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Cómo manejar los bucles For en R

En el análisis de datos y la ciencia computacional, la repetición es una ocurrencia común. Ya sea procesando datos de múltiples archivos o realizando la misma operación en múltiples puntos de datos, a menudo nos encontramos en una situación en la que necesitamos repetir la misma tarea. Aquí es donde los 'bucles For' en Python nos ayudan.

Python, al igual que R y otros lenguajes de programación, ofrece una estructura fundamental para la repetición en la programación conocida como el 'bucle for'. Este concepto es fundamental para cualquier persona, desde profesionales médicos que analizan datos de pacientes hasta economistas que pronostican tendencias económicas.

Entendiendo los bucles For básicos en Python

Los bucles for en Python realizan la misma acción para cada elemento en un objeto iterable, como una lista o una cadena. La estructura de un 'bucle for' básico en Python es la siguiente:

para elemento en iterable:
    hacer_algo(elemento)

Pongamos esto en perspectiva con un ejemplo práctico. Imagina que tenemos una lista de volúmenes y queremos calcular masas a partir de estos volúmenes usando una fórmula específica. Necesitamos la función print() para mostrar los valores dentro del bucle.

volúmenes = [1.6, 3, 8]
para volumen en volúmenes:
    masa = 2.65 * volumen ** 0.9
    imprimir(masa)

Este código se ejecutará una vez para cada valor en volúmenes. Cada vez que se ejecuta el bucle, el código toma el valor actual de volúmenes, lo asigna a volumen, realiza el cálculo y luego lo imprime. El proceso se repite para cada elemento en la lista volúmenes.

Bucles con índices y almacenamiento de resultados

Si bien los bucles en Python pueden iterar directamente sobre un objeto iterable (bucle por valor), también podemos iterar sobre los valores de los índices del iterable (bucle por índice). Esto es especialmente útil cuando queremos realizar operaciones más complejas o necesitamos almacenar los resultados de nuestros cálculos.

Si modificamos nuestro bucle anterior para usar un índice, se vería así:

volúmenes = [1.6, 3, 8]
masas = [0]*len(volúmenes)  # crea una lista de ceros
para i en rango(len(volúmenes)):
    masa = 2.65 * volúmenes[i] ** 0.9
    masas[i] = masa
imprimir(masas)

Este código proporciona el mismo resultado que el primer ejemplo, pero puede parecer un poco más complicado. Entonces, ¿por qué haríamos un bucle por índice? La principal ventaja es que nos permite almacenar los resultados calculados para su uso futuro.

Bucles sobre múltiples valores

El bucle por índice también nos permite manejar múltiples vectores simultáneamente. Supongamos que tenemos tres vectores: as, bs y volúmenes. Cada vector corresponde a un factor específico en un cálculo. Queremos calcular masas utilizando estos factores para cada volumen correspondiente. Así es como podemos lograrlo usando un bucle 'for' en R:

as <- c(2.65, 1.28, 3.29)
bs <- c(0.9, 1.1, 1.2)
volúmenes <- c(1.6, 3, 8)
masas <- vector(mode = "numeric", length = length(volúmenes))

para (i en 1:length(volúmenes)){
  masa <- as[i] * volúmenes[i] ^ bs[i]
  masas[i] <- masa
}

imprimir(masas)

En este ejemplo, el bucle itera sobre los índices del vector volúmenes. Para cada índice i, se utilizan los valores correspondientes de as, bs y volúmenes para calcular la masa. La masa calculada se almacena en el vector masas en el índice correspondiente. Finalmente, se imprime el vector masas, mostrando las masas calculadas para cada volumen.

Bucles con funciones

La combinación de bucles con funciones es una técnica poderosa en la programación. Puedes llamar a una o más funciones como un paso en tu bucle para realizar operaciones específicas. Consideremos un ejemplo en el que tenemos una función no vectorizada que estima la masa en función del volumen, a y b. La función devuelve la masa estimada si el volumen es mayor que 5, y NA de lo contrario. Podemos hacer un bucle sobre los volúmenes y usar la función para calcular las masas de la siguiente manera:

est_masa <- function(volumen, a, b){
  si (volumen > 5) {
    masa <- a * volumen ^ b
  } más {
    masa <- NA
  }
  devuelve(masa)
}

volúmenes <- c(1.6, 3, 8)
as <- c(2.65, 1.28, 3.29)
bs <- c(0.9, 1.1, 1.2)
masas <- vector(mode = "numeric", length = length(volúmenes))

para (i en 1:length(volúmenes)){
  masa <- est_masa(volúmenes[i], as[i], bs[i])
  masas[i] <- masa
}

imprimir(masas)

En este ejemplo, definimos la función est_masa que toma el volumen, a y b como parámetros de entrada. Dentro del bucle, llamamos a la función para cada volumen, pasando los valores correspondientes de as y bs. El resultado se almacena en el vector masas, que se imprime al final.

