Estructuras de datos: listas, matrices y data frames

Hasta ahora usamos vectores. Para datos más complejos R ofrece listas, matrices y data frames.

Listas — pueden contener elementos de distinto tipo:

persona <- list(nombre = "Ana", edad = 30, activo = TRUE)

persona$nombre    # "Ana"

persona[["edad"]] # 30

Matrices — una tabla de dos dimensiones de un mismo tipo:

m <- matrix(1:6, nrow = 2, ncol = 3)

m

Devuelve:

     [,1] [,2] [,3]

[1,]    1    3    5

[2,]    2    4    6

Se accede con [fila, columna]:

m[1, 2]   # 3  (fila 1, columna 2)

m[, 1]    # toda la primera columna

m[2, ]    # toda la segunda fila

Data frames — la estructura más usada para análisis: como una hoja de cálculo, con columnas con nombre que pueden ser de distinto tipo.

df <- data.frame(

  activo  = c("EURUSD", "GBPUSD", "USDJPY"),

  precio  = c(1.07, 1.25, 156.3),

  alcista = c(TRUE, FALSE, TRUE)

)

df

Para acceder a una columna usamos el signo $:

df$precio         # 1.07 1.25 156.3

df[df$alcista, ]  # solo las filas alcistas

Funciones para inspeccionar un data frame:

• head(df) — primeras filas
  
• str(df) — estructura y tipos
  
• nrow(df) / ncol(df) — número de filas / columnas
  
• summary(df) — resumen por columna
  

En la próxima lección veremos el control de flujo: if, for y while.

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