Transformación de coordenadas

Las funciones se presentaron en el concepto Fundamentos, con ejemplos como este:

squareit <- function(x) {
    x * x
}

squareit(3)
#> [1] 9

# shorter form
squareit_short <- function(x) x ^ 2

Si miramos con más atención la definición de squareit, podemos identificar varias partes:

• La función recibe un argumento formal x.
• Hay un cuerpo de función, normalmente entre llaves { }.
• Una vez creado el objeto de función, se asigna a una variable squareit.

En R, una función es un objeto de primera clase, igual que los números y los strings. Por lo tanto, squareit <- function... es una asignación que, sintácticamente, es igual que x <- 42.

Argumentos

R no distingue claramente entre argumentos posicionales y argumentos con nombre, a diferencia de otros lenguajes de scripting como Python y Julia.

Las llamadas a funciones pueden pasar valores de forma posicional o por nombre. Esta última opción es útil para funciones complejas con muchos argumentos, en las que es difícil recordar su orden.

f <- function(x, y) x / y

# call positionally
f(4, 2)
#> [1] 2

# call by name
f(y = 2, x = 4)
#> [1] 2

Argumentos opcionales

Los valores predeterminados de los argumentos se pueden especificar en la definición de la función, pero deben ir después de todos los argumentos que no tienen un valor predeterminado.

Después podemos elegir si aceptamos el valor predeterminado o lo reemplazamos.

g <- function(x, y = 2) x / y

# default y value
g(6)
#> [1] 3

# explicit y value
g(6, 3)
#> [1] 2

Argumentos adicionales

Para aceptar una cantidad arbitraria de argumentos adicionales, usa un ... (puntos suspensivos) en la definición. Es posible convertir cualquier valor extra de la llamada a la función en un vector, pero sigue leyendo para conocer una forma alternativa de usar estos «argumentos con puntos» (llamados «varargs» en varios otros lenguajes).

var_f <- function(x, y, ...) {
  print(c(...))
}

var_f(2, 3, "opt1", "opt2")
#> [1] "opt1" "opt2"

Entorno de la función

Anteriormente dijimos que los argumentos formales y el cuerpo son componentes de una función.

De hecho, hay un tercer componente: el entorno en el que se define la función.

Esto se puede ilustrar con el caso de las funciones anidadas:

outer_func <- function(x) {
  inner_func <- function(y) {
    x * y
  }
  
  inner_func(3)
}

outer_func(5)
#> [1] 15

La llamada a la función pasa x = 5 a la función externa, y ese valor está disponible dentro de su cuerpo.

La función interna es parte del cuerpo de la función externa y tiene acceso al valor de x. Dicho de otra forma, x = 5 está en el entorno de la función interna.

Técnicamente, esto se conoce como una clausura.

El entorno es especialmente importante con los argumentos con puntos, ya que cualquier valor que se pase así puede transmitirse a las llamadas a funciones dentro del cuerpo de la función. La función externa no necesita saber qué significan los argumentos con puntos, ni le importa.

f_var <- function(x, ...) {
  sum(x, ...)
}

x <- c(1, 2, NA, 6)

# for sum(), na.rm defaults to FALSE
f_var(x)
#> [1] NA

# pass through the na.rm value
f_var(x, na.rm = TRUE)
#> [1] 9

Esta técnica la usan mucho las bibliotecas del Tidyverse, como stringr. Muchas de las funciones de stringr son una envoltura fácil de usar sobre funciones de bajo nivel de stringi y de R base.

Los argumentos adicionales que se pasan a las funciones str_*() simplemente se transmiten a esas funciones de bajo nivel.

Funciones como valores devueltos

Una función externa puede definir una función interna (ya sea con nombre, o anónima como se describe más abajo) y usarla como valor devuelto.

La función devuelta incluirá el entorno en el que se definió.

times_y <- function(x) {
  # anonymous function - see next section
  \(y) x * y
}

f <- times_y(3)
class(f)
#> [1] "function"

f(4)
#> [1] 12

Funciones anónimas

Cuando definimos una función, normalmente asignamos el objeto de función resultante a una variable.

x <- 2

# function definition captures x from the environment
doubleit_short <- function(y) x * y

Esto facilita usar la función más adelante en el script, pero esa asignación no es necesaria. Una función corta, que se usa una sola vez, puede ser útil en el contexto inmediato. Sin una asignación de nombre, se le llama función anónima.

El uso de funciones anónimas es tan común que (desde R v4.1.0) hay una sintaxis abreviada para definirlas: reemplaza la palabra function con una barra invertida \.

En la sección anterior, sobre valores devueltos, se usó un ejemplo de esto.

Copia al modificar

R permite asignar valores a elementos individuales de un vector. Si pasamos un vector como argumento de una función y lo modificamos en el cuerpo de la función antes de devolverlo, obtenemos un vector modificado.

Pero, ¿qué pasó con el vector original?

f <- function(vec) {
  vec[1] <- 42
  vec
}

vals <- c(1, 3, 4)

# f() returns a modified vector
f(vals)
#> [1] 42  3  4  

# the original vector is unchanged.
vals
#> [1] 1 3 4

R es un lenguaje diseñado para la ciencia de datos. Recopilar esos datos puede costar mucho tiempo, esfuerzo y, potencialmente, una cantidad de dinero desorbitante: ¡es importante no corromperlos!

La política general (con algunas excepciones) es copia al modificar. Si un objeto (como un vector) se modifica de una forma que podría causar problemas más adelante, R devuelve una copia modificada y deja el original intacto.

Copiar estructuras de datos grandes puede ser costoso computacionalmente, pero en general es el mal menor cuando la alternativa es la corrupción de los datos.