Usar funciones dentro de bucles puede hacer que tu código sea más modular y reutilizable, lo que te permite encapsular operaciones complejas en funciones separadas y usarlas de manera flexible dentro de tus bucles.

Bucles sobre archivos

Recorrer archivos es una tarea común, especialmente cuando necesitas realizar las mismas acciones en varios archivos. Consideremos un ejemplo en el que tenemos un directorio con múltiples archivos que contienen datos simulados de collares de satélite. Queremos recorrer estos archivos, contar el número de observaciones en cada archivo y almacenar los recuentos en un vector. Así es como podemos lograr esto en R:

archivos_datos <- list.files(pattern = "ubicaciones-")
n_archivos <- length(archivos_datos)
resultados <- integer(n_archivos)

para (i en 1:n_archivos){
  nombre_archivo <- archivos_datos[i]
  datos <- read.csv(nombre_archivo)
  recuento <- nrow(datos)
  resultados[i] <- recuento
}

imprimir(resultados)

En este ejemplo, utilizamos la función list.files() con el argumento pattern para obtener los nombres de los archivos que coinciden con un patrón específico. Luego recorremos los nombres de archivo utilizando un bucle 'for', leemos cada archivo con read.csv(), contamos el número de filas en los datos y almacenamos el recuento en el vector resultados. Finalmente, se imprime el vector resultados, mostrando los recuentos para cada archivo.

Recorrer archivos es una técnica poderosa para automatizar tareas repetitivas que involucran el procesamiento o análisis de datos en múltiples archivos.

Almacenando los resultados del bucle en un marco de datos

En muchos casos, es posible que desees almacenar los resultados de tu bucle en un formato estructurado, como un marco de datos. Los marcos de datos proporcionan una forma conveniente de organizar y analizar datos. Modifiquemos nuestro ejemplo anterior de conteo de observaciones en varios archivos para almacenar los resultados en un marco de datos:

archivos_datos <- list.files(pattern = "ubicaciones-")
n_archivos <- length(archivos_datos)
resultados <- data.frame(nombre_archivo = character(n_archivos),
                      recuento = integer(n_archivos),
                      min_lat = numeric(n_archivos))

para (i en 1:n_archivos){
  nombre_archivo <- archivos_datos[i]
  datos <- read.csv(nombre_archivo)
  recuento <- nrow(datos)
  min_lat <- min(datos$lat)
  resultados$nombre_archivo[i] <- nombre_archivo
  resultados$recuento[i] <- recuento
  resultados$min_lat[i] <- min_lat
}

imprimir(resultados)

En este ejemplo, creamos un marco de datos vacío llamado resultados utilizando la función data.frame(). Definimos las columnas del marco de datos y las inicializamos con vectores vacíos del tipo apropiado. Dentro del bucle, poblamos cada columna del marco de datos con los valores correspondientes. Finalmente, se imprime el marco de datos resultados, mostrando los nombres de archivo, los recuentos y las latitudes mínimas para cada archivo.

Almacenar los resultados del bucle en un marco de datos permite una manipulación y análisis sencillos de los datos recopilados, proporcionando un formato estructurado para un procesamiento adicional.

Conclusión

Los bucles for son una herramienta poderosa para automatizar tareas repetitivas en el análisis de datos y la programación. En este artículo, hemos explorado los conceptos básicos de los bucles for en R, cubriendo la iteración sobre valores, la iteración con índices, la iteración con funciones, la iteración sobre archivos y el almacenamiento de los resultados del bucle en marcos de datos. Armado con este conocimiento, ahora puedes aprovechar el poder de los bucles for en R y aplicarlos a diferentes dominios, incluidos la medicina, la economía y más allá. Así que adelante y aprovecha la flexibilidad y eficiencia de los bucles for para agilizar tus flujos de trabajo de análisis de datos y desbloquear nuevas posibilidades.