R Studio: Manejo de variables y creación de bases de datos Manejo de tipos de Datos con R Creación de Variables, Vectores y Matrices Creación de Factores, Dataframes y Listas Importar y Exportar Datos Explorar Datos

1. RStudio
Dr. Jorge Pablo Rivas
Manejo de tipos de
Datos con R

2. Dr. Jorge Pablo Rivas
Manejo de Consola

3. Dr. Jorge Pablo Rivas
Manejo de tipos de Datos con R

4. Dr. Jorge Pablo Rivas
Manejo de tipos de Datos con R

5. RStudio
Dr. Jorge Pablo Rivas
Creación de Variables,
Vectores y Matrices

6. Dr. Jorge Pablo Rivas
Variables con R
Seq y num es una variable que se va a crear

7. Dr. Jorge Pablo Rivas
Vectores con R
Seq y num es una variable que se va a crear

8. Dr. Jorge Pablo Rivas
Vectores con R

9. Dr. Jorge Pablo Rivas
Matrices con R
Primer argumento da 9 valores, y el segundo 3

10. Dr. Jorge Pablo Rivas
Matrices con R

11. Dr. Jorge Pablo Rivas
Matrices con R
Ejemplo
Detecta el error

12. Dr. Jorge Pablo Rivas
Matrices con R
Ejemplo

13. RStudio
Dr. Jorge Pablo Rivas
Creación de Factores,
Dataframes y Listas

14. Dr. Jorge Pablo Rivas
Factores con R

15. Dr. Jorge Pablo Rivas
Factores con R

16. Dr. Jorge Pablo Rivas
Data frame con R

17. Dr. Jorge Pablo Rivas
Data frame con R

18. Dr. Jorge Pablo Rivas
Data frame con R
Ejercicio

19. Dr. Jorge Pablo Rivas
Data frame con R
Ejercicio
##########EJERCICIO 2:DATA FRAME##########################
planetas <- c("Mercurio", "Venus", "Tierra", "Marte", "Jupiter", "Saturno", "Urano", "Neptuno");
tipo <- c("Planeta Terrestre", "Planeta Terrestre", "Planeta Terrestre", "Planeta Terrestre", "Gigante
Gaseoso", "Gigante Gaseoso", "Gigante Gaseoso", "Gigante Gaseoso")
diametro <- c(0.382, 0.949, 1, 0.532, 11.209, 9.449, 4.007, 3.883);
rotacion <- c(58.64, -243.02, 1, 1.03, 0.41, 0.43, -0.72, 0.67);
anillos <- c(FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE);
# Crea el data frame:
planetas_df <- data.frame(planetas, tipo, diametro, rotacion, anillos)
planetas_df
write.csv(planetas_df,file="planetas.csv")

20. Dr. Jorge Pablo Rivas
Data frame con R
Ejercicio
##########EJERCICIO 2:DATA FRAME##########################
planetas <- c("Mercurio", "Venus", "Tierra", "Marte", "Jupiter", "Saturno", "Urano", "Neptuno");
tipo <- c("Planeta Terrestre", "Planeta Terrestre", "Planeta Terrestre", "Planeta Terrestre", "Gigante
Gaseoso", "Gigante Gaseoso", "Gigante Gaseoso", "Gigante Gaseoso")
diametro <- c(0.382, 0.949, 1, 0.532, 11.209, 9.449, 4.007, 3.883);
rotacion <- c(58.64, -243.02, 1, 1.03, 0.41, 0.43, -0.72, 0.67);
anillos <- c(FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE);
# Crea el data frame:
planetas_df <- data.frame(planetas, tipo, diametro, rotacion, anillos)
planetas_df
write.csv(planetas_df,file="planetas.csv")
C objeto vector
Vector lógico (FALSE, TRUE)
Vector numérico (1,2,34)
Vector carácter ("Planeta Terrestre",
"Planeta Terrestre") …comillas
Fusiona vectores en data frame
Escribe un CSV

