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![はじめてRをさわる - Ⅳデータアクセス方法
• すべてのデータは必要なくて、特定の項目だけアクセスしたい場合。
• ２つの方法があります。
Iris$Sepal.Length
特定のにアクセス。
ベクトルで結果を返す。
Iris[,1] | iris[1,1]
Iris[行,列]でアクセス。
細かく値を確認するときに重宝。
head(iris[,1] , 10)
２番目を応用して、関数に
入れることができます。
Irisの一列目の１０行まで
を指定している。
☝これはよく利用するの
で覚えていて損はありま
せん。](https://image.slidesharecdn.com/tokyor38-140419001542-phpapp01/85/Tokyo-r38-15-320.jpg)
![はじめてRをさわる – Ⅴデータ集計方法
• 多くの解析の場合、まず「データを集計してみる」という作業が発生します。
• Rには多くの集計方法があります。（パッケージとかを利用する）
• まずはデフォルトで利用できるapply系の集計方法を試してみます。
apply（データ範囲, 集計方向, 関数）
• apply(iris[1:4] , 2 , sum)
各列を合計
• apply(iris[1:4] , 2 , mean)
各列の平均
• apply(iris[1:4] , 2 , sd)
各列の標準偏差
• apply(iris[1:4] , 2 ,quantile)
各列の四分点](https://image.slidesharecdn.com/tokyor38-140419001542-phpapp01/85/Tokyo-r38-16-320.jpg)
![はじめてRをさわる – Ⅴデータ集計方法
• 多くの場合、だいたい「カテゴリデータ」ごとで集計することが多いと思います。
• その場合は、tapply()を利用します。
tapply（集計データ, 集計グループ, 関数）
• tapply(iris[,1] , iris[,5] , sum)
各列を合計
• tapply(iris[,1] , iris[,5] , mean)
各列の平均
• tapply(iris[,1] , iris[,5] , sd)
各列の標準偏差
• tapply(iris[,1] , iris[,5] , quantile)
各列の四分点](https://image.slidesharecdn.com/tokyor38-140419001542-phpapp01/85/Tokyo-r38-17-320.jpg)
![はじめてRをさわる – Ⅴデータ集計方法
• aggregate()という関数もあります。
• この関数のほうが“集計”という意味ではイメージしやすいかも。
aggregate(集計対象,集計カテゴリ,関数)
• aggregate(iris[,1:4] , list(name = iris$Species) , sum)
各列を合計
• aggregate(iris[,1:4] , list(name = iris$Species) , mean)
各列の平均
• aggregate(iris[,1:4] , list(name = iris$Species) , sd)
各列の標準偏差
• aggregate(iris[,1:4] , list(name = iris$Species) , quantile)
各列の四分点](https://image.slidesharecdn.com/tokyor38-140419001542-phpapp01/85/Tokyo-r38-18-320.jpg)
![はじめてRをさわる – Ⅵ 関数
• これまで、紹介したコードの中に、sum() , mean() などがでてきました。
• Rでは、Excelなどと同じように関数が準備してあります。
• すべてを紹介するのはかなり分量が多いので、主立ったところを紹介します。
関数 説明 使用例
Sum() 言わずと知れた、誰でも知っている関数。合計。 Sum(iris[,1])
Mean() 言わずと知れた、誰でも知っている関数。平均。 Mean(iris[,1])
sd() あんまり普段は使うことはないかも。標準偏差。 Sd(iris[,1])
Var() あんまり普段は使うことはないかも。分散 Var(iris[,1])
Max() みんな知ってる最大値。 max(iris[,1])
Min() みんな知ってる最小値。 Min(iris[,1])
Rank() ランキングを返す rank(iris[,1])
Cor() 相関係数を返す cor(iris[,1] ,
iris[,2])
・
・
・](https://image.slidesharecdn.com/tokyor38-140419001542-phpapp01/85/Tokyo-r38-20-320.jpg)
![まとめ
• 今日のまとめ
1. インストール ：CRANからRの実行ファイルをDL＆インストール
2. デモ ：demo() を使って華麗に対応
3. データアクセス ：iris , iris$Sepal.length , iris[1,1] , head(iris , 10)
4. データ集計 ：apply系 , aggregate , plyr , sqldf
5. 関数 ：sum() , mean() , sd() …
6. 自作関数 ：function()
7. パッケージ ：install.packages()](https://image.slidesharecdn.com/tokyor38-140419001542-phpapp01/85/Tokyo-r38-27-320.jpg)
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Tokyo r38
