Generando tablas, filtrando y seleccionando datos - dplyr-Parte 1

Clase 30
Generando tablas, filtrando y seleccionando datos - dplyr-Parte 1
.
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Ajuste de datos para mejor visualizacion y facil interpretacion
.
Para agregar nueva columna, con una nueva variable en el dataset
Que los mas eficientes sean los que esten sobre (mayor al) el promedio
.
Paso 1
Creamos una variable
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efcientes <- mean(dataset$variable)
eficientes
.
Paso 2
Que en el dataset la variable pase a “bajo promeido” , “en o sobre promedio” si el dato
es mayor al promedio de esa variable
.
dataset <- dataset %>%
mutate(mas_eficientes=ifelse(variable<eficientes,
“bajo promedio”, “en o sobre promedio”))
.
.
Solo para ver en consola
Que lo mas veloces sean igual a que la velocidad que se toma en el cuarto de milla
sea menor a 16 segundos
.
Mas_veloces <- dataset [dataset$qsec<16,]
Mas_veloces

PASOS PARA AGREGAR 1 NUEVA VARIABLE AL DATASET:
.

1.- DEFINES LA VARIABLE

.

2.- LA AGREGAS AL DATASET

.

3.- ASI SE VE

Cuando la variable a crear tiene datos que la condicionan puedes usar =ifelse

.

Para que se vea asi

mtcars <- mtcars %>% mutate(Mas_eficientes=ifelse(mpg<eficientes,“Bajo Promedio”,“Sobre Promedio”))
Error in mtcars %>% mutate(Mas_eficientes = ifelse(mpg < eficientes, “Bajo Promedio”, :
could not find function “%>%”

#Ajustando los datos
#Generando tablas, filtrando y seleccionando datos 

eficientes <- mean(mtcars$mpg)
eficientes

#agregando nueva columna a mtcars
mtcars <- mtcars %>%
  mutate(Mas_Eficientes=ifelse(mpg<eficientes, 
                      "Debajo promedio", 
                      "Encima o en el promedio"))

Mas_veloces <- mtcars[mtcars$qsec<16,]
Mas_veloces

#agregando columna a mtcars
mtcars <- mtcars %>%
  mutate(Velocidad_Cuarto_Milla=ifelse(qsec<16,
                    "Menos 16seg",
                    "Mas de 16seg"))

#cambiando a kilos el peso
mtcars <- mtcars %>%
  mutate(Peso_Kilos=(wt/2.2)*1000)

mtcars <- mtcars %>%
  mutate(Peso=ifelse(Peso_Kilos<=1500,
              "Liviano", "Pesado"))

Le estoy cogiendo cariño a R. No les está pasando lo mismo ?

eficientes <- mean(mtcars$mpg)
eficientes

mtcars <- mtcars %>% 
  mutate(Mas_eficientes = ifelse(mpg < eficientes,
                                 "bajo promedio",
                                 "en o sobre promedio"))

Mas_veloces <- mtcars[mtcars$qsec<16,]
Mas_veloces

mtcars <- mtcars %>%
  mutate(Velocidad_cuarto_milla = ifelse(qsec < 16,
                                         "Menos 16 segundos",
                                         "Mas 16 segundos"))

mtcars <- mtcars %>%
  mutate(Peso_kilo = (wt/2.2)*1000)
mtcars <- mtcars %>%
  mutate(Peso = ifelse(Peso_kilo <= 1500,
                       'Livianos',
                       'Pesados'))

Hola. Si les sale error al correr el código:

mtcars=mtcars %>%
mutate(Mas_eficientes=ifelse(mpg<eficientes,
“Bajo promedio”,“En ó sobre promedio”))

Recuerden tener activo dplyr. Les recomiendo poner:
library(dplyr) antes del código anterior.

Se incorpora al dataset ‘mtcars’ la cilindrada del motor, convirtiendo ‘disp’ o ‘displacement’ en ‘cu in’ -pulgadas cúbicas- a ‘cc^3’ -centímetros cúbicos-.

mtcars <- mtcars %>%
  mutate(Cilindrada = (disp*2.54**3))

interesante!

#Generando tablas, filtrando y seleccionando datos - dplyr-Parte 1
#ajustando datos para mejorar visualizaciones

eficientes <- mean(mtcars$mpg)
eficientes

mtcars <- mtcars%>%
  mutate(Mas_eficientes=ifelse(mpg<eficientes,
                               "bajo promedio","En o sobre promedio"))

mas_veloces <-mtcars[mtcars$qsec<16,]
mas_veloces

mtcars <- mtcars%>%
  mutate(Velocidad_cuarto_milla=ifelse(qsec<16,
                                       "menos 16 segs",
                                       "mas de 16 segs"))

mtcars <- mtcars %>% 
  mutate(Peso_kilo=(wt/2)*1000)

mtcars <- mtcars %>%
  mutate(Peso=ifelse(Peso_kilo <= 1500,
                     "livianos","pesados"))

Así me quedo!