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TokyoR79 beginnerssession1

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TokyoR#79の初心者セッション1の資料です。

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TokyoR79 beginnerssession1

  1. 1. 初心者セッション1 - Rスタートアップ- Tokyo.R #79 @kotatyamtema 1
  2. 2. 自己紹介 TwitterID : @kotatyamtema 大学での専門: 行動生態学 立案 捕獲 実験 分析までワンオペ   論文で上皇陛下の論文を引用しました 今まで : 客先ぼっち分析屋→アパレル通販会社 現在 : new医療検査会社! R歴 : 10年過ぎたかも?永遠の初心者 近況 : 引越しの荷物がまだ片付かない…   久々のR&D/アカデミア寄りの部署で   脳の衰えを自覚する日々…
  3. 3. 目的 Rとは何かの大雑把な理解と Rを使うための環境設定が できるようにする Rで扱うデータの種類の理解と 外部データの取り込みが できるようにする
  4. 4. 目次 1. Rとは何か 2. Rを使う環境設定 3. packageによる機能拡張 4. データ型とデータ構造 5. 外部データのinput方法の紹介 6. データのoutput方法の紹介
  5. 5. MENU 1. Rとは何か 2. Rを使うための環境設定 - RとRStudioのインストール 3. Rの機能拡張 - Packageの取り込みと呼び出し 4. データ型とデータ構造 -データ型:数値型、文字型、ファクター型 -データ構造:ベクトル、データフレーム、リスト 5. 外部データのImput方法 - table形式 - その他 6. 結果のoutput方法 - dataframe形式 - 画像形式
  6. 6. MENU 1. Rとは何か 2. Rを使うための環境設定 - RとRStudioのインストール 3. Rの機能拡張 - Packageの取り込みと呼び出し 4. データ型とデータ構造 -データ型:数値型、文字型、ファクター型 -データ構造:ベクトル、データフレーム、リスト 5. 外部データのImput方法 - table形式 - その他 6. 結果のoutput方法 - dataframe形式 - 画像形式
  7. 7. Rとは何か 統計学のために特化したプログラム 及び開発環境 - データの読み込み - 前処理 - 基礎集計 - 統計解析 - 可視化 これらが簡単にできるように設計
  8. 8. MENU 1. Rとは何か 2. Rを使うための環境設定 - RとRStudioのインストール 3. Rの機能拡張 - Packageの取り込みと呼び出し 4. データ型とデータ構造 -データ型:数値型、文字型、ファクター型 -データ構造:ベクトル、データフレーム、リスト 5. 外部データのImput方法 - table形式 - その他 6. 結果のoutput方法 - dataframe形式 - 画像形式
  9. 9. Rを使うための環境設定 R本体のインストール CRAN(Comprehensive R Archive Network) ・CRANとは:  公式の本体及びパッケージ配信用Webサイト Mac環境の場合はhomebrewでもインストール可 homebrewのHP(https://brew.sh/index_ja)
  10. 10. Rを使うための環境設定 おすすめIDE(統合開発環境)はRStudio RStudio Mac環境の場合はhomebrew caskでもインストール可 RStudioとは: その名もRStudio社が提供するRに特化した 開発プラットホーム RmarkdownやShiny、DWHとの連携がスムース コーディング中にサジェストや補完機能が充実
  11. 11. MENU 1. Rとは何か 2. Rを使うための環境設定 - RとRStudioのインストール 3. Rの機能拡張 - Packageの取り込みと呼び出し 4. データ型とデータ構造 -データ型:数値型、文字型、ファクター型 -データ構造:ベクトル、データフレーム、リスト 5. 外部データのImput方法 - table形式 - その他 6. 結果のoutput方法 - dataframe形式 - 画像形式
  12. 12. Rの機能拡張 package を追加することで簡単に機能拡張ができる - 世界中で開発されていて便利な手法がすぐ使える - デモ実行のためのサンプルデータも使える R公式のpackage集 - CRAN - https://cran.ism.ac.jp/ githubに公開されている個人作成package - こちらは自己責任で
  13. 13. packageの追加 packageの追加方法 1. RStudioのPackagesタブを使う 2. install.package関数を自分で書く 今回の範囲 ・オンラインでCRANからインストール  *オフラインでインストールする場合は下記参照 http://datasciesotist.hatenablog.jp/entry/2015/03/24/004539 ・miniCRANパッケージが必要なので最初はオンラインで 注意点 ・依存packageを一緒にインストールすること
  14. 14. packageの追加 packageの追加方法 1. RStudioのPackagesタブを使う - Repository(CRAN)にチェック - インストールしたいpackage名を入力 - installを押す チェックを 外さないこと
  15. 15. packageの追加 packageの追加方法 2. install.package関数を自分で書く - 複数インストールする時はc()で囲む - 依存packageのうちSuggestsまでインストールする時は dependencise = TRUE を追加 Example install.pakcages(c( readr , data.table ), dependencies = TRUE) 参照: https://stats.biopapyrus.jp/r/basic/package.html
