Introducción al R (Parte II)

El R tiene como clases de objetos básicos o “atómicos”

• character (alfanumérico).
• numeric (reales).
• integer (enteros).
• complex (complejos).
• logical (lógicos TRUE/FALSE).

El objeto más básico es un vector.

• Un vector sólo puede tener objetos de la misma clase.
• Una lista puede contener objetos de diferentes clases.
• Un vector vacío se crea con la función vector()

• Los números en R se tratan como objetos numéricos (reales de doble precisión).
• Si quieres especificar un entero deberá finalizarlo con L.
• Números especiales: Inf, representa el infinito.
• El valor NA es un valor faltante (“Not Available”)
• El valor NaN es un valor no definido (“Not a Number”).

Un objeto en R puede tener atributos como:

• nombres (names, dimnames).
• dimensiones (dim).
• clase (class).
• longitud (length).
• Otros metadatos y atributos particulares.

Se utiliza la función attribute() para inspeccionarlos.

El símbolo <- es el operador de asignación. También se utiliza -> para realizar la asignación de izquierda a derecha.

x <- 1
print(x)

[1] 1

45 -> y
print(y)

[1] 45

x <- 1:20
x

 [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

El operador dos puntos (:) crea secuencias.

x <- c(0.5, 0.6)      ## numérico
class(x)

[1] "numeric"

x <- c(TRUE, FALSE)   ## lógico
x <- c(TRUE, FALSE)   ## lógico
x <- c("a", "b", "c") ## alfanumérico, carácter, sarta.

x <- c(0.5, 0.6)      ## numérico
x <- 9:29             ## entero
x <- c(1+0i, 2+4i)    ## complejo
# Uso de la función vector().
x <- vector("numeric", length = 10)
x

 [1] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

x <- 1
class(x)

[1] "numeric"

x <- 1L
class(x)

[1] "integer"

y <- c(1.7, "a")
y <- c(TRUE, 2)
y <- c("a", TRUE)

x <- 0:6
class(x)

[1] "integer"

as.numeric(x)

[1] 0 1 2 3 4 5 6

as.logical(x)

[1] FALSE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE

x <- 0:6
as.character(x)

[1] "0" "1" "2" "3" "4" "5" "6"

as.complex(x)

[1] 0+0i 1+0i 2+0i 3+0i 4+0i 5+0i 6+0i

x <- c("a", "b", "c")
as.numeric(x)

[1] NA NA NA

as.logical(x)

[1] NA NA NA

as.complex(x)

[1] NA NA NA

x <- list(1, "a", TRUE, 1 + 4i)
x

[[1]]
[1] 1

[[2]]
[1] "a"

[[3]]
[1] TRUE

[[4]]
[1] 1+4i

Los factores se usan para representar variables categóricas. Pueden ser ordenados o no ordenados. Y se pueden asimilar a un vector donde cada categoría tiene una etiqueta.

• Se usan en modelación como lm() y glm().
• Ahorran espacio y codifican con etiquetas legibles variables categóricas.

• is.na() Se usa para probar si los objetos son NA.
• is.nan() para los valores NaN.
• NA existen tantos numéricos NA como de sarta <NA>.
• Un valor NaN es NA pero no al contrario.

x <- c(1, 2, NA, 10, 3, 0/0, 3/0, log(0))
is.na(x)

[1] FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE

is.nan(x)

[1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE

• Son un tipo de lista, donde cada elemento de la lista tiene la misma longitud.
• Cada elemento de la lista es una columa y la longitud de cada elemento de la lista es el número de filas.
• A diferencia de las matrices los data.frame permiten tipos distintos para cada columna. En las matrices todos son de la misma clase.
• Los data.frame tienen atributos como row.names.
• Se crean mediante funciones como read.table() o read.csv().
• Se pueden convertir a matrices con data.matrix().

x <- list(a = 1, b = 2, c = 3)
x

$a
[1] 1

$b
[1] 2

$c
[1] 3

m <- matrix(1:4, nrow = 2, ncol = 2)
m

     [,1] [,2]
[1,]    1    3
[2,]    2    4

dimnames(m) <- list(c("a", "b"),c("c", "d"))
m

  c d
a 1 3
b 2 4

• [ Siempre devuelve un objeto de la misma clase que el original.
• [[ Es usado para extraer los elementos de una lista. Sólo para extraer un elmento de la lista. Lo que devuelve puede ser de distinto tipo al de la lista o el data.frame.
• $ se usa para extraer elementos de una lista o data.frame. Semánticamente es similar a [[.

x <- c("a", "b", "c", "c", "d", "a")
x[1]

[1] "a"

x[2]

[1] "b"

x[1:4]

[1] "a" "b" "c" "c"

x <- c("a", "b", "c", "c", "d", "a")
x > "a"

[1] FALSE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE

x[x > "a"]

[1] "b" "c" "c" "d"

u <- x > "a"
x[u]

[1] "b" "c" "c" "d"

x <- matrix(6:1, 2, 3)
x[1, 2]
x[2, 1]

x[1,]

x[,2]

x <- matrix(6:1, 2, 3)
x[1, 2]
x[1, 2, drop = FALSE]

x <- matrix(6:1, 2, 3)
x[1, ]
x[1, , drop = FALSE]

x <- list(foo = 6:1, bar = 0.6)
x[1]

$foo
[1] 6 5 4 3 2 1

x[[1]]

[1] 6 5 4 3 2 1

x$bar

[1] 0.6

x[["bar"]]

[1] 0.6

x["bar"]

$bar
[1] 0.6