1. Consola, operadores y funciones

1 Consola, operadores y funciones

Objetivo: dominar la consola, los operadores básicos y la sintaxis general de una función en R (nombre(argumentos)), con énfasis en buenas prácticas de asignación y ayuda integrada.

Tip

Atajos útiles:
- Ctrl + L limpia la consola.
- Escribe ?mean o help(mean) para abrir la ayuda de una función.
- Usa <- para asignar objetos (recomendado en R).

1.1 1.1 Consola y operadores aritméticos

Code

# La consola ejecuta expresiones directamente:
3 + 4

[1] 7

Code

10 - 2

[1] 8

Code

6 * 7

[1] 42

Code

20 / 5

[1] 4

Code

2^5          # potencia

[1] 32

Code

9^(1/2)      # raíz cuadrada (también sqrt(9))

[1] 3

Code

# R es vectorizado: las operaciones se aplican elemento a elemento
c(1, 2, 3) + c(10, 10, 10)

[1] 11 12 13

Code

c(1, 2, 3) * 10

[1] 10 20 30

1.2 Asignación y nombres de objetos

Code

# Asignación: usa preferiblemente <-
x <- c(1, 5, 8, 3, 7)
x

[1] 1 5 8 3 7

Code

# Reasignación (sobrescribe el objeto)
x <- c(1, 5, 8, 3, 7, 7, 77, 7, 7, 7)

# Sensible a mayúsculas/minúsculas:
X <- 5
x; X  # son distintos

 [1]  1  5  8  3  7  7 77  7  7  7

[1] 5

Code

# Buenas prácticas de nombres: snake_case
ingresos_mes <- c(100, 120, 115)

Warning

Evita: espacios en nombres, tildes, o empezar con número. Prefiere snake_case (p. ej., ventas_totales).

1.3 Operadores relacionales y lógicos (para filtros)

Code

# Comparaciones devuelven TRUE/FALSE
5 > 3

[1] TRUE

Code

5 == 5

[1] TRUE

Code

5 != 3

[1] TRUE

Code

v <- c(2, 7, 10)
v > 5

[1] FALSE  TRUE  TRUE

Code

# Lógicos: & (y), | (o), ! (no)
(5 > 3) & (2 == 2)

[1] TRUE

Code

(5 < 3) | (2 == 2)

[1] TRUE

Code

!TRUE

[1] FALSE

1.4 Funciones: forma general, argumentos y ayuda

Code

# Forma general: nombre(argumento1 = valor1, argumento2 = valor2, ...)
# Ejemplos comunes:
mean(c(1, 2, 3))                 # promedio

[1] 2

Code

mean(c(1, 2, NA), na.rm = TRUE)  # ignora NA (argumento con nombre)

[1] 1.5

Code

# Ayuda integrada:
# ?mean        # descomenta en tu IDE para ver documentación
# args(mean)   # muestra los argumentos

1.5 Vectores y secuencias rápidas

Code

# Crear vectores con c()
a <- c(10, 20, 30)

# Secuencias:
y <- 1:5
y

[1] 1 2 3 4 5

Code

# Secuencias con paso:
seq(from = 0, to = 1, by = 0.25)

[1] 0.00 0.25 0.50 0.75 1.00

1.6 Indexación con corchetes []

Code

y <- 23:67        # vector de 45 elementos
y[16]             # elemento 16 (R indexa desde 1)

[1] 38

Code

y[1:3]            # primeros tres

[1] 23 24 25

Code

# Indexar por condición:
y[y > 50]         # todos los > 50

 [1] 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67

Important

Decimal en R: usa punto como separador (3.14), no coma.

1.7 Ejercicios

Crea un vector z con los números del 5 al 25 y calcula:

la suma total,
el promedio,
el porcentaje de elementos mayores a 15.
Define w <- c(2, 4, NA, 6, 8, NA) y calcula la media ignorando los NA.
Usa ?sum para revisar los argumentos; prueba sum(z, na.rm = TRUE).

Code

# Sugerencia de solución (puedes ocultar en clase si prefieres):
z <- 5:25
sum(z)

[1] 315

Code

mean(z)

[1] 15

Code

mean(z > 15) * 100

[1] 47.61905

Code

w <- c(2, 4, NA, 6, 8, NA)
mean(w, na.rm = TRUE)

[1] 5

Code

# Revisión de ayuda (descomenta en tu IDE):
# ?sum
# args(sum)