Tipos de datos de R que deberías conocer
Como en cualquier otro lenguaje de programación, en la programación con R también existen varios tipos de datos que ayudan a los programadores a estructurar sus datos. Además de los tipos de datos básicos, R también tiene tipos de datos más complejos.
¿Para qué se utilizan los tipos de datos en R?
La programación implica a menudo el tratamiento de datos. Para que estos datos se almacenen en la memoria de forma efectiva, los desarrolladores pueden elegir entre distintos tipos de datos en la gran mayoría de los lenguajes. Ejemplos de tipos de datos son los números o las cadenas.
Los distintos operadores R suelen definirse sobre distintos tipos de datos. Por lo tanto, los tipos de datos también ayudan a los programadores a procesar sus datos de forma adecuada y aumentar así la eficacia de los programas.
Los distintos tipos de datos en R
Existen varios tipos de datos diferentes en R. Algunos, a menos que estés aprendiendo a programar, pueden resultarte familiares de otros lenguajes de programación. Para una comprobación del tipo de datos en R, existe el comando R class(), que toma cualquier variable como parámetro de paso y devuelve el tipo de datos de esta variable.
Tipos de datos numéricos
Los tipos de datos numéricos pertenecen a los tipos de datos básicos en R y se utilizan para representar valores numéricos. Dentro de los tipos de datos numéricos, se distingue entre numeric para números reales, integer para enteros y complex para números complejos con partes imaginarias.
x <- 3.14
y <- 42
z <- 3 + 2i
print(class(x))
print(class(y))
print(class(z))El resultado de este código es el siguiente:
"numeric"
"numeric"
"complex"Llegados a este punto, puede que te preguntes por qué el tipo de dato numeric ha salido dos veces, aunque la variable y es un número entero. La explicación es sencilla: los enteros en R son siempre numerical mismo tiempo. Para indicar al intérprete que se trata efectivamente de un entero, debes añadir el sufijoL a sus enteros:
y <- 42L
print(class (y))Ahora la función anterior devuelve el resultado esperado:
"integer"Cadenas
Para representar texto o caracteres, se puede recurrir a un tipo de datos llamado character. Los datos de este tipo, que se denominan R strings, pueden identificarse en R mediante comillas simples o dobles:
x <- "¡Hola, mundo!"
y <- 'Hello world!'
print(class(x))
print(class(y))Una vez más, la función class() se puede utilizar para mostrar el tipo de datos de las variables:
"character"
"character"Tipos de datos lógicos
Las variables del tipo de datos lógico, conocidas en R como logical, son evaluadas por el intérprete como TRUE o FALSE. De esta forma, se pueden formalizar condiciones o expresiones lógicas. Esto es necesario con frecuencia para controlar el flujo del programa.
x <- TRUE
y <- FALSE
print(class(x))
print(class(y))Si te fijas en el tipo de datos de ambas variables, verás que se les ha asignado el tipo de datos de R logical:
"logical"
"logical"Datos en bruto
En R, hay un tipo de datos separado para ver las variables como una secuencia de bytes. Este tipo de datos R se llama raw. Para convertir tus datos en datos raw, puedes utilizar la función charToRaw(). Para el caso contrario, existe la función rawToChar().
El siguiente código muestra cómo se convierte una cadena en una secuencia de bytes que tiene el tipo de datos raw:
x <- "¡Hola, mundo!"
y <- charToRaw(x)
print(y)
print(class(y))El código anterior muestra primero la secuencia de bytes en números hexadecimales en la pantalla. Posteriormente, la llamada a class() asegura que el tipo de datos de la variable y se muestre:
48 61 6c 6c 6f 20 57 65 6c 74 21
"raw"En R también puedes convertir el tipo de los datos. Este cambio en R suele ser muy sencillo: si tienes una cadena que consta de un número (por ejemplo, “42”), puedes asegurarte de que la cadena se convierta en el tipo de datos numeric simplemente añadiendo 0.
Estructuras de datos en R
Además de los tipos de datos básicos en R, existen una serie de estructuras de datos que ayudan a los programadores a estructurar mejor los datos. Estas estructuras de datos son más complejas que los tipos de datos simples y, como por ejemplo los Data Frames en R, a menudo son multidimensionales, a diferencia de los tipos de datos.
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