Lenguajes. R.

Colecciones de datos

También en las colecciones de datos (estructuras, si prefieres) de R se aprecia la influencia de ser un lenguaje orientado al análisis estadístico, como tendremos ocasión de comprobar en esta entrada y en las que la siguen.

En R existen diferentes colecciones o estructuras de datos, apreciándose como características diferenciadoras el número de dimensiones y el criterio homogeneidad vs. heterogeneidad de los datos. En función de ellas diferenciaremos entre:

• Vector (una dimensión, datos homogéneos)
• Matriz (dos dimensiones, datos homogéneos)
• Array (n dimensiones, datos homogéneos)
• Lista (una dimensión, datos heterogéneos)
• Data frame (dos dimensiones, datos heterogéneos)

En las entradas que siguen analizaré cada una de estas colecciones, siguiendo este mismo orden. Incluiré en cada una de ellas el análisis de los procedimientos disponibles en R para trabajar con subconjuntos de estas colecciones, procedimientos estos muy necesarios en un lenguaje pensado para el análisis estadístico como es R. Esto incluye el uso de nombres y valores índice, operadores lógicos y operadores booleanos. 

No obstante, como veremos, su uso está en función del tipo de colección de datos de que se trate, ya que uso tiene características específicas para cada una de las colecciones de datos; el caso más claro de esto es el uso de índices.