En el momento en que tenemos un conjunto de datos con NAs podemos contar el número de casos o filas únicas con la función n_distinct(). El hecho de que un data frame sea semánticamente similar a una matriz, pero esté establecido como una lista, va a producir una enorme riqueza sintáctica en el momento de entrar a sus elementos. La función str es genérica, por lo que puede aplicarse a cualquier objeto, no sólo a listas.
Observamos que solo cambió el nombre de la columna elegida. Si deseas resumir solo ciertas columnas, usa las funciones summarise_at o summarise_if. Escoge las filas de iris cuya longitud del pétalo sea mayor que 4. Calcula la desviación estándar de todas las columnas numéricas de iris para aquellas flores de la especie setosa.
41 Creación De Data Frames
Un data frame es una estructura o tipo de dato muy utilizado en estadística, afín a una hoja de cálculo. Comunmente un data frame contienen diferentes variables en las columnas que indican los valores socios a cada fila. Si realizas análisis de datos en R vas a trabajar con data frames. Str nos señala cuántas observaciones y variables tiene el data frame y el nombre, tipo y varios valores de cada variable.
Idvar es la variable o variables que se importan del fichero original y que no corresponden a una variable que está desglosada en varias columnas. El segundo pipeline coloca las columnas “edad” y “peso.kg.” al principio de todas y cada una. 6.Ernesto De Frías – 2015 Las librerías o “packs” amplían la “potencia” de R. Asegúrate de que permanezca algún paquete (y que esté cargado) para la operación que precisas. Para poder utilizar los packs tienes que cargarlos toda vez que inicialices a R.
Filtrado De Datos
Summary nos ofrece información gráfica de las distintas columnas. Si la columna es numérica nos proporciona el mínimo, máximo, cuartiles 1, 2 y 3 y media. Si la columna es un aspecto nos cuenta el número de ocurrencias de cada escenario. La indexación de matrices es afín a la de los vectores, pero es preciso señalar los índices de las dos dimensiones separados por una coma. Si alguna dimensión se deja vacía se seleccionan todos y cada uno de los elementos de esa dimensión.
El resultado de esta indexación es un vector con los elementos de la matriz que llenan los índices lineales indicados. Los índices lineales hacen referencia al vector asociado a la matriz, éste se puede obtener con la función c. Asimismo podemos utilizar los operadores lógicos (&, | y !) a matrices lógicas, tal como las funciones any y all, de la misma forma que se estudió con los vectores. Exactamente la misma sucede con los vectores, se puede utilizar operadores relacionales para crear matrices lógicas. Se puede estimar una lista de vectores de igual longitud que no tienen por qué ser del mismo tipo. Para organizar un dataframe debemos aplicar la función order() al elemento o elementos por el que queramos organizar, y emplear el resultado de esta función como índice del dataframe.
El primer pipeline pone la columna “edad” al comienzo de todas. Los recortes son una manera práctica de recopilar pantallas esenciales para regresar a ellas después. En este momento puedes ajustar el nombre de un tablero de recortes para guardar tus recortes. Piensa que solo quieres obtener aquel caso con mayor valor de largo de sépalos, para cada clase. Crea una matriz 5×5 cuya primera fila sean unos, la segunda doses y de este modo consecutivamente.
Asignando Nombres A Las Filas Y Las Columnas
En un caso así no hubo fallo, pues la función apply solo se ha aplicado sobre las cambiantes numéricas. Para transformar un aspecto en ordenado se emplea la función ordered(). En el ejemplo antecedente, creamos tres variables A, B y C con los valores 1, 3 y 5 respectivamente.
Esta diferencia hace que verdaderamente sean dos tipos de datos relativamente distintos. Las listas son muy flexibles, pues dejan almacenar cualquier cosa. Los vectores son más concretos, lo que los hace mucho más eficaces y permite que algunas operaciones, como la suma o la aplicación de operaciones relacionales, tengan sentido. O sea, se elimina la última columna pues esta es un factor y no tiene sentido calcular su media. En este caso, todos los cálculos generan exactamente el mismo resultado, si bien lapply crea como salida una lista en lugar de un vector. Por poner un ejemplo, orinan calcula la media de los elementos de una matriz.
Calcula la desviación estándar de la anchura de pétalo para aquellas flores de la clase setosa del grupo de datos iris. Dada una matriz, obtén otra matriz formada por una permutación de sus fila. El componente equidist nos señala que todas y cada una de las cajas tienen la misma anchura.
36 Listas Multidimensionales
Vamos a estudiar los 6 tipos de indexación que admiten las matrices. Los 4 primeros son análogos a los utilizados en los vectores. En casi todos los ejemplos de esta sección las matrices son indexadas para preguntar sus valores, pero asimismo es viable indexar una matriz para modificarla. Un data frame puede contener valores perdidos para una o múltiples cambiantes. La función complete.cases genera un vector lógico que indica si las distintas filas de un data frame no poseen valores perdidos, es decir, son observaciones terminadas. En este ejemplo hemos creado un data.frame llamado misDatos que tiene dentro a las tres variables edad, tiempo y sexo.