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![データは基本的に任意の変数に格納して利用する
変数に入れる方法は２つ
x1 <- 3
x1
## [1] 3
x2 = 3
x2
## [1] 3
<-の方が R 界隈では一般的？
<-は alt+-で書ける
NAKAJIMA Yukihiro R 入門 2017 年 10 月 3 日 10 / 40](https://image.slidesharecdn.com/introductionr-171003092211/75/Introduction-to-R-10-2048.jpg)
![結果 1
1 + 1
## [1] 2
5 - 4
## [1] 1
2 * 3
## [1] 6
10 / 3
## [1] 3.333333
NAKAJIMA Yukihiro R 入門 2017 年 10 月 3 日 15 / 40](https://image.slidesharecdn.com/introductionr-171003092211/75/Introduction-to-R-15-2048.jpg)
![結果 2
1 + 2 * 3 ^ 4
## [1] 163
(1 + 2) * 3 ^ 4
## [1] 243
(1 + 2 * 3) ^ 4
## [1] 2401
((1 +2) * 3) ^ 4
## [1] 6561
NAKAJIMA Yukihiro R 入門 2017 年 10 月 3 日 17 / 40](https://image.slidesharecdn.com/introductionr-171003092211/75/Introduction-to-R-17-2048.jpg)
![結果 3
pi * 10
## [1] 31.41593
exp(1) * 10 ^ 2
## [1] 271.8282
sqrt(2) * 10E04
## [1] 141421.4
log(10)
## [1] 2.302585
NAKAJIMA Yukihiro R 入門 2017 年 10 月 3 日 19 / 40](https://image.slidesharecdn.com/introductionr-171003092211/75/Introduction-to-R-19-2048.jpg)
![結果 4
x ; y ; x + x
## [1] 3
## [1] 9
## [1] 6
a ; b ; a / b
## [1] 1 2 3
## [1] 4 5 6
## [1] 0.25 0.40 0.50
NAKAJIMA Yukihiro R 入門 2017 年 10 月 3 日 21 / 40](https://image.slidesharecdn.com/introductionr-171003092211/75/Introduction-to-R-21-2048.jpg)
![結果
d
## [1] 5.5
g ; var(c)
## [1] 9.166667
## [1] 9.166667
h ; sd(c)
## [1] 3.02765
## [1] 3.02765
NAKAJIMA Yukihiro R 入門 2017 年 10 月 3 日 23 / 40](https://image.slidesharecdn.com/introductionr-171003092211/75/Introduction-to-R-23-2048.jpg)
![相関係数の計算
m <- j ^ 3
l$m <- m
cor(l$y,l$m)
## [1] 0.9283912
NAKAJIMA Yukihiro R 入門 2017 年 10 月 3 日 26 / 40](https://image.slidesharecdn.com/introductionr-171003092211/75/Introduction-to-R-26-2048.jpg)
![論理演算子
!TRUE ; TRUE & FALSE ; TRUE | FALSE
## [1] FALSE
## [1] FALSE
## [1] TRUE
TRUE & TRUE | FALSE ; TRUE & (TRUE | FALSE)
## [1] TRUE
## [1] TRUE
NAKAJIMA Yukihiro R 入門 2017 年 10 月 3 日 28 / 40](https://image.slidesharecdn.com/introductionr-171003092211/75/Introduction-to-R-28-2048.jpg)
![比較演算子
n <- c(3,4)
n == 3
## [1] TRUE FALSE
n != 3
## [1] FALSE TRUE
n < 4
## [1] TRUE FALSE
n <= 4
## [1] TRUE TRUE
NAKAJIMA Yukihiro R 入門 2017 年 10 月 3 日 29 / 40](https://image.slidesharecdn.com/introductionr-171003092211/75/Introduction-to-R-29-2048.jpg)
Introduction to R
- 1. R 入門 NAKAJIMA Yukihiro 2017年 10 月 3 日 NAKAJIMA Yukihiro R 入門 2017 年 10 月 3 日 1 / 40
- 2. 1 はじめに 2 What’sR? 3 実際に動かしてみよう NAKAJIMA Yukihiro R 入門 2017 年 10 月 3 日 2 / 40
