Introducción a R

¿Qué vamos a ver?

Características generales
Proyectos
Carga de datos
Tipos de valores y objetos
Control de calidad
Operadores
Y más

¿Qué es el R?

Es un lenguaje y entorno de programación libre y de código abierto para estadística, gráficos y más

¿Qué podemos hacer?

Cálculos matemáticos
Reordenar, combinar, filtrar y unificar datos
Gráficos, tablas y apps
Análisis estadísticos de todo tipo

Pero …

¿Qué lo hace tan genial?

Lista de paquetes oficiales

Testimonios pre-curso

En Excel lo hago mejor y más rápido

Ah, pero al año del curso…

Interfaz gráfica: R Studio (Posit)

¡Vamos al R! (proyectos)

Uso ordenado: Proyectos

Cómo interpreta R los datos

Estructura de planillas de datos (1/2)

La primera fila tiene que tener los nombres de las columnas (ver ACÁ)
Nombres de columnas sencillos (evitar espacios, símbolos, unidades, acentos)
Sin gráficos ni cálculos accesorios, sólo los datos crudos
Salvo que se trate de datos apareados o medidas repetidas, poner a cada variable de respuesta en una sola columna y el/los factor/es que la/s agrupa/n en otra/s columna/s (ver ACÁ)

Estructura de planillas de datos (2/2)

Una misma columna NO debería tener datos de diferente tipo
Los metadatos conservarlos en otra planilla, o aún mejor, en Notas
En general las primeras columnas contienen los factores y las últimas, las variables de respuesta

¡Otra vez al R! (carga)

Uso ordenado: Carga de datos

Se puede verificar que lo esté importando bien
Se puede configurar cómo toma a las columnas (ver Tipos de valor 14)
Una vez que esté todo listo, se puede copiar el código que va a usar para pegarlo al principio del script

Uso ordenado: Carga de datos

Estrucura general: Tipos de valor

¡Y hay varios más! (ej. fechas, espaciales)

Estrucura general: Objetos

Características de los objetos

Repaso

Vectores: Valores en una dimensión.
Matrices: Vectores de dos dimensiones. Todos con el mismo tipo de valor
Serie: Vectores de tres dimensiones. Todos con el mismo tipo de valor
Data frame (tabla): Similar a matrices pero pueden contener columnas con diferentes tipos de valor y factores
Lista: Grupo de cualquiera de los anteriores. No tiene límites de dimensiones.

¡Momento! ¡Faltan los factores!

Factores: Son como vectores pero que se guardan como niveles (enteros), pueden ser ordinales.

Ahora sí, volvamos al R (control)

Uso ordenado: control de calidad

Cargamos los datos (también puede ser desde el menú)

library(fishdata) # carga el paquete

Uso ordenado: control de calidad

Lo primero que hacemos con los datos es revisar que esté bien la estructura general

str(adult_growth) # revisa la estructura

'data.frame':   16795 obs. of  4 variables:
 $ fish_code: chr  "H.1" "H.1" "H.1" "H.1" ...
 $ period   : int  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
 $ position : num  4.53 6.52 8.52 10.43 12.32 ...
 $ distance : num  4.53 2 1.99 1.92 1.89 ...

Uso ordenado: control de calidad

Después nos aseguramos que estén todos bien revisando al principio y al final

head(adult_growth) # revisa las primeras filas

  fish_code period position distance
1       H.1      1    4.528    4.528
2       H.1      2    6.524    1.996
3       H.1      3    8.518    1.994
4       H.1      4   10.434    1.915
5       H.1      5   12.324    1.891
6       H.1      6   14.274    1.950

tail(adult_growth) # revisa las últimas filas

      fish_code period position distance
16790       W.9    344  639.085    3.064
16791       W.9    345  641.327    2.242
16792       W.9    346  643.682    2.355
16793       W.9    347  646.221    2.539
16794       W.9    348  648.032    1.812
16795       W.9    349  649.809    1.777

Uso ordenado: control de calidad

Revisamos las variables o relaciones más importantes en busca de datos anómalos

boxplot(adult_growth$distance ~ adult_growth$fish_code) # diagrama de cajas (una variable categórica)

