Operadores lógicos y lógica booleana
Comprenda &, |, !, xor(), any() y all() para realizar operaciones booleanas.
Operadores lógicos y lógica booleana es una lección gratuita de R Academy en CoddyKit. Esta es la lección 2 de 4. Puedes leer la lección completa abajo gratuitamente — luego la practicas en el navegador con un editor de código integrado y un tutor de IA 24/7. Forma parte de la ruta de aprendizaje de R Academy, y tu progreso se sincroniza en la web y la app de CoddyKit. El curso de R Academy incluye 4 lecciones en total.
Introducción a la lógica booleana
La lógica booleana es la base de la toma de decisiones en programación. En R, los valores lógicos son TRUE y FALSE. Los operadores lógicos combinan estos valores para formar condiciones complejas.
# Boolean values in R
is_raining <- TRUE
is_cold <- FALSE
cat('Is raining:', is_raining, '
')
cat('Is cold:', is_cold, '
')
cat('Class:', class(is_raining), '
')AND elemento por elemento con &
El operador & realiza un AND elemento por elemento en los vectores. Devuelve TRUE únicamente cuando ambos elementos correspondientes son TRUE. Procesa todos los elementos de un vector.
ages <- c(15, 22, 17, 30, 19)
has_id <- c(FALSE, TRUE, FALSE, TRUE, TRUE)
# Can buy alcohol? (must be 18+ AND have ID)
can_buy <- (ages >= 18) & has_id
cat('Ages >= 18:', ages >= 18, '
')
cat('Has ID:', has_id, '
')
cat('Can buy:', can_buy, '
')OR elemento por elemento con |
El operador | realiza un OR elemento por elemento. Devuelve TRUE cuando al menos uno de los elementos correspondientes es TRUE.
scores_math <- c(85, 45, 72, 38, 90)
scores_english <- c(40, 88, 65, 70, 55)
# Pass if either subject >= 60
passes <- (scores_math >= 60) | (scores_english >= 60)
cat('Math pass:', scores_math >= 60, '
')
cat('English pass:', scores_english >= 60, '
')
cat('Overall pass:', passes, '
')NOT lógico con !
El operador ! niega un valor lógico: cambia TRUE por FALSE y viceversa. Se aplica antes que & y | en el orden de evaluación.
is_weekend <- c(TRUE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, TRUE, TRUE)
cat('Is weekend:', is_weekend, '
')
cat('Is weekday:', !is_weekend, '
')
# Count weekdays
cat('Number of weekdays:', sum(!is_weekend), '
')AND escalar con &&
&& es la versión escalar de AND: solo evalúa el primer elemento de cada vector y utiliza la evaluación en cortocircuito: si el lado izquierdo es FALSE, el lado derecho nunca se evalúa.
x <- 10
# Short-circuit: second condition skipped if first is FALSE
if (x > 0 && x < 100) {
cat('x is a positive double-digit or less
')
}
# && only looks at first element
cat('TRUE && FALSE:', TRUE && FALSE, '
')
cat('TRUE & FALSE (vectorised):', TRUE & FALSE, '
')OR escalar con ||
|| es la versión escalar de OR con evaluación en cortocircuito: si el lado izquierdo es TRUE, el lado derecho nunca se evalúa. Use || en sentencias if cuando solo necesite un resultado.
user_role <- 'admin'
# Short-circuit OR — stops at first TRUE
if (user_role == 'admin' || user_role == 'superuser') {
cat('Access granted
')
} else {
cat('Access denied
')
}
cat('FALSE || TRUE:', FALSE || TRUE, '
')OR exclusivo con xor()
xor(x, y) devuelve TRUE cuando exactamente uno de x o y es TRUE. Devuelve FALSE cuando ambos tienen el mismo valor. Es útil para la lógica de alternancia.
# xor truth table
cat('xor(TRUE, TRUE):', xor(TRUE, TRUE), '
') # FALSE
cat('xor(TRUE, FALSE):', xor(TRUE, FALSE), '
') # TRUE
cat('xor(FALSE, TRUE):', xor(FALSE, TRUE), '
') # TRUE
cat('xor(FALSE, FALSE):', xor(FALSE, FALSE), '
') # FALSE
# Practical: exactly one sensor triggered
sensor_a <- c(TRUE, FALSE, TRUE, FALSE)
sensor_b <- c(FALSE, FALSE, TRUE, TRUE)
cat('Exactly one sensor:', xor(sensor_a, sensor_b), '
')any() y all()
any() devuelve TRUE si al menos un elemento es TRUE. all() devuelve TRUE únicamente si todos los elementos son TRUE. Ambas funciones reducen un vector lógico a un único valor.
