Capítulo 9 Repaso: empezando a trastear con datos
Scripts usados:
- script09.R: repaso de la iniciación a los datos. Ver en https://github.com/dadosdelaplace/courses-ECI-2022/blob/main/scripts/script09.R
Vamos a hacer un alto en el camino y hacer un repaso de lo que hemos aprendido con un conjunto nuevo, el conjunto de datos swiss del paquete {datasets}. Intenta contestar a las preguntas planteadas antes de que sean resueltas. Si te resulta aún un poco complicado, no pasa nada, la solución es seguir trasteando hasta que rompas algo (es broma).
1. ¿Cómo cargarías los datos sabiendo su nombre y el paquete en el que está?
Nuestros datos se llaman swiss y son del paquete {datasets}, así que lo primero que debemos hacer es instalar el paquete (en caso de no haberlo hecho aún, con install.packages("datasets")), después llamar a ese paquete (tenemos el libro comprado y lo sacamos de la estantería) con library(datasets) y escribir el nombre del conjunto de datos para mostrarlo.
library(datasets)
swiss## Fertility Agriculture Examination Education Catholic
## Courtelary 80.2 17.0 15 12 9.96
## Delemont 83.1 45.1 6 9 84.84
## Franches-Mnt 92.5 39.7 5 5 93.40
## Moutier 85.8 36.5 12 7 33.77
## Neuveville 76.9 43.5 17 15 5.16
## Porrentruy 76.1 35.3 9 7 90.57
## Broye 83.8 70.2 16 7 92.85
## Glane 92.4 67.8 14 8 97.16
## Gruyere 82.4 53.3 12 7 97.67
## Sarine 82.9 45.2 16 13 91.38
## Veveyse 87.1 64.5 14 6 98.61
## Aigle 64.1 62.0 21 12 8.52
## Aubonne 66.9 67.5 14 7 2.27
## Avenches 68.9 60.7 19 12 4.43
## Cossonay 61.7 69.3 22 5 2.82
## Echallens 68.3 72.6 18 2 24.20
## Grandson 71.7 34.0 17 8 3.30
## Lausanne 55.7 19.4 26 28 12.11
## La Vallee 54.3 15.2 31 20 2.15
## Lavaux 65.1 73.0 19 9 2.84
## Morges 65.5 59.8 22 10 5.23
## Moudon 65.0 55.1 14 3 4.52
## Nyone 56.6 50.9 22 12 15.14
## Orbe 57.4 54.1 20 6 4.20
## Oron 72.5 71.2 12 1 2.40
## Payerne 74.2 58.1 14 8 5.23
## Paysd'enhaut 72.0 63.5 6 3 2.56
## Rolle 60.5 60.8 16 10 7.72
## Vevey 58.3 26.8 25 19 18.46
## Yverdon 65.4 49.5 15 8 6.10
## Conthey 75.5 85.9 3 2 99.71
## Entremont 69.3 84.9 7 6 99.68
## Herens 77.3 89.7 5 2 100.00
## Martigwy 70.5 78.2 12 6 98.96
## Monthey 79.4 64.9 7 3 98.22
## St Maurice 65.0 75.9 9 9 99.06
## Sierre 92.2 84.6 3 3 99.46
## Sion 79.3 63.1 13 13 96.83
## Boudry 70.4 38.4 26 12 5.62
## La Chauxdfnd 65.7 7.7 29 11 13.79
## Le Locle 72.7 16.7 22 13 11.22
## Neuchatel 64.4 17.6 35 32 16.92
## Val de Ruz 77.6 37.6 15 7 4.97
## ValdeTravers 67.6 18.7 25 7 8.65
## V. De Geneve 35.0 1.2 37 53 42.34
## Rive Droite 44.7 46.6 16 29 50.43
## Rive Gauche 42.8 27.7 22 29 58.33
## Infant.Mortality
## Courtelary 22.2
## Delemont 22.2
## Franches-Mnt 20.2
## Moutier 20.3
## Neuveville 20.6
## Porrentruy 26.6
## Broye 23.6
## Glane 24.9
## Gruyere 21.0
## Sarine 24.4
## Veveyse 24.5
## Aigle 16.5
## Aubonne 19.1
## Avenches 22.7
## Cossonay 18.7
## Echallens 21.2
## Grandson 20.0
## Lausanne 20.2
## La Vallee 10.8
## Lavaux 20.0
## Morges 18.0
## Moudon 22.4
## Nyone 16.7
## Orbe 15.3
## Oron 21.0
## Payerne 23.8
## Paysd'enhaut 18.0
## Rolle 16.3
## Vevey 20.9
## Yverdon 22.5
## Conthey 15.1
## Entremont 19.8
## Herens 18.3
## Martigwy 19.4
## Monthey 20.2
## St Maurice 17.8
## Sierre 16.3
## Sion 18.1
## Boudry 20.3
## La Chauxdfnd 20.5
## Le Locle 18.9
## Neuchatel 23.0
## Val de Ruz 20.0
## ValdeTravers 19.5
## V. De Geneve 18.0
## Rive Droite 18.2
## Rive Gauche 19.3Podríamos no pedirle el libro entero sino solo esa página, de ese conjunto de datos, usando datasets::swiss (sin hacer uso del library() previo).