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- 2. 目次 1. 自己紹介 2. なぜこの話をしようと思ったのか 3.はじめてRをさわる i. インストール ii. 起動と終了 iii. デモ（demo())を使ってみよう iv. データへのアクセス方法 v. データ集計方法 vi. 関数 vii.自作関数（fucntion) viii.パッケージ 4. 次のステップ 5. まとめ ※ スクリーンショットや機能等はMac版となります。 基本的にはWindowsも同じものがあるはずです。
- 3. • 名前 :簑田高志 • Twitter :aad34210 • ブログ :http://pracmper.blogspot.com/ • 仕事 :インターネット広告のビジネスアナリスト 自己紹介
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- 8. はじめてRをさわる - Ⅱ起動と終了 •無事にインストールが終わると、 👇のようなアイコンが現れます。これをダブルクリックして起動できます。 ここにRのコマンドを 入れていきます。
- 9. はじめてRをさわる - Ⅱ起動と終了 •このコマンドライン…実は結構くせ物。 改行で実行してしまうので、テキストエディタなどを使ってコピペしながらやってみるの が良いかも。 Rのデフォルトエディタも利用可能。 ファイル ＞ 新規文書で起動。 コマンドを選択👉“command + enter” でコンソールで実行します。
- 10. はじめてRをさわる - Ⅱ起動と終了 終了する際は、quit()コマンド、もしくは、ツールバーのR＞Rを終了を選択。 • Rは、それまでのプログラムや実行内容を“ワークスーペース” というファイルに保存します。 • 次回、そのワークスペースでRを起動したり、ワークスペースを読み出したりすると、 前回保存したときまでの環境がそのまま利用できます。
- 11. はじめてRをさわる – RSTUDIOを使う いけてるRの統合環境「Rstudio」をつかってもOK https://www.rstudio.com/
- 12. はじめてRをさわる - Ⅲデモを使ってみよう •市販本だとここで“iris”というデータを触ってみます。 • ですが、Rでどんなことができるのか？ということをみるために、「demo()」という 関数を使ってみましょう。 demo(graphics) を実行してみよう。
- 13. はじめてRをさわる - Ⅲデモを使ってみよう •Reternキーを押すたびにグラフが表示されます。 この機能を使って 「Rってどんなの？」とか、 「Rって使えるの？」という質問を 上司・友達の 華麗にかわせます。 人間はビジュアルに弱いです。
- 14. はじめてRをさわる - Ⅳデータアクセス方法 •実際にデータを触ってみよう。 • “Iris”というアヤメのがくの長さ、種類などを記録しているデータがあります。 iris データをすべて表示させます。 行数の多いデータを触る場合は 気をつけて。 head(iris , 10) 最初の１０行を表示します。 デフォルトは６行を表示。 tail(iris , 10) 最後の１０行を表示します。 デフォルトは６行を表示。
- 15. はじめてRをさわる - Ⅳデータアクセス方法 •すべてのデータは必要なくて、特定の項目だけアクセスしたい場合。 • ２つの方法があります。 Iris$Sepal.Length 特定のにアクセス。 ベクトルで結果を返す。 Iris[,1] | iris[1,1] Iris[行,列]でアクセス。 細かく値を確認するときに重宝。 head(iris[,1] , 10) ２番目を応用して、関数に 入れることができます。 Irisの一列目の１０行まで を指定している。 ☝これはよく利用するの で覚えていて損はありま せん。
- 16. はじめてRをさわる – Ⅴデータ集計方法 •多くの解析の場合、まず「データを集計してみる」という作業が発生します。 • Rには多くの集計方法があります。（パッケージとかを利用する） • まずはデフォルトで利用できるapply系の集計方法を試してみます。 apply（データ範囲, 集計方向, 関数） • apply(iris[1:4] , 2 , sum) 各列を合計 • apply(iris[1:4] , 2 , mean) 各列の平均 • apply(iris[1:4] , 2 , sd) 各列の標準偏差 • apply(iris[1:4] , 2 ,quantile) 各列の四分点
- 17. はじめてRをさわる – Ⅴデータ集計方法 •多くの場合、だいたい「カテゴリデータ」ごとで集計することが多いと思います。 • その場合は、tapply()を利用します。 tapply（集計データ, 集計グループ, 関数） • tapply(iris[,1] , iris[,5] , sum) 各列を合計 • tapply(iris[,1] , iris[,5] , mean) 各列の平均 • tapply(iris[,1] , iris[,5] , sd) 各列の標準偏差 • tapply(iris[,1] , iris[,5] , quantile) 各列の四分点
- 18. はじめてRをさわる – Ⅴデータ集計方法 •aggregate()という関数もあります。 • この関数のほうが“集計”という意味ではイメージしやすいかも。 aggregate(集計対象,集計カテゴリ,関数) • aggregate(iris[,1:4] , list(name = iris$Species) , sum) 各列を合計 • aggregate(iris[,1:4] , list(name = iris$Species) , mean) 各列の平均 • aggregate(iris[,1:4] , list(name = iris$Species) , sd) 各列の標準偏差 • aggregate(iris[,1:4] , list(name = iris$Species) , quantile) 各列の四分点
