Control de flujo

Última actualización: 2024-10-16 | Mejora esta página

Hoja de ruta

Preguntas

  • ¿Cómo puedo hacer elecciones dependiendo de mis datos en R?
  • ¿Cómo puedo repetir operaciones en R?

Objetivos

  • Escribir declaraciones condicionales utilizando if() y else().
  • Escribir y entender los bucles con for().

Cuando estamos programando puede que queramos controlar el flujo de nuestras acciones. Esto se puede realizar estableciendo acciones que ocurran solo si se cumple una condición o un conjunto de condiciones. A su vez, podemos hacer que una acción ocurra un número determinado de veces.

Hay varias maneras de controlar el flujo en R. Para declaraciones condicionales, los enfoques más comúnmente utilizados son los constructs:

R 

# if
if (la condición es verdad) {
  realizar una acción
}

# if ... else
if (la condición es verdad) {
  realizar una acción
} else {  # es decir, si la condición es falsa,
  realizar una acción alternativa
}

Digamos, por ejemplo, que queremos que R imprima un mensaje si una variable x tiene un valor en particular:

R 

x <- 8

if (x >= 10) {
  print("x es mayor o igual que 10")
}

x

SALIDA 

[1] 8

La sentencia print “x es mayor o igual que 10” no aparece en la consola porque x no es mayor o igual a 10. Para imprimir un mensaje diferente para numeros menores a 10, podemos agregar una sentencia else

R 

x <- 8

if (x >= 10) {
  print("x es mayor o igual a 10")
} else {
  print("x es menor a 10")
}

SALIDA 

[1] "x es menor a 10"

También podemos testear múltiples condiciones usando else if

R 

x <- 8

if (x >= 10) {
  print("x es mayor o igual a 10")
} else if (x > 5) {
  print("x es mayor a 5, pero menor a 10")
} else{
  print("x es menor a 5")
}

SALIDA 

[1] "x es mayor a 5, pero menor a 10"

Importante: cuando R evalúa las condiciones dentro de if() esta buscando elementos lógicos como TRUE o FALSE. Entender esto puede ser un dolor de cabeza para los principiantes. Por ejemplo:

R 

x  <-  4 == 3
if (x) {
  "4 igual a 3"
} else {
  "4 no es igual a 3"
}

SALIDA 

[1] "4 no es igual a 3"

Como podemos observar se muestra el mensaje es igual porque el vector x es FALSE

R 

x <- 4 == 3
x

SALIDA 

[1] FALSE

Desafío 1

Usa una declaración if() para mostrar un mensaje adecuado reportando si hay algún registro del año 2002 en el dataset gapminder. Luego haz lo mismo para el año 2012.

Primero veremos una solución al Desafío 1 que no usa la función any(). Primero obtenemos un vector lógico que describe que el elemento gapminder$year es igual a 2002:

R 

gapminder[(gapminder$year == 2002),]

Luego, contamos el número de filas del data.frame gapminder que corresponde al año 2002:

R 

rows2002_number <- nrow(gapminder[(gapminder$year == 2002),])

La presencia de cualquier registro para el año 2002 es equivalente a la petición de que rows2002_number sea mayor o igual a uno:

R 

rows2002_number >= 1

Entonces podríamos escribir:

R 

if(nrow(gapminder[(gapminder$year == 2002),]) >= 1){
   print("Se encontraron registro(s) para el año 2002.")
}

Todo esto se puede hacer más rápido con any(). En dicho caso la condición lógica se puede expresar como:

R 

if(any(gapminder$year == 2002)){
   print("Se encontraron registro(s) para el año 2002.")
}

¿Alguien recibió un mensaje de advertencia como este?

ERROR 

Error: object 'gapminder' not found

Si tu condición se evalúa como un vector con más de un elemento lógico, la función if() todavía se ejecutará, pero solo evaluará la condición en el primer elemento. Aquí debes asegurarte que tu condición sea de longitud 1.