datasets::swiss
2. Tenemos los datos guardados en swiss, ¿qué tipo de objeto es?
Al mostrarlos ya lo habrás intuido pero nuestro conjunto swiss es de tipo data.frame. Para comprobarlo podemos usar la función class().
class(swiss)## [1] "data.frame"Si somos un poco observadores/as vemos que todas las variables parecen numéricas así que…podríamos tener una matriz de números. ¿Cómo convertimos los datos a una matriz?
as.matrix(swiss)## Fertility Agriculture Examination Education Catholic
## Courtelary 80.2 17.0 15 12 9.96
## Delemont 83.1 45.1 6 9 84.84
## Franches-Mnt 92.5 39.7 5 5 93.40
## Moutier 85.8 36.5 12 7 33.77
## Neuveville 76.9 43.5 17 15 5.16
## Porrentruy 76.1 35.3 9 7 90.57
## Broye 83.8 70.2 16 7 92.85
## Glane 92.4 67.8 14 8 97.16
## Gruyere 82.4 53.3 12 7 97.67
## Sarine 82.9 45.2 16 13 91.38
## Veveyse 87.1 64.5 14 6 98.61
## Aigle 64.1 62.0 21 12 8.52
## Aubonne 66.9 67.5 14 7 2.27
## Avenches 68.9 60.7 19 12 4.43
## Cossonay 61.7 69.3 22 5 2.82
## Echallens 68.3 72.6 18 2 24.20
## Grandson 71.7 34.0 17 8 3.30
## Lausanne 55.7 19.4 26 28 12.11
## La Vallee 54.3 15.2 31 20 2.15
## Lavaux 65.1 73.0 19 9 2.84
## Morges 65.5 59.8 22 10 5.23
## Moudon 65.0 55.1 14 3 4.52
## Nyone 56.6 50.9 22 12 15.14
## Orbe 57.4 54.1 20 6 4.20
## Oron 72.5 71.2 12 1 2.40
## Payerne 74.2 58.1 14 8 5.23
## Paysd'enhaut 72.0 63.5 6 3 2.56
## Rolle 60.5 60.8 16 10 7.72
## Vevey 58.3 26.8 25 19 18.46
## Yverdon 65.4 49.5 15 8 6.10
## Conthey 75.5 85.9 3 2 99.71
## Entremont 69.3 84.9 7 6 99.68
## Herens 77.3 89.7 5 2 100.00
## Martigwy 70.5 78.2 12 6 98.96
## Monthey 79.4 64.9 7 3 98.22
## St Maurice 65.0 75.9 9 9 99.06
## Sierre 92.2 84.6 3 3 99.46
## Sion 79.3 63.1 13 13 96.83
## Boudry 70.4 38.4 26 12 5.62
## La Chauxdfnd 65.7 7.7 29 11 13.79
## Le Locle 72.7 16.7 22 13 11.22
## Neuchatel 64.4 17.6 35 32 16.92
## Val de Ruz 77.6 37.6 15 7 4.97
## ValdeTravers 67.6 18.7 25 7 8.65
## V. De Geneve 35.0 1.2 37 53 42.34
## Rive Droite 44.7 46.6 16 29 50.43
## Rive Gauche 42.8 27.7 22 29 58.33
## Infant.Mortality
## Courtelary 22.2
## Delemont 22.2
## Franches-Mnt 20.2
## Moutier 20.3
## Neuveville 20.6
## Porrentruy 26.6
## Broye 23.6
## Glane 24.9
## Gruyere 21.0
## Sarine 24.4
## Veveyse 24.5
## Aigle 16.5
## Aubonne 19.1
## Avenches 22.7
## Cossonay 18.7
## Echallens 21.2
## Grandson 20.0
## Lausanne 20.2
## La Vallee 10.8
## Lavaux 20.0
## Morges 18.0
## Moudon 22.4
## Nyone 16.7
## Orbe 15.3
## Oron 21.0
## Payerne 23.8
## Paysd'enhaut 18.0
## Rolle 16.3
## Vevey 20.9
## Yverdon 22.5
## Conthey 15.1
## Entremont 19.8
## Herens 18.3
## Martigwy 19.4
## Monthey 20.2
## St Maurice 17.8
## Sierre 16.3
## Sion 18.1
## Boudry 20.3
## La Chauxdfnd 20.5
## Le Locle 18.9
## Neuchatel 23.0
## Val de Ruz 20.0
## ValdeTravers 19.5
## V. De Geneve 18.0
## Rive Droite 18.2
## Rive Gauche 19.3## [1] "matrix"
3. ¿Cómo podríamos tener una descripción detallada de los datos?