- 3. はじめに NAKAJIMA Yukihiro R入門 2017 年 10 月 3 日 3 / 40
- 4. 今日の目標 ある程度 R の仕組みを理解する Rに触れるのが怖くなくなる 前回既に行った R と Rstudio のインストールを前提とする R スクリプトにコードを書き込んで一緒に動かそう File -> New File -> R Script (Win:Ctrl+Shift+N, Mac:command+Shift+N) コードを書いたら走らせよう 一部を動かす (Win:Ctrl+Enter, Mac:command+Enter) ファイル内の全てのコードを評価 (Win:Ctrl+alt+R, Mac:command+alt+R) 後日、前に書いたコード (*.R) を読み込んで利用することもできます File -> Open File(Win:Ctrl+O, Mac:command+O) NAKAJIMA Yukihiro R 入門 2017 年 10 月 3 日 4 / 40
- 5. What’s R? NAKAJIMA YukihiroR 入門 2017 年 10 月 3 日 5 / 40
- 6. R って何？ 統計分析向けのプログラミング言語 オープンソース・フリーソフトウェア 統計分析をする上で必要なことはだいたいできる データの前処理 (dplyrなど) データの可視化 (ggplot2 など) データの分析 (色々) 結果の記述、報告 (Rmarkdown など) このスライドは Rstudio 上で書いてます 世界中で日々パッケージが開発されたり、アップデートされたりし ている パッケージを使うと python や Stan などの他のプログラミング言語 も利用できる NAKAJIMA Yukihiro R 入門 2017 年 10 月 3 日 6 / 40
- 7. R の特徴 長所 無料で誰でも使える Windows でもMac でも Linux でも使える コマンドベースで動かすのでコードが使いまわせる 分析の手順が残せる（再現しやすい） 短所 コマンドで動かすのでちょっとハードルを感じやすい 慣れれば楽しくなるよ 日本語がちょっと弱い データだけでなくてファイル名やフォルダ名も要注意 大文字、小文字やちょっとのスペルミス、かっこ () の閉じ忘れなど で動かないこともある エラーはちょっとわかりにくい Rstudio があるとちょっとは防げる NAKAJIMA Yukihiro R 入門 2017 年 10 月 3 日 7 / 40
- 8. R の動かし方 データ型 実数 (numeric) 整数(integer) 文字列 (character) 因子 (factor) など データ型を確認しておかないと後でうまくいかないことも 特に数値が factor になっていると面倒くさい NAKAJIMA Yukihiro R 入門 2017 年 10 月 3 日 8 / 40
- 9. データ構造 ベクトル (vector) データを特定の順序で並べたもの 同じデータ型 行列 (matrix) 長さが同じベクトルをまとめたもの 2次元配列 同じデータ型 配列 (array) データフレームの 3 次元以上 リスト (list) オブジェクトの集まり 同じデータ型でなくてもよい データフレーム (data.frame) Excel のスプレッドシートのイメージ 同じデータ型でなくてもよい NAKAJIMA Yukihiro R 入門 2017 年 10 月 3 日 9 / 40
- 10. データは基本的に任意の変数に格納して利用する 変数に入れる方法は２つ x1 <- 3 x1 ##[1] 3 x2 = 3 x2 ## [1] 3 <-の方が R 界隈では一般的？ <-は alt+-で書ける NAKAJIMA Yukihiro R 入門 2017 年 10 月 3 日 10 / 40
- 11. 実際に動かしてみよう NAKAJIMA Yukihiro R入門 2017 年 10 月 3 日 11 / 40
- 12. データを読み込む前に プロジェクトを作成しよう 分析を管理できる File -> NewProject これをやっておけば、setwd() とかしないでも大丈夫 プロジェクトや論文、レポートごとに 1 つ作るイメージ R スクリプトに R にやらせたいことを書き込んでいこう File -> New File -> R Script (Win:Ctrl+Shift+N, Mac:command+Shift+N) 他にもショートカットは Alt+Shift+K で表示できる NAKAJIMA Yukihiro R 入門 2017 年 10 月 3 日 12 / 40
- 13. ディレクトリ（フォルダ）の指定 これから使うディレクトを指定する 絶対パスでも相対パスでも OK プロジェクトを作っていたら不要 # じゃなくて/ setwd("./lab/introduction") もしくはSession -> Set Working Directory -> Choose Directory ショートカット (Win: Ctrl+Shift+H) NAKAJIMA Yukihiro R 入門 2017 年 10 月 3 日 13 / 40
- 14. 計算してみよう 簡単な計算例 1 四則演算 1+ 1 5 - 4 2 * 3 10 / 3 NAKAJIMA Yukihiro R 入門 2017 年 10 月 3 日 14 / 40
- 15. 結果 1 1 +1 ## [1] 2 5 - 4 ## [1] 1 2 * 3 ## [1] 6 10 / 3 ## [1] 3.333333 NAKAJIMA Yukihiro R 入門 2017 年 10 月 3 日 15 / 40
