Descripción
En este proyecto, analizarás el consumo y costo energético de dos tipos de energía (renovable y no renovable) a lo largo de varios días. Utilizando R, trabajarás con vectores, dataframes y realizarás cálculos como el total de consumo, costos, medias y simulaciones de aumento de precios. Además, ordenarás los datos para extraer información clave como las mayores ganancias diarias. Al final, deberás presentar un resumen completo del análisis.
Este proyecto debe ser desarrollado localmente en tu ordenador utilizando RStudio. Una vez hayas completado el código, selecciona la opción “Cargar repositorio GitHub” para subir únicamente el archivo .R
en el que desarrollaste el proyecto.
Paso 1: configuración inicial
Crea tres vectores en R:
- El vector
energia
contiene 10 valores de energía renovable y 10 de no renovable. - El vector
consumo
tiene valores en kWh para 20 días (algunos valores sonNA
). - El vector
costo_kwh
contiene el costo por kWh para cada tipo de energía.
Paso 2: limpieza de datos
Revisa si hay valores faltantes (NA
) en el vector consumo
y reemplázalos por la mediana de consumo de cada tipo de energía.
Paso 3: creación del dataframe
Crea el dataframe df_consumo
que contenga la información sobre el tipo de energía, el consumo diario y el costo por kWh.
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Paso 4: cálculos
- Agrega una columna llamada
costo_total
que calcule el costo diario (consumo * costo por kWh). - Calcula el total de consumo y el costo total por cada tipo de energía (renovable y no renovable).
- Calcula la media del consumo diario para cada tipo de energía para analizar el consumo promedio.
- Agrega una columna llamada
ganancia
que multiplique elcosto_total
por 1.1 para simular un aumento de precio del 10%.
Paso 5: resumen
Crea una lista llamada resumen_energia
que contenga:
- Ordena el dataframe por la columna
costo_total
en orden descendente. - Calcula el total de consumo energético por tipo de energía (renovable y no renovable).
- Calcula el costo total por cada tipo de energía (renovable y no renovable).
- Extrae las tres filas con el mayor
costo_total
del dataframe ordenado y guárdalas en un nuevo dataframe llamadotop_3_costos
. - Muestra la lista
resumen_energia
.
Este proyecto te permitirá explorar cómo limpiar datos, realizar cálculos y trabajar con dataframes en R.
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