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Takuya Kubo
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主にURA/IRer等で研究力分析を行う方向けのR言語勉強会資料#2です。
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1.
第2回 R言語勉強会 信州大学 久保琢也 2020年10月30日
2.
前回のおさらい # 変数に値を代入 X <-
3 Y <- 5 # 変数を使った計算 Z <- X + Y # 関数を使った計算 sqrt( Z )
3.
今日の内容 ベクトル
4.
今日の内容 ベクトル 同じ型の複数の値をまとめたもの ⇨ 複数の値をまとめて計算できる!
5.
ベクトルの作り方 ❖ ベクトルを作る関数 − − c(
値1, 値2, 値3, …) − ※文字を扱う場合は各値を「 」で囲むこと c( ) ※Concatenate # 数値型ベクトルを作る num <- c( 1, 3, 5, 7, 9, 11 ) # 文字型ベクトルを作る char <- c( A , a , a , B , b , b ) # 論理型ベクトルを作る logic <- c( T, T, T, T, F, F ) # T = TRUE, F = FALSE
6.
ベクトルを使った計算 ❖ 算術演算子、比較演算子を用いた計算 # 四則演算 num
+ 2 # 5以上の値か否か num >= 5 # ベクトル同士の計算 num + num # 文字列が特定の値か否か char == a char != B
7.
ベクトルを使った計算 ❖ 関数を使った計算(数字) # numの要素の数を取得 length(
num ) # numの合計を計算 sum( num ) # numの平均値を計算 mean( num ) # numの最小値を計算 min( num ) # numの最大値を計算 max( num )
8.
ベクトルを使った計算 ❖ 関数を使った計算(文字) # 大文字に変換 toupper(
char ) # 小文字に変換 tolower( char ) # 文字数の取得 nchar( char ) # char の A を X に置換 gsub( A , X , char ) # char の 各値に 大学 を結合 paste0( char, 大学 )
9.
ベクトルを使った計算 ❖ 関数を使った計算(論理) # 全ての要素が
TRUE かどうか all( logic ) # TRUEが含まれるかどうか any( logic ) # TRUEの個数 sum( logic ) # TRUEは 1 , FALSEは 0
10.
ベクトルを作るときに便利 # 連続する整数 1 :
10 # 等差数列 seq( 0, 10, 2 ) # 0 から 10 まで 2 刻み # 繰り返し rep( 1, 3 ) # 1 を 3 回繰り返す rep( 1 : 3, 3 ) # 1 : 3 を 3 回繰り返す
11.
ベクトルの各要素へのアクセス ❖ ベクトルのインデクス # 2番目の要素にアクセス num[
2 ] # 3番目から5番目の要素にアクセス num[ c( 3, 4, 5 ) ] num[ 3 : 5 ] # 3番目から5番目以外の要素にアクセス num[ - c( 3, 4, 5 ) ] num[ - ( 3 : 5 ) ] num Index ① ② ③ ④ ⑤ ⑥ 値 1 3 5 7 9 11
12.
ベクトルの各要素を書き換える ❖ ベクトル内のインデクス # 1番目の要素に
350 を代入 num[ 1 ] <- 350 # 2番目、3番目の要素に 400 を代入 num[ c( 2, 3 ) ] <- 400 # 4番目、5番目、6番目の要素に 300, 400, 500 を代入 num[ 4 : 6 ] <- c( 300, 400, 500 ) # numの中身を確認 num num Index ① ② ③ ④ ⑤ ⑥ 値 1 3 5 7 9 11
13.
ベクトルを用いた集計 ❖ 下準備:ベクトルを作る # 大学名ベクトルを作る univ
<- paste0( toupper( char ), 大学 ) # 研究種目ベクトルを作る type <- rep( c( 若手 , C ), 3 ) univ A大学 A大学 A大学 B大学 B大学 B大学 type 若手 C 若手 C 若手 C num 350 400 400 300 400 500
14.
ベクトルを用いた集計 ❖ table( )による集計 #
大学名の個数を集計する table( univ ) # 大学名と研究種目でデータの個数をクロス集計 table( univ, type ) univ A大学 A大学 A大学 B大学 B大学 B大学 type 若手 C 若手 C 若手 C num 350 400 400 300 400 500
15.
ベクトルを用いた集計 ❖ xtabs( )による集計 #
大学名と研究種目でデータの個数をクロス集計 kosu <- xtabs( univ + type ) # 大学名と研究種目でnumの合計をクロス集計 gokei <- xtabs( num univ + type ) univ A大学 A大学 A大学 B大学 B大学 B大学 type 若手 C 若手 C 若手 C num 350 400 400 300 400 500
16.
ベクトルを用いた集計 ❖ xtabs( )による集計 #
大学名と研究種目で num の平均をクロス集計 gokei / kosu univ A大学 A大学 A大学 B大学 B大学 B大学 type 若手 C 若手 C 若手 C num 350 400 400 300 400 500
17.
❖ データ型の例 データ型 データ型 例 整数型(integer)
-5, -2, 3, 7, 10 数値型(numeric) 3.14, 1.41, 1.73 論理型(logical) TRUE / FALSE, T / F ※ TRUEは1FALSEは0 文字型(character) A , B , a , 大学 ※ 文字列は必ず「 」で囲む 因子型(factor) 文字型要素が順序を持ったもの。統 計モデリングやグラフ化の際によく 用いる。
18.
データ型 ❖ 異なるデータ型でベクトルを作ると − データ型が異なる要素からベクトルを作ろうとすると、 データ型の強制が起こる −
予期せぬ自体が生じる可能性があるので、データ型を意 識しておくことが大事 # 数字と文字でベクトルを作ろうとすると c( 1, 2, 3, A , B ) # 数字とTRUE/FALSEでベクトルを作ろうとすると c( 1 : 3, TRUE, FALSE )
19.
次回の準備をお願いします ❖ KAKENより採択課題情報ダウンロード − 期間:2018年∼2020年 −
種目:基盤研究(S) − 形式:CSVファイル https://kaken.nii.ac.jp
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