#R - Funciones

Creando vectores c(1,2,3) # [1] 1 2 3 is.vector(c(1,2,3)) # [1] TRUE # Como una secuencia de enteros 2:5 # [1] 2 3 4 5 seq(2,3,by=0.5) # [1] 2.0 2.5 3.0 rep(1:2,times=3) # [1] 1 2 1 2 1 2 rep(1:2,each=2) # [1] 1 1 2 2 Seleccionando elementos de un vector Por posición: v1 <- 1:6 v1[4] # Seleccionando el cuarto elemento v1[-4] # Todos excepto el cuarto v1[2:4] # Del 2º al 4º elemento v1[-(2:4)] # Todos excepto del 2º al 4º v1[c(1,5)] # El 1º y el 5º elemento Por valor: []

En R los factores se usan para categorizar conjuntos de datos basados en un conjunto fijo de valores posibles. Este tipo de dato no es muy común en otros lenguajes de programación y es conveniente entender como funciona ya que lo veremos muy a menudo trabajando con data frames por ejemplo: > v1 <- c(1,2,3) > v2 <- c("uno","dos","tres") > str(data.frame(v1,v2)) 'data.frame': 3 obs. of 2 variables: $ v1: num 1 2 3 $ v2: Factor w/ 3 levels "dos","tres","uno": 3 1 2 Aunque podemos evitar este comportamiento con stringsAsFactors=FALSE: []

A continuación voy a revisar algunos métodos para aplicar una función sobre estructuras de datos (matrices, data frames, vectores, listas, etc.) de forma repetitiva. La forma clásica de hacerlo es usar un bucle accediendo a cada elemento y aplicarle una función para transformar los datos, con las funciones de la familia apply del paquete base de R (apply, lapply , sapply, vapply, mapply, rapply y tapply) se puede simplificar mucho el código y aplicar la función sobre los elementos en una sola línea evitando los bucles. []

grep(): Búsqueda y reemplazo básado en patrones Un ejemplo muy sencillo pasando un vector de strings a evaluar y la expresión “pattern” para buscar coincidencias. > txt <- c("arm","foot","lefroo", "bafoobar","pattern","cpu") > grep("pattern",txt) [1] 5 Este ejemplo es algo más avanzado y permite ver el juego que puede dar para hacer búsquedas avanzadas usando expresiones regulares con perl=TRUE (ver “Perl - Regular Expressions - Tutorialspoint”), + busca una o más ocurrencias de la letra ‘b’. []

En esta ocasión vamos a crear nuestra propia función. La declaración básica de una función se muestra abajo, debemos darle un nombre para poder invocarla más tarde: Func1 <- function() { } Parámetros de una función Podemos pasar parámetros a la función como sigue y llamarla tantas veces queramos, se evidencia que es muy útil cuando queremos ejecutar una secuencia de instrucciones llamando a la función desde cualquier parte de nuestra aplicación. []

Vamos a revisar algunas funciones estadísticas y aritméticas básicas. mean() - Media aritmética La función ´mean()´ cálcula el promedio o la media aritmética de un conjunto de valores normalmente definidos como un vector como parámetro, aunque puede trabajar con una variedad de objetos, la media se obtiene se obtiene a partir de la suma de todos sus valores dividida entre el número de sumandos. [Fuente] Este es el ejemplo más sencillo posible: []