Tipos de datos de R, Estructuras de datos en R, Vectores R, Listas R, Marcos de datos de R, Matrices de R
R ofrece un rico conjunto de estructuras de datos que sirven como bloques de construcción para el análisis de datos. En este tutorial, vamos a cubrir los cuatro tipos de datos primarios en R:
Comprender estas estructuras de datos es esencial para escribir código R eficiente y realizar análisis de datos eficaces.
Los vectores son el tipo más simple de estructura de datos en R. Son colecciones ordenadas y homogéneas de elementos (todos los elementos deben ser del mismo tipo).
# Creación de un vector numérico
num_vector <- c(1, 2, 3, 4, 5)
print(num_vector) [1] 1 2 3 4 5# Creación de un vector de caracteres
char_vector <- c("apple", "banana", "cherry")
print(char_vector) [1] "apple" "banana" "cherry"# Operaciones básicas con vectores
sum_vector <- sum(num_vector)
print(paste("Sum:", sum_vector)) [1] "Sum: 15"Utilice vectores para almacenar secuencias de números, caracteres o valores lógicos cuando todos los elementos sean del mismo tipo.
Las listas en R son estructuras de datos flexibles que pueden contener elementos de diferentes tipos, incluyendo otras listas.
# Creación de una lista que contenga diferentes tipos de datos
my_list <- list(
name = "Alice",
age = 25,
scores = c(85, 90, 95)
)
print(my_list)$name
[1] "Alice"
$age
[1] 25
$scores
[1] 85 90 95# Acceso a los elementos de una lista
print(my_list$name)[1] "Alice"print(my_list[[3]])[1] 85 90 95Utilice listas cuando necesite almacenar datos heterogéneos o una colección de objetos que no comparten necesariamente el mismo tipo.
Los marcos de datos son estructuras de datos bidimensionales ideales para manejar datos tabulares. Son similares a las hojas de cálculo y permiten almacenar diferentes tipos de datos en cada columna.
# Creación de un marco de datos
students <- data.frame(
name = c("Alice", "Bob", "Charlie"),
age = c(25, 30, 35),
major = c("Biology", "Mathematics", "Computer Science")
)
print(students) name age major
1 Alice 25 Biology
2 Bob 30 Mathematics
3 Charlie 35 Computer Science# Acceso a las columnas de un marco de datos
print(students$name)[1] "Alice" "Bob" "Charlie"Los marcos de datos se utilizan mejor cuando se trabaja con datos estructurados y tabulares. Son particularmente útiles en la ciencia de datos para tareas como la limpieza, transformación y visualización de datos.
Las matrices son matrices bidimensionales que contienen elementos de un único tipo de datos. Se utilizan principalmente para cálculos matemáticos.
# Creación de una matriz a partir de un vector, especificando el número de filas
matrix_data <- matrix(1:9, nrow = 3, byrow = TRUE)
print(matrix_data) [,1] [,2] [,3]
[1,] 1 2 3
[2,] 4 5 6
[3,] 7 8 9# Operaciones básicas con matrices
matrix_sum <- sum(matrix_data)
print(paste("Matrix Sum:", matrix_sum))[1] "Matrix Sum: 45"Utilice matrices para cálculos numéricos en los que necesite una estructura bidimensional fija, como en las operaciones de álgebra lineal.
Comprender las estructuras de datos fundamentales en R -vectores, listas, marcos de datos y matrices- es crucial para un análisis de datos eficaz. Cada estructura tiene sus casos de uso específicos, y dominarlos te ayudará a escribir código R más eficiente y legible. Experimenta con estos ejemplos y explora cómo se puede aprovechar cada estructura de datos en tus propios proyectos.
Feliz codificación y disfrute explorando las potentes estructuras de datos de R!
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