Buròcrates, Administradors (Semantic MediaWiki), Curadors (Semantic MediaWiki), Editors (Semantic MediaWiki), Administradors
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cap resum d'edició
Cap resum de modificació |
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| Línia 377: | Línia 377: | ||
donde ''Hoja1'' es el nombre de la tabla o consulta que se desea importar. | donde ''Hoja1'' es el nombre de la tabla o consulta que se desea importar. | ||
== Transformación de datos == | == Transformación de datos == | ||
| Línia 425: | Línia 412: | ||
edad<-seq(45.5,85,.5) | edad<-seq(45.5,85,.5) | ||
edadc<-ifelse(edad<=55,1,ifelse(edad>55 & edad<=65,2,ifelse(edad>65 & edad<=75,3,4))) | edadc<-ifelse(edad<=55,1,ifelse(edad>55 & edad<=65,2,ifelse(edad>65 & edad<=75,3,4))) | ||
Para etiquetar variables se usa la función ''label'' del paquete ''Hmisc'' (tipo3): | |||
library(Hmisc) | |||
label(nombrevariable)<-"etiqueta" | |||
Para etiquetar los distintos valores de las variables categóricas (''factores''): | |||
nombrefactor<-factor(nombrefactor,labels=c("valornivel1","valornivel2")) | |||
== Manipulación de bases de datos == | |||
La función más simple para manipular una base de datos es la función ''subset'', que creará un nuevo objeto que contendrá sólo parte de los datos del ''Data Frame'' original: | |||
hombres<-subset(base1,sexo==1) | |||
Sin embargo, hay muchas otras funciones más complejas para la manipulación de bases de datos. En el ejemplo del final del artículo se muestran varias de ellas. | |||
== Exploración de datos == | == Exploración de datos == | ||