PDF de programación - Datos: lectura, manejo de observaciones y variables. Funciones

Antes de empezar
Las ayudas de R
R: los objetos
Manipulación de objetos
Funciones

Datos: lectura, manejo de observaciones y

variables. Funciones

000R Team

Métodos estadísticos de investigación: introducción a R y

Rstudio

000R Team

Datos: lectura, manejo de observaciones y variables. Funciones

Antes de empezar
Las ayudas de R
R: los objetos
Manipulación de objetos
Funciones

1 Antes de empezar

2 Las ayudas de R

3 R: los objetos

4 Manipulación de objetos

5 Funciones

000R Team

Datos: lectura, manejo de observaciones y variables. Funciones

Antes de empezar
Las ayudas de R
R: los objetos
Manipulación de objetos
Funciones

Antes de empezar

000R Team

Datos: lectura, manejo de observaciones y variables. Funciones

Antes de empezar
Las ayudas de R
R: los objetos
Manipulación de objetos
Funciones

Pepara la sesión de trabajo

Para ello:

Establece un directorio de trabajo (working directory)
Crea un script de R con un nombre identificativo de la sesión y
guárdalo en tu directorio de trabajo
Haz un comentario en dicho script (usando la almohadilla #) en
el que reflejes la fecha de hoy y otras anotaciones que
consideres explicativas.

000R Team

Datos: lectura, manejo de observaciones y variables. Funciones

Antes de empezar
Las ayudas de R
R: los objetos
Manipulación de objetos
Funciones

Las ayudas de R

000R Team

Datos: lectura, manejo de observaciones y variables. Funciones

Antes de empezar
Las ayudas de R
R: los objetos
Manipulación de objetos
Funciones

help()

La función help() muestra información sobre la función que
pasemos como argumentos

help(rep)

Es equivalente a escribir

?rep

000R Team

Datos: lectura, manejo de observaciones y variables. Funciones

Antes de empezar
Las ayudas de R
R: los objetos
Manipulación de objetos
Funciones

apropos()

La función apropos() lista todas las funciones que contienen el
string que se le pasa como argumento

apropos("rep")

[1] "agrep"
[3] "bug.report"
[5] ".__C__ClassUnionRepresentation" ".__C__MethodSelectionReport"
[7] ".__C__refClassRepresentation"
[9] "grep"

"agrepl"
".__C__classRepresentation"

##
##
##
##
##
## [11] "grepRaw"
## [13] "newClassRepresentation"
## [15] "rep"
## [17] "repeat"
## [19] "rep.int"
## [21] "replayPlot"
## [23] "replicate"
## [25] "rep.numeric_version"
## [27] "rep.POSIXlt"
## [29] "setReplaceMethod"

".__C__repeat"
"grepl"
"makeClassRepresentation"
"preplot"
"rep.Date"
"rep.factor"
"replace"
"rep_len"
"replications"
"rep.POSIXct"
"representation"
"setRepositories"

000R Team

Datos: lectura, manejo de observaciones y variables. Funciones

Antes de empezar
Las ayudas de R
R: los objetos
Manipulación de objetos
Funciones

example()

La funcion example() muestra diferentes casos (ejemplos) de uso de la función que se le pasa como argumento
example(rep)

# not the same.

# same as second.

##
## rep> rep(1:4, 2)
## [1] 1 2 3 4 1 2 3 4
##
## rep> rep(1:4, each = 2)
## [1] 1 1 2 2 3 3 4 4
##
## rep> rep(1:4, c(2,2,2,2))
## [1] 1 1 2 2 3 3 4 4
##
## rep> rep(1:4, c(2,1,2,1))
## [1] 1 1 2 3 3 4
##
## rep> rep(1:4, each = 2, len = 4)
## [1] 1 1 2 2
##
## rep> rep(1:4, each = 2, len = 10)
##
##
## rep> rep(1:4, each = 2, times = 3)
##
##
## rep> rep(1, 40*(1-.8)) # length 7 on most platforms
## [1] 1 1 1 1 1 1 1
##
## rep> rep(1, 40*(1-.8)+1e-7) # better

