Reiniciar R (Session --> Restart R
)
Objetos y vectores
- Crear un OBJETO llamado objeto definido como el resultado de la suma: 5 + 6
objeto <- 5+6
- Crear un VECTOR VEC0 que contenga los números 1, 3, 4.
- Crear 3 vectores ( VEC1, VEC2, VEC3) que sean transformaciones del anterior
- Crear 3 vectores con la misma cantidad de elementos que VEC0, pero con variables string (texto) ( VEC4, VEC5, VEC6).
- Crear un dataframe DFRAME como combinación de todos los vectores creados previamente
El archivo TUR_CRU_AX04.xls
contiene información de las recaladas de cruceros en Buenos Aires. Se encuentra en la carpeta fuentes
.
El objetivo es leer el archivo:
- sin mover su ubicación
- sin cambiar su formato (pueden usar la librería
xlsx
)
- Indicando que queremos leer la primer hoja
- sin modificar el archivo (¿hay algún parámetro de la función que nos permita esquivar las primeras filas?)
- Noten que al final del archivo hay notas aclaratorias. ¿hay algún parámetro de la función que nos permita especificar hasta qué fila leer el archivo?
Operaciones sobre objetos
- Hacer un
summary
sobre la cantidad de recaladas para saber el mínimo, el primer cuartil, la mediana, la media, tercer cuartil y el máximo valor.
- Crear un vector booleano que indique si aumentó la recalada respecto al año anterior:
Pista: Podemos utilizar <
o >
junto con []
- Agregar el vector como una nueva columna al dataframe, que se llame “aumento_recalada”
- Con la nueva variable, filtrar los datos para que nos quede un nuevo dataset sólo de los años con aumento de la recalada
Archivos y ambientes de trabajo
- Crear un script
.R
con el código de la práctica independiente.
- Crear un proyecto para la clase 1.
- Guardar en un Rdata los elementos del enviroment (googlear cómo se guarda).
- Reinciar R y abrir el Rdata.
- Guardar el dataset de cruceros en un .RDS.
- Levantar el .RDS con otro nombre.
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