Un vector almacena una secuencia de valore simples del misma clase. Es decir, todos sus elementos son del mismo tipo de dato simple.
La forma más habitual de crear un vector es usando la función c() (combine). Tambien podemos usar las funciones seq()
vector_numeros <- c(2, 4, 6, 8)
vector_numeros[1] 2 4 6 8seq_numeros <- seq(2, 6)
seq_numeros[1] 2 3 4 5 6seq_numeros2 <- 2:6
seq_numeros2[1] 2 3 4 5 6seq_numeros3 <- seq(2, 6, by = 0.5)
seq_numeros3[1] 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0 5.5 6.0La función c() permite añadir elementos a un vector existente, o combinar dos vectores
vector_numeros2 <- c(1, 3, 5)
vector_numeros2 <- c(vector_numeros2, 7)
vector_numeros2[1] 1 3 5 7comb_vector <- c(vector_numeros, vector_numeros2)
comb_vector[1] 2 4 6 8 1 3 5 7vector_caracteres <- c('A', 'B', 'C')
vector_caracteres[1] "A" "B" "C"vector_logico <- c(TRUE, FALSE, TRUE)
vector_logico[1] TRUE FALSE TRUEvector_logico2 <- 10 == 5
vector_logico2[1] FALSELa función rep() permite construir vectores a partir de la repetición de otro vector.
letras <- c('A', 'B', 'C')
letras[1] "A" "B" "C"letras_rep <- rep(letras, times = 3)
letras_rep[1] "A" "B" "C" "A" "B" "C" "A" "B" "C"letras_rep2 <- rep(letras, each = 3)
letras_rep2[1] "A" "A" "A" "B" "B" "B" "C" "C" "C"Las operaciones aritméticas con vectores se hacen posición a posición.
vector_numeros <- seq(10, 50, by = 5)
vector_numeros[1] 10 15 20 25 30 35 40 45 50vector_numeros + 1[1] 11 16 21 26 31 36 41 46 51vector_numeros / 2[1] 5.0 7.5 10.0 12.5 15.0 17.5 20.0 22.5 25.0Dos vectores:
vector_numeros_1 <- c(1, 2, 3, 4)
vector_numeros_2 <- c(1, 1, 0, 0)
vector_numeros_1 + vector_numeros_2[1] 2 3 3 4vector_numeros_1 - vector_numeros_2[1] 0 1 3 4vector_numeros_1 * vector_numeros_2[1] 1 2 0 0vector_numeros_1 / vector_numeros_2[1] 1 2 Inf InfSe puede observar que en el resultado de la operación anterior en el vector resultante aparecen los valores Inf, es debido a que la división por 0 es indefinida (Infinito).
Dos vectores, diferente longitud:
vector_numeros_1 <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6)
vector_numeros_2 <- c(1, 1, 0)
vector_numeros_1 + vector_numeros_2[1] 2 3 3 5 6 6vector_numeros_1 - vector_numeros_2[1] 0 1 3 3 4 6vector_numeros_1 * vector_numeros_2[1] 1 2 0 4 5 0vector_numeros_1 / vector_numeros_2[1] 1 2 Inf 4 5 InfLo que hace R es concatenar el vector de menor longitud consigo mísmo hasta rellenar los huecos hasta la longitud del mayor.
Es mejor evitar las operaciones con objetos de diferente longitud.
Vector númerico y vector de texto.
letras <- c('A', 'B', 'C', 'D')
numeros <- c(1, 2, 3, 4, 5)
resultado = paste(letras, numeros, sep="-")
resultado[1] "A-1" "B-2" "C-3" "D-4" "A-5"La función paste() que concatena texto, pero numeros es un vector númerico. Internamente paste() llama a la función as.character() que convierte el tipo númerico a tipo texto.