temperatures <- c(22.1, 24.5, 19.8, 31.2, 28.0)
cat('Any temperature above 30?', any(temperatures > 30), '
')
cat('All temperatures above 15?', all(temperatures > 15), '
')
cat('All temperatures above 25?', all(temperatures > 25), '
')
# Useful for data validation
test_scores <- c(78, 85, 92, 88, 76)
cat('All passed (>=60)?', all(test_scores >= 60), '
')Combinación de operadores lógicos
Puede encadenar varios operadores lógicos para crear condiciones complejas. R evalúa primero !, después & y, por último, |. Use paréntesis para dejar clara su intención.
age <- 25
income <- 55000
credit_score <- 720
# Loan eligibility: age 21-65, income >= 40000, credit >= 700
eligible <- (age >= 21 && age <= 65) &&
(income >= 40000) &&
(credit_score >= 700)
cat('Loan eligible:', eligible, '
')Operadores lógicos en marcos de datos
Los operadores lógicos resultan especialmente útiles al filtrar marcos de datos. Puede combinar varias condiciones para seleccionar exactamente las filas que necesita.
# Simple data frame
names_vec <- c('Alice', 'Bob', 'Carol', 'Dave', 'Eve')
ages_vec <- c(28, 35, 22, 45, 31)
salaries <- c(55000, 72000, 38000, 90000, 61000)
# Filter: age 25-40 AND salary above 50000
mask <- (ages_vec >= 25 & ages_vec <= 40) & (salaries > 50000)
cat('Matching employees:', names_vec[mask], '
')Aritmética booleana
En R, TRUE se trata como 1 y FALSE como 0 en las operaciones aritméticas. Esto significa que puede usar sum() para contar los valores TRUE y mean() para obtener la proporción.
responses <- c(TRUE, FALSE, TRUE, TRUE, FALSE, TRUE, FALSE, TRUE)
cat('Number of TRUE:', sum(responses), '
')
cat('Proportion TRUE:', mean(responses), '
')
cat('Percentage:', mean(responses) * 100, '%
')
# Count values meeting a condition
scores <- c(88, 45, 92, 61, 73, 55, 84)
cat('Number passing (>=60):', sum(scores >= 60), '
')Comprobación rápida
¿Cuál es la diferencia entre & y && en R?
Repaso: lógica booleana en R
¡Excelente! Estas son las ideas clave de esta lección:
&y|están vectorizados: comparan elemento por elemento&&y||son escalares y usan evaluación en cortocircuito; utilícelos en sentenciasif!niega un valor lógicoxor()devuelveTRUEcuando exactamente un argumento esTRUEany()yall()reducen los vectores lógicos a un único valorTRUE == 1yFALSE == 0, por lo que puede sumar o calcular el promedio de vectores lógicos
# Summary: all logical operators at a glance
x <- c(TRUE, FALSE, TRUE)
y <- c(TRUE, TRUE, FALSE)
cat('x & y :', x & y, '
')
cat('x | y :', x | y, '
')
cat('!x :', !x, '
')
cat('xor :', xor(x, y), '
')
cat('any(x):', any(x), '
')
cat('all(x):', all(x), '
')Preguntas frecuentes
¿La lección «Operadores lógicos y lógica booleana» es gratis?
Sí — el texto completo de «Operadores lógicos y lógica booleana» es gratis para leer aquí en la web. Para practicarla de forma interactiva (editor de código integrado y tutor de IA 24/7) y desbloquear el resto del curso de R Academy, actualiza a CoddyKit PRO. El curso de R Academy incluye 4 lecciones en total.
¿Qué aprenderé en «Operadores lógicos y lógica booleana»?
Comprenda &, |, !, xor(), any() y all() para realizar operaciones booleanas. Practicas R Academy con código real que ejecutas directamente en el navegador, y un tutor de IA 24/7 responde tus preguntas mientras trabajas en la lección.
¿Necesito experiencia previa para empezar R Academy?
No se requiere experiencia previa. R Academy en CoddyKit está estructurado para principiantes hasta estudiantes avanzados, así que puedes empezar aquí o desde el inicio y avanzar a tu ritmo. Esta es la lección 2 de 4.
¿Cuánto tiempo toma la lección «Operadores lógicos y lógica booleana»?
La mayoría de las lecciones de CoddyKit toman alrededor de 5–10 minutos. Cada una es compacta e interactiva, así que avanzas constantemente y retomas exactamente por donde dejaste en la web y la app.
¿Puedo escribir y ejecutar código en esta lección de R Academy?
Sí. Cada lección de R Academy incluye un editor de código integrado, así que escribes y ejecutas código real directamente en tu navegador y obtienes retroalimentación instantánea de IA — sin configuración local necesaria.
Todas las lecciones de este curso
- Operadores aritméticos y de comparación
- Operadores lógicos y lógica booleana
- Operadores de asignación y especiales
- Precedencia de operadores y expresiones complejas