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representativo de los nombres de personas en M\u00e9xico se us\u00f3 
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representativo de los nombres de personas en M\u00e9xico se us\u00f3 
            
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una idea tomada de 
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una idea tomada de 
            
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[datamx](http://datamx.io/dataset/nombres-mas-comunes-en-mexico) que 
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utiliza una [base de datos abierta de la Secretar\u00eda de 
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utiliza una [base de datos abierta de la Secretar\u00eda de 
            
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Educaci\u00f3n 
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Educaci\u00f3n 
            
17
P\u00fablica](http://cumplimientopef.sep.gob.mx/registro_personal/) 
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P\u00fablica](http://cumplimientopef.sep.gob.mx/registro_personal/) 
            
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con los nombres de 1,256,438 trabajadores federalizados.\r\n\r\nLa 
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con los nombres de 1,256,438 trabajadores federalizados.\r\n\r\nLa 
            
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limpieza y el procesamiento de los datos est\u00e1 en 
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limpieza y el procesamiento de los datos est\u00e1 en 
            
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[analizar_nombres_sep.R](analizar_nombres_sep.R). Realiza lo 
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[analizar_nombres_sep.R](analizar_nombres_sep.R). Realiza lo 
            
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siguiente:\r\n\r\n* Elimina duplicados usando como llave el CURP\r\n* 
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siguiente:\r\n\r\n* Elimina duplicados usando como llave el CURP\r\n* 
            
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Obtiene el g\u00e9nero a partir del caracter 11 del CURP\r\n* Obtiene 
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Obtiene el g\u00e9nero a partir del caracter 11 del CURP\r\n* Obtiene 
            
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el a\u00f1o de nacimiento de los caracteres 5 y 6 del CURP\r\n* 
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el a\u00f1o de nacimiento de los caracteres 5 y 6 del CURP\r\n* 
            
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Calcula la edad de cada registro al a\u00f1o 2012 que es el de 
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Calcula la edad de cada registro al a\u00f1o 2012 que es el de 
            
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actualizaci\u00f3n seg\u00fan la p\u00e1gina de la SEP\r\n* Calcula 
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actualizaci\u00f3n seg\u00fan la p\u00e1gina de la SEP\r\n* Calcula 
            
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las frecuencias de los primeros y segundos apellidos, elimina los que 
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las frecuencias de los primeros y segundos apellidos, elimina los que 
            
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tienen una frecuencia menor a 5 y elimina algunos que son basura o 
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tienen una frecuencia menor a 5 y elimina algunos que son basura o 
            
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nulos. Crea un solo data frame y lo guarda.\r\n* Divide el dataset en 
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nulos. Crea un solo data frame y lo guarda.\r\n* Divide el dataset en 
            
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Hombres y Mujeres, calcula las frecuencias de los nombres en cada 
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Hombres y Mujeres, calcula las frecuencias de los nombres en cada 
            
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caso, elimina los que tienen una frecuencia menor a 5, calcula la edad 
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caso, elimina los que tienen una frecuencia menor a 5, calcula la edad 
            
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promedio para cada nimbre y guarda el data frame\r\n\r\nSe usa un 
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promedio para cada nimbre y guarda el data frame\r\n\r\nSe usa un 
            
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formato similar al de los [nombres y apellidos frecuentes en 
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formato similar al de los [nombres y apellidos frecuentes en 
            
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Espa\u00f1a](https://github.com/marcboquet/spanish-names/) de donde se 
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Espa\u00f1a](https://github.com/marcboquet/spanish-names/) de donde se 
            
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inspir\u00f3 este proyecto. Hay que notar que es una muestra grande 
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inspir\u00f3 este proyecto. Hay que notar que es una muestra grande 
            
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pero dos \u00f3rdenes de magnitud menor a lo que ser\u00eda una 
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pero dos \u00f3rdenes de magnitud menor a lo que ser\u00eda una 
            
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completa y que est\u00e1 segmentada al ser \u00fanicamente 
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completa y que est\u00e1 segmentada al ser \u00fanicamente 
            
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trabajadores de la SEP. Los archivos originales y procesados estan en 
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trabajadores de la SEP. Los archivos originales y procesados estan en 
            
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[data/sep](data/sep).\r\n",
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