ExplorandoMaiz.Rmd

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title: "ExplorandoMaiz"
author: "Erandi Ramírez Aguirre"
date: "29 de abril de 2017"
output: html_document
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```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
```

Antes que nada, limpiar el ambiente de trabajo de R.

```{r}
rm(list=ls())
```

Llamamos el archivo que se va analizar

```{r}
maiz<- read.table ("..\\meta\\maizteocintle_SNP50k_meta_extended.txt", header=T, sep= "\t" )
```

Para conocer el tipo de objeto que es "maiz"

```{r}
class(maiz)
```

Para ver las primers líneas de "maiz"

```{r}
head(maiz)
```

Para conocer el número de filas y que serían el número de muestras

```{r}
nrow(maiz)
```

Para saber cuántos estados tienen muestras

```{r}
length(levels(maiz$Estado))
#también funciona:
nlevels(maiz$Estado)
```

Para saber el número de muestras recolectadas antes de 1980

```{r}
año <-(maiz$AÌ.o._de_colecta)
x<-año<1980
sum(x, na.rm=T)
```

Para saber cuántas muestras hay por raza

```{r}
table(maiz$Raza)
```

Promedio de altitud de las muestras

```{r}
mean (maiz$Altitud, na.rm=T)
```

Altitud min y max de recolección de muestras

```{r}
min(maiz$Altitud, na.rm=T)
max(maiz$Altitud, na.rm=T)
```

Para crear un nuevo data.frame con los datos de Olotillo 

```{r}
olot<-subset(maiz, maiz$Raza=="Olotillo")
class(olot)
```

Para crear un nuevo df con los datos de Reventador, Jala y Ancho

```{r}
grupito<-subset(maiz, maiz$Raza==c("Reventador", "Jala", "Ancho"))
dim(grupito)
```

Escribir la matriz anterior en un archivo submat.csv en meta

```{r}
write.csv(grupito, "..//submat.csv")
```