F
factor() {base}
| Codifica un vector como factor |
|
#Importación de datos
datos.f = data.frame(
CO2 = factor(
rep(
c("0.0","0.083","0.29","0.50","0.86"),
each = 10
)
),
respuesta = c(
62.6,59.6,64.5,59.3,58.6,64.6,50.9,56.2,52.3,62.8,
50.9,44.3,47.5,49.5,48.5,50.4,35.2,49.9,42.6,41.6,
45.5,41.1,29.8,38.3,40.2,38.5,30.2,27.0,40.0,33.9,
29.5,22.8,19.2,20.6,29.2,24.1,22.6,32.7,24.4,29.6,
24.9,17.2,7.8,10.5,17.8,22.1,22.6,16.8,15.9,8.8
)
)
#factor()
datos.f$CO2 = factor(x = datos.f$CO2,
levels = c("0.86","0.50","0.29","0.083","0.0"),
ordered = TRUE)
datos.f$CO2
## [1] 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.083 0.083
## [13] 0.083 0.083 0.083 0.083 0.083 0.083 0.083 0.083 0.29 0.29 0.29 0.29
## [25] 0.29 0.29 0.29 0.29 0.29 0.29 0.50 0.50 0.50 0.50 0.50 0.50
## [37] 0.50 0.50 0.50 0.50 0.86 0.86 0.86 0.86 0.86 0.86 0.86 0.86
## [49] 0.86 0.86
## Levels: 0.86 < 0.50 < 0.29 < 0.083 < 0.0
filter() {dplyr}
¡Atención!
Instalar el paquete dplyr para hacer uso de la función filter.
Para ello utilizar el siguiente código:
install.packages("dplyr")
| Nos permite filtrar filas según una condición determinada. Se pueden incluir una o más condiciones en un mismo filtro |
data= El marco de datos que se va a filtrar.
…= Condiciones de filtrado |
Por ejemplo puede filtrar de la columna AT (Acidez Total), perteneciente a la Tabla 1: datos, todas aquellas filas que contengan valores que sean menores o iguales a la media de AT.
library(dplyr) # Se debe llamar al paquete primero
mean(AT)
## [1] 3.937647
filter(datos,AT<= mean(AT))
## Departamento Variedad Brix pH AT PT Caracterización
## 1 Tumbaya Red Delicius 10.0 3.72 2.32 1.03 Dulce
## 2 Tumbaya Red Delicius 11.0 3.70 2.18 1.30 Dulce
## 3 Tumbaya Red Delicius 8.0 3.59 3.08 0.77 Dulce
## 4 Humahuaca Red Delicius 12.0 4.71 1.06 0.95 Dulce
## 5 Humahuaca Amarilla tempranera 15.0 4.86 0.96 0.33 Amargo
## 6 Humahuaca Melona 16.0 4.79 2.12 1.79 Dulce-amargo
## 7 Humahuaca Verde deliciosa 10.0 3.94 3.31 0.86 Dulce
## 8 Humahuaca Desconocida roja I 14.5 3.74 2.99 0.64 Dulce
## 9 Humahuaca Desconocida roja II 12.0 4.73 0.87 1.18 Dulce
datos %>%
select(AT) %>%
filter(AT<= mean(AT))
## AT
## 1 2.32
## 2 2.18
## 3 3.08
## 4 1.06
## 5 0.96
## 6 2.12
## 7 3.31
## 8 2.99
## 9 0.87
fivenum() {stats}
| Permite obtener un agregado de medidas de tendencia central (cinco números) |
# PT: Polifenoles totales
fivenum(PT)
## [1] 0.33 0.86 1.01 1.27 2.05
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 0.330 0.860 1.010 1.078 1.270 2.050
Freq() {DescTools}
¡Atención!
Instalar el paquete DescTools para hacer uso de la función Freq.
Para ello utilizar el siguiente código:
install.packages("DescTools")
| Permite construir una tabla de frecuencias |
x= es el vector de valores reales a agrupar breaks= son los puntos de corte de agrupamiento include.lowest= TRUE o FALSE. Cuando es TRUE, el primer intervalo de clase es cerrado por izquierda |
library(DescTools) # Llamar al paquete primero
Freq(PT)
## level freq perc cumfreq cumperc
## 1 [0,0.5] 1 5.9% 1 5.9%
## 2 (0.5,1] 7 41.2% 8 47.1%
## 3 (1,1.5] 7 41.2% 15 88.2%
## 4 (1.5,2] 1 5.9% 16 94.1%
## 5 (2,2.5] 1 5.9% 17 100.0%