Comandos básicos en lenguaje R

i.- Con base en el archivo Excel creado en T2COA501P2021. Cree un archivo tipo .text y un archivo .csv.

ii.- Cree un script R; lea los arhivos .text y .csv y; guarde sus datos en dos objetos data.frame.

iii.- Defina un criterio o condición lógica para crear tres subconjunto de datos, que contengan únicamente las observaciones para cada valor (categórico) de la variable trata. Despliegue sus valores en la consola y guarde cada subconjunto de datos creado.

iv.- Cree dos objetos de tipo LIST a partir de los tres subconjuntos creados en el paso anterior.

v.- Utilice lapply o sapply para calcular la media y la desviación estándar, de los objetos LIST creados en el paso anterior (iv).

vi.- Explore con funciones de R, la estructura del data.frame del conjunto completo de sus datos utilice head(), tail(), str(), dim, names, etc.

vii.- Cree un boxplot con el conjunto original de sus datos, seleccione una variable numérica y la variable trata. Describa el comportamiento de sus datos con base en la gráfica elaborada.

viii.- Recupere alguna de las hileras de la matriz creada; alguna de las columnas; luego, guarde e imprima sus valores correspondientes.

ix.- Guarde la gráfica de boxplot en formato tiff.

x.- Imprima una captura(imagen) de la consola con la descripción del data.frame original.

xi.- Guarde el area de trabajo en un archivo .RData con la función o commando save.image(). 

file.choose() #empleo del comando para ubicar archivo .csv

ruta_csv <- "C:\\Users\\Jair Beltran\\Desktop\\Archivos lenguaje R\\T3HJBV\\T3HJBV.csv" #creacion objeto con la direccion del archivo .csv

data_frame_csv <- read.csv(ruta_csv) #creacion data frame a partir de un archivo .csv

file.choose() #empleo del comando para ubicar archivo .txt

ruta_txt <- "C:\\Users\\Jair Beltran\\Desktop\\Archivos lenguaje R\\T3HJBV\\T3HJBV.txt" #creacion objeto con la direccion del archivo .txt

data_frame_txt <- read.table(ruta_txt) #creacion data frame a partir de un archivo .csv 

data_new <- data_frame_txt[-1,] #creacion nuevo data frame sin la primera fila

colnames(data_new) <- c("tratamiento","dosis","altura","peso","edad")

attach(data_new) #haciendo que las columnas se comporten como variables

altura <- as.numeric(altura) #cambia la clase de la variable

dosis <- as.numeric(dosis) #cambia la clase de la variable

peso <- as.numeric(peso) #cambia la clase de la variable

edad <- as.numeric(edad) #cambia la clase de la variable

factor_tratamiento <- as.factor(tratamiento) #creacion de factores a partir de la variable trata

promedio_altura <- tapply(altura, factor_tratamiento, mean) #promedio de la variable altura

promedio_altura #impresion de la variable

promedio_peso <- tapply(peso, factor_tratamiento, mean) #promedio de la variable peso

promedio_peso #impresion de la variable

promedio_edad <- tapply(edad, factor_tratamiento, mean) #promedio de la variable edad

promedio_edad #impresion de la variable

lista1 <- list(promedio_altura, promedio_edad) #creacion de una lista  

lista2 <- list(promedio_edad, promedio_peso) #creacion de una lista 

promedio_lista1 <- lapply(lista1, mean) #promedio de la lista 

desviacion_lista1 <- sapply(lista1, var) #desviacion estandar de la lista

promedio_lista2 <- lapply(lista2, mean) #promedio de la lista 

desviacion_lista2 <- sapply(lista2, var) #desviacion estandar de la lista

head(data_new) #recupera la parte inicial del data frame

tail(data_new) #recupera la parte final del data frame 

str(data_new) #muestra la estructura del data frame

dim(data_new) #muestra el n?mero de filas y las variables

names(data_new) #muestra los nombres de las columnas

boxplot(x = altura, main = "Boxplot de altura", xlab = "Altura", ylab = "Cm") #creacion boxplot

parte_matriz <- data_new[5:10,3:4] #seleccion parte del data frame

parte_matriz #impresion de la matriz creada

save.image() #guarda el area de trabajo