Claves rápidas para programación con R 👨‍💻

Cuando empiezas a programar con R, es muy fácil perderse entre funciones, paquetes y conceptos nuevos. Pero la realidad es que hay unas cuantas claves básicas que, si las tienes claras, te hacen avanzar muchísimo más rápido.

En este artículo te comparto claves rápidas para programar con R, centradas en lo práctico y en lo que de verdad se usa en el día a día. Nada de teoría innecesaria.

Clave 1: Entiende bien los tipos de datos

Antes de escribir mucho código, asegúrate de saber qué tipo de datos estás usando.

En R, lo básico es dominar:

  • Numéricos (numeric, integer)

  • Texto (character)

  • Factores (factor)

  • Lógicos (logical)

  • Fechas (Date)

Ejemplo:

edad <- 30
sexo <- factor("Mujer")
fecha <- as.Date("2024-01-01")

Muchísimos errores vienen de no revisar esto al principio.

Clave 2: Revisa siempre la estructura de tus datos

Antes de analizar nada, mira tus datos.

Funciones clave:

str(datos)
head(datos)
summary(datos)

Con solo esto ya puedes detectar:

  • Tipos mal definidos

  • Valores raros

  • Posibles errores en columnas

Este paso te ahorra mucho tiempo después.

Clave 3: Trabaja cómodo con data frames

La estructura más importante en R es el data frame.

Ejemplo básico:

datos <- data.frame(
  edad = c(25, 30, 40),
  salario = c(20000, 25000, 30000)
)

Casi todo en R gira alrededor de:

  • Filtrar filas

  • Seleccionar columnas

  • Crear nuevas variables

Si dominas data frames, dominas R a nivel práctico.

Clave 4: Aprende a usar funciones (y a crear las tuyas)

No repitas código innecesariamente.

Ejemplo de función sencilla:

media_na <- function(x) {
  mean(x, na.rm = TRUE)
}

Ventajas de usar funciones:

  • Código más limpio

  • Menos errores

  • Más reutilizable

Es una de las claves para programar bien.

Clave 5: Usa nombres claros en variables y objetos

Esto parece una tontería… hasta que vuelves a un script meses después.

Mal:

x <- mean(datos$a)

Bien:

media_salario <- mean(datos$salario)

Tu yo del futuro lo va a agradecer.

Clave 6: Visualiza los datos antes de analizar

Antes de sacar conclusiones, mira los datos.

Ejemplo rápido con ggplot2:

library(ggplot2)

ggplot(datos, aes(x = edad, y = salario)) +
  geom_point()

Los gráficos ayudan a:

  • Detectar errores

  • Ver relaciones

  • Entender distribuciones

La visualización es parte de la programación con R.

Clave 7: Lee los errores, no los ignores

Los errores en R no son aleatorios.

En lugar de copiar y pegar código:

  • Lee el mensaje

  • Revisa el objeto que falla

  • Comprueba nombres y tipos

Aprender a interpretar errores te hace avanzar mucho más rápido.

Clave 8: Automatiza lo repetitivo

Si haces algo más de dos veces, automatízalo.

Con R puedes:

  • Crear funciones

  • Usar bucles

  • Generar informes automáticos con R Markdown

Esto hace tu trabajo:

  • Más rápido

  • Más profesional

  • Menos propenso a errores

Conclusión

Qué deberías quedarte de este artículo:

  • Controla los tipos de datos

  • Revisa la estructura de los datos

  • Domina data frames

  • Usa funciones

  • Nombres claros

  • Visualiza siempre

  • Aprende de los errores

  • Automatiza tareas

Estas claves no son teoría, son programación con R en la práctica. En la academia online tienes cursos estructurados para aprender R paso a paso, de forma clara y práctica.