Introducción a la función

Las funciones son la base fundamental de cualquier lenguaje de programación. Ayuda en la programación modular, es decir, creamos un bloque de código (función) y lo usamos cuando sea necesario. La creación de la función evita escribir la misma pieza de código una y otra vez. En este tema, vamos a aprender sobre las funciones del programa R.

Una función debería ser

  • escrito para llevar a cabo una tarea específica.
  • puede o no incluir argumentos
  • contener un cuerpo
  • puede o no devolver uno o más valores.

Funciones en R

R tiene muchas funciones integradas que se utilizan para tareas específicas

Aquí algunas funciones importantes y de uso frecuente en Data Science

están enlistados debajo

1. mean ()

Se usa para encontrar la media del objeto.

Ex: a<-c(0:10, 40)
xm<-mean(a)
print(xm)

Salida:

(1) 7.916667

2. sd ()

Devuelve la desviación estándar de un objeto.

a<-c(0:10, 40)
xm<-sd(a)
print(xm)

Salida:

(1) 10.58694

3. mediana ()

Devuelve mediana.

a<-c(0:10, 40)
xm<-meadian(a)
print(xm)

Salida:

(1) 5.5

4. sum ()

Devuelve suma.

a<-c(0:10, 40)
xm<-sum(a)
print(xm)

Salida:

(1) 95

5 minutos()

Devuelve el valor mínimo.

a<-c(0:10, 40)
xm<-min(a)
print(xm)

Salida:

(1) 0

6. max ()

Devuelve el valor máximo.

a<-c(0:10, 40)
xm<-max(a)
print(xm)

Salida:

(1) 40

7. is.na ()

Devuelve las filas vacías.

El resultado es VERDADERO O FALSO.

Verdadero para las filas vacías y Falso para las no vacías.

  • which (is.na ()): devuelve el índice de las filas vacías.
  • help (): se utiliza para mostrar la documentación de módulos, funciones, clases, palabras clave, etc.

Hay muchas otras funciones integradas que se pueden usar al importar las bibliotecas respectivas.

Además de estas funciones integradas, podemos crear nuestras propias funciones según la necesidad.

Creando nuestras propias funciones

Aquí está el formato para escribir nuestra propia función:

Funtion_name <- function(p)
(
Body
return ()
)

Aquí estoy explicando cada componente de esta función definida por el usuario.

1. Nombre_función

Podemos asignar cualquier nombre a nuestra función, pero decidimos el nombre de la función en función de

Funcionalidad, es decir, el tipo de operación que realiza.

Por ejemplo, si estamos creando una función para calcular la suma de 2 números, entonces

Es mejor dar el nombre "Suma" a esa función.

2. Cuerpo de la función

Escribimos los pasos para realizar ciertas operaciones. Estos pasos se denominan cuerpo de la función. El código de la función se cierra entre llaves ().

Por ejemplo

Supongamos que tenemos que calcular la suma de dos números:

Entonces el cuerpo de la función será:

Sum (x, y)
(
a=x
b=y
c = a+b
return (c)
)

Las líneas resaltadas se denominan cuerpo de la función.

Ahora, hemos encontrado algunos términos nuevos como return () y después del nombre de la función, hemos pasado dos valores x, y estos se denominan parámetros. Explicaré estos términos en detalle:

Primero, Parámetros: Estas son las variables en las que realizamos la operación definida en la Función.

Segundo, return (): dentro de la función, tenemos un return () que hace que nuestra función salga y devuelva el valor a su llamador.

Importancia para construir la función

Es muy difícil entender la gran parte del código. Es necesario idear una nueva forma de romper el gran código monolítico en un código legible más pequeño, es decir, (Función)

Debido al uso de Function, se convirtió en una mejor manera de modularizar. La función es solo otra forma de agrupar la línea de ejecución de códigos en un fragmento y nombrarla. El nombre nos ayuda a llamarlo de la forma en que me puede llamar si sabe mi nombre.

Como hemos visto, hay varias funciones incorporadas en R, que hacen que nuestro

Trabaja más fácilmente, solo tenemos que importar las bibliotecas y podemos usar las funciones

disponible en estas bibliotecas.

Conclusión - Funciones del programa R

Los usos principales de R son y siempre serán estadísticas, visualización y aprendizaje automático, lo que requiere muchos cálculos y visualizaciones, lo que significa que necesitaremos muchas funciones. Se requieren pocos cálculos estadísticos como la media, la mediana, la desviación estándar, etc. en casi todos los proyectos de Data Science, por eso tenemos muchas bibliotecas incorporadas que consisten en muchas funciones que se usan con frecuencia. Si necesitamos implementar nuevas funciones, podemos crear nuestras propias funciones.

Artículos recomendados

Esta es una guía para las funciones del programa R. Aquí discutimos algunas funciones importantes y de uso frecuente en R Program y el formato para escribir nuestra propia función. También puede echar un vistazo a los siguientes artículos para obtener más información:

  1. Lenguaje de programación R
  2. Programación R vs Python
  3. Carreras en la programación de R
  4. R Programación Tutorial en línea
  5. Ejemplos de funciones integradas de Python

Categoría:

Big Data