Publications by Yhara y Romina
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¿por qué laborales? library(rio) ## Warning: package 'rio' was built under R version 4.3.3 data= import("baseee.xlsx") table(data$Reclamo) ## ## Ambientales Económicos Laborales Políticos Servicios ## 1109 2494 8955 10037 1473 ## Territoriales ## 357 ¿por qué es p...
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library(rio) ## Warning: package 'rio' was built under R version 4.3.3 data2 = import("dataOK_all.xlsx") ## New names: ## • `` -> `...1` str(data2) ## 'data.frame': 196 obs. of 50 variables: ## $ ...1 : num 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ... ## $ key : chr "AMAZONAS+BAGUA" "AMAZONAS+BONGARA" "AMAZONAS+CHACHAP...
520 sym R (7681 sym/40 pcs) 6 img 3 tbl
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Data library(rio) ## Warning: package 'rio' was built under R version 4.3.3 data1 = import("reporte.xlsx") Limpieza library(dplyr) ## ## Attaching package: 'dplyr' ## The following objects are masked from 'package:stats': ## ## filter, lag ## The following objects are masked from 'package:base': ## ## intersect, setdiff, setequal, ...
317 sym R (6631 sym/56 pcs) 2 img
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data library(rio) ## Warning: package 'rio' was built under R version 4.3.3 data = import("dataOK_all - dataOK_all.csv") str(data) ## 'data.frame': 196 obs. of 50 variables: ## $ V1 : int 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ... ## $ key : chr "AMAZONAS+BAGUA" "AMAZONAS+BONGARA" "AMAZONAS+CHACHAPOYAS" "AMAZONAS+COND...
1518 sym R (211942 sym/89 pcs) 2 img
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En nuestras sesiones anteriores, hemos explorado diversas estrategias para la extracción y limpieza de datos. En el día de hoy, nos sumergiremos en el uso de algunas funciones de manipulación de bases de datos utilizando la librería dplyr, aplicando así todo lo aprendido hasta el momento. 1. ¿Qué es dplyr? Dplyr es una herramienta impre...
5485 sym R (35375 sym/126 pcs) 5 img
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library(rio) ## Warning: package 'rio' was built under R version 4.3.3 data = import("respaldo.xlsx") data2 = import("columnaaa.xlsx") str(data2) ## 'data.frame': 10 obs. of 4 variables: ## $ Partido : chr "Nuevas Ideas" "Partido de Concertación Nacional" "Alianza Republicana Nacionalista" "Vamos" ... ## $ Numero_votos : num 2...
567 sym R (5197 sym/37 pcs) 4 img
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library(rio) ## Warning: package 'rio' was built under R version 4.3.3 data = import("dataPeru.xlsx") str(data) ## 'data.frame': 25 obs. of 8 variables: ## $ DEPARTAMENTO : chr "AMAZONAS" "ÁNCASH" "APURÍMAC" "AREQUIPA" ... ## $ UBIGEO : chr "010000" "020000" "030000" "040000" ... ## $ buenEstado : num 18.6 1...
872 sym R (4750 sym/18 pcs)