Manos a la obra

Antes de ponernos a trabajar con nuestros datos, es conveniente echar un vistazo a alguno de los datos que vienen incorporados con R. Si tecleamos data(), aparecerá en pantalla una relación de ficheros de datos que podremos cargar en nuestro espacio de trabajo. Para cargar uno en concreto, debe incluirse como argumento de la función. Así, data(cars) cargaría el fichero cars.

Para ver qué objetos tenemos en nuestro espacio de trabajo hay que utilizar la función ls() sin argumentos. En este caso el único objeto debe ser el recién cargado fichero cars.

Para ver el contenido de un objeto de datos tenemos dos posibilidades: la primera es llamarlo directamente por su nombre. En nuestro caso, si tecleamos cars, aparecerá por pantalla todo el contenido del fichero. Veremos entonces que consta de cincuenta registros de velocidad y distancia de frenada de otros tantos vehículos. Este modo de exploración no es conveniente cuando el fichero contiene muchas variables y/o registros. En estos casos es mejor utilizar la función str() para hacernos una idea del contenido del objeto. Así, str(cars) generaría la siguiente salida
`data.frame': 50 obs. of 2 variables:
$ speed: num 4 4 7 7 8 9 10 10 10 11 ...
$ dist : num 2 10 4 22 16 10 18 26 34 17 ...
La función str() nos informa de que cars es un data.frame, es decir, una tabla de datos en la que podemos encontrarnos variables de diferentes tipos. Nos dice que hay 50 observaciones de dos variables que son de tipo numérico y cuyos nombres son speed y dist.

Los data.frame son un tipo de objeto de importancia capital en R ya que en la mayor parte de los análisis estadísticos los datos serán almacenados en data.frames. La función str() es la mejor manera de conocer la estructura de un objeto en R.