Cálculo de indicadores simples y transformación de la información

Funciones y bucles en R

1 Definición de una función en R

1.1 Función

Una función cualquiera en R está compuesta por tres partes:

• Entradas. Los argumentos de la función.
• Proceso. O el cuerpo de la función, son las instrucciones de lo que la función debe hacer.
• Salida. El resultado, es lo que por diseño debe hacer la función, su producto final.

1.2 Sintaxis Paso a Paso en R

Para construir cualquier función en R, es recomendable entender la siguiente estructura:

mi_funcion <- function(argumento1, argumento2) {
  # 1. Realizar cálculo
  resultado <- argumento1 + argumento2
  
  # 2. Devolver el resultado
  return(resultado)
}

  # 3. Test de la función con valores de prueba

prueba1 <- mi_funcion(argumento1 = 2, argumento2 = 9)
cat("El resultado de la suma es:", prueba1, "")

#> El resultado de la suma es: 11

1.3 Ejemplo práctico 1: área de un rectángulo

Para calcular el área de un rectángulo, la función planteada debe definir como arguentos los dos elemento del mismo que describen su área: su base y su `altura’:

# 1. Definicion de la funcion
calcular_area_rectangulo <- function(base, altura) {
  
  area <- base * altura
  return(area)
  
}

# 2. Usar la función con valores de prueba
area_1 <- calcular_area_rectangulo(base = 554, altura = 399999)

cat("El área del rectángulo es:", area_1,"
    ")

#> El área del rectángulo es: 221599446 
#> 

1.4 Ejemplo práctico 2: convertidor de dólares a millones de dólares

Cuando hay cifras muy grandes, se puede crear una función que transforme, por ejemplo, montos en dólares a millones de dólares:

# 1. Definir funcion
dolares_millones <- function(monto_dolares) { # Un solo argumento
  
  millones <- monto_dolares / 1000000 # El monto dividido entre un millon
  
}

# Prueba: convertir $15,500,000.00 a 15.5 millones

resultado_millones <- dolares_millones(15500000)
cat("Monto en millones:", resultado_millones, "millones USD
    ")

#> Monto en millones: 15.5 millones USD
#> 

2 Condicional if (toma de decisiones)

El condicional if permite ejecutrar un bloque de codigo solo si una condición es verdadera.

La lógica:

• if – Si. Sí se cumple esto, haz esto.
• else_if – Si no, pero si…. Si no se cumplió lo anterir, pero se cumple esto, haz esto otro.
• else – De lo contrario. Si no se cumplió ninguno de lo anterior, haz esto otro.

2.1 Ejemplo práctico de if

Con la siguiente función podremos evaluar si un gasto en dólares es considerado “alto presupuesto”, “presupuesto moderado” o “bajo presupuesto”:

# Definir función

evaluar_presupuesto <- function(monto_dolares) {
  millones <- dolares_millones(monto_dolares) # dolares_millones convierte la 
                                              # cifra en millones
  
  if (millones >= 10) {       # if :: si millones >= 10 millones
    print("Alto Presupuesto - mayor o igual a 10 millones de USD")
  } else if (millones >= 2) { # else if :: si no, pero si >= 2 millones
    print("Presupuesto moderado - entre 2 y 10 millones de USD")
  } else {                    # else :: cualquier cosa distinta a if, else if
    print("Bajo presupuesto - menor a 2 millones de USD")
  }
  
}

# Probando la funcion
# 1. Con 15 millones
evaluar_presupuesto(15000000)

#> [1] "Alto Presupuesto - mayor o igual a 10 millones de USD"

3 Ciclo loop for

El ciclo for nos sirver para repetir una tarea un numero determinado de veces – por ejemplo, para cada elemento de una lista o para cada mes de un año.