La forma más inmediata es hacerlo es con la función ? swiss, que nos permite ver la documentación en el panel de ayuda.
? swissTambién podemos ver el nombre de las columnas con names() y el nombre de las filas con row.names()
names(swiss)## [1] "Fertility" "Agriculture" "Examination" "Education"
## [5] "Catholic" "Infant.Mortality"
row.names(swiss)## [1] "Courtelary" "Delemont" "Franches-Mnt" "Moutier" "Neuveville"
## [6] "Porrentruy" "Broye" "Glane" "Gruyere" "Sarine"
## [11] "Veveyse" "Aigle" "Aubonne" "Avenches" "Cossonay"
## [16] "Echallens" "Grandson" "Lausanne" "La Vallee" "Lavaux"
## [21] "Morges" "Moudon" "Nyone" "Orbe" "Oron"
## [26] "Payerne" "Paysd'enhaut" "Rolle" "Vevey" "Yverdon"
## [31] "Conthey" "Entremont" "Herens" "Martigwy" "Monthey"
## [36] "St Maurice" "Sierre" "Sion" "Boudry" "La Chauxdfnd"
## [41] "Le Locle" "Neuchatel" "Val de Ruz" "ValdeTravers" "V. De Geneve"
## [46] "Rive Droite" "Rive Gauche"Los datos representan algunos indicadores de fertilidad y socioeconómicos (estandarizados, entre 0 y 100) de las 47 provincias francoparlantes de Suiza, con datos del año 1888. Como podemos leer en la ayuda, en la web https://opr.princeton.edu/archive/pefp/switz.aspx tenemos los datos de 182 distritos para dicho año.
4. ¿Cómo podríamos «ver» los datos? ¿Cuántas provincias hay incluidas? ¿Cuántas variables han sido medidas en cada una de ellas?
Podemos hacerlo de varias maneras, y una de ellas es pedirle una cabecera de la tabla (las primeras filas) con head().
head(swiss)## Fertility Agriculture Examination Education Catholic
## Courtelary 80.2 17.0 15 12 9.96
## Delemont 83.1 45.1 6 9 84.84
## Franches-Mnt 92.5 39.7 5 5 93.40
## Moutier 85.8 36.5 12 7 33.77
## Neuveville 76.9 43.5 17 15 5.16
## Porrentruy 76.1 35.3 9 7 90.57
## Infant.Mortality
## Courtelary 22.2
## Delemont 22.2
## Franches-Mnt 20.2
## Moutier 20.3
## Neuveville 20.6
## Porrentruy 26.6También podemos ver una versión «excelizada» de los datos con `View()
View(swiss)Para ver las dimensiones de los datos podemos recurrir a dim() (nos dará un vector de longitud 2 con el número de filas y columnas) o a nrow() y ncol()
dim(swiss)## [1] 47 6
nrow(swiss)## [1] 47
ncol(swiss)## [1] 6
5. ¿Cómo podríamos definir una nueva variable de tipo texto con los nombres de filas que obtenemos de row.names()?
