Introducción a “entornos” en R (aka diccionarios)

R ofrece multitud de estructuras de datos para trabajar, como pueden ser vectores, matrices n-dimensionales o dataframes. Según vamos creando programas más complejos es posible que nos veamos en la necesidad de guardar un conjunto de variables en algún sitio, lo cual resolveríamos con un diccionario en otro lenguaje (un HashMap en Java o un dict en python). En R disponemos de una clase que nos ofrece esa funcionalidad, y es lo que se conoce como “environment” o entorno. Dicho de forma sencilla, un environment en R sería el equivalente a un vector en el cual accedemos a sus elementos a través de una serie de etiquetas que les asignamos, lo cual nos suele dar una pista de lo que contiene si no somos excesivamente crípticos eligiendo las claves.

Nada más arrancar R existe un entorno por defecto que es el entorno global en el que se guardan todas las variables con las que trabajamos. Es por ello que las funciones para listar las variables, borrarlas o comprobar si existen son las mismas que las que vamos a ver para los entornos. Además, cuando creamos un nuevo entorno, este se va a guardar en el entorno global, de forma anidada. Si Por algún casual necesitamos acceder a ese entorno global podemos utilizar environment(), e incluso anidarlo en otro entorno de forma.

A continuación tenéis una breve introducción al manejo de entornos en R.

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