- 19. はじめてRをさわる – Ⅴデータ集計方法 •これら以外でも、集計方法はあります。 • ”plyr”や、”dplyr”,SQLを利用できる方は”sqldf”などがあります。 ddply(full_list, c("Subject","Class"), function(df) return(c(AVERAGE=mean(df$RT )))) ■パッケージ：plyr ■パッケージ：sqldf ■参考資料 http://cran.r- project.org/web/packages/plyr/i ndex.html http://plyr.had.co.nz/ sqldf（“SELECT Species , COUNT(*) as num FROM iris GROUP BY Species”） ■参考資料 http://code.google.com/p/sqldf/ http://www.slideshare.net/aad34210/tok o-r-sqldf 過去にTokyoRで発表しました
- 20. はじめてRをさわる – Ⅵ関数 • これまで、紹介したコードの中に、sum() , mean() などがでてきました。 • Rでは、Excelなどと同じように関数が準備してあります。 • すべてを紹介するのはかなり分量が多いので、主立ったところを紹介します。 関数 説明 使用例 Sum() 言わずと知れた、誰でも知っている関数。合計。 Sum(iris[,1]) Mean() 言わずと知れた、誰でも知っている関数。平均。 Mean(iris[,1]) sd() あんまり普段は使うことはないかも。標準偏差。 Sd(iris[,1]) Var() あんまり普段は使うことはないかも。分散 Var(iris[,1]) Max() みんな知ってる最大値。 max(iris[,1]) Min() みんな知ってる最小値。 Min(iris[,1]) Rank() ランキングを返す rank(iris[,1]) Cor() 相関係数を返す cor(iris[,1] , iris[,2]) ・ ・ ・
- 21. はじめてRをさわる – Ⅵ関数 • さらっと、どんな関数があるかを知りたい方は、以下の資料を参考にする と良いかもしれません。 • http://cran.r-project.org/doc/contrib/Short-refcard.pdf 👉 Math の項目が関数。 👉 Rでどんなことができるのかが一覧になっているので便利。 Cheet Sheet、カンニングペーパーとも言います。
- 22. はじめてRをさわる – Ⅶ自作関数（FUNCTION) • Rにこなれてくると、変数を使ったり、分岐させたり、ループさせたり… • 大きなプログラムになってきます。 👉 そこで、function（）を利用して、自分で関数を作ることができます。 • 例えば、入力された値が「プラス」であれば、「＋」、マイナスであれば「ー」を返 す関数を作ってみる。 judge_value <- function(v) { z <- ifelse(v >= 0 , "+" , "-") print(z) } judge_value(v <- -10) judge_value(v <- 10) Judge_valueという関数を定義 入力されたvが0以上であれば“＋” それ以外であれば“ー” を表示しなさい。 “−”が表示 “+”が表示
- 23. はじめてRをさわる – Ⅶ自作関数（FUNCTION) • 最初に見せたコードをよく見てみると… • 実はFunction()を使ったコードなのです。 なので、びっくりする必要ありません！
- 24. はじめてRをさわる – Ⅷパッケージ • 世界中の人がRのパッケージを作って公開しています。 • あなたがやりたいこと・解決したい問題は、 きっと世界の誰かが解決してくれています。 誰もやっていなかったら自分でやってみましょう！ • パッケージを利用できるようになると、ぐっとRを使いこなしてる感が高まります。 パッケージ 調査 Rへインス トール 説明を読む 使ってみる ■パッケージの導入の流れ • どんな処理をさせたいかをイメージ • CRAN Task Viewを見て見る • http://cran.r- project.org/web/views/ • 海外ブログを見てみる。 • Twitter、Facebookとかで調査 • Yahoo!で検索してみる。 • Install.packages()を 使ってインストール • パッケージのVignettes を読んで使い方、イン プット・アウトプットを学 ぶ • http://cran.r- project.org/web/pack ages/zoo/index.html • 使ってみる！
- 25. はじめてRをさわる – Ⅷパッケージ • Install.packages()を使ってみる。 • ggplot2をインストールしてみましょう。 • install.packages("ggplot2”)と いうコマンドを入力すると、取得 する場所を選択 • 選択すると、パッケージをダウン ロード開始。 • Library(ggplot2) で、実際に使 えるようになります。
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- 27. まとめ • 今日のまとめ 1. インストール：CRANからRの実行ファイルをDL＆インストール 2. デモ ：demo() を使って華麗に対応 3. データアクセス ：iris , iris$Sepal.length , iris[1,1] , head(iris , 10) 4. データ集計 ：apply系 , aggregate , plyr , sqldf 5. 関数 ：sum() , mean() , sd() … 6. 自作関数 ：function() 7. パッケージ ：install.packages()
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