- 16. 簡単な計算例 2 計算の順序 1+ 2 * 3 ^ 4 (1 + 2) * 3 ^ 4 (1 + 2 * 3) ^ 4 ((1 + 2) * 3) ^ 4 NAKAJIMA Yukihiro R 入門 2017 年 10 月 3 日 16 / 40
- 17. 結果 2 1 +2 * 3 ^ 4 ## [1] 163 (1 + 2) * 3 ^ 4 ## [1] 243 (1 + 2 * 3) ^ 4 ## [1] 2401 ((1 +2) * 3) ^ 4 ## [1] 6561 NAKAJIMA Yukihiro R 入門 2017 年 10 月 3 日 17 / 40
- 18. 簡単な計算例 3 関数を使った計算 pi* 10 exp(1) * 10 ^ 2 sqrt(2) * 10E04 log(10) NAKAJIMA Yukihiro R 入門 2017 年 10 月 3 日 18 / 40
- 19. 結果 3 pi *10 ## [1] 31.41593 exp(1) * 10 ^ 2 ## [1] 271.8282 sqrt(2) * 10E04 ## [1] 141421.4 log(10) ## [1] 2.302585 NAKAJIMA Yukihiro R 入門 2017 年 10 月 3 日 19 / 40
- 20. 簡単な計算例 4 変数に格納する x<- 3 y <- 9 x + x a <- c(1,2,3) b <- 4:6 a / b NAKAJIMA Yukihiro R 入門 2017 年 10 月 3 日 20 / 40
- 21. 結果 4 x ;y ; x + x ## [1] 3 ## [1] 9 ## [1] 6 a ; b ; a / b ## [1] 1 2 3 ## [1] 4 5 6 ## [1] 0.25 0.40 0.50 NAKAJIMA Yukihiro R 入門 2017 年 10 月 3 日 21 / 40
- 22. 簡単な応用例 1 c <-1:10 d <- mean(c) e <- c - d f <- (c- d) ^ 2 g <- sum(f) / (length(c) - 1) h <- sqrt(g) NAKAJIMA Yukihiro R 入門 2017 年 10 月 3 日 22 / 40
- 23. 結果 d ## [1] 5.5 g; var(c) ## [1] 9.166667 ## [1] 9.166667 h ; sd(c) ## [1] 3.02765 ## [1] 3.02765 NAKAJIMA Yukihiro R 入門 2017 年 10 月 3 日 23 / 40
- 24. データの構造を確認 i <- 1:10 j<- i * 2 k <- c(rep("aa",3),rep("bb",4), rep("cc",3)) l <- data.frame(y = i, x = j, fac = k) head(l,2) ## y x fac ## 1 1 2 aa ## 2 2 4 aa str(l) ## 'data.frame': 10 obs. of 3 variables: ## $ y : int 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ## $ x : num 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 ## $ fac: Factor w/ 3 levels "aa","bb","cc": 1 1 1 2 2 2 2 3 NAKAJIMA Yukihiro R 入門 2017 年 10 月 3 日 24 / 40
- 25. データの概要を確認 summary(l) ## y xfac ## Min. : 1.00 Min. : 2.0 aa:3 ## 1st Qu.: 3.25 1st Qu.: 6.5 bb:4 ## Median : 5.50 Median :11.0 cc:3 ## Mean : 5.50 Mean :11.0 ## 3rd Qu.: 7.75 3rd Qu.:15.5 ## Max. :10.00 Max. :20.0 table(l$fac) ## ## aa bb cc ## 3 4 3 NAKAJIMA Yukihiro R 入門 2017 年 10 月 3 日 25 / 40
- 26. 相関係数の計算 m <- j^ 3 l$m <- m cor(l$y,l$m) ## [1] 0.9283912 NAKAJIMA Yukihiro R 入門 2017 年 10 月 3 日 26 / 40
- 27. 散布図の作成 plot(l) y 5 10 1520 0 2000 4000 6000 8000 246810 5101520 x fac 1.01.52.02.53.0 2 4 6 8 10 020006000 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 m NAKAJIMA Yukihiro R 入門 2017 年 10 月 3 日 27 / 40
- 28. 論理演算子 !TRUE ; TRUE& FALSE ; TRUE | FALSE ## [1] FALSE ## [1] FALSE ## [1] TRUE TRUE & TRUE | FALSE ; TRUE & (TRUE | FALSE) ## [1] TRUE ## [1] TRUE NAKAJIMA Yukihiro R 入門 2017 年 10 月 3 