7 Tipos de datos

En R los datos pueden ser de diferentes tipos. Cada tipo tiene características particulares que lo distinguen de los demás. Entre otras cosas algunas operaciones sólo pueden realizarse con tipos de datos específicos

Es importante revisar el tipo de datos más comunes en R y sus propiedades, así como la coerción entre tipos de datos.

7.1 Datos más comunes

Los tipos de datos de uso más común en R son los siguientes.

Tipo	Ejemplo	Nombre en inglés
Entero	1	integer
Numérico	1.3	numeric
Cadena de texto	“uno”	character
Factor	uno	factor
Lógico	TRUE	logical
Perdido	NA	NA
Vacío	NULL	null

Además de estos tipos, en R también contamos con datos complejos numéricos complejos (con una parte real y una imaginaria), raw (bytes), fechas y raster, entre otros. Estos tipos tiene aplicaciones muy específicas, por ejemplo, los datos de tipo fecha son ampliamente usados en economía, para análisis de series de tiempo.

Se revisan las principales características de estos tipos de datos.

7.2 Entero y numérico

Como su nombre lo indica, los datos enteros representan números enteros, sin una parte decimal o fraccionaria, que pueden ser usados en operaciones matemáticas.

Por su parte, como su nombre lo indica, los datos numéricos representan números, la diferencia de estos con los datos enteros es que tiene una parte decimal o fraccionaria.

Los datos numéricos también son llamados doble o float (flotantes). Este nombre se debe a que, en realidad, son números de doble precisión, pues tienen una parte entera y una fraccionaria decimal, y son llamados float debido a que se usa un punto flotante para su representación computacional. Para fines prácticos, estos términos son sinónimos.

7.3 Cadena de texto

El tipo character representa texto y es fácil reconocerlo porque un dato siempre esta rodeado de comillas , simples '' o dobles "". De manera convencional, nos referimos a este tipo de datos como cadenas de texto, es decir, secuencias de caracteres.

Este es el tipo de datos más flexible de R, pues una cadena de texto puede contener letras, números, espacios, signos de puntuación y símbolos especiales.

7.4 Factor

Un factor es un tipo de datos específico a R. Puede ser descrito como un dato numérico representado por una etiqueta.

Supongamos que tenemos un conjunto de datos que representan el sexo de personas encuestadas por teléfono, pero estos se encuentran capturados con los números 1 y 2. El número 1 corresponde a femenino y el 2 a masculino.

En R, se puede indicar que se nos muestre, en la consola y para otros análisis, los 1 como femenino y los 2 como masculino. Aunque para nuestra computadora, femenino tiene un valor de 1, pero a nosotros se nos muestra la palabra femenino. De esta manera reducimos el espacio de almacenamiento necesario para nuestros datos.

Este comportamiento es similar a lo que ocurre con paquetes estadísticos comerciales como SPSS Statistics, en los que se puede asignar etiquetas a los datos, dependiendo de su valor. La diferencia se encuentra en que R trata a los factores de manera diferente a un dato numérico.

Por último, cada una de las etiquetas o valores que puedes asumir un factor se conoce como nivel o levels() en inglés. En nuestro ejemplo con femenino y masculino, tendríamos dos niveles.

7.5 Lógico

Los datos de tipo lógico sólo tienen dos valores posibles: verdadero (TRUE) y falso (FALSE). Representan si una condición o estado se cumple, es verdadero, o no, es falso.

Este tipo de dato es, generalmente, el resultado de operaciones relacionales y lógicas, son esenciales para trabajar con **álgebra Booleana*. También toman mucha relevancia cuando se estran trabajando con funciones más complejas en R.

Como este tipo de dato sólo admite dos valores específicos, es el más restrictivo de R.

7.6 NA y NULL

En R, se usa NA para representar datos perdidos, mientras que NULL representa la ausencia de datos.

La diferencia entre las dos es que un dato NULL aparece sólo cuando R intenta recuperar un dato y no encuentra nada, mientras que NA es usado para representar de modo explícito datos perdidos, omitidos o que por alguna razón son faltantes.

Por ejemplo, si tratamos de recuperar la edad de una persona encuestada que no existe, obtendríamos un NULL, pues no hay ningún dato que corresponda con ello. En cambio, si tratamos de recuperar su estado civil, y la persona encuestada no contestó esta pregunta, obtendríamos un NA.

NA además puede aparecer como resultado de una operación realizada, pero no tuvo éxito en su ejecución.

Dentro de la estadística los datos trabajar con datos NULL o NA son dos contexto completamente diferentes, en los que cada uno deben tener un tratamiento diferente.

7.7 Coerción

En R, los datos pueden ser coercionados, es decir, forzados, para transformarlos de un tipo a otro.

La coerción es muy importante. Cuando pedimos a R ejecutar una operación, intentará coercionar de manera implícita, sin avisarnos, los datos de su tipo original al tipo correcto que la permita realizar. Habrá ocasiones en las que R tenga éxito y la operación ocurra sin problemas, y otras en las que falle y obtengamos un error.