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

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

# first 4 only.

# 8 integers plus two recycled 1
s.

# length 24, 3 complete replications

000R Team

Datos: lectura, manejo de observaciones y variables. Funciones

Antes de empezar
Las ayudas de R
R: los objetos
Manipulación de objetos
Funciones

RsiteSearch()

Para buscar en manuales de ayuda y listas de correo archivadas
información sobre una función se puede usar RsiteSearch()

RSiteSearch("gbm")

Devuelve un conjunto de resultados (con un índice o puntuación
para cada uno de ellos) que coinciden con la consulta.

000R Team

Datos: lectura, manejo de observaciones y variables. Funciones

Antes de empezar
Las ayudas de R
R: los objetos
Manipulación de objetos
Funciones

demo()

demo es una interfaz de uso amigable para ejecutar algunos scripts
de R a modo de demostración
Escribiendo

demo()

aparece en pantalla las funciones que tiene disponible esta utilidad.

000R Team

Datos: lectura, manejo de observaciones y variables. Funciones

Antes de empezar
Las ayudas de R
R: los objetos
Manipulación de objetos
Funciones

demo() 2

demo( graphics )
demo( persp )
demo( intervals )

000R Team

Datos: lectura, manejo de observaciones y variables. Funciones

Antes de empezar
Las ayudas de R
R: los objetos
Manipulación de objetos
Funciones

La chuleta (R Reference Card 2.0 de Baggott)

Compendio de funciones básicas (y no tanto) de R.
https://cran.r-project.org/doc/contrib/
Baggott-refcard-v2.pdf

000R Team

Datos: lectura, manejo de observaciones y variables. Funciones

Antes de empezar
Las ayudas de R
R: los objetos
Manipulación de objetos
Funciones

Vectores
Matrices
Data frames
Seleccionar subconjuntos de un dataframe
Factores

R: los objetos

000R Team

Datos: lectura, manejo de observaciones y variables. Funciones

Antes de empezar
Las ayudas de R
R: los objetos
Manipulación de objetos
Funciones

Vectores
Matrices
Data frames
Seleccionar subconjuntos de un dataframe
Factores

Vectores

000R Team

Datos: lectura, manejo de observaciones y variables. Funciones

Antes de empezar
Las ayudas de R
R: los objetos
Manipulación de objetos
Funciones

Vectores
Matrices
Data frames
Seleccionar subconjuntos de un dataframe
Factores

Vectores

Los vectores son un conjunto ordenado de valores
Para calcular con todo el vector se emplea el nombre del objeto
Para utilizar un subconjunto valores se emplea subíndices
Los subíndices se incluyen entre corchetes ( x[ 3 ] )
Los subíndices están en el rango: 1 — número de elementos
del vector
Los subíndices pueden ser expresiones

000R Team

Datos: lectura, manejo de observaciones y variables. Funciones

Antes de empezar
Las ayudas de R
R: los objetos
Manipulación de objetos
Funciones

Vectores
Matrices
Data frames
Seleccionar subconjuntos de un dataframe
Factores

Ejemplo

x <- c( 8, 5, 2, 4, 1, 6, 3 )
length( x )

## [1] 7

x

## [1] 8 5 2 4 1 6 3

x[]

## [1] 8 5 2 4 1 6 3

000R Team

Datos: lectura, manejo de observaciones y variables. Funciones

Antes de empezar
Las ayudas de R
R: los objetos
Manipulación de objetos
Funciones

Vectores
Matrices
Data frames
Seleccionar subconjuntos de un dataframe
Factores

Ejemplo

x[ 1 ]

## [1] 8

x[ 2:4 ]

## [1] 5 2 4

x[ c( 3, 5 ) ]

