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R cli
Antes de pedir ayuda a otros, generalmente es una buena idea que intente ayudarse a sí mismo. R incluye amplias facilidades para acceder a la documentación y buscar ayuda. También hay motores de búsqueda especializados para acceder a información sobre R en Internet, y los motores de búsqueda generales de Internet también pueden resultar útiles (véase más adelante).
La función help() y el operador ? help en R proporcionan acceso a las páginas de documentación de las funciones, conjuntos de datos y otros objetos de R, tanto para los paquetes de la distribución estándar de R como para los paquetes contribuidos. Para acceder a la documentación de la función estándar lm (modelo lineal), por ejemplo, introduzca el comando help(lm) o help(“lm”), o ?lm o ? “lm” (es decir, las comillas son opcionales).
Para acceder a la ayuda de una función de un paquete que no está cargado actualmente, especifique además el nombre del paquete: Por ejemplo, para obtener la documentación de la función rlm() (modelo lineal robusto) del paquete MASS, help(rlm, package=”MASS”).
Los nombres estándar en R constan de letras mayúsculas y minúsculas, números (0-9), guiones bajos (_) y puntos (.), y deben comenzar con una letra o un punto. Para obtener ayuda para un objeto con un nombre no estándar (como el operador de ayuda ?), el nombre debe citarse: por ejemplo, help(‘?’) o ?”?”.
Tutorial de R Studio
Aunque R tiene todas las capacidades de un lenguaje de programación, no se encontrará escribiendo un montón de condiciones if o bucles mientras escribe código en el lenguaje R. Hay otras construcciones de programación como vectores, listas, marcos, tablas de datos, matrices, etc., que permiten realizar transformaciones en los datos de forma masiva.
La elección entre R y Python también depende de lo que intente conseguir con su código. Si se trata de analizar un conjunto de datos y presentar los resultados en un trabajo de investigación, R es probablemente la mejor opción. Pero si está escribiendo un programa de análisis de datos que se ejecuta en un sistema distribuido e interactúa con muchos otros componentes, sería preferible trabajar con Python.
SAS es un potente software que ha sido la primera opción de la empresa privada para sus necesidades de análisis durante mucho tiempo. Su interfaz gráfica de usuario y su completa documentación, junto con un soporte técnico fiable, lo convierten en una muy buena herramienta para las empresas.
Mientras que R es el campeón indiscutible en el ámbito académico y de la investigación, SAS es extremadamente popular en la analítica comercial. Sin embargo, R y Python están ganando impulso en el espacio empresarial y las empresas también están tratando de avanzar hacia las tecnologías de código abierto. El tiempo dirá si SAS continuará su dominio o R/Python tomará el relevo.
R ejecuta un script desde otro archivo
¿Qué ocurre cuando algo va mal con tu código R? ¿Qué haces? ¿De qué herramientas dispone para solucionar el problema? Este capítulo le enseñará cómo arreglar problemas imprevistos (depuración), le mostrará cómo las funciones pueden comunicar problemas y cómo puede tomar acciones basadas en esas comunicaciones (manejo de condiciones), y le enseñará cómo evitar problemas comunes antes de que ocurran (programación defensiva).
La depuración es el arte y la ciencia de solucionar problemas inesperados en tu código. En esta sección aprenderás las herramientas y técnicas que te ayudarán a llegar a la causa raíz de un error. Aprenderá estrategias generales para la depuración, funciones útiles de R como traceback() y browser(), y herramientas interactivas en RStudio.
No todos los problemas son inesperados. Cuando se escribe una función, a menudo se pueden anticipar los problemas potenciales (como un archivo inexistente o el tipo de entrada equivocado). Comunicar estos problemas al usuario es el trabajo de las condiciones: errores, advertencias y mensajes.
Las condiciones suelen mostrarse de forma destacada, en negrita o de color rojo, dependiendo de la interfaz de R. Se pueden distinguir porque los errores siempre empiezan con “Error” y las advertencias con “Mensaje de advertencia”. Los autores de funciones también pueden comunicarse con sus usuarios con print() o cat(), pero creo que es una mala idea porque es difícil capturar e ignorar selectivamente este tipo de salida. La salida impresa no es una condición, por lo que no puede utilizar ninguna de las herramientas útiles de manejo de condiciones que aprenderá más adelante.
Cómo codificar en R
Skip to contentNo Search ResultsKnitrComo se indica en Wikipedia, Knitr es un motor para la generación de informes dinámicos con R, un lenguaje de programación orientado a la estadística. Este artículo explica cómo añadir código R a su documento LaTeX para generar una salida dinámica.
Como ves, el texto entre los caracteres <<>>= y @ es código R, este código y su salida se imprimen en un formato similar al de un listado. Este trozo de código puede tomar algunos parámetros extra para personalizar la salida dinámica. Vea la siguiente sección.
Puedes importar partes de un script R externo a un documento knitr. Esto es muy útil ya que es bastante común escribir y depurar el script en un programa externo antes de incluirlo en tu documento.