15 ejercicios básicos en R (con soluciones)

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1) Máximo y mínimo de un vector

Enunciado: dado un vector numérico, muestra su valor máximo y mínimo.

Código:

v <- c(10, 3, 25, -4, 7, 7, 18)
cat("Máximo:", max(v), "\n")
cat("Mínimo:", min(v), "\n")

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2) Media, mediana y desviación estándar

Enunciado: calcula media, mediana y desviación estándar de un vector.

Código:

v <- c(5, 8, 9, 10, 12, 13, 13)
cat("Media:", mean(v), "\n")
cat("Mediana:", median(v), "\n")
cat("Desviación estándar:", sd(v), "\n")

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3) Contar ocurrencias de cada valor

Enunciado: cuenta cuántas veces aparece cada valor en un vector.

Código:

v <- c("rojo","azul","rojo","verde","azul","rojo")
tabla <- table(v)
print(tabla)

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4) Filtrar valores por condición

Enunciado: de un vector numérico, quédate solo con los mayores que 10.

Código:

v <- c(4, 12, 7, 15, 22, 9)
mayores_10 <- v[v > 10]
print(mayores_10)

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5) Generar una secuencia y sumar elementos

Enunciado: genera una secuencia del 1 al 50 y calcula su suma total.

Código:

s <- 1:50
cat("Suma:", sum(s), "\n")

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6) Función propia: factorial simple

Enunciado: escribe una función que calcule el factorial de un número entero n.

Código:

factorial_simple <- function(n) {
  if (n < 0) stop("n debe ser no negativo")
  if (n == 0) return(1)
  prod(1:n)
}

cat("Factorial de 6:", factorial_simple(6), "\n")

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7) Números pares en un rango

Enunciado: dado un número n, genera los pares entre 1 y n.

Código:

n <- 20
pares <- seq(2, n, by = 2)
print(pares)

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8) Reemplazar valores NA por la media

Enunciado: en un vector con NA, reemplázalos por la media de los valores existentes.

Código:

v <- c(1, NA, 3, 4, NA, 10)
media <- mean(v, na.rm = TRUE)
v[is.na(v)] <- media
print(v)

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9) Crear un data frame básico y filtrarlo

Enunciado: crea un data frame con nombre y edad, y quédate con los mayores o iguales a 18.

Código:

df <- data.frame(
  nombre = c("Ana","Luis","Eva","Juan"),
  edad   = c(17, 21, 19, 15)
)

mayores <- df[df$edad >= 18, ]
print(mayores)

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10) Añadir una columna calculada

Enunciado: dado un data frame de productos y precios, añade una columna con el precio con IVA (21%).

Código:

productos <- data.frame(
  producto = c("Teclado","Ratón","Monitor"),
  precio   = c(20, 15, 150)
)

productos$precio_iva <- productos$precio * 1.21
print(productos)

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11) Leer un CSV y obtener resumen

Enunciado: lee un archivo CSV y muestra head() y summary().

Código: (usa un archivo local “datos.csv”)

datos <- read.csv("datos.csv", stringsAsFactors = FALSE)
head(datos)
summary(datos)

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12) Ordenar un data frame por una columna

Enunciado: ordena un data frame por la columna edad de menor a mayor.

Código:

df <- data.frame(
  nombre = c("Ana","Luis","Eva","Juan"),
  edad   = c(23, 35, 20, 29)
)

ordenado <- df[order(df$edad), ]
print(ordenado)

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13) Agrupar y resumir con dplyr

Enunciado: usando dplyr, agrupa por categoría y calcula el precio medio.

Código:

# install.packages("dplyr")
library(dplyr)

ventas <- data.frame(
  categoria = c("A","A","B","B","B","C"),
  precio    = c(10, 12, 8, 9, 7, 30)
)

resumen <- ventas %>%
  group_by(categoria) %>%
  summarise(precio_medio = mean(precio), .groups = "drop")

print(resumen)

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14) Gráfico simple con base R

Enunciado: dibuja un gráfico de dispersión de Sepal.Length vs Sepal.Width con el conjunto iris.

Código:

plot(iris$Sepal.Length, iris$Sepal.Width,
     xlab = "Sepal Length", ylab = "Sepal Width",
     main = "Dispersión de medidas en iris")

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15) Guardar un gráfico en archivo PNG

Enunciado: genera el mismo gráfico y guárdalo como grafico.png.

Código:

png("grafico.png", width = 800, height = 600)
plot(iris$Sepal.Length, iris$Sepal.Width,
     xlab = "Sepal Length", ylab = "Sepal Width",
     main = "Dispersión de medidas en iris")
dev.off()
cat("Gráfico guardado en grafico.png\n")

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