Secuencias Numericas

Generar secuencias númericas puede parece trivial, sin embargo es una de las tareas que conforme hacemos arreglo de datos previo a un análisis, toma relevancia.

Se usa desde la creación de datasets de ejemplos hasta generar un ID para procesar un conjunto de datos.

El operador :

El operador binario : permite generar secuencias rápida y fácilmente cuando los elementos a los lados son números.

Nota: El comportamiento cambia cuando se involucran factores pues nos da las interacciones entre los factores.

Por ejemplo:

1:10

 [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10

También permite generar secuencias negativas:

-1:-10

 [1]  -1  -2  -3  -4  -5  -6  -7  -8  -9 -10

Puede ir a la inversa:

-10:-1

 [1] -10  -9  -8  -7  -6  -5  -4  -3  -2  -1

Admite constantes incluidas en R

pi:10

[1] 3.141593 4.141593 5.141593 6.141593 7.141593 8.141593 9.141593

Sin embargo este operador no permite generar secuencias que tengan un crecimiento/decremento diferente de 1.

Comando seq()

Este comando permite generar secuencias de números usando varios argumentos, los primeros son from, to y by.

seq(from = 1, to = 10)

 [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10

Como esta función acepta los argumentos posicionalmente, se pueden omitir las etiquetas

seq(1, 10)

 [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10

Para cambiar la magnitud del crecimiento/decremento usamos el argumento by:

seq(from = 1, to = 10, by = 3)

[1]  1  4  7 10

Puede generar secuencias de decimales:

seq(0.1, 3, 0.3)

 [1] 0.1 0.4 0.7 1.0 1.3 1.6 1.9 2.2 2.5 2.8

Usar constantes del lenguaje:

seq(pi, 3 * pi, pi)

[1] 3.141593 6.283185 9.424778

También se puede usar negativos:

seq(-1, -10, -4)

[1] -1 -5 -9

O secuencias con decremento:

seq(10, 1, -3)

[1] 10  7  4  1

Nota: Es importante recalcar que el argumento by cuando se usan negativos o secuencias en decremento, requiere un número negativo. Esto guarda su lógica en la magnitud del crecimiento/decremento.

Comandos similares

Ademas R cuenta con comandos similares que simplifican la generación de secuencias

• seq_along() que permite generar secuencias con base a un vector
• seq_len() permite generar una secuencia de una longitud específica

seq_len() se usa:

seq_len(10)

 [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10

Y seq_along() requiere de un vector por ejemplo usando las letras:

letters

 [1] "a" "b" "c" "d" "e" "f" "g" "h" "i" "j" "k" "l" "m" "n" "o" "p" "q" "r" "s" "t" "u" "v" "w" "x" "y" "z"

Podemos generar la secuencia para las mismas:

seq_along(letters)

 [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26

Comando extra rep()

Este comando no genera secuencias por sí mismo, pero es de gran útilidad para crear secuencias complejas.

Por ejemplo como crear secuencias del 1 al 9 de 3 en 3 repetido 3 veces:

rep(seq(1, 9, 3), 3)

[1] 1 4 7 1 4 7 1 4 7

Sin embargo una secuencia que generamos recurrentemente es aquella que se genera repitiendo los números de la secuencia un n número de veces, por ejemplo:

rep(seq(1, 9, 3), each = 3)

[1] 1 1 1 4 4 4 7 7 7

Ejemplos

Por ejemplo podemos generar un vector de identificadores para medidas repetidas 3 veces para los sujetos 3, 6, 9 y 12 que pertenecen a los grupos A, B, C y D.

rep(paste0(letters[1:4], seq(3, 12, 3)), each = 3)

 [1] "a3"  "a3"  "a3"  "b6"  "b6"  "b6"  "c9"  "c9"  "c9"  "d12" "d12" "d12"

Nota: R tiene algunas constantes integradas como pi, letters o LETTERS que permiten usar estos elementos sin escribirlos. Ademas el comando paste0 permite pegar sin espacios, números o letras.

Podemos crear un data.frame para 100 números aleatorios, con un identificador que los agrupe de cinco en cinco:

# Generamos números aleatorios
numeros.aleatorios <- sample(100)
numeros.aleatorios

  [1]  81  22  23  88  45  41  34  35  69   5  58  50  43  94  27  37  48  60  16  36  77  44  12  42  68  38  49  83  89  63  90   7
 [33] 100  10  62  80   8  39  15  74  31  61  30  24   2  33  93  66  11  40  56  51  78  47   6   3  75  96  20  29  53  95  64  17
 [65]  92  65  54  99  21  82  46  98  19  52  76  97  32  26  28   9  55   4  84  59  14  79  73  70  67  86  18   1  72  87  71  85
 [97]  13  25  57  91

Y creamos el data.frame:

data.frame(id = rep(seq(1, 20), each = 5), aleatorios = numeros.aleatorios)