La función row.names() nos devuelve los nombres de las filas, que vamos a guardar en una variable (por ejemplo, en nombres).
nombres <- row.names(swiss)
nombres## [1] "Courtelary" "Delemont" "Franches-Mnt" "Moutier" "Neuveville"
## [6] "Porrentruy" "Broye" "Glane" "Gruyere" "Sarine"
## [11] "Veveyse" "Aigle" "Aubonne" "Avenches" "Cossonay"
## [16] "Echallens" "Grandson" "Lausanne" "La Vallee" "Lavaux"
## [21] "Morges" "Moudon" "Nyone" "Orbe" "Oron"
## [26] "Payerne" "Paysd'enhaut" "Rolle" "Vevey" "Yverdon"
## [31] "Conthey" "Entremont" "Herens" "Martigwy" "Monthey"
## [36] "St Maurice" "Sierre" "Sion" "Boudry" "La Chauxdfnd"
## [41] "Le Locle" "Neuchatel" "Val de Ruz" "ValdeTravers" "V. De Geneve"
## [46] "Rive Droite" "Rive Gauche"Esa variable la vamos a añadir como primera columna, haciendo uso de data.frame(), concatenando dicha columna a las que ya tenemos.
tabla_nueva <- data.frame("provincias" = nombres, swiss)
head(tabla_nueva)## provincias Fertility Agriculture Examination Education Catholic
## Courtelary Courtelary 80.2 17.0 15 12 9.96
## Delemont Delemont 83.1 45.1 6 9 84.84
## Franches-Mnt Franches-Mnt 92.5 39.7 5 5 93.40
## Moutier Moutier 85.8 36.5 12 7 33.77
## Neuveville Neuveville 76.9 43.5 17 15 5.16
## Porrentruy Porrentruy 76.1 35.3 9 7 90.57
## Infant.Mortality
## Courtelary 22.2
## Delemont 22.2
## Franches-Mnt 20.2
## Moutier 20.3
## Neuveville 20.6
## Porrentruy 26.6Podemos incluso eliminar el nombre de las filas (ya las tenemos guardadas como variables).
## provincias Fertility Agriculture Examination Education Catholic
## 1 Courtelary 80.2 17.0 15 12 9.96
## 2 Delemont 83.1 45.1 6 9 84.84
## 3 Franches-Mnt 92.5 39.7 5 5 93.40
## 4 Moutier 85.8 36.5 12 7 33.77
## 5 Neuveville 76.9 43.5 17 15 5.16
## 6 Porrentruy 76.1 35.3 9 7 90.57
## Infant.Mortality
## 1 22.2
## 2 22.2
## 3 20.2
## 4 20.3
## 5 20.6
## 6 26.6
6. ¿Cómo podemos decidir cual de las provincias tiene un indicador estandarizado de la fertilidad superior a 80?
La opción más inmediata es obtener la variable Fertility con $ y ejecutar la condición lógica: si es mayor que 80 devolverá TRUE; en caso contrario, FALSE.
tabla_nueva$Fertility > 80## [1] TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE
## [13] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [25] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [37] TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSEPara saber las filas exactas que cumplen dicha condición (sus índices) podemos usar la función which().
which(tabla_nueva$Fertility > 80)## [1] 1 2 3 4 7 8 9 10 11 37Incluso podemos pasarles esos índices al vector de nombres que hemos añadido y obtener el nombre de las provincias que cumplen dicha condición.
tabla_nueva$nombres[which(tabla_nueva$Fertility > 80)]## NULL
7. ¿Cómo podemos filtrar la tabla y seleccionar solo dichas provincias, las que tienen fertilidad superior a 80?
Podemos hacerlo principalmente de dos maneras. La primera es tratar a los datos como una matriz con el operador [], dejando las columnas libres y pasándole como índices en las filas precisamente la condición lógica: seleccionará las TRUE y no seleccionará las FALSE.
tabla_nueva$Fertility > 80## [1] TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE
## [13] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [25] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [37] TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
tabla_nueva[tabla_nueva$Fertility > 80, ]## provincias Fertility Agriculture Examination Education Catholic
## 1 Courtelary 80.2 17.0 15 12 9.96
## 2 Delemont 83.1 45.1 6 9 84.84
## 3 Franches-Mnt 92.5 39.7 5 5 93.40
## 4 Moutier 85.8 36.5 12 7 33.77
## 7 Broye 83.8 70.2 16 7 92.85
## 8 Glane 92.4 67.8 14 8 97.16
## 9 Gruyere 82.4 53.3 12 7 97.67
## 10 Sarine 82.9 45.2 16 13 91.38
## 11 Veveyse 87.1 64.5 14 6 98.61
## 37 Sierre 92.2 84.6 3 3 99.46
## Infant.Mortality
## 1 22.2
## 2 22.2
## 3 20.2
## 4 20.3
## 7 23.6
## 8 24.9
## 9 21.0
## 10 24.4
## 11 24.5
## 37 16.3La otra manera, más corta y concisa, es usando subset(), que además nos permitiría seleccionar columnas si quisiéramos filtrarlas.
