Sesión sincrónica 01-04-2023

Funciones - Métodos

a <- list(2, 1, 4)
a
[[1]]
[1] 2

[[2]]
[1] 1

[[3]]
[1] 4
length(a)
[1] 3
class(a)
[1] "list"
round(1.345, 1)
[1] 1.3
help(round)
starting httpd help server ... done

Arrays en R

Vectores

peso_kg <- c(65.3, 82.5, 57.5, 82, 77.7)
altura_m <- c(1.68, 1.75, 1.62, 1.80, 1.72)

peso_kg / altura_m^2
[1] 23.13634 26.93878 21.90977 25.30864 26.26420
altura_m > 1.70
[1] FALSE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE
altura_m[altura_m > 1.70]
[1] 1.75 1.80 1.72

Diccionarios (listas)

diccionario <- list(
  Nombre = c('Pepito', 'Juanita', 'Pepita', 'Bill', 'Jenny'),
  Peso = peso_kg,
  Altura = altura_m
)

diccionario
$Nombre
[1] "Pepito"  "Juanita" "Pepita"  "Bill"    "Jenny"  

$Peso
[1] 65.3 82.5 57.5 82.0 77.7

$Altura
[1] 1.68 1.75 1.62 1.80 1.72
names(diccionario)
[1] "Nombre" "Peso"   "Altura"

Introducción al tidyverse

library(tidyverse)
── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
✔ dplyr     1.1.4     ✔ readr     2.1.5
✔ forcats   1.0.0     ✔ stringr   1.5.1
✔ ggplot2   3.5.1     ✔ tibble    3.2.1
✔ lubridate 1.9.3     ✔ tidyr     1.3.1
✔ purrr     1.0.2     
── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
✖ dplyr::lag()    masks stats::lag()
ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errors

Dataframes desde una lista (diccionario)

data.frame(diccionario)
   Nombre Peso Altura
1  Pepito 65.3   1.68
2 Juanita 82.5   1.75
3  Pepita 57.5   1.62
4    Bill 82.0   1.80
5   Jenny 77.7   1.72
tabla <- data.frame(diccionario)
head(tabla, 2)
   Nombre Peso Altura
1  Pepito 65.3   1.68
2 Juanita 82.5   1.75
rownames(tabla) <- c("P1", "P2", "P3", "P4", "P5")
tabla
    Nombre Peso Altura
P1  Pepito 65.3   1.68
P2 Juanita 82.5   1.75
P3  Pepita 57.5   1.62
P4    Bill 82.0   1.80
P5   Jenny 77.7   1.72
colnames(tabla)
[1] "Nombre" "Peso"   "Altura"

Dataframe desde un archivo .csv

df_csv <- read_csv("1000_Empresas_mas_grandes_del_pa_s.csv")
head(df_csv)
  • Exportamos este archivo a excel:
library(writexl)
write_xlsx(df_csv, "empresas_colombia2.xlsx")

Dataframe desde un archivo de excel

library(readxl)
df_excel <- read_excel("empresas_colombia2.xlsx")
head(df_excel, 5)