Buscando ayuda
Última actualización: 2024-09-05 | Mejora esta página
Tiempo estimado: 20 minutos
Hoja de ruta
Preguntas
- ¿Cómo puedo obtener ayuda en R?
Objetivos
- Poder leer archivos de ayuda de R, para funciones y operadores especiales
- Poder usar vistas de tareas CRAN para identificar paquetes para resolver un problema
- Para poder buscar ayuda de tus compañeros
Palabras clave
Comando : Traducción
help
: ayuda
vignette
: viñeta
Lectura de archivos de ayuda
R, y cada paquete, proporciona archivos de ayuda para las funciones. La sintaxis general para buscar ayuda en cualquier función, “function_name”, de una función específica que esté en un paquete cargado dentro de tu namespace (tu sesión interactiva en R):
R
?function_name
help(function_name)
Esto cargará una página de ayuda en RStudio (o como texto sin formato en R por sí mismo).
Cada página de ayuda se divide en secciones:
- Descripción: una descripción extendida de lo que hace la función.
- Uso: los argumentos de la función y sus valores predeterminados.
- Argumentos: una explicación de los datos que espera cada argumento.
- Detalles: cualquier detalle importante a tener en cuenta.
- Valor: los datos que regresa la función.
- Ver también: cualquier función relacionada que pueda serte útil.
- Ejemplos: algunos ejemplos de cómo usar la función.
Las diferentes funciones pueden tener diferentes secciones, pero estas son las principales que debes tener en cuenta.
Sugerencia: Lectura de archivos de ayuda
Uno de los aspectos más desalentadores de R es la gran cantidad de funciones disponibles. Es muy difícil, si no imposible, recordar el uso correcto para cada función que usas. Afortunadamente, están los archivos de ayuda ¡lo que significa, que no tienes que hacerlo!
Operadores especiales
Para buscar ayuda en operadores especiales, usa comillas:
R
?"<-"
Obteniendo ayuda en los paquetes
Muchos paquetes vienen con “viñetas”: tutoriales y documentación de
ejemplo extendida. Sin ningún argumento, vignette()
listará
todas las viñetas disponibles para todos los paquetes instalados;
vignette(package="package-name")
listará todas las viñetas
disponibles para package-name
, y
vignette("vignette-name")
abrirá la viñeta
especificada.
Si un paquete no tiene viñetas, generalmente puedes encontrar ayuda
escribiendo help("package-name")
.
Cuando recuerdas un poco sobre la función
Si no estás seguro de en qué paquete está una función, o cómo se escribe específicamente, puedes hacer una búsqueda difusa:
R
??function_name
Cuando no tienes idea de dónde comenzar
Si no sabes qué función o paquete necesitas usar, utiliza CRAN Task Views es una lista especialmente mantenida de paquetes agrupados en campos. Este puede ser un buen punto de partida.
Cuando tu código no funciona: busca ayuda de tus compañeros
Si tienes problemas para usar una función, 9 de cada 10 veces, las
respuestas que estas buscando ya han sido respondidas en Stack Overflow. Puedes buscar
usando la etiqueta [r]
.
Si no puedes encontrar la respuesta, hay algunas funciones útiles para ayudarte a hacer una pregunta a tus compañeros:
R
?dput
Descargará los datos con los que estás trabajando en un formato para que puedan ser copiados y pegados por cualquier otra persona en su sesión de R.
R
sessionInfo()
SALIDA
R version 4.4.1 (2024-06-14)
Platform: x86_64-pc-linux-gnu
Running under: Ubuntu 22.04.4 LTS
Matrix products: default
BLAS: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/blas/libblas.so.3.10.0
LAPACK: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/lapack/liblapack.so.3.10.0
locale:
[1] LC_CTYPE=C.UTF-8 LC_NUMERIC=C LC_TIME=C.UTF-8
[4] LC_COLLATE=C.UTF-8 LC_MONETARY=C.UTF-8 LC_MESSAGES=C.UTF-8
[7] LC_PAPER=C.UTF-8 LC_NAME=C LC_ADDRESS=C
[10] LC_TELEPHONE=C LC_MEASUREMENT=C.UTF-8 LC_IDENTIFICATION=C
time zone: UTC
tzcode source: system (glibc)
attached base packages:
[1] stats graphics grDevices utils datasets methods base
loaded via a namespace (and not attached):
[1] compiler_4.4.1 tools_4.4.1 yaml_2.3.10 knitr_1.48
[5] xfun_0.47 renv_1.0.7 evaluate_0.24.0
Imprimirá tu versión actual de R, así como cualquier paquete que hayas cargado. Esto puede ser útil para otros para ayudar a reproducir y depurar tu problema.
Desafío 1
Buscar la ayuda para la función c
. ¿Qué tipo de vector
crees que crearás si evalúas lo siguiente?:
R
c(1, 2, 3)
c('d', 'e', 'f')
c(1, 2, 'f')
La función c()
crea un vector, en el cual todos los
elementos son del mismo tipo. En el primer caso, los elementos son
numéricos, en el segundo, son character, y en el
tercero son character: los valores numéricos son
“forzados” para ser characters.
Desafío 2
Buscar la ayuda para la función paste
. Tendrás que usar
esto más tarde. ¿Cuál es la diferencia entre los argumentos
sep
y collapse
?
Busca la ayuda de la función paste()
, usa:
R
help("paste")
?paste
La diferencia entre sep
y collapse
es un
poco complicada. La función paste
acepta cualquier número
de argumentos, cada uno de los cuales puede ser un vector de cualquier
longitud. El argumento sep
especifica la cadena usada entre
términos concatenados — por defecto, un espacio. El resultado es un
vector tan largo como el argumento más largo proporcionado a
paste
. En cambio, collapse
especifica que
después de la concatenación los elementos son colapsados juntos
utilizando el separador dado, y el resultado es una sola cadena.
e.g.
R
paste(c("a","b"), "c")
SALIDA
[1] "a c" "b c"
R
paste(c("a","b"), "c", sep = ",")
SALIDA
[1] "a,c" "b,c"
R
paste(c("a","b"), "c", collapse = "|")
SALIDA
[1] "a c|b c"
R
paste(c("a","b"), "c", sep = ",", collapse = "|")
SALIDA
[1] "a,c|b,c"
(Para más información, ve a la parte inferior de la página de ayuda
?paste
y busca los ejemplos, o prueba
example('paste')
.)
Desafío 3
Usa la ayuda para encontrar una función (y sus parámetros asociados)
que tu puedas usar para cargar datos de un archivo csv en los cuales las
columnas están delimitadas con “\ t” (tab) y el punto decimal es un “.”
(punto). Esta comprobación para el separador decimal es importante,
especialmente si estás trabajando con colegas internacionales ya que
diferentes países tienen diferentes convenciones para el punto decimal
(i.e. coma vs. punto). sugerencia: usa ??csv
para buscar
funciones relacionadas con csv.
La función R estándar para leer archivos delimitados por tabuladores
con un separador de punto decimal es read.delim()
. Tu
puedes hacer esto también con read.table(file, sep="\t")
(el punto es el separador decimal por defecto para
read.table()
, aunque es posible que tengas que cambiar
también el argumento comment.char
si tu archivo de datos
contiene caracteres numeral (#)
Otros recursos útiles
Puntos Clave
- Usar
help()
para obtener ayuda online de R.