# sin filtrar columnas
subset(tabla_nueva, subset = Fertility > 80)## provincias Fertility Agriculture Examination Education Catholic
## 1 Courtelary 80.2 17.0 15 12 9.96
## 2 Delemont 83.1 45.1 6 9 84.84
## 3 Franches-Mnt 92.5 39.7 5 5 93.40
## 4 Moutier 85.8 36.5 12 7 33.77
## 7 Broye 83.8 70.2 16 7 92.85
## 8 Glane 92.4 67.8 14 8 97.16
## 9 Gruyere 82.4 53.3 12 7 97.67
## 10 Sarine 82.9 45.2 16 13 91.38
## 11 Veveyse 87.1 64.5 14 6 98.61
## 37 Sierre 92.2 84.6 3 3 99.46
## Infant.Mortality
## 1 22.2
## 2 22.2
## 3 20.2
## 4 20.3
## 7 23.6
## 8 24.9
## 9 21.0
## 10 24.4
## 11 24.5
## 37 16.3
# filtrando columnas
subset(tabla_nueva, subset = Fertility > 80,
select = c("provincias", "Fertility", "Education"))## provincias Fertility Education
## 1 Courtelary 80.2 12
## 2 Delemont 83.1 9
## 3 Franches-Mnt 92.5 5
## 4 Moutier 85.8 7
## 7 Broye 83.8 7
## 8 Glane 92.4 8
## 9 Gruyere 82.4 7
## 10 Sarine 82.9 13
## 11 Veveyse 87.1 6
## 37 Sierre 92.2 3
8. ¿Cómo podemos añadir una nueva variable lógica que nos guarde TRUE si la fertilidad es superior a 80 y FALSE en caso contrario?
Vamos a guardar el resultado de la condición lógica en una variable y vamos a incluirla en el data.frame igual que hemos incluido los nombres.
var_logica <- tabla_nueva$Fertility > 80
tabla_nueva_2 <- data.frame(tabla_nueva, "alta_fertilidad" = var_logica)Podemos realizar el filtro anterior haciendo uso de esa nueva variable.
# sin filtrar columnas
subset(tabla_nueva_2, subset = alta_fertilidad == TRUE)## provincias Fertility Agriculture Examination Education Catholic
## 1 Courtelary 80.2 17.0 15 12 9.96
## 2 Delemont 83.1 45.1 6 9 84.84
## 3 Franches-Mnt 92.5 39.7 5 5 93.40
## 4 Moutier 85.8 36.5 12 7 33.77
## 7 Broye 83.8 70.2 16 7 92.85
## 8 Glane 92.4 67.8 14 8 97.16
## 9 Gruyere 82.4 53.3 12 7 97.67
## 10 Sarine 82.9 45.2 16 13 91.38
## 11 Veveyse 87.1 64.5 14 6 98.61
## 37 Sierre 92.2 84.6 3 3 99.46
## Infant.Mortality alta_fertilidad
## 1 22.2 TRUE
## 2 22.2 TRUE
## 3 20.2 TRUE
## 4 20.3 TRUE
## 7 23.6 TRUE
## 8 24.9 TRUE
## 9 21.0 TRUE
## 10 24.4 TRUE
## 11 24.5 TRUE
## 37 16.3 TRUE
# igual (sin filtrar columnas)
subset(tabla_nueva_2, subset = alta_fertilidad)## provincias Fertility Agriculture Examination Education Catholic
## 1 Courtelary 80.2 17.0 15 12 9.96
## 2 Delemont 83.1 45.1 6 9 84.84
## 3 Franches-Mnt 92.5 39.7 5 5 93.40
## 4 Moutier 85.8 36.5 12 7 33.77
## 7 Broye 83.8 70.2 16 7 92.85
## 8 Glane 92.4 67.8 14 8 97.16
## 9 Gruyere 82.4 53.3 12 7 97.67
## 10 Sarine 82.9 45.2 16 13 91.38
## 11 Veveyse 87.1 64.5 14 6 98.61
## 37 Sierre 92.2 84.6 3 3 99.46
## Infant.Mortality alta_fertilidad
## 1 22.2 TRUE
## 2 22.2 TRUE
## 3 20.2 TRUE
## 4 20.3 TRUE
## 7 23.6 TRUE
## 8 24.9 TRUE
## 9 21.0 TRUE
## 10 24.4 TRUE
## 11 24.5 TRUE
## 37 16.3 TRUE
# filtrando columnas
subset(tabla_nueva_2, subset = alta_fertilidad,
select = c("provincias", "Fertility", "Education"))## provincias Fertility Education
## 1 Courtelary 80.2 12
## 2 Delemont 83.1 9
## 3 Franches-Mnt 92.5 5
## 4 Moutier 85.8 7
## 7 Broye 83.8 7
## 8 Glane 92.4 8
## 9 Gruyere 82.4 7
## 10 Sarine 82.9 13
## 11 Veveyse 87.1 6
## 37 Sierre 92.2 3
9. ¿Cómo podemos definir una nueva variable de tipo fecha, que empiece el 1 de enero de 1888, acabe el 31 de diciembre de 1888, y las fechas estén equiespaciadas en el tiempo?
