##Introducci?n a R
##Modulo 3
##Video 3

### Data Frames

#Los *data frames* son probablemente los objetos que m?s utilizar?n en `R`. 
#Estos consisten en un conjunto de columnas (vectores) del mismo tama?o que, a diferencia de las matrices, 
#pueden diferir en tipo de datos (ej. columna 1 num?rica y columna 2 con caract?res)

matriz <- matrix(10:18, 3)
as.data.frame(matriz)

a <- c(10,20,30,40)
b <- c("libro", "lapiz", "carpeta", "goma")
c <- c(TRUE,FALSE,TRUE,FALSE)
d <- c(2.5, 8, 10, 7)

df <- data.frame(a,b,c,d, stringsAsFactors = FALSE)
str(df)

#Como ven, los nombres de cada columna (o varible) est?n dados por el nombre que asignamos 
#inicialmente a cada vector. Estos nombres podemos cambiarlos facilmente.
colnames(df) = c("ID", "Producto", "Disponibilidad", "Precio")
df

#De forma similar a las matrices, podemos acceder a columnas, filas o subconjuntos 
#de nuestro data frame utilizando [fila, columna].
df[2,3] # valor correspondiente a la fila 2 de la columna 3
df[,4] # toda la columna 4 (variable precio)
df[1:2, 2:4] # subconjunto correspondiente a producto, disponibilidad y precio para las dos primeras filas
df[, c("ID", "Precio")] # Tambi?n se pueden usar los nombres

#De forma similar a las listas, en los data frames se puede acceder a las columnas (o variables) utilizando `$` 
df$Producto
df$Disponibilidad[2:4] # Elementos 2, 3 y 4 de la columna o variable "Disponibilidad"

#Utilizar `$` presenta varias ventajas a la hora de trabajar con *data frames*. 
#Por ejemplo, podemos crear nuevas variables (o columnas)
cantidad <- c(3,2,5,7)
df$cantidad <- cantidad
df

df$gasto <- df$Precio*df$cantidad
df

df$vacia <- NA
df

(df <- df[,-7])

#O filtrar los datos respecto a otras variables en el *data frame*
df[df$Disponibilidad == TRUE,] # Crea un nuevo data frame con aquellas observaciones con disponibilidad = TRUE
df[df$Precio > 2.5 | df$cantidad >= 3,]

#La operaci?n anterior tambi?n se puede hacer utilizando la funci?n `subset()`.
subset(df,Precio > 2.5 | cantidad >= 3)

df[order(df$Precio),]
df[order(-df$Precio),]
df[order(-df$Disponibilidad, -df$Precio),]