El objetivo de este tutorial es familiarizarnos con el entorno de trabajo que proporciona R y RStudio. Al finalizar este tutorial también deberemos ser capaces de instalar y cargar los paquetes que vayamos a necesitar para realizar nuestros análisis de datos.
Para instalar R vamos a la página web de R project: https://cran.r-project.org/.
Ahora, en función de tu sistema operativo, seleccionar la opción correspondiente.
Al hacer clic sobre Download R for Windows iremos a la página que se
reproduce más abajo. Hacer clic sobre install R for the first time. En la siguiente ventana, hacer clic sobre Download
R 3.3.3 for Windows y guardar el archivo de instalación.
Ejecutar el archivo descargado para proceder a la instalación de R.
Al hacer clic sobre Download R for (Mac) OS X iremos a la página que se reproduce más abajo. Hacer clic sobre R-4.2.3.pkg y guardar el archivo de instalación. Ejecutar el archivo descargado para proceder a la instalación de R.
Descargamos la aplicación desde la página web de RStudio aquí según nuestra plataforma de trabajo:
RStudio Versión: 2023.03.0+386 - Windows Vista/10/11
RStudio Versión: 2023.03.0-386 - macOS 11+
En general trabajamos con la interfaz de RStudio antes que con la de R porque la primera es “más amigable”.
Si abrimos RStudio vamos a ver algo parecido a lo que se muestra en la siguiente imagen:
Una vez estamos en RStudio, podemos escribir y ejecutar las órdenes de varias formas:
directamente en la consola
a través de un script (.R)
con ficheros Rmarkdown (.Rmd)
Como podemos ver, RStudio está (normalmente) dividido en 4 paneles.
Por defecto, la consola se encuentra en el panel inferior-izquierdo. ¿Vemos la pestaña que pone Console? Inmediatamente debajo aparece un texto informativo y, finalmente, el símbolo “>”. Aquí es donde R espera que le demos instrucciones. Para ejecutarlas y obtener el resultado pulsamos enter.
Vamos a hacer este ejemplo:
2+2
## [1] 4
## [1] 4
5*(3-1)^2
## [1] 20
## [1] 20
sqrt(4)
## [1] 2
## [1] 2
En el ejemplo anterior se han ido introduciendo y ejecutando las instrucciones una a una. También es posible ejecutar desde la consola más de una instrucciones. Para ello, las instrucciones deben separarse con un “;”.
2+2 ; 5*(3-1)^2 ; sqrt(4)
## [1] 4
## [1] 20
## [1] 2
## [1] 4
## [1] 20
## [1] 2
Trabajar en la consola es muy limitado ya que las instrucciones se han de introducir una a una. Lo habitual es trabajar con scripts o ficheros de instrucciones. Estos ficheros tienen extensión .R.
Se puede crear una script con cualquier editor de texto (uno de los
más populares es Tinn-R), pero nosotros lo haremos desde RStudio. Para
ello, seleccionamos la siguiente ruta de menús:
<File > New File > R script>
.
El panel del script se sitúa en la parte superior-izquierda de RStudio. Ahora podemos escribir las instrucciones línea por línea. Las instrucciones las podemos ejecutar una a una o las podemos seleccionar y ejecutar en bloque. Para ejecutar las instrucciones tenemos varias alternativas:
Como se muestra en la imagen más abajo, vamos a escribir nuestro primer script.
Para guardar el script:
El panel, llamémoslo, de entorno esta compuesto de dos pestañas: Environment y History.
Con el nombre de Misceléna nos referimos al panel que se encuentra en la parte inferior-derecha del escritorio de RStudio. ¡No sabíamos cómo llamarlo!
En este panel cabe destacar las siguientes pestañas, cada una con diferentes opciones:
Antes de comenzar a trabajar debemos fijar el directorio donde queremos guardar nuestros ficheros. Básicamente, dos alternativas.
Opción 1. Indicamos a R la ruta donde queremos trabajar y la fijamos con la función setwd().
setwd("D:/R MODULOS MAESTRIA EC")
Para comprobar el directorio de trabajo utilizamos la función getwd():
getwd()
Para obtener un listado de los ficheros que contiene la ruta establecida se usa la función dir().
dir()
Al crear un proyecto todos los ficheros quedan vinculados directamente al proyecto. Para crear un proyecto selección File > New project… Se abrirá la siguiente ventana:
Para crear un proyecto en un nuevo directorio, hacemos clic en el botón New Directory. Seguidamente, seleccionamos el tipo de proyecto, en nuestro caso Empty Project. Ahora, asignamos un nombre al directorio (carpeta) que se va a crear y que al mismo tiempo será el nombre del proyecto de R. Para terminar, hacemos clic en el botón Create Project. Al seguir este proceso se habrá creado una carpeta en Documentos y un fichero nombre_carpeta.Rproj.
Para crear un proyecto en una carpeta que ya existe, hacemos clic en el botón Existing Directory y después seleccionamos la carpeta ayudándonos del Browse.. si fuera necesario. Una vez elegida la carpeta, clicamos en Create Project.
Para abrir un proyecto hacemos doble clic sobre el archivo con extensión .Rproj o lo abrimos desde el menú de RStudio: File > Open Project…
Ventaja de los proyectos: cualquier fichero que creemos (script de R, documento de Rmarkdown, etc.) y guardemos se guardará en la carpeta del proyecto.
R está compuesto por un sistema base, pero para extender su funcionalidad es necesario instalar paquetes adicionales.
Podemos instalar paquetes de varias formas:
A través del menú: Tools > Install packages…
En el escritorio de RStudio: Packages/Install. Vemos los paquetes que tenemos actualmente instalados y aquellos que se encuentran cargados.
Utilizando la función install.packages(). El nombre del paquete que queremos instalar debe ir entre comillas.
En ocasiones, para nuestra sesión de trabajo necesitamos instalar varios paquetes.
Es habitual iniciar la sesión de trabajo en R con un “pequeño programa” en el que se indica que para la sesión se requiere una serie de paquetes y que si no están instalados los instale. Aquí tenemos la versión más sencilla para hacer esto:
if(!require(dplyr)) {install.packages("dplyr")}
Una vez instalado el paquete, hay que cargarlo para poderlo utilizar. Esto se hace con la función library().
library(dplyr) # observad que el nombre del paquete no se pone entre comillas para cargarlo.
En muchas ocasiones necesitamos ayuda sobre cómo funciona una determinada función, cuáles son sus argumentos, etc. Hay varias formas de pedir la ayuda de R. Vamos a pedir la ayuda de la función mean().
help(mean)
?mean
mean # y pulsamos la tecla F1
Si ejecutamos directamente la función library() se abrirá una ventana listando los paquetes que tenemos instalados en R. En el escritorio de RStudio, en la pestaña Packages también tenemos en listado de paquetes instalados (organizados en dos bloques: User Library y System Library)
library()
Para obtener ayuda sobre un determinado paquete…
library(help="foreign")