numeros <- c(1, 2, 3, 4, 5)
numeros[1] 1 2 3 4 5texto_numeros <- as.character(numeros)
texto_numeros[1] "1" "2" "3" "4" "5"Para poder manipular los elementos contenidos en un vector vamos a hacerlo usando los corchetes ([]) de la forma vector[ ]
numeros <- 10:20
numeros [1] 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20Obtener el elemento en la posicion cuarta
numeros[4][1] 13Obterner todos los elementos menos el de la cuarta posicion
numeros[-4] [1] 10 11 12 14 15 16 17 18 19 20numeros[c(4, 8)][1] 13 17numeros[c(4:8)][1] 13 14 15 16 17numeros[-c(4:8)][1] 10 11 12 18 19 20Eliminar los elementos de la posicion 1 y 5
numeros <- 10:20
numeros [1] 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20numeros <- numeros[-c(1, 5)]
numeros[1] 11 12 13 15 16 17 18 19 20Añadir elementos nuevos.
numeros[1] 11 12 13 15 16 17 18 19 20numeros <- c(numeros, c(50, 100))
numeros [1] 11 12 13 15 16 17 18 19 20 50 100En definitiva lo que estamos haciendo es usar vectores índices para seleccionar elementos del vector.
vector[vector_indice]
En ocasiones nos puede interesar ordenar los elementos de un vector. Esto se puede realizar con la función order()
numeros [1] 11 12 13 15 16 17 18 19 20 50 100order(numeros, decreasing = TRUE) [1] 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1La función order devuelve el índice del vector ordenado, (no los valores).
numeros[order(numeros, decreasing = TRUE)] [1] 100 50 20 19 18 17 16 15 13 12 11Otra manera de seleccionar los elementos de un vector es usar una máscara lógica (vector de valores lógicos). De la manera vector[mascara_logica]
numeros <- 10:20
numeros [1] 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20numeros < 15 [1] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSEnumeros[numeros <15][1] 10 11 12 13 14En ocasiones puede ser interesante poner nombre a las posiciones de un vector.
log2FoldChange <- c(-5.3823, -1.2634, -1.0972, -1.0904, -0.9888, -0.9792)
log2FoldChange[1] -5.3823 -1.2634 -1.0972 -1.0904 -0.9888 -0.9792ensembles <- c('ENSMUSG00000020000',
'ENSMUSG00000060036',
'ENSMUSG00000060613',
'ENSMUSG00000038092',
'ENSMUSG00000020926',
'ENSMUSG00000001435')
ensembles[1] "ENSMUSG00000020000" "ENSMUSG00000060036" "ENSMUSG00000060613"
[4] "ENSMUSG00000038092" "ENSMUSG00000020926" "ENSMUSG00000001435"names(log2FoldChange) <- ensembles
log2FoldChangeENSMUSG00000020000 ENSMUSG00000060036 ENSMUSG00000060613 ENSMUSG00000038092
-5.3823 -1.2634 -1.0972 -1.0904
ENSMUSG00000020926 ENSMUSG00000001435
-0.9888 -0.9792 log2FoldChange['ENSMUSG00000060613']ENSMUSG00000060613
-1.0972 log2FoldChange[c('ENSMUSG00000060613', 'ENSMUSG00000001435')]ENSMUSG00000060613 ENSMUSG00000001435
-1.0972 -0.9792 En algunos casos es posible que no se conozcan completamente los componentes de un vector. Cuando un elemento o valor está “no disponible” o es un “valor faltante” en el sentido estadístico, se le puede reservar un lugar dentro de un vector asignándole el valor especial NA. Los datos faltantes son comunes en los datos de multi-omicas, debido a una gran variedad de razones.
vector_na <- c(10:15, NA, 20:25, NA)
vector_na [1] 10 11 12 13 14 15 NA 20 21 22 23 24 25 NAEn general cualquier operación con un valor faltante NA dará como resultado un NA.
mean(vector_na)[1] NAAfortunadamente las funciones en R suelen estar preparadas para manejar valores NA. Si leemos la documentación de la función mean() en R.
Observamos que la función mean para el parámetro na.rm tomo el valor FALSE por defecto. Si cambiamos el valor a TRUE los valores faltantes son eliminados antes de realizar la media.
mean(vector_na, na.rm = TRUE)[1] 17.5La función is.na() nos permite identificar los valores faltantes. Devuelve una máscara lógica que nos permite filtar el vector.
vector_na [1] 10 11 12 13 14 15 NA 20 21 22 23 24 25 NAis.na(vector_na) [1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[13] FALSE TRUEvector_sin_na <- vector_na[!is.na(vector_na)]
vector_sin_na [1] 10 11 12 13 14 15 20 21 22 23 24 25