# Introducción a R

### Clase 2 - Practica Guiada

# Ejercicios para practicar

> Primero: reiniciar R (`Session --> Restart R`)

1. Crear un OBJETO llamado OBJETO1 definido como el resultado de la suma: 5 + 6

    OBJETO1 <-  5+6
    OBJETO1

2. Crear un VECTOR llamado VEC1 que contenga los números 1, 3, 4.

3. Crear 3 vectores ( VEC1, VEC2, VEC3) que sean transformaciones del anterior

4. Crear 3 vectores llamados VEC4, VEC5, VEC6 con la misma cantidad de elementos que VEC1, pero con datos de tipo string (texto).

5. Crear un dataframe (DATAFRAME) como combinación de todos los vectores creados previamente

    VEC0 <- c(1,3,4)
    VEC1 <- VEC0
    VEC2 <- VEC1 +2
    VEC2 <-  -2
    VEC2
    VEC1
    VEC1 [3]<- 67
    VEC1
    VEC1 [1:3] <- 125
    VEC1
    VEC4 <- c("PUPITO","PEPITA","MENGANITO")
    class(VEC4)

    tabla <- data.frame(VEC0,VEC1,VEC4)
    tabla

6. Levantar la base Individual del 1er trimestre de 2019 de la EPH.

g1. Levantar del Excel llamado ´´´Aglomerados EPH´´´ que se encuentra en la carpeta de Fuentes. Pueden usar la función read.xlsx de cualquiera de las siguientes librerías: - Vista en clase: openxlsx - Otra opción que utiliza otros parametros: readxl (la función es ´read_xlsx´)

    ## Excel Aglomerados
    aglo_eph <- read.xlsx("../Fuentes/Aglomerados EPH.xlsx")

g2. Levantar la base de datos llamada ´´´usu_individual_t119´´´ que se encuentra en la carpeta de Fuentes.

    ## Base individual
    base_ind_t1_19 <- read.table("../Fuentes/usu_individual_t119.txt",header=TRUE,sep=";", dec=",")

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