Trabajar con proyectos en RStudio: ordenar el trabajo desde el inicio
Cuando se empieza a usar R, es común trabajar con archivos sueltos: un script por acá, un archivo de datos por allá, resultados guardados en el escritorio o en carpetas poco claras. Ese modo de trabajo suele funcionar al principio, pero se vuelve frágil cuando el análisis crece, cuando pasa el tiempo o cuando otra persona necesita entender qué se hizo (¡o vos en el futuro!). En ese punto aparece una herramienta clave de RStudio: los proyectos.
Un proyecto en RStudio es una forma de organizar el trabajo en una carpeta principal. Todo lo que pertenece a un análisis o proyecto determinado vive dentro de ese espacio: scripts, datos, gráficos, tablas y documentos. Al abrir un proyecto, RStudio sabe dónde está parado y trabaja siempre desde ese lugar. Esto evita uno de los problemas más frecuentes al empezar: los errores de rutas absolutas o relativas, y archivos que “no se encuentran”.
Desde un punto de vista conceptual, trabajar con proyectos ayuda a hacer explícita la estructura del trabajo. El análisis deja de ser una sucesión de comandos dispersos y pasa a tener un marco claro. Cada archivo cumple una función y su ubicación tiene sentido. Además, el proyecto guarda información sobre el entorno de trabajo, lo que hace más fácil retomar el análisis después de un tiempo sin tener que reconstruir todo desde cero.
Los proyectos también favorecen la reproducibilidad. Si todo está dentro de una misma carpeta, es más sencillo mover el trabajo a otra computadora o compartirlo, por ejemplo a través de un repositorio de Github. No hace falta reescribir rutas absolutas ni ajustar configuraciones cada vez. RStudio se encarga de abrir el proyecto y dejar todo listo para continuar.
Cómo crear un proyecto en RStudio paso a paso
Abrí RStudio.
En el menú superior, hacé clic en File y luego en New Project….
RStudio va a ofrecer tres opciones. Para empezar, la más simple es New Directory.
Elegí New Project.
Indicá el nombre del proyecto y la ubicación donde querés que se cree la carpeta.
Hacé clic en Create Project.
RStudio va a crear una carpeta con ese nombre y abrir automáticamente el proyecto. A partir de ese momento, cada vez que abras ese archivo de proyecto, identificado por la extensión .Rproj, RStudio va a trabajar desde esa carpeta. Lo vas a ver en la esquina superior derecha, al lado de un cubo celeste con una “R”:
Qué cambia al trabajar dentro de un proyecto
Una vez que el proyecto está creado, conviene adoptar algunas prácticas simples. Guardar los scripts dentro de la carpeta del proyecto, por ejemplo en una subcarpeta llamada scripts. Colocar los datos en otra carpeta, como data. Guardar gráficos o tablas en carpetas específicas. Esta organización no es obligatoria, pero ayuda a que el trabajo sea más legible.
Otro cambio importante es el uso de rutas relativas. Dentro de un proyecto, cuando se hace referencia a un archivo, se lo nombra en relación con la carpeta del proyecto. Por ejemplo, data/encuesta.csv. Esto funciona siempre que el proyecto esté abierto y evita errores cuando el análisis se mueve de lugar.
RStudio también muestra el nombre del proyecto activo en la esquina superior derecha. Ese detalle visual sirve como recordatorio constante de en qué contexto se está trabajando. Abrir un script sin abrir el proyecto puede generar confusión, por lo que conviene acostumbrarse a iniciar el trabajo siempre desde el archivo .Rproj.
Por último: una recomendación personal. Antes de terminar de trabajar o de cerrar el archivo, probá reiniciar la sesión de RStudio (en la barra superior, Session y después Restart R), y probá ejecutar todo el código desde cero. Si todo sale bien, entonces el código está limpio y listo para ser guardado. Pero si modificaste algo (por ejemplo en la consola) que rompió la continuidad del código, va a saltar un error. Y creeme que es mejor corregirlo en el momento que al día siguiente (o meses o años después…).
Proyectos como hábito de trabajo
Trabajar con proyectos no requiere conocimientos avanzados ni cambia la forma de escribir código. Cambia, sobre todo, la forma de organizarlo. Incorporar este hábito desde el inicio ahorra tiempo, reduce errores y hace que el análisis sea más fácil de entender, incluso para quien lo hizo.
En el próximo post de esta serie vamos a dar un paso más y explicar cómo conectar un proyecto de RStudio con un sistema de control de versiones. Eso permite llevar un registro de cambios, volver a estados anteriores del trabajo y colaborar de manera más ordenada.