R es un entorno de software libre (licencia GNU GLP), como lenguaje de programación interpretado, ejecuta las instrucciones directamente; además es gratuito y amigable de instalar y para trabajar, es muy utilizado para análisis estadístico y gráfica computacional.
Por su parte, R Studio es un entorno de desarrollo integrado para R, que cuenta con una consola, un editor de sintaxis para la ejecución de código, herramientas para el trazado, depuración y gestión del espacio de trabajo.
Ahora que ya sabemos de que se trata, comencemos con las instalaciones.
Instalaciones previas
¿Cómo instalar R y R Studio?
Instalación de R
En este primer paso comenzaremos con la instalación del lenguaje R, vale aclarar que en cualquier sistema operativo es igual, aunque se trate de Windows, macOS e incluso Linux. Como ya mencionamos es de descarga gratuita y fácil instalación. Lo que necesitaremos en una conexión a internet y unos pocos minutos.
La mejor manera de instalar R es descargándolo de los servidores de The Comprehensive R Archive Network (CRAN) que almacena y conserva todas las versiones, así como todas las librerías que se publican, de ellas hablaremos en breve.
Debes ingresar a https://cran.rproject.org/bin/macosx/, deberás dirigirte hasta la parte inferior izquierda donde aparecerá un enlace que diga R‐4.0.0.pkg (los dos últimos números pueden cambiar ligeramente, pues la actualización es constante). Hacé clic en el enlace y se inicirá la descarga del instalador en tu computadora. Al finalizar procede como lo harías con otro programa para Mac.
Linux
Debes ingresar a https://cran.r-project.org/bin/linux/ y seleccionar tu distribución, y dependiendo de ella podrás continuar los pasos que figuran para realizar la intalación.
Atención: Es importante que primero se realice la instalación de R y luego de RStudio
Instalación de R Studio
Ahora instalaremos R Studio, que puedes descargarlo desde este enlace para cualquier sistema operativo, deberás proceder como cualquier otro programa para tu computadora.
Vista del entorno de R Studio
Interfaz de usuario
A continuación, puedes observar las partes en la que se encuentra dividida la interfaz de R Studio.
Consola, puedes realizar diferentes cálculos y operaciones matemáticas, sería la ventana básica de R.
Entorno de variables, muestra el historial, conjunto de datos y objetos (resultados, variables, gráficos, etc.) almacenados durante la ejecución de diferentes análisis.
Editor de código, script, desde este panel puedes editar la sintaxis de un script para luego ejecutarla. Cuando realices cambios, no sucederá nada a menos que ejecutes los comandos, con la barra de herramientas que contiene el panel o al combinar las teclas +.
Utilidades, dentro de este panel se encuentran diversas subpestañas:
files, verás el historial de archivos trabajados;
plots, podrás visualizar los gráficos que se generen;
packages, encuentras los paquetes, instalados, descargados y guardados en tu disco duro, puedes gestionar su instalación o actualización;
help, puedes ingresar a la página oficial donde podrás acceder a diferentes recursos para el programa, como manuales, cursos, información general, descarga de paquetes, información de los paquetes instalados, etc.;
viewer, muestra los resultados de reportes o análisis.
¿Cómo instalar librerías?
Las librerías o paquetes en R son una serie de funciones y conjunto de datos desarrollados por la comunidad; estos incrementan la capacidad de R mejorando sus funcionalidades básicas.
Ahora veremos como instalarlas, primero vamos a ingresar en RStudio, allí tendrás dos opciones:
Seleccionar desde Packages, donde podrás buscar, seleccionar e intalar las librerías necesarias,
En la parte Consola, si deseas instalar varias librerías al mismo tiempo, puedes escribir
Si deseas instalar una única librería debes escribir
install.packages("tidyverse")
De esa manera podrás instalar las librerías que necesites. Cualquier duda puedes consultar en Librerías en R.
Instalación Opcional de R en Jupyter
Para poder utilizar R en Jupyter Notebook, primero vamos a instalar el Kernel R para esta Notebook, ya que es útil para ejecutar códigos de determinados Lenguaje de Programación y devuelve la salida al usuario.
Primero deberás ir a la consola de R o RStudio y tipear:
install.packages('IRkernel')
que será el comando para realizar la instalación del paquete.
Luego deberás ingresar en la consola
IRkernel::installspec()
que asociará R a Jupyter. También se puede agregar la extensión
Con R y Rstudio instalados comenzaremos por darles unos primeros comandos que serán útiles para llevar adelante un trabajo ordenado en las próximas entradas.
Aclaración: A partir de ahora todo lo que hagamos será en RStudio.
En RStudio las órdenes las podemos escribir y ejecutar de varias formas:
* Directamente en la consola
* Por medio de un script (.R)
* Abriendo ficheros Rmarkdown (.Rmd)
Como ejecutar un comando desde la Consola
Para ello, escribiremos en la línea de comando la orden que queremos que R Studio realice. Veamos cómo hacerlo situándonos en un directorio.
Directorio de trabajo
El directorio de trabajo será la carpeta que utilizaremos para almacenar los archivos con los que trabajamos en R. Puede obtener en que carpeta te encuentras trabajando con:
getwd()
Establecer la ruta del directorio
setwd("C:/Mi/Ruta")
Forma equivalente
setwd("Mi/Ruta")
Otro comando útil es el que permitirá conocer el contenido del directorio
Lista los archivos del directorio
list.files()
Lista los directorios dentro del directorio de trabajo
list.dirs()
Nuevo script
Un script es un tipo de archivo que será guardado como texto donde escribes instrucciones o comandos que deseas que el software haga. Al tratarse de un lenguaje de programación, los script guardarán código que se puede ejecutar. Estos documentos tienen la extensión de archivo .R, serán útiles para volverlos a utilizar o para compartirlos con otra persona.
Para empezar un nuevo script busca en la esquina superior izquierda
Al crearlo podrás agregar tus funciones, variables y objetos.
Para cargar un nuevo script deberás hacerlo desde Open File, como en cualquier otro programa al abrir un archivo, o sino desde la Consola de R Studio
source("../micarpeta/mi_script_sellama.R")
Se abrirá en el panel de visor de código o editor de script, allí podrás ver su contenido. En la barra de herramientas del visor, desde Run (botón en la parte derecha de las opciones del panel de Script) podrás ejecutar todo el código que contiene o sólo partes de él.
Importante
Cuando se corre un Script o se ejecuta un comando por consola, deberás esperar que desaparezca un cartel de Stop en color rojo, en el panel consola, y podrás comenzar a trabajar nuevamente, cuando en la Consola, aparezca el símbolo >| (| es el prompt).
Ahora, compartiremos una pequeña ejercitación para ver si se comprendió todo!