Uso ordenado: control de calidad

plot(x = adult_growth$period, y = adult_growth$position) # diagrama de puntos

Uso ordenado: control de calidad

Hacemos un resumen de todas las variables en busca de posibles errores

summary(adult_growth) # resumen de los datos

  fish_code             period         position          distance    
 Length:16795       Min.   :  1.0   Min.   :  1.566   Min.   :0.050  
 Class :character   1st Qu.: 88.0   1st Qu.:143.298   1st Qu.:1.391  
 Mode  :character   Median :175.0   Median :298.500   Median :1.685  
                    Mean   :177.9   Mean   :310.936   Mean   :1.788  
                    3rd Qu.:263.0   3rd Qu.:474.252   3rd Qu.:2.060  
                    Max.   :446.0   Max.   :794.394   Max.   :8.168

Uso ordenado: control de calidad

Nos aseguramos que no haya errores en los rótulos

unique(adult_growth$fish_code) # revisa etiquetas

 [1] "H.1"  "H.10" "H.11" "H.13" "H.14" "H.15" "H.16" "H.17" "H.18" "H.2" 
[11] "H.20" "H.21" "H.22" "H.23" "H.25" "H.26" "H.27" "H.28" "H.29" "H.3" 
[21] "H.30" "H.31" "H.33" "H.34" "H.35" "H.36" "H.37" "H.4"  "H.7"  "H.9" 
[31] "W.1"  "W.10" "W.11" "W.13" "W.14" "W.15" "W.16" "W.17" "W.18" "W.2" 
[41] "W.20" "W.3"  "W.4"  "W.5"  "W.6"  "W.7"  "W.8"  "W.9"

Accediendo al contenido

Para acceder por nombre: $

head(adult_growth$distance)

[1] 4.528 1.996 1.994 1.915 1.891 1.950

Para acceder por ubicación: []

adult_growth[2, 3] # fila 2, columna 3

[1] 6.524

adult_growth[1, ] # fila 1, todas las columnas

  fish_code period position distance
1       H.1      1    4.528    4.528

Operadores

Operadores de asignación

nombre <- "Juan"
edad_Juan <- 25
50 -> edad_Pedro

Operadores de asignación

Si quieren ver la razón, pueden ver este post

Operadores aritméticos

edad_Pedro + edad_Juan

[1] 75

edad_Pedro / edad_Juan

[1] 2

Operadores de relaciones

edad_Pedro < edad_Juan

[1] FALSE

edad_Pedro == 2 * 5^2

[1] TRUE

edad_Juan != 30

[1] TRUE

Operadores lógicos

1:10 > 7 | 1:10 == 5

 [1] FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE

1:10 != 7 & 1:10 != 10

 [1]  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE FALSE

1:10 != 7 | 1:10 != 10

 [1] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE

R, ¡ahí vamos! (operaciones)

Funciones

Estructura de las funciones

Ejemplos en el R

Ejemplos

Matemáticas

Ejemplos

De texto

Ejemplos

Estadísticas

Ejemplos

Popurrí

uniendo <- c(0, 1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5) # combina elementos
s <- seq(0, 10) # crea una secuencia
uniendo == s # se fija qué elementos de uniendo son iguales a los de s

 [1]  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE

# el paso que sigue toma una condición y asigna un valor si se cumple la 
# condición y otro si no la cumple. La salida tiene el mismo largo que el 
# vector sobre el que opera la condición
ifelse(uniendo < 3, "es < a 3", "no es")

 [1] "es < a 3" "es < a 3" "es < a 3" "no es"    "no es"    "no es"   
 [7] "es < a 3" "es < a 3" "no es"    "no es"    "no es"

unique(uniendo) # todos los valores diferentes que aparecen en el objeto

[1] 0 1 2 3 4 5

duplicated(uniendo) # valores duplicados

 [1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE

rep("¿para qué será esto?", 10) # repite algo las veces que se le diga

 [1] "¿para qué será esto?" "¿para qué será esto?" "¿para qué será esto?"
 [4] "¿para qué será esto?" "¿para qué será esto?" "¿para qué será esto?"
 [7] "¿para qué será esto?" "¿para qué será esto?" "¿para qué será esto?"
[10] "¿para qué será esto?"

