Números en R

Los números son una parte fundamental en la programación y el análisis de datos. En R, un lenguaje de programación y ambiente de análisis estadístico, existen varios tipos de números que puedes utilizar. En esta lección, exploraremos los números numéricos, enteros, complejos y cómo llevar a cabo conversiones de tipo en R.

En R, Números en R se apoya en vectores y funciones vectorizadas. Evita bucles innecesarios: opera sobre el vector completo cuando sea posible.

Asigna con <-, inspecciona con str() o summary() y visualiza con plot() si aplica.


Números Numéricos

Los números numéricos, también conocidos como números en coma flotante, son aquellos que tienen una parte fraccional, como 3.14 o -0.001. En R, los números numéricos se representan mediante el tipo de dato numeric .

Ejemplo

    numero <- 3.14
  

Números Enteros

Los números enteros son aquellos que no tienen parte fraccional y pueden ser positivos o negativos. En R, los números enteros se representan mediante el tipo de dato integer .

Ejemplo

    entero <- 42
  

Números Complejos

Los números complejos son aquellos que tienen una parte real y una parte imaginaria, como 2 + 3i o -1 – 0.5i. En R, los números complejos se representan mediante el tipo de dato complex .

Ejemplo

    complejo <- 2 + 3i
  

Conversión de Tipo

A veces, es necesario convertir números de un tipo a otro. Puedes realizar conversiones de tipo en R utilizando las funciones específicas. Puedes hacer las siguientes conversiones:

  • Convertir a entero
  • Convertir a numérico
  • Convertir a complejo

Convertir a Entero

Convierte un número decimal a un número entero:

Ejemplo

    numero <- 3.14
entero <- as.integer(numero)
  

Convertir a Numérico

Convertir un número entero a un número con tipo de datos numérico:

Ejemplo

    entero <- 42
numero <- as.numeric(entero)
  

Convertir a Complejo

Convierte así un número con tipo de datos numérico o float a número complejo:

Ejemplo

    numero <- 2.5
complejo <- as.complex(numero)
  

Recuerda que, al realizar conversiones de tipo, es importante considerar posibles pérdidas de precisión o información, especialmente al convertir números numéricos a enteros.


Resumen

  • Repasa el ejemplo principal y varíalo con tus propios datos.
  • Continúa con la lección siguiente del tutorial.