  16. 16. packageの呼び出し 使う時には library() or require() で環境に呼び出す > library(dplyr) or require(dplyr) 何が違うか? - packageがインストールされていなかった場合の挙動  ・library():packgeないよとエラー出して終了  実はlibrary(., logical.return = TRUE)だと require()と同じ挙動 ・require():packageがあると TRUE 、ないと FALSE を返す 参照: https://stackoverflow.com/questions/5595512/what-is-the- difference-between-require-and-library
  17. 17. if(require(tidyr)){ print(paste0("tidyr", " is loaded correctly")) } else { print("trying to install tidyr") install.packages(tidyr) if(require(tidyr)){ print("tidyr installed and loaded") } else { stop("could not install tidyr") } }
  18. 18. MENU 1. Rとは何か 2. Rを使うための環境設定 - RとRStudioのインストール 3. Rの機能拡張 - Packageの取り込みと呼び出し 4. データ型とデータ構造 -データ型:数値型、文字型、ファクター型 -データ構造:ベクトル、データフレーム、リスト 5. 外部データのImput方法 - table形式 - その他 6. 結果のoutput方法 - dataframe形式 - 画像形式
  19. 19. データ型とデータ構造 データ型とはRが区別しているデータの扱い - Rでは大雑把に以下の3つの区分 1.数値型 - numeric:四則演算ができ大小関係がある 2.文字型 - character: で囲んで表現 3.因子(ファクター)型 - factor:文字の裏に順序が定義してあるもの それぞれ is.**** で確認、 as.**** で変換
  20. 20. データ型とデータ構造 データ構造とは - Rでは大雑把に以下の3つの区分 1.ベクトル型 - 同じデータ型をまとめた1行だけのデータ列 2.データフレーム型 - 異なるデータ型のベクトルをテーブル構造で格納 3.リスト型 - 大きさも型も異なるデータを格納 外部から取り入れるデータはほぼデータフレーム型 (一部JSON形式のリスト型もあり)
  21. 21. MENU 1. Rとは何か 2. Rを使うための環境設定 - RとRStudioのインストール 3. Rの機能拡張 - Packageの取り込みと呼び出し 4. データ型とデータ構造 -データ型:数値型、文字型、ファクター型 -データ構造:ベクトル、データフレーム、リスト 5. 外部データのImput方法 - table形式 - その他 6. 結果のoutput方法 - dataframe形式 - 画像形式
  22. 22. 外部データのinput方法 table形式の場合、方法は3つ - baseか、packageの data.table / readr 1.base utils::read.table(file_path) 2.data.table data.table::fread(file_path) 3.readr readr::readr_delim(file_path)
  23. 23. 外部データのinput方法 良いところ悪いところ 1.utils::read.table 良い ・すぐ使える ・ほぼ全てのfile形式に対してwrapperがある 悪い ・file形式によってwrapperを指定するか引数を つける必要がある ・データ量が増えると読み込みが遅い ・カラム名が勝手に変わることがある
  24. 24. 外部データのinput方法 良いところ悪いところ 2.data.table::fread 良い ・読み込みが早い(大きいファイルほど顕著) ・自動的にfile形式に合わせて読み込む 悪い ・ data.table = FALSE という指定が必要 ・ERRORが出た時に融通が効かない
  25. 25. 外部データのinput方法 良いところ悪いところ 3.readr::readr_delim 良い ・読み込みが早い ・ほぼ全てのfile形式に対するwrapperがある ・カラム名をほぼそのまま読み込む 悪い ・file形式によってwrapperを指定するか引数を つける必要がある
  26. 26. 外部データのinput方法 その他の形式 - 癖が強いのでオススメしません… Excelデータ readxl::read_excel( file_path ) SPSSデータ haven::read_spss( file_path ) SASデータ haven::read_sas( file_path )
  27. 27. MENU 1. Rとは何か 2. Rを使うための環境設定 - RとRStudioのインストール 3. Rの機能拡張 - Packageの取り込みと呼び出し 4. データ型とデータ構造 -データ型:数値型、文字型、ファクター型 -データ構造:ベクトル、データフレーム、リスト 5. 外部データのImput方法 - table形式 - その他 6. 結果のoutput方法 - dataframe形式 - 画像形式
  28. 28. 結果のoutput方法 table形式の場合 1.base utils::write.table(data, file_path , row.names = FALSE) 注意点 指定しないとカラム名と一緒に列名も出力する 列名の出力をしない指定が row.names = FALSE 2.readr readr::write_csv(data, file_path )
  29. 29. 結果のoutput方法 画像の場合(png形式) 1.base png( file_path , dpi = …, width = …, height = …) plot(….) dev.off() *ファイル形式ごとに関数がある 2.ggplot2 p=plot(….) ggplot2::ggsave(file = file_path.png , plot = p, dpi = …, width = …, height = …) *fileの拡張子によって形式を指定
  30. 30. 最後に Rはpackageを始め先人の知恵をうまく使えば やりたいことのほとんどはできるように なっています Rの使い方に困ったら… 1. help()を使う 2. CRANの公式pdfを読む 3. r-wakalangに質問する 4. google先生のお世話になる
  31. 31. ENJOY!

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