Tipos de datos en lenguaje R

Para la Programación en cualquier lenguaje, las variables juegan un papel importante. Las variables se utilizan para reservar el espacio en la memoria y luego podemos utilizarlo almacenando algún valor en esa variable.
El valor almacenado puede ser de cualquier tipo. Por ejemplo, entero, flotante, doble, string o booleano. Todos estos tipos de datos se utilizan para reservar diferentes espacios en la memoria.
A diferencia de otros lenguajes de programación, los tipos de datos del lenguaje R no son los mismos que ellos. En el lenguaje R, las variables se asignan con objetos R y el tipo de datos de los objetos R se convierte en el tipo de datos de la variable.
Los tipos de datos en lenguaje R son:

• Vectores
• Lista
• Arrays
• arreglos
• factores
• Marcos de datos

El más fácil y simple de estos es Vectores. Hay 6 subdivisiones de los vectores y se conocen como vectores atómicos, también conocidos como 6 clases de vectores.

Clases de Vectores

"logical"

"numeric"

"integer"

"complex"

"character"

"raw"

Recuerde que en el lenguaje R el número de clases no se limita a los tipos anteriores. Utilizando los vectores atómicos, podemos crear una array cuya clase puede considerarse además como una array.

Vectores

c()La función se usa para combinar elementos cuando se va a usar más de un elemento en el vector.

# Create a vector.
apple <- c('geeks', 'for', "benefit")
print(geeks)
  
# Get the class of the vector.
print(class(geeks))

Producción:

"geeks" "for" "benefit"
     "character"

Lista

La lista es una especie de objeto R que puede combinar más de un elemento, incluso otra lista dentro de ella.

# Create a list.
list1 <- list(c(4, 5, 6), 22.7, cos)
  
# Print the list.
print(list1)

Producción:

[[1]]
[1] 4, 5, 6

[[2]]
[1] 22.7

[[3]]
function (x)  .Primitive("cos")

Arrays

Es un conjunto de datos que tiene dos dimensiones. Se puede crear utilizando la entrada vectorial con el uso de la matrix()función.

# Create a matrix.
S = matrix(c('a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'), 
           numberOfRow = 2, numberOfCol = 3, 
           byRow = TRUE)
print(M)

Producción:

    [, 1] [, 2] [, 3]
[1, ] "a"  "b"  "c" 
[2, ] "d"  "e"  "f"

arreglos

A diferencia de las arrays, los arreglos pueden tener múltiples dimensiones. En la array, las variables «dim» toman la cantidad de dimensiones que necesitamos crear.

# Create an array.
a <- array(c('grapes', 'mango'), dim = c(3, 3, 2))
print(a)

Producción:

,, 1

     [, 1]       [, 2]     [, 3]    
[1, ] "grapes" "mango"   "grapes" 
[2, ] "mango"  "grapes"  "mango"
[3, ] "grapes" "mango"   "grapes",, 2

     [, 1]       [, 2]      [, 3]    
[1, ] "mango"  "grapes"  "mango"
[2, ] "grapes" "mango"   "grapes" 
[3, ] "mango"  "grapes"  "mango" 

factores

Los vectores se utilizan para crear factores que son R-Objects. Junto con el valor distintivo de los elementos, los factores almacenan vectores como etiquetas.
Las etiquetas son siempre un personaje. factor()función se utiliza para crear factores. nlevel()La función siempre cuenta el número de niveles.

# Create a vector
colors <- c('green', 'green', 'yellow', 
            'red', 'red', 'red', 'green')
  
# Create a factor object.
factor <- factor(colors)
  
# Print the factor.
print(factor)
print(nlevels(factor))

Producción:

[1] green  green  yellow red    red    red    green 
Levels: green red yellow
[1] 3

Marcos de datos

Los R-Objects de datos tabulares se conocen como tramas de datos. Básicamente es una especie de array. Pero a diferencia de la array, los marcos de datos pueden almacenar diferentes formas de modos. Es un vector que tiene la misma longitud. data.frames()La función se utiliza para crear tramas de datos.

# Create the data frame.
employee <- data.frame(
   gender = c("Male", "Male", "Female"), 
   height = c(152, 171.5, 165), 
   weight = c(81, 93, 78),
   Age = c(42, 38, 26)
)
print(employee)

Producción:

gender height weight Age
1   Male  152.0     81  42
2   Male  171.5     93  38
3 Female  165.0     78  26