Si recuerdas las fechas internamente son guardadas como números así que podemos definir una secuencia de fechas, desde una fecha inicial hasta una fecha final, con la misma longitud que filas tenemos en los datos.
## [1] "1888-01-01" "1888-01-08" "1888-01-16" "1888-01-24" "1888-02-01"
## [6] "1888-02-09" "1888-02-17" "1888-02-25" "1888-03-04" "1888-03-12"
## [11] "1888-03-20" "1888-03-28" "1888-04-05" "1888-04-13" "1888-04-21"
## [16] "1888-04-29" "1888-05-06" "1888-05-14" "1888-05-22" "1888-05-30"
## [21] "1888-06-07" "1888-06-15" "1888-06-23" "1888-07-01" "1888-07-09"
## [26] "1888-07-17" "1888-07-25" "1888-08-02" "1888-08-10" "1888-08-18"
## [31] "1888-08-26" "1888-09-02" "1888-09-10" "1888-09-18" "1888-09-26"
## [36] "1888-10-04" "1888-10-12" "1888-10-20" "1888-10-28" "1888-11-05"
## [41] "1888-11-13" "1888-11-21" "1888-11-29" "1888-12-07" "1888-12-15"
## [46] "1888-12-23" "1888-12-31"Podemos comprobar que son fechas usando class() pero también intentando sumar días a las fechas (sin que aparezca un error).
class(fechas)## [1] "Date"
fechas + 1## [1] "1888-01-02" "1888-01-09" "1888-01-17" "1888-01-25" "1888-02-02"
## [6] "1888-02-10" "1888-02-18" "1888-02-26" "1888-03-05" "1888-03-13"
## [11] "1888-03-21" "1888-03-29" "1888-04-06" "1888-04-14" "1888-04-22"
## [16] "1888-04-30" "1888-05-07" "1888-05-15" "1888-05-23" "1888-05-31"
## [21] "1888-06-08" "1888-06-16" "1888-06-24" "1888-07-02" "1888-07-10"
## [26] "1888-07-18" "1888-07-26" "1888-08-03" "1888-08-11" "1888-08-19"
## [31] "1888-08-27" "1888-09-03" "1888-09-11" "1888-09-19" "1888-09-27"
## [36] "1888-10-05" "1888-10-13" "1888-10-21" "1888-10-29" "1888-11-06"
## [41] "1888-11-14" "1888-11-22" "1888-11-30" "1888-12-08" "1888-12-16"
## [46] "1888-12-24" "1889-01-01"Para añadir a la tabla dicha variable basta con hacer de nuevo data.frame() concatenando la tabla que teníamos con la nueva columna.
tabla_final <- data.frame(tabla_nueva_2, fechas)
head(tabla_final)## provincias Fertility Agriculture Examination Education Catholic
## 1 Courtelary 80.2 17.0 15 12 9.96
## 2 Delemont 83.1 45.1 6 9 84.84
## 3 Franches-Mnt 92.5 39.7 5 5 93.40
## 4 Moutier 85.8 36.5 12 7 33.77
## 5 Neuveville 76.9 43.5 17 15 5.16
## 6 Porrentruy 76.1 35.3 9 7 90.57
## Infant.Mortality alta_fertilidad fechas
## 1 22.2 TRUE 1888-01-01
## 2 22.2 TRUE 1888-01-08
## 3 20.2 TRUE 1888-01-16
## 4 20.3 TRUE 1888-01-24
## 5 20.6 FALSE 1888-02-01
## 6 26.6 FALSE 1888-02-09