B.2 Operaciones con variables (columnas)

B.2.1 Seleccionar variables con select()

emplea2 <- select(empleados, id, sexo, minoria, tiempemp, salini, salario)
head(emplea2)

##   id   sexo minoria tiempemp salini salario
## 1  1 Hombre      No       98  27000   57000
## 2  2 Hombre      No       98  18750   40200
## 3  3  Mujer      No       98  12000   21450
## 4  4  Mujer      No       98  13200   21900
## 5  5 Hombre      No       98  21000   45000
## 6  6 Hombre      No       98  13500   32100

Se puede cambiar el nombre (ver también ?rename())

head(select(empleados, sexo, noblanca = minoria, salario))

##     sexo noblanca salario
## 1 Hombre       No   57000
## 2 Hombre       No   40200
## 3  Mujer       No   21450
## 4  Mujer       No   21900
## 5 Hombre       No   45000
## 6 Hombre       No   32100

Se pueden emplear los nombres de variables como índices:

head(select(empleados, sexo:salario))

##     sexo    fechnac educ         catlab salario
## 1 Hombre 1952-02-03   15      Directivo   57000
## 2 Hombre 1958-05-23   16 Administrativo   40200
## 3  Mujer 1929-07-26   12 Administrativo   21450
## 4  Mujer 1947-04-15    8 Administrativo   21900
## 5 Hombre 1955-02-09   15 Administrativo   45000
## 6 Hombre 1958-08-22   15 Administrativo   32100

head(select(empleados, -(sexo:salario)))

##   id salini tiempemp expprev minoria     sexoraza
## 1  1  27000       98     144      No Blanca varón
## 2  2  18750       98      36      No Blanca varón
## 3  3  12000       98     381      No Blanca mujer
## 4  4  13200       98     190      No Blanca mujer
## 5  5  21000       98     138      No Blanca varón
## 6  6  13500       98      67      No Blanca varón

Hay opciones para considerar distintos criterios: starts_with(), ends_with(), contains(), matches(), one_of() (ver ?select).

head(select(empleados, starts_with("s")))

##     sexo salario salini     sexoraza
## 1 Hombre   57000  27000 Blanca varón
## 2 Hombre   40200  18750 Blanca varón
## 3  Mujer   21450  12000 Blanca mujer
## 4  Mujer   21900  13200 Blanca mujer
## 5 Hombre   45000  21000 Blanca varón
## 6 Hombre   32100  13500 Blanca varón

B.2.2 Generar nuevas variables con mutate()

head(mutate(emplea2, incsal = salario - salini, tsal = incsal/tiempemp ))

##   id   sexo minoria tiempemp salini salario incsal      tsal
## 1  1 Hombre      No       98  27000   57000  30000 306.12245
## 2  2 Hombre      No       98  18750   40200  21450 218.87755
## 3  3  Mujer      No       98  12000   21450   9450  96.42857
## 4  4  Mujer      No       98  13200   21900   8700  88.77551
## 5  5 Hombre      No       98  21000   45000  24000 244.89796
## 6  6 Hombre      No       98  13500   32100  18600 189.79592