Instalar R, RStudio y tidyverse sin sorpresas

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setup
Instalación del ecosistema R con criterio: qué va dónde, por qué install.packages('tidyverse') instala 8 paquetes a la vez, y cómo anticipar el lío clásico de biblioteca al actualizar R.

Por qué necesitas tres cosas, no una

Cuando alguien dice “instalo R”, suele querer decir tres cosas distintas que conviene tener separadas en la cabeza:

  1. R es el lenguaje y el intérprete. Es lo que ejecuta tu código.
  2. RStudio (o VS Code, o el editor que prefieras) es el IDE: donde escribes el código y ves los resultados.
  3. tidyverse es un conjunto de paquetes sobre los que se monta el flujo moderno de R.

Estás instalando tres capas, no una. Si algo falla, conviene saber en qué capa estás.

Instalar R

Ve a cloud.r-project.org, elige tu sistema operativo, descarga el binario y ejecútalo:

  • Windows. Descarga R-4.4.x-win.exe. Acepta los valores por defecto.
  • macOS. Descarga el .pkg que coincide con tu arquitectura (Apple silicon para Macs M1/M2/M3. Intel para Macs anteriores). Si dudas, el instalador te avisa.
  • Linux. Usa el gestor de paquetes de tu distro, pero asegúrate de añadir el repositorio oficial de CRAN antes para obtener la última versión. La versión empaquetada en muchas distros está atrasada varios años.

R se instala con su propia GUI muy básica. No la uses: está ahí solo para verificar que la instalación funcionó. Tu IDE real es el siguiente paso.

Instalar RStudio

Ve a posit.co/download/rstudio-desktop y descarga la edición RStudio Desktop Open Source (gratuita). Es más que suficiente para todo lo que vamos a hacer.

RStudio no es R. Es un editor visualmente integrado con R. Es tan dominante en el ecosistema que mucha gente considera que “aprender R” implica aprender RStudio. Es una elección razonable. La alternativa más común es VS Code con la extensión R. Si ya eres usuario de VS Code y prefieres no cambiar de editor, es una opción válida.

Tu primera línea de R

Abre RStudio. Verás cuatro paneles. En el panel Console (abajo a la izquierda), escribe:

1 + 1

Si ves [1] 2, estás dentro. El [1] significa “el primer elemento de la respuesta es…”, todo en R devuelve vectores, incluso una operación trivial.

Instalar tidyverse

install.packages("tidyverse")

Esto va a tardar entre 2 y 10 minutos según tu conexión y sistema. Lo que acabas de hacer no es instalar un paquete, es instalar un meta-paquete: una entrada en CRAN cuyo único propósito es declarar dependencias hacia otros 9 paquetes que comparten filosofía:

  • dplyr: manipulación de data frames (filtrar, seleccionar, agrupar, agregar).
  • tidyr: reorganización de tablas entre formatos largo y ancho.
  • readr: lectura rápida de archivos delimitados.
  • ggplot2: visualización basada en la gramática de los gráficos.
  • tibble: un data.frame con valores por defecto sensatos.
  • stringr: manipulación de cadenas de texto.
  • forcats: manipulación de factores (variables categóricas).
  • purrr: programación funcional sobre listas.
  • lubridate: fechas y horas.

Cuando llames library(tidyverse), R carga estos paquetes en bloque y te lo dice:

── Attaching core tidyverse packages ── tidyverse 2.0.0 ──
✔ dplyr     1.1.4     ✔ readr     2.1.5
✔ forcats   1.0.0     ✔ stringr   1.5.1
✔ ggplot2   3.5.1     ✔ tibble    3.2.1
✔ lubridate 1.9.3     ✔ tidyr     1.3.1
✔ purrr     1.0.2

Si ves esto, has terminado la instalación.

Dónde vive tu biblioteca de paquetes (y por qué importa)

Este es el detalle que un tutorial “checkbox” se salta y luego te explota. Ejecuta:

.libPaths()

Esta función devuelve la lista de rutas donde R busca paquetes. Hay típicamente dos:

  1. La de usuario, dentro de tu carpeta personal. Algo como C:/Users/tu_usuario/AppData/Local/R/win-library/4.4 en Windows.
  2. La del sistema, dentro del directorio donde instalaste R. Algo como C:/Program Files/R/R-4.4.2/library.

El detalle crítico: la ruta de usuario depende de la versión major.minor de R. Cuando actualices R de 4.4 a 4.5, R crea una carpeta nueva (R/win-library/4.5) vacía. Tu tidyverse, dplyr y todo lo que instalaste siguen donde estaban (en 4.4) pero ya no son visibles desde el R nuevo. Y vas a tener que reinstalar.

Esto sorprende a casi todo el mundo la primera vez. Tres formas razonables de gestionarlo:

  • renv por proyecto (lo veremos en la ruta de reproducibilidad con Quarto). Aísla las dependencias por proyecto y elimina el problema de raíz.
  • Script de reinstalación. Tras actualizar R, ejecuta un script propio que reinstale tus paquetes habituales.
  • Aceptar el coste. Cinco a diez minutos al año reinstalando. Si actualizas R una vez al año, no es para tanto.

No tienes que tomar la decisión ahora. Solo recuerda: si actualizas R y “se han borrado mis paquetes”, no se han borrado, están en una biblioteca anterior.

Trampas habituales

  • “No tengo permisos de administrador.” R y RStudio se pueden instalar sin admin si eliges como destino una carpeta dentro de tu usuario (Documents/R/). No fuerces la instalación con admin si no es estrictamente necesario, la biblioteca por usuario funciona perfectamente.
  • install.packages("tidyverse") muy lento o falla a la mitad. Causa típica: compilando desde fuentes en Windows/macOS porque no encuentra binario. Asegúrate de elegir un mirror de CRAN actualizado (RStudio lo gestiona por ti vía cloud.r-project.org). Si persiste, una opción robusta es Posit Public Package Manager (https://packagemanager.posit.co/cran/latest), que entrega binarios pre-compilados para más versiones.
  • Bioconductor NO se instala con install.packages. Para análisis ómicos (DESeq2, phyloseq, etc.) necesitas BiocManager::install(). Lo veremos al llegar a Bioconductor en su ruta correspondiente.

¿Qué viene después?

Con R, RStudio y tidyverse instalados, ya puedes empezar cualquier ruta de R. Dos opciones naturales:

No tienes que decidir ahora. Ambas asumen que has hecho la instalación y empiezan desde lo más básico.