No necesitas conocimientos previos: empieza relacionando el tema con una situación cotidiana.
CONTENIDO ORIGINAL
Avanza en orden. Cada lección está redactada para Palta es Cool, utiliza ejemplos propios y termina con una actividad cuya respuesta puedes desplegar.
ANTES DE EMPEZAR
Ubícate antes de avanzar
Al terminar deberías poder relacionar Objetos y vectores con Estructuras de datos y resolver un caso nuevo.
Reserva entre 35 y 55 minutos para lectura, ejemplos, tres comprobaciones y cierre.
04 / PREPARA EL LABORATORIO
Instala R y luego RStudio. Conserva cada ejercicio en un proyecto separado.
Abrir la guía de herramientas →Diagnóstico rápido: ¿cómo se relacionan Objetos y vectores y Estructuras de datos? ＋
No necesitas acertar todavía. Escribe una hipótesis de dos líneas y compárala con tu respuesta al finalizar; si puedes corregirla y justificar el cambio, hubo aprendizaje.
Aprende el tema paso a paso
Comenzarás a pensar como R: guardarás valores en objetos, elegirás una estructura adecuada y convertirás operaciones repetidas en funciones fáciles de comprobar.
Al terminar podrás
- Un objeto le da nombre a un valor
- Cada estructura responde a una forma de organizar datos
- Funciones y paquetes separan intención de repetición
01
Objetos y tipos
Un objeto le da nombre a un valor
En R, el operador <- asigna un valor a un nombre. Los tipos básicos incluyen números, texto y valores lógicos. Un vector reúne varios elementos, pero todos terminan compartiendo un mismo tipo básico.
numeric representa números, incluidos valores con decimales.
character representa texto.
logical representa TRUE o FALSE; NA puede marcar un dato ausente.
¿Qué ocurre con c(12000, "pendiente", 9800)?
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R convierte todo el vector a texto, porque un vector atómico necesita un solo tipo. Para conservar montos y estados con tipos distintos conviene usar columnas de un data frame.
02
Estructuras
Cada estructura responde a una forma de organizar datos
Un data frame se parece a una tabla: cada fila representa una observación y cada columna una variable. Vectores y matrices son homogéneos; una lista puede reunir objetos distintos; los factores representan categorías con niveles definidos.
Vector o matriz: elementos de un mismo tipo.
Lista: objetos diferentes dentro de una colección.
Data frame: variables de distintos tipos con igual número de observaciones.
¿Por qué data.frame(cliente = c("Ana", "Leo"), total = c(10, 20, 30)) produce un error?
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Porque las columnas tienen longitudes incompatibles: hay dos clientes y tres totales. Cada fila debe poder asociar un valor de cada columna.
03
Código reutilizable
Funciones y paquetes separan intención de repetición
Una función recibe argumentos, ejecuta una tarea y devuelve un resultado. Los paquetes añaden funciones creadas por la comunidad: se instalan una vez en el equipo y se cargan en cada sesión que los necesita.
function() define parámetros y comportamiento.
Un nombre claro explica qué calcula la función.
Los mensajes y pruebas pequeñas ayudan a depurar.
¿Cuál es la diferencia entre install.packages("dplyr") y library(dplyr)?
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install.packages descarga e instala el paquete y normalmente se ejecuta una sola vez. library lo carga en la sesión actual para poder usar sus funciones.
Tu recorrido en tres ideas
- Un objeto le da nombre a un valor
- Cada estructura responde a una forma de organizar datos
- Funciones y paquetes separan intención de repetición
CIERRE DE LA SECCIÓN
Comprueba que puedes usarlo
Antes de continuar, revisa estos tropiezos frecuentes y resuelve un caso sin copiar los ejemplos.
Mezclar texto y números en un vector sin advertir la conversión de tipo.
Instalar paquetes dentro de cada ejecución en vez de cargarlos cuando corresponde.
Ahora hazlo sin guía
Crea un data frame de pedidos y una función que calcule el total con impuesto solo para montos válidos.
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Una respuesta sólida:
- Las columnas tienen tipos y longitudes coherentes.
- La función valida entradas y devuelve un resultado.
- Comprueba estructura y al menos dos casos de prueba.