3.1 Ejemplo práctico: convertir las ventas de los primeros 6 meses del año.

Teniendo la ventas en dólars para los primeros 6 meses del año queremos calcular y mostrar la conversion a millones mes por mes:

# Vector con las ventas mensuales - primer semestre (enero - junio)

ventas_mensuales <- c(20000000, 45000000, 35000000, 29000000, 76000000, 90000000)
nombres_meses <- c("Enero","Febrero","Marzo","Abril","Mayo","Junio")

# Bucle for: recorre desde el mes 1 hasta el 6

for (i in 1:6) {
  
  mes <- nombres_meses[i]
  monto <- ventas_mensuales[i]
  monto_millones <- dolares_millones(monto)
  
  cat("Mes", i, "(", mes,"):", monto_millones, "millones USD
      ")
  
}

#> Mes 1 ( Enero ): 20 millones USD
#>       Mes 2 ( Febrero ): 45 millones USD
#>       Mes 3 ( Marzo ): 35 millones USD
#>       Mes 4 ( Abril ): 29 millones USD
#>       Mes 5 ( Mayo ): 76 millones USD
#>       Mes 6 ( Junio ): 90 millones USD
#> 

4 Ciclo loop while

El ciclo while repite una accion mientras una condicion siga siendo verdadera. Se usa cuando no sabemos exactamente cuantas veces se iterera el proceso.

4.1 Ejemplo practico: ahorro para un fondo de reserva

Se quiere reunir un fondo de reserva de $1000 dolares. Empieza con $0 y se lograr ahorrar $250 por semana. ¿Cuántas semanas tomará alcanzar la meta?

meta <- 1000
ahorro_actual <- 0
ahorro_semanal <- 250
semana <- 0

# Mientras no se alcance la meta, continuamos ahorrando

while (ahorro_actual < meta) {
  semana <- semana + 1
  ahorro_actual <- ahorro_actual + ahorro_semanal
  
  cat("Semana", semana, ": Ahorro acumulado:", ahorro_actual, "USD
      ")
  
}

#> Semana 1 : Ahorro acumulado: 250 USD
#>       Semana 2 : Ahorro acumulado: 500 USD
#>       Semana 3 : Ahorro acumulado: 750 USD
#>       Semana 4 : Ahorro acumulado: 1000 USD
#> 

cat("
    ¡Meta alcanzada en", semana, "semanas!
    ")

#> 
#>     ¡Meta alcanzada en 4 semanas!
#> 

5 Aplicación práctica: resolución de la ecuación cuadrática

Para resolver una ecuación cuadrática de la forma \(ax^2+bx+c=0\), se puede utilizar la fórmula general: \[ x = \frac{-b \ \pm \ \sqrt{b^2-4\cdot a\cdot c} }{2 \cdot a} \]

La parte dentro de la raíz – \(b^2-4\cdot a \cdot c\) – se llama discriminante:

• Si el discriminante es negativo, la ecuación no tiene soluciones en los números reales.
• Si es cero o positivo, si tiene raíces reales, se puede calcular \(x_1\) y \(x_2\).

resolver_cuadratica <- function(a, b, c) {
  
  # 1. Calcular el discriminante
  discriminante <- (b^2) - (4 * a * c)
  
  # 2. Tomar decision con un `if` sencillo
  
  if (discriminante < 0) {
    cat("La ecuacion no tiene soluciones en el espacio de los numeros reales
        ")
  } else {
    
    x_1 <- (-b + sqrt(discriminante)) / (2 * a)
    x_2 <- (-b - sqrt(discriminante)) / (2 * a)
    return(c(x_1 = x_1, x_2 = x_2))
  }
}

5.1 Demostración

# Ejemplo 1: ecuación con solución en el espacio de los números reales
# x^2 - 5x + 6 = 0

sol_1 <- resolver_cuadratica(a=1, b=-5, c=6)
sol_1

#> x_1 x_2 
#>   3   2

# Ejemplo 2: ecuacion sin soluciones reales
# x^2 + 2x + 5 = 0

sol_2 <- resolver_cuadratica(a=1, b=2, c=5)

#> La ecuacion no tiene soluciones en el espacio de los numeros reales
#> 

sol_2

#> NULL