21. Dr. Jorge Pablo Rivas
Data frame con R
Ejercicio Si creamos vectores automáticamente los plantea de manera ordenada
Los primeros valores tendrán primera fila

22. Dr. Jorge Pablo Rivas
Listas con R
Una lista es como carpeta en Windows

23. Dr. Jorge Pablo Rivas
Listas con R
Ejercicio

24. Dr. Jorge Pablo Rivas
Listas con R
Ejercicio
Crea vector # Vector con números del 1 al 10
mi_vector <- 1:10
# Matriz con números del 1 al 9matriz 1 al 9 con tres columnas
mi_matriz <- matrix(1:9, ncol = 3)
# Primeras 10 filas del data frame mtcars (incluido con R).
mi_df <- mtcars[1:10,]
mtcars es un dataframe que ya existe en r
# Crea la lista que contenga como componentes las variables arriba definidas:
mi_lista <- list(mi_vector, mi_matriz, mi_df)
mi_lista
mi lista el nombre del objeto que contiene objetos

25. RStudio
Dr. Jorge Pablo Rivas
Importar y Exportar
Datos

26. Dr. Jorge Pablo Rivas
Exportar de R a CSV

27. Dr. Jorge Pablo Rivas
Exportar de R a CSV
Aparentemente no pasa nada, pero entrando a miselanea (files)
ya se ha creado el archivo: prueba

28. Dr. Jorge Pablo Rivas
Exportar de R a CSV
Excel 50 Mb en csv son 2 Mb

29. Dr. Jorge Pablo Rivas
Exportar de R a Xlsx

30. Dr. Jorge Pablo Rivas
Importar a R

31. Dr. Jorge Pablo Rivas
Importar a R
Abrir da un archivo separado por comas
¿Cómo arreglarlo?
Crear nuevo objeto (uno)
uno<-read.csv(file="ATLANTIC_BUTTERFLIES_sites.csv", header = TRUE,sep=";")
read.csv(file="ATLANTIC_BUTTERFLIES_sites.csv")

32. RStudio
Dr. Jorge Pablo Rivas
Explorar Datos

33. Dr. Jorge Pablo Rivas
Visualizar en R
uno<-read.csv(file="ATLANTIC_BUTTERFLIES_sites.csv", header = TRUE,sep=";")
#ver el principio de un archivo
head(uno)
#ver el final de un archivo
tail(uno)
#seleccionar una columna
uno$Altitude
#para conocer el numero de filas y columnas
dim(uno)
#Obtenemos el nombre de las columnas
names(uno)
#Obtenemos información de la estructura de los datos
str(uno)

34. Dr. Jorge Pablo Rivas
Visualizar en R
uno<-read.csv(file="ATLANTIC_BUTTERFLIES_sites.csv", header = TRUE,sep=";")
#ver el principio de un archivo
head(uno)

35. Dr. Jorge Pablo Rivas
Visualizar en R
uno<-read.csv(file="ATLANTIC_BUTTERFLIES_sites.csv", header = TRUE,sep=";")
#ver el final de un archivo
tail(uno)

36. Dr. Jorge Pablo Rivas
Visualizar en R
uno<-read.csv(file="ATLANTIC_BUTTERFLIES_sites.csv", header = TRUE,sep=";")
#seleccionar una columna
uno$Altitude

37. Dr. Jorge Pablo Rivas
Visualizar en R
uno<-read.csv(file="ATLANTIC_BUTTERFLIES_sites.csv", header = TRUE,sep=";")
#para conocer el numero de filas y columnas
dim(uno)

38. Dr. Jorge Pablo Rivas
Visualizar en R
uno<-read.csv(file="ATLANTIC_BUTTERFLIES_sites.csv", header = TRUE,sep=";")
#Obtenemos el nombre de las columnas
names(uno)

39. Dr. Jorge Pablo Rivas
Visualizar en R
uno<-read.csv(file="ATLANTIC_BUTTERFLIES_sites.csv", header = TRUE,sep=";")
#Obtenemos información de la estructura de los datos
str(uno)