Mezclado no agitado

Vamos a ver que con R se pueden combinar diferentes elementos, pero es conveniente mezclar los ingredientes de forma cuidadosa si queremos llegar al objetivo deseado.

La información se expresa mediante valores, que pueden ser tanto numéricos como textuales o lógicos, y estos conforman los datos, conjuntos de valores que describen a nuestros objetos de estudio. Este proceso de asignación de valores o codificación y sistematización de la información para la obtención de los datos, se debe planificar previamente puesto que es un proceso necesario y previo a la mecanización. El resultado de este trabajo proporciona la información que usaremos en R dentro de objetos que pueden corresponderse con distintas estructuras.

La estructura más sencilla que contiene un conjunto de valores es un vector. Por lo tanto, en este módulo vamos a discutir cómo crear objetos, haciendo especial hincapié en los vectores, y como identificar las propiedades y características de los objetos una vez creados al evaluar una expresión.

Insistiremos en la creación de vectores que consisten en series o secuencias repetitivas y consideraremos, opcionalmente, la generación de conjuntos aleatorios. También examinaremos el uso de distintas funciones para realizar tareas frecuentes con vectores (suma, medias, ordenación, extracción del máximo, … ) y explicaremos cómo generar subconjuntos mediante la selección de elementos de una estructura de datos, como puede ser un vector. Finalmente describiremos los aspectos esenciales de otros objetos básico en R: las matrices, los data frames y las listas.

Manos a la obra

Vamos a ver ahora los distintos conceptos, procedimientos básicos y programas que necesitamos.

  • Los valores en R (acceso)
    ¿Qué tipos de valores pueden guardarse en R?

  • Los vectores (acceso)
    En este documento discutiremos como crear y manejar vectores con R, utilizaremos estos como paradigma del objeto.

  • Manejando vectores (acceso) Nos centramos en realizar operaciones con vectores, utilizar funciones para su manejo y análisis y seleccionar y filtrar los elementos de forma automática.

  • Otros objetos (acceso)
    A partir de los vectores es fácil acercarse a otros objetos veremos los más básicos: matrices, data frames y listas.

Resumen

Una vez finalizado este módulo, organizar la información dentro de distintos tipos de objetos para tratarlos con funciones ya no tiene secretos para ti. No obstante, la aplicación práctica que iremos abordando en los siguientes módulos irá reforzando distintos aspectos que hemos dejado de lado por ahora.

Al término de este módulo estas listo para afrontar el trabajo con un procedimiento clásico: de los ficheros de datos a los objetos y de ahí a los análisis, seleccionando la información a procesar con los criterios deseados.

¡Es el momento de empezar a usar la consola de R o de RStudio!

Referencias