Country" ...
##  $ V2 : chr  "" "" "" "Food Risk Score" ...
##  $ V3 : chr  "" "" "" "Natural Disasters Score" ...
##  $ V4 : chr  "" "" "" "Rapid Population Growth Score" ...
##  $ V5 : chr  "" "" "" "Water Risk Score" ...
##  $ V6 : logi  NA NA NA NA NA NA ...
##  $ V7 : logi  NA NA NA NA NA NA ...
##  $ V8 : logi  NA NA NA NA NA NA ...
##  $ V9 : logi  NA NA NA NA NA NA ...
##  $ V10: logi  NA NA NA NA NA NA ...
##  $ V11: logi  NA NA NA NA NA NA ...
##  $ V12: logi  NA NA NA NA NA NA ...
##  $ V13: logi  NA NA NA NA NA NA ...
##  $ V14: logi  NA NA NA NA NA NA ...
##  $ V15: logi  NA NA NA NA NA NA ...
##  $ V16: logi  NA NA NA NA NA NA ...
##  $ V17: logi  NA NA NA NA NA NA ...
##  $ V18: logi  NA NA NA NA NA NA ...
##  $ V19: logi  NA NA NA NA NA NA ...
##  $ V20: logi  NA NA NA NA NA NA ...
##  $ V21: logi  NA NA NA NA NA NA ...
##  $ V22: logi  NA NA NA NA NA NA ...
##  $ V23: logi  NA NA NA NA NA NA ...
##  $ V24: logi  NA NA NA NA NA NA ...
##  $ V25: logi  NA NA NA NA NA NA ...
##  $ V26: logi  NA NA NA NA NA NA ...
##  $ V27: logi  NA NA NA NA NA NA ...
##  $ V28: logi  NA NA NA NA NA NA ...
##  $ V29: logi  NA NA NA NA NA NA ...
##  $ V30: logi  NA NA NA NA NA NA ...
##  $ V31: logi  NA NA NA NA NA NA ...
##  $ V32: logi  NA NA NA NA NA NA ...
##  $ V33: logi  NA NA NA NA NA NA ...
##  $ V34: logi  NA NA NA NA NA NA ...
##  $ V35: logi  NA NA NA NA NA NA ...
##  $ V36: logi  NA NA NA NA NA NA ...
##  $ V37: logi  NA NA NA NA NA NA ...
##  $ V38: logi  NA NA NA NA NA NA ...
##  $ V39: logi  NA NA NA NA NA NA ...
##  $ V40: logi  NA NA NA NA NA NA ...
##  $ V41: logi  NA NA NA NA NA NA ...
##  $ V42: logi  NA NA NA NA NA NA ...
##  $ V43: logi  NA NA NA NA NA NA ...
##  $ V44: logi  NA NA NA NA NA NA ...
##  $ V45: logi  NA NA NA NA NA NA ...
##  $ V46: logi  NA NA NA NA NA NA ...
##  $ V47: logi  NA NA NA NA NA NA ...
##  $ V48: logi  NA NA NA NA NA NA ...
##  $ V49: logi  NA NA NA NA NA NA ...

ETR=ETR[,c(1:5)] # just what is needed

ETR=ETR[,c(1:5)] # just what is needed

newNames=c('Country','Food Risk S','Natural Disasters S','RPGrowth','WaterS')
names(ETR)=newNames

ETR=ETR[-c(1:4),] # just what is needed

ETR=ETR[c(1:232),] # just what is needed

ETR=ETR[-c(233:236),] # just what is needed