class: center, middle .linea-superior[] .linea-inferior[] <img src="imagenes/logo_super_portada.png" width="180" /> # Tarea 2 ## Plazo: 13 de junio con puntaje extra o 16 de junio sin extra --- background-image: url("imagenes/background.PNG") background-size: contain; background-position: 50% 0% # Preámbulo Para resolver esta tarea se utilizarán dos bases de datos incluidas en el paquete `dplyr`. Ya que este paquete lo instalamos en la sesión 3 recuerde que para utilizarlo solo debe cargarlo, Las bases a utilizar serán `starwars` y `storms`. La primera contiene información sobre los personajes de las películas del universo Star Wars y la segunda contiene información histórica de tormentas desde 1975 a 2022. Esta tarea será un poco más difícil que la anterior ya que uds deberán crear de cero su script. Por favor sea ordenado y utilice tantos comentarios sean necesarios para que se acostumbren a que su trabajo sea autoexplicativo. Antes de escribir la respuesta a cada pregunta, debe escribir como comentario en la línea anterior, el numeral que está respondiendo. Por ejemplo: ``` r # Pregunta 2.1 o Pregunta 2: 1, o como usted prefiera hola <- "hola" ``` La primera pregunta de esta tarea consiste en que ustedes agreguen ordenadamente cosas a su script. Cualquier duda o consulta por favor hacerla directamente a mí o por Teams. --- background-image: url("imagenes/background.PNG") background-size: contain; background-position: 50% 0% # Pregunta 1 (orden y carga de objetos) 1.- Genere un nuevo script (archivo R) llamado `NOMBRE_tarea_2.R`. Por ejemplo, si usted se llama Nicolás, el nombre de su script debe ser: `nicolas_tarea_2.R`. 2.- En las primeras líneas de su script escriba como comentarios (recordar el símbolo `#`) la siguiente información: `Tarea 2`, `Nombre: (poner su nombre)` y `Plazo: 13 de junio` 3.- Después de los comentarios iniciales escritos del punto dos, escriba el código para cargar la librería `dplyr`. 4.- Asigne las bases `starwars` y `storms` a dos objetos con el nombre que usted prefiera. Si cargó correctamente la librería en el punto 3 puede asignar las bases de la siguiente forma: ``` r nombre_que_usted_prefiera <- starwars otro_nombre_que_usted_prefiera <- storms ``` Puede comprobar que las bases fueron correctamente asignadas mirando la parte superior derecha de R Studio en la pestaña `Environment` ya que ahí estarán los objetos creados. --- background-image: url("imagenes/background.PNG") background-size: contain; background-position: 50% 0% # Pregunta 2 (características de las bases) 1.- Compruebe con la función `class()` que los objetos que usted creó corresponden a `data frames` o `tibbles`. Recuerde que los tibbles son homólogos a los data frames. 2.- Imprima las dimensiones de cada una de las bases. Recuerde la función asociada a *dimensiones* vista en la tercera sesión. 3.- Imprima los nombres de las columnas para cada base. 4.- En el objeto que asignó la base de `starwars` suponga que usted necesita acceder solamente a la columna `species`. ¿Cómo lo haría? Imprima sólo esta columna. Puede utilizar indexación o el operador específico visto en la sesión 3. --- background-image: url("imagenes/background.PNG") background-size: contain; background-position: 50% 0% # Pregunta 3 (gramática de manipulación de datos) Para estas dos preguntas utilice las funciones asociadas a verbos vistas en la sesión 3 y el operador **pipe**. Recuerde que el operador **pipe** es `|>`. 1.- Haga las siguientes operaciones en el objeto que contiene la base de `starwars`: **seleccione** solamente las columnas llamadas `name`, `height`, `mass`, `gender`, `homeworld` y `species`; luego **filtre** la base para que sólo contemple aquellas especies (`species`) que son humanas; finalmente **ordene** la base según la columna `height` de mayor a menor. 2.- Haga las siguientes operaciones en el objeto que contiene la base de `storms`: excluya las columnas `category` y `tropicalstorm_force_diameter`; luego **filtre** la base para que sólo contenga información asociada al año (`year`) `\(1993\)`; luego cree una nueva columna llamada `wind_corregida` que consista en multiplicar por 100 la columna `wind`; finalmente ordene la base según la columna `pressure` de menor a mayor.