Siempre es importante verificar que los datos con los que se están trabajando estén correctamente transformados.

Lo anterior ocurre porque no todos los tipos de datos pueden ser transformados a los demás, para ello se sigue una regla general.

La coerción de tipos se realiza de los tipos de datos más restrictivos a los más flexibles.

Las coerciones ocurren en el siguiente orden.

lógico \(\Rightarrow\) entero \(\Rightarrow\) numérico \(\Rightarrow\) cadena de texto` (logical \(\Rightarrow\) integer \(\Rightarrow\) numeric \(\Rightarrow\) character)

Las coerciones no pueden ocurrir en orden inverso. se puede coercionar un dato de tipo entero a uno numérico, pero uno de cadena de texto a numérico.

Como los datos de tipo lógico sólo admiten dos valores (TRUE y FALSE), estos son los más restrictivos; mientras que los datos decadena de texto, al admitir cualquier cantidad y combinación de caracteres, son los más flexibles.

Los factores son un caso particular para la coerción. Dado que son valores numéricos con etiquetas, pueden ser coercionados a tipo numérico y cadena de texto; y los datos numéricos y cadena de texto pueden ser coercionados a factor. Sin embargo, al coercionar un factor tipo numérico, perdemos sus niveles.

Las variables carácter pueden coaccionarse a ser factor, pero no de manera inversa. (No es tan sencillo hacerlo inverso).

7.7.1 Coerción explícita con la familia as()

También se puede hacer coerciones explícitas usando la familia de funciones as().

Función	Tipo al que hace coerción
as.integer()	Entero
as.numeric()	Numérico
as.character()	Cadena de texto
as.factor()	Factor
as.logical()	Lógico
as.null()	NULL

Todas estas funciones aceptan como argumento datos o vectores. Cuando estas funciones tienen éxito en la coerción, nos devuelven datos del tipo pedido. Si fallan, obtenemos NA como resultado.

Por ejemplo, intentemos convertir el número 5 a una cadena de texto. Para ello se usa la función as.character().

as.character(5)
## [1] "5"

Esta es una coerción válida, así que tenemos éxito. Pero, si se intenta convertir la palabra “cinco” a un dato numérico, se obtendrá una advertencia y NA.

as.numeric("cinco")
## Warning: NAs introduced by coercion
## [1] NA

Comprobemos el comportamiento especial de los factores.

Se puede coercionar al número 5 y la palabra “cinco” en un factor.

as.factor(5)
## [1] 5
## Levels: 5

as.factor("cinco")
## [1] cinco
## Levels: cinco

Se asigna la palabra “cinco” como factor al objeto factor_cinco.

factor_cinco <- as.factor("cinco")
#Resultado
factor_cinco
## [1] cinco
## Levels: cinco

Ahora se puede coercionar factor_cinco a cadena de texto y a numérico.

# Cadena de texto
as.character(factor_cinco)
## [1] "cinco"

# Numérico
as.numeric(factor_cinco)
## [1] 1

Si se coercciona un dato de tipo lógico a numérico, TRUE siempre devolverá 1 y FALSE dará como resultado 0.

as.numeric(TRUE)
## [1] 1
as.numeric(FALSE)
## [1] 0

Por último, la función as.null() siempre devuelve NULL, sin importar el tipo de dato que demos como argumento.

# Lógico
as.null(FALSE)
## NULL

# Numérico
as.null(457)
## NULL

# Cadena de texto
as.null("palabra")
## NULL

7.8 Verificar el tipo de un dato

En ocasiones, tenemos datos pero no sabemos de simple vista qué tipo de datos son. Para esto casos, se puede usar la función class() para determinar el tipo de un dato. Esto es de utilidad para asegurarse que las operaciones que se desean realizar tendrán los datos apropiados para llevarse a cabo con éxito.

class() recibe como argumento un dato o vector y devuelve el nombre del tipo al que pertenece, en inglés.

Por ejemplo, se verifica el tipo de datos que son 3, “3” y TRUE.

class(3)
## [1] "numeric"

class("3")
## [1] "character"

class(TRUE)
## [1] "logical"

7.8.1 Verificación con la familia de funciones is()

También se puede verificar si un dato es de un tipo específico con la familia de funciones is().

Función	Tipo que verifican
is.integer()	Entero
is.numeric()	Numérico
is.character()	Cadena de texto
is.factor()	Factor
is.logical()	Lógico
is.na()	NA
is.null()	NULL

Estas funciones toman como argumento un dato, si este es del tipo que estamos verificando, nos devolverán TRUE y en caso contrario devolverán FALSE.

Por ejemplo, se verifica que 5 sea numérico.

is.numeric(5)
## [1] TRUE

Se obtiene TRUE, pues es verdadero que es un dato numérico.

De verifica que 5 sea de tipo cadena de texto.

is.character(5)
## [1] FALSE

El resultado es FALSE, por lo tanto este no es un dato de cadena de texto.

Conociendo el tipo de datos con los que se está trabajando, nos aseguramos de que se obtendrá los resultados esperados para las operaciones que estemos realizando.