R es un lenguaje de programación de alto nivel y un entorno de software libre utilizado principalmente para la computación estadística y el análisis de datos. Es preferido por estadísticos, científicos de datos y académicos por su potente manipulación de datos, modelado estadístico y capacidades gráficas. R proporciona una amplia gama de paquetes que amplían su funcionalidad, haciéndolo adaptable para diversas tareas en minería de datos, bioinformática e incluso aprendizaje automático.
R fue creado a principios de la década de 1990 por Ross Ihaka y Robert Gentleman en la Universidad de Auckland, Nueva Zelanda. Se concibió como un lenguaje de código abierto basado en el lenguaje de programación S, que fue desarrollado en los Laboratorios Bell en la década de 1970. R fue diseñado para ser tanto una herramienta estadística como un lenguaje de programación, permitiendo a los usuarios manipular datos fácilmente y producir salidas gráficas de alta calidad.
A lo largo de los años, R ha atraído a una creciente comunidad de usuarios y un ecosistema de paquetes asociado sustancial, conocido como CRAN (Comprehensive R Archive Network). Esta red permite a los usuarios descargar e instalar diversas bibliotecas que amplían las capacidades de R. A principios de la década de 2000, R comenzó a ganar terreno en círculos académicos e industriales, siendo citado con frecuencia en artículos de investigación en numerosos dominios.
A partir de 2023, R sigue siendo un lenguaje dominante en ciencia de datos y análisis estadístico. Ha evolucionado con actualizaciones regulares, nuevos paquetes y una comunidad activa que contribuye a mejoras y avances continuos. R también es reconocido por su integración con otros lenguajes de programación y marcos, consolidando aún más su papel en la analítica de datos moderna.
R presenta vectores como una de sus estructuras de datos primarias. Un vector puede contener múltiples valores del mismo tipo, lo que lo hace esencial para la manipulación de datos.
numbers <- c(1, 2, 3, 4, 5)
El marco de datos es otra estructura fundamental, que permite el almacenamiento de datos en un formato de tabla donde cada columna puede ser de diferentes tipos.
data <- data.frame(Name=c("Alice", "Bob"), Age=c(25, 30))
R admite funciones de primera clase, lo que permite a los usuarios definir e invocar funciones fácilmente.
add <- function(x, y) {
return(x + y)
}
result <- add(5, 3)
Las estructuras de control estándar, como if, else y los bucles for, son partes integrales de la sintaxis de R.
for (i in 1:5) {
print(i)
}
R tiene amplias capacidades de gráficos integradas, lo que permite la creación de visualizaciones con una sola llamada a la función.
plot(data$Age, main="Gráfico de Edad", xlab="Índice", ylab="Edad")
Los usuarios pueden instalar paquetes adicionales desde CRAN directamente a través de R utilizando la función install.packages().
install.packages("ggplot2")
R admite listas, que pueden contener tipos mixtos, y entornos que definen los ámbitos de las variables.
my_list <- list(name="Alice", age=25, height=5.5)
Las cadenas en R pueden ser manipuladas utilizando funciones integradas como paste() para la concatenación.
greeting <- paste("Hola", "Mundo")
R utiliza operaciones vectorizadas que permiten el procesamiento por lotes en estructuras de datos.
squared <- numbers^2
Los factores se utilizan para manejar datos categóricos, permitiendo que R los trate adecuadamente durante el análisis.
categories <- factor(c("Alto", "Medio", "Bajo"))
Varios IDEs son populares entre los desarrolladores de R:
R funciona como un lenguaje interpretado utilizando el intérprete de R, que permite la ejecución inmediata del código R. El paquete de herramientas de R proporciona los componentes necesarios para construir paquetes de R si estás interesado en compartir tu código.
Típicamente, un proyecto de R está estructurado con scripts en un directorio R/, datos en una carpeta data/ y documentación en una carpeta docs/. Los usuarios pueden gestionar el proyecto utilizando sistemas de control de versiones como Git.
R se utiliza en varios campos:
caret y randomForest.ggplot2.Cuando se compara con otros lenguajes como Python, R está especializado en análisis estadístico y visualización. Python proporciona un ámbito de aplicación más amplio, pero se está integrando cada vez más con la ciencia de datos a través de bibliotecas como Pandas y NumPy. C++ generalmente ofrece una ejecución más rápida, pero carece de las capacidades estadísticas de R.
Java ofrece soluciones empresariales robustas, mientras que R sobresale en análisis rápido e investigación. Lenguajes como SAS o MATLAB también están diseñados para el análisis estadístico, pero no son de código abierto, mientras que R prospera gracias a las contribuciones de la comunidad.
Para traducir código de R a otros lenguajes, las herramientas de traducción de fuente a fuente existentes como Rcpp para R a C++ pueden ser beneficiosas para el rendimiento. Además, los usuarios pueden explorar bibliotecas que facilitan las traducciones a Python, como rpy2, que permiten la integración de funciones y marcos de datos de R en scripts de Python.
Además, el uso de herramientas como reticulate puede ayudar a integrar R en entornos de Python, permitiendo el uso de R junto con bibliotecas de Python sin problemas.