Proyecto vectores, dataframes y cálculos en R

Proyecto de programación
Intermedio
R
Curso de R
40 min
500 XP
Actualizado: 17/05/2025

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Ejercicio de programación: Proyecto vectores, dataframes y cálculos en R

Este ejercicio de programación está diseñado para poner a prueba tus conocimientos en R. Es un ejercicio de nivel intermedio que requiere conocimientos sólidos de la tecnología.

Tipo: Proyecto 40 minutos estimados 500 puntos de experiencia

Información adicional del ejercicio

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.

Contenido del ejercicio

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 son NA).
  • 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.

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 el costo_total por 1.1 para simular un aumento de precio del 10%.

Paso 5: resumen

Crea una lista llamada resumen_energia que contenga:

  1. Ordena el dataframe por la columna costo_total en orden descendente.
  2. Calcula el total de consumo energético por tipo de energía (renovable y no renovable).
  3. Calcula el costo total por cada tipo de energía (renovable y no renovable).
  4. Extrae las tres filas con el mayor costo_total del dataframe ordenado y guárdalas en un nuevo dataframe llamado top_3_costos.
  5. 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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solution.js
JavaScript
1 function solveChallenge ( input ) {
2 // Algoritmo optimizado O(n log n)
3 const data = parseInput ( input );
4 const sorted = data . sort (( a , b ) => a - b );
5
6 // Aplicar técnica de dos punteros
7 let left = 0 , right = sorted . length - 1 ;
8 const result = [];
9
10 while ( left < right ) {
11 const sum = sorted [ left ] + sorted [ right ];
12 if ( sum === target ) {
13 result . push ([ sorted [ left ], sorted [ right ]]);
14 left ++; right --;
15 } else if ( sum < target ) {
16 left ++;
17 } else {
18 right --;
19 }
20 }
21
22 return result ;
23 }
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