## [1] 2 1

000R Team

Datos: lectura, manejo de observaciones y variables. Funciones

Antes de empezar
Las ayudas de R
R: los objetos
Manipulación de objetos
Funciones

Vectores
Matrices
Data frames
Seleccionar subconjuntos de un dataframe
Factores

Ejemplo

x[ -1 ]

## [1] 5 2 4 1 6 3

x[ x > 4 ]

## [1] 8 5 6

which( x > 4 )

## [1] 1 2 6

000R Team

Datos: lectura, manejo de observaciones y variables. Funciones

Antes de empezar
Las ayudas de R
R: los objetos
Manipulación de objetos
Funciones

Vectores
Matrices
Data frames
Seleccionar subconjuntos de un dataframe
Factores

Ejercicio 1

Crea un vector de números enteros (mínimo 5 elementos)
Comprueba el tipo de tu vector con la función str()
Aplica algunas funciones a tu vector para calcular: su media, la
suma de sus componentes. . .
Sustituye el tercer componente del vector por la suma de los
dos anteriores
Haz que tu vector (que ya está creado) sea de tipo cadena de
caracteres.
Guárdalo en una nueva variable
Comprueba su tipo con la función str()
Intenta aplicar las funciones anteriores a ese vector. ¿Qué
sucede?

000R Team

Datos: lectura, manejo de observaciones y variables. Funciones

Antes de empezar
Las ayudas de R
R: los objetos
Manipulación de objetos
Funciones

Vectores
Matrices
Data frames
Seleccionar subconjuntos de un dataframe
Factores

Matrices

000R Team

Datos: lectura, manejo de observaciones y variables. Funciones

Antes de empezar
Las ayudas de R
R: los objetos
Manipulación de objetos
Funciones

Vectores
Matrices
Data frames
Seleccionar subconjuntos de un dataframe
Factores

Matrices

Una matriz es un conjunto ordenado de vectores
Los elementos de la matriz están ordenados por filas y columnas
Todos los vectores son del mismo tipo: enteros, caracteres, . . .
Los elementos de una matriz se identifican por dos subíndices
El uso de los subíndices sigue las mismas reglas que en el caso
de los vectores
Se puede crear uniendo vectores o mediante la función
matrix()

000R Team

Datos: lectura, manejo de observaciones y variables. Funciones

Antes de empezar
Las ayudas de R
R: los objetos
Manipulación de objetos
Funciones

Vectores
Matrices
Data frames
Seleccionar subconjuntos de un dataframe
Factores

Ejemplo

m <- matrix( 1:12, 4, 3 )
m

[,1] [,2] [,3]
9
10
11
12

5
6
7
8

1
2
3
4

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

m[ 1, ]

## [1] 1 5 9

000R Team

Datos: lectura, manejo de observaciones y variables. Funciones

Antes de empezar
Las ayudas de R
R: los objetos
Manipulación de objetos
Funciones

Vectores
Matrices
Data frames
Seleccionar subconjuntos de un dataframe
Factores

Data frames

000R Team

Datos: lectura, manejo de observaciones y variables. Funciones

Antes de empezar
Las ayudas de R
R: los objetos
Manipulación de objetos
Funciones

Vectores
Matrices
Data frames
Seleccionar subconjuntos de un dataframe
Factores

Data frames

Son semejantes a las matrices
Se organizan por filas y columnas
Las columnas no tienen por que ser homogéneas
Las columnas tienen nombre
Habitualmente los data frames se obtienen de la lectura de un
fichero de datos

000R Team

Datos: lectura, manejo de observaciones y variables. Funciones

Antes de empezar
Las ayudas de R
R: los objetos
Manipulación de objetos
Funciones

Vectores
Matrices
Data frames
Seleccionar subconjuntos de un dataframe
Factores

Ejemplo PIB

Figure 1:

000R Team

Datos: lectura, manejo de observaciones y variables. Funciones

Antes de empezar
Las ayudas de R
R: los o