Tip: any() y all()

La función any() devolverá TRUE si hay al menos un valor TRUE dentro del vector, en caso contrario devolverá FALSE. Esto se puede usar de manera similar al operador %in%. La función all(), como el nombre sugiere, devolvera TRUE siempre y cuando todos los valores en el vector son TRUE.

Operaciones repetidas

Si quieres iterar sobre un conjunto de valores, el orden de la iteración es importante y debes realizar la misma operación en cada uno, un bucle for() es lo que estas buscando. Vimos los bucles for() en las lecciones anteriores de terminal. Si bien esta es la operación de bucle más flexible es también la más difícil de usar correctamente. Evita usar bucles for() a menos que el orden de la iteración sea importante como cuando el cálculo de cada iteración dependa del resultado de la iteración previa.

La estructura básica de un bucle for() es:

R 

for(iterador in conjunto de valores){
  haz alguna acción
}

Por ejemplo:

R 

for(i in 1:10){
  print(i)
}

SALIDA 

[1] 1
[1] 2
[1] 3
[1] 4
[1] 5
[1] 6
[1] 7
[1] 8
[1] 9
[1] 10

El rango 1:10 crea un vector sobre la marcha; puedes iterar sobre cualquier otro vector también.

Podemos usar un bucle for() anidado con otro bucle for() para iterar sobre dos cosas a la vez.

R 

for(i in 1:5){
  for(j in c('a', 'b', 'c', 'd', 'e')){
    print(paste(i,j))
  }
}

SALIDA 

[1] "1 a"
[1] "1 b"
[1] "1 c"
[1] "1 d"
[1] "1 e"
[1] "2 a"
[1] "2 b"
[1] "2 c"
[1] "2 d"
[1] "2 e"
[1] "3 a"
[1] "3 b"
[1] "3 c"
[1] "3 d"
[1] "3 e"
[1] "4 a"
[1] "4 b"
[1] "4 c"
[1] "4 d"
[1] "4 e"
[1] "5 a"
[1] "5 b"
[1] "5 c"
[1] "5 d"
[1] "5 e"

En lugar de mostrar los resultados en la pantalla podríamos guardarlos en un nuevo objeto.

R 

output_vector <- c()
for(i in 1:5){
  for(j in c('a', 'b', 'c', 'd', 'e')){
    temp_output <- paste(i, j)
    output_vector <- c(output_vector, temp_output)
  }
}
output_vector

SALIDA 

 [1] "1 a" "1 b" "1 c" "1 d" "1 e" "2 a" "2 b" "2 c" "2 d" "2 e" "3 a" "3 b"
[13] "3 c" "3 d" "3 e" "4 a" "4 b" "4 c" "4 d" "4 e" "5 a" "5 b" "5 c" "5 d"
[25] "5 e"

Este enfoque puede ser útil, pero aumentar o incrementar tus resultados (es decir, construir el objeto resultante de forma incremental) es computacionalmente ineficiente por lo que conviene evitarlo cuando estés iterando a través de muchos valores.

Tip: no incrementes tus resultados

Una de las cosas que más frecuentemente hace tropezar tanto a los principiantes como a los usuarios experimentados de R es la construcción de un objeto de resultados (vector, lista, matriz, data frame) a medida que tu bucle for progresa. Las computadoras son muy malas para manejar esto lo cual puede hacer que tus cálculos se enlentezcan rápidamente. En este caso es mejor definir un objeto de resultados vacío con las dimensiones apropiadas. Si sabes que el resultado final se almacenará en una matriz como la anterior es una buena idea crear una matriz vacía con 5 filas y 5 columnas y luego en cada iteración almacenar los resultados en la ubicación adecuada.

Una mejor manera es definir el objeto de salida (vacío) antes de completar los valores. Aunque para este ejemplo parece más complicado, es aún más eficiente.

R 

output_matrix <- matrix(nrow=5, ncol=5)
j_vector <- c('a', 'b', 'c', 'd', 'e')
for(i in 1:5){
  for(j in 1:5){
    temp_j_value <- j_vector[j]
    temp_output <- paste(i, temp_j_value)
    output_matrix[i, j] <- temp_output
  }
}
output_vector2 <- as.vector(output_matrix)
output_vector2

SALIDA 

 [1] "1 a" "2 a" "3 a" "4 a" "5 a" "1 b" "2 b" "3 b" "4 b" "5 b" "1 c" "2 c"
[13] "3 c" "4 c" "5 c" "1 d" "2 d" "3 d" "4 d" "5 d" "1 e" "2 e" "3 e" "4 e"
[25] "5 e"

Tip: Bucles While

Algunas veces tendrás la necesidad de repetir una operación hasta que cierta condición se cumpla. Puedes hacer esto con un bucle while().

R 

while(mientras esta condición es verdad){
  haz algo
}

A modo de ejemplo aquí hay un bucle while que genera números aleatorios a partir de una distribución uniforme (la función runif() ) entre 0 y 1 hasta que obtiene uno que es menor a 0.1.

R 

z <- 1
while(z > 0.1){
  z <- runif(1)
  print(z)
}

Los bucles while() no siempre serán la elección apropiada. Debes ser particularmente cuidadoso de que tu condición se cumpla y no terminar en un bucle infinito.

Desafío 2

Compara los objetos output_vector y output_vector2. ¿Son lo mismo? Si no, ¿por qué no? ¿Cómo cambiarías el último bloque de código para hacer output_vector2 igual a output_vector?

Podemos verificar si dos vectores son idénticos usando la función all() :

R 

all(output_vector == output_vector2)

Sin embargo todos los elementos de output_vector se pueden encontrar en output_vector2:

R 

all(output_vector %in% output_vector2)

y viceversa:

R 

all(output_vector2 %in% output_vector)

Por lo tanto, los elementos en output_vector y output_vector2 están en distinto orden. Esto es porque as.vector () genera los elementos leyendo la matriz de entrada por columnas. Si observamos output_matrix podemos notar que deseamos obtener sus elementos ordenados por filas. La solución es transponer la output_matrix. Podemos hacerlo llamando a la función de transposición t () o ingresando los elementos en el orden correcto. La primera solución requiere cambiar el original

R 

output_vector2 <- as.vector(output_matrix)

por

R 

output_vector2 <- as.vector(t(output_matrix))

La segunda solución requiere cambiar

R 

output_matrix[i, j] <- temp_output

por

R 

output_matrix[j, i] <- temp_output

Desafío 3

Escribe un script que a través de bucles recorra los datos gapminder por continente e imprima si la esperanza de vida media es menor o mayor de 50 años.

Paso 1: Queremos asegurarnos de que podamos extraer todos los valores únicos del vector continente

R 

gapminder <- read.csv("data/gapminder-FiveYearData.csv")
unique(gapminder$continent)

Paso 2: También tenemos que recorrer cada uno de estos continentes y calcular la esperanza de vida promedio para cada “subconjunto” de datos. Podemos hacer eso de la siguiente manera:

  1. Recorre cada uno de los valores únicos de ‘continente’
  2. Para cada valor de continente, crea una variable temporal que almacene la vida útil para ese subconjunto,
  3. Regresar la expectativa de vida calculada al usuario imprimiendo el resultado:

R 

for( iContinent in unique(gapminder$continent) ){
   tmp <- mean(subset(gapminder, continent==iContinent)$lifeExp)
   cat("Average Life Expectancy in", iContinent, "is", tmp, "\n")
   rm(tmp)
}

Paso 3: El ejercicio solo requiere que se imprima el resultado si la expectativa de vida promedio es menor a 50 o superior a 50. Por lo tanto, debemos agregar una condición ‘if’ antes de imprimir, lo cual evalúa si la expectativa de vida promedio calculada es superior o inferior a un umbral, e imprime una salida condicional en el resultado. Necesitamos corregir (3) desde arriba:

3a. Si la esperanza de vida calculada es menor que algún umbral (50 años), devuelve el continente e imprime la frase “la esperanza de vida es menor que el umbral”, de lo contrario devuelve el continente e imprime la frase “la esperanza de vida es mayor que el umbral”:

R 

thresholdValue <- 50

for( iContinent in unique(gapminder$continent) ){
   tmp <- mean(subset(gapminder, continent==iContinent)$lifeExp)
   
   if(tmp < thresholdValue){
       cat("Average Life Expectancy in", iContinent, "is less than", thresholdValue, "\n")
   }
   else{
       cat("Average Life Expectancy in", iContinent, "is greater than", thresholdValue, "\n")
        } # end if else condition
   rm(tmp)
   } # end for loop

Desafío 4

Modifica el script del Desafío 4 para obtener resultados para cada uno de los países. En esta oportunidad que imprima si la esperanza de vida es menor que 50, se encuentra entre 50 y 70 o es mayor que 70.

Modificamos nuestra solución al Reto 3 agregando ahora dos umbrales, lowerThreshold yupperThreshold y extendiendo nuestras declaraciones if-else:

R 

 lowerThreshold <- 50
 upperThreshold <- 70

for( iCountry in unique(gapminder$country) ){
    tmp <- mean(subset(gapminder, country==iCountry)$lifeExp)

    if(tmp < lowerThreshold){
        cat("Average Life Expectancy in", iCountry, "is less than", lowerThreshold, "\n")
    }
    else if(tmp > lowerThreshold && tmp < upperThreshold){
        cat("Average Life Expectancy in", iCountry, "is between", lowerThreshold, "and", upperThreshold, "\n")
    }
    else{
        cat("Average Life Expectancy in", iCountry, "is greater than", upperThreshold, "\n")
    }
    rm(tmp)
}

ERROR 

Error: object 'gapminder' not found

Desafío 5 - Avanzado

Escribir un script que con un bucle recorra cada país en el dataset gapminder, probar si el país comienza con una ‘B’ y graficar la esperanza de vida contra el tiempo como un gráfico de líneas si la esperanza de vida media es menor de 50 años.

Lo primero que vamos a hacer es usar el comando grep que se introdujo en la lección Shell de Unix para encontrar países que comiencen con” B “.”

Si seguimos la lección de Shell de Unix podríamos vernos tentados de probar lo siguiente

R 

grep("^B", unique(gapminder$country))

Pero cuando evaluamos este comando obtenemos los índices de la variable del factor country que comienza con “B”. Para obtener los valores, debemos agregar la opción value = TRUE al comandogrep:

R 

grep("^B", unique(gapminder$country), value=TRUE)

A continuación almacenaremos estos países en una variable llamada candidateCountries y luego con un bucle recorreremos cada entrada en la variable.

Dentro del bucle se evaluará la expectativa de vida promedio para cada país y de ser menor a 50 usamos un gráfico base para trazar la evolución de la expectativa de vida promedio:

R 

thresholdValue <- 50
candidateCountries <- grep("^B", unique(gapminder$country), value=TRUE)

for( iCountry in candidateCountries){
    tmp <- mean(subset(gapminder, country==iCountry)$lifeExp)

    if(tmp < thresholdValue){
        cat("Average Life Expectancy in", iCountry, "is less than", 
             thresholdValue, "plotting life expectancy graph... \n")

        with(subset(gapminder, country==iCountry),
                plot(year,lifeExp,
                     type="o",
                     main = paste("Life Expectancy in", iCountry, "over time"),
                     ylab = "Life Expectancy",
                     xlab = "Year"
                   ) # end plot
              ) # end with
    } # end for loop
    rm(tmp)
 }

Puntos Clave

  • Usar if y else para realizar elecciones.
  • Usar for para operaciones repetidas.