paste(nombre, edad_Juan, sep = ", su edad es: ") # unir elementos

[1] "Juan, su edad es: 25"

library(readxl) # carga el paquete readxl, usado para leer archivos de Excel
nrow(adult_growth) # filas de una tabla/matriz

[1] 16795

ncol(adult_growth) # columnas de una tabla/matriz

[1] 4

length(uniendo) # cantidad de elementos de un vector

[1] 11

# filtrar datos (ver que pasa sin paréntesis)
subset(adult_growth, fish_code == "H.1" & (distance > 2.6 | period > 272))

    fish_code period position distance
1         H.1      1    4.528    4.528
162       H.1    162  268.456    2.976
184       H.1    184  310.698    2.614
205       H.1    205  350.697    2.943
273       H.1    273  462.337    1.298
274       H.1    274  464.093    1.756

as.factor(adult_growth$fish_code) # convierte a un vector en factor

    [1] H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1 
   [15] H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1 
   [29] H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1 
   [43] H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1 
   [57] H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1 
   [71] H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1 
   [85] H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1 
   [99] H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1 
  [113] H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1 
  [127] H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1 
  [141] H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1 
  [155] H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1 
  [169] H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1 
  [183] H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1 
  [197] H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1 
  [211] H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1 
  [225] H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1 
  [239] H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1 
  [253] H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1 
  [267] H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.1  H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10
  [281] H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10
  [295] H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10
  [309] H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10
  [323] H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10
  [337] H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10
  [351] H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10
  [365] H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10
  [379] H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10
  [393] H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10
  [407] H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10
  [421] H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10
  [435] H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10
  [449] H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10
  [463] H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10
  [477] H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10
  [491] H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10
  [505] H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10
  [519] H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10
  [533] H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10
  [547] H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10 H.10
  [561] H.10 H.10 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11
  [575] H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11
  [589] H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11
  [603] H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11
  [617] H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11
  [631] H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11
  [645] H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11
  [659] H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11
  [673] H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11
  [687] H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11
  [701] H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11
  [715] H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11
  [729] H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11
  [743] H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11
  [757] H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11
  [771] H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11
  [785] H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11
  [799] H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11
  [813] H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11
  [827] H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11
  [841] H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11
  [855] H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11
  [869] H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11
  [883] H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11
  [897] H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11
  [911] H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11
  [925] H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.11 H.13 H.13 H.13 H.13 H.13 H.13
  [939] H.13 H.13 H.13 H.13 H.13 H.13 H.13 H.13 H.13 H.13 H.13 H.13 H.13 H.13
  [953] H.13 H.13 H.13 H.13 H.13 H.13 H.13 H.13 H.13 H.13 H.13 H.13 H.13 H.13
  [967] H.13 H.13 H.13 H.13 H.13 H.13 H.13 H.13 H.13 H.13 H.13 H.13 H.13 H.13
  [981] H.13 H.13 H.13 H.13 H.13 H.13 H.13 H.13 H.13 H.13 H.13 H.13 H.13 H.13
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[16689] W.9  W.9  W.9  W.9  W.9  W.9  W.9  W.9  W.9  W.9  W.9  W.9  W.9  W.9 
[16703] W.9  W.9  W.9  W.9  W.9  W.9  W.9  W.9  W.9  W.9  W.9  W.9  W.9  W.9 
[16717] W.9  W.9  W.9  W.9  W.9  W.9  W.9  W.9  W.9  W.9  W.9  W.9  W.9  W.9 
[16731] W.9  W.9  W.9  W.9  W.9  W.9  W.9  W.9  W.9  W.9  W.9  W.9  W.9  W.9 
[16745] W.9  W.9  W.9  W.9  W.9  W.9  W.9  W.9  W.9  W.9  W.9  W.9  W.9  W.9 
[16759] W.9  W.9  W.9  W.9  W.9  W.9  W.9  W.9  W.9  W.9  W.9  W.9  W.9  W.9 
[16773] W.9  W.9  W.9  W.9  W.9  W.9  W.9  W.9  W.9  W.9  W.9  W.9  W.9  W.9 
[16787] W.9  W.9  W.9  W.9  W.9  W.9  W.9  W.9  W.9 
48 Levels: H.1 H.10 H.11 H.13 H.14 H.15 H.16 H.17 H.18 H.2 H.20 H.21 ... W.9

factor_trat <- as.factor(adult_growth$fish_code) # y lo guarda en un objeto
levels(factor_trat) # muestra los niveles del factor

 [1] "H.1"  "H.10" "H.11" "H.13" "H.14" "H.15" "H.16" "H.17" "H.18" "H.2" 
[11] "H.20" "H.21" "H.22" "H.23" "H.25" "H.26" "H.27" "H.28" "H.29" "H.3" 
[21] "H.30" "H.31" "H.33" "H.34" "H.35" "H.36" "H.37" "H.4"  "H.7"  "H.9" 
[31] "W.1"  "W.10" "W.11" "W.13" "W.14" "W.15" "W.16" "W.17" "W.18" "W.2" 
[41] "W.20" "W.3"  "W.4"  "W.5"  "W.6"  "W.7"  "W.8"  "W.9"

str(adult_growth)

'data.frame':   16795 obs. of  4 variables:
 $ fish_code: chr  "H.1" "H.1" "H.1" "H.1" ...
 $ period   : int  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
 $ position : num  4.53 6.52 8.52 10.43 12.32 ...
 $ distance : num  4.53 2 1.99 1.92 1.89 ...

Errores comunes

Cuando algo no sale, leer el mensaje de error

Siempre respetar mayúsculas y minúsculas

nombre

[1] "Juan"

Nombre

Error in eval(expr, envir, enclos): objeto 'Nombre' no encontrado

Errores comunes

c("hola", "chau")

[1] "hola" "chau"

cc("hola", "chau")

Error in cc("hola", "chau"): no se pudo encontrar la función "cc"

c("hola" "chau")

Error: <text>:1:10: unexpected string constant
1: c("hola" "chau"
             ^

Errores comunes

Revisar que el archivo con los datos tenga puntos (y no comas) como separador de decimales

1.5

[1] 1.5

1,5

Error: <text>:1:2: inesperado ','
1: 1,
     ^

Errores comunes

Verificar el estado de la terminal
- Si hay un > está lista para operar
- Si no hay nada, está esperando que termine una orden
- Si hay un +, el código está incompleto. Para salir, presionar Esc

Script ordenado

Vaciar el entorno de trabajo: rm(list = ls())
Cargar los paquetes necesarios (library)
Definir la carpeta de trabajo (setwd)
Cargar los datos (read_excel, read.csv, readODS)
Revisar su estructura (str)
Revisar el comienzo y el fin de la planilla (head y tail)
Revisar un resumen de los datos (summary)
Crear secciones (#####)

Script legible (formatR ayuda)

Espacio antes y después de los operadores

2 + 2

Script legible

Espacio después de las comas

seq(1, 5)
c("muy", "difícil")

Script legible

Funciones propias con mayúscula inicial, objetos con minúscula Los comentarios generales de las funciones propias ponerlos al principio

Media2 <- function(x) {
  # función para calcular el promedio de un vector y elevarlo al cuadrado
  promedio <- mean(x)
  al_cuadrado <- promedio ^ 2
  return(al_cuadrado) # salida de la función
}
prueba <- 1:5 # vector con media = 3
Media2(prueba)

Script legible

Espacio antes y después del símbolo de asignación (<-)

yo_soy_un_objeto <- "soy un texto, no un objeto"

Script legible

Líneas cortas (si tiene que continuar, hacer el salto en comas u operadores)

que_no_se_corte <- c("tengo mucho para decir", 
                     "el problema es que no sé resumir",
                     "por suerte puedo cortar en operadores o comas.",
                     "El R será estructurado pero no es malo.")

Script legible

En los comentarios, dejar un espacio después del numeral

# no se me ocurre qué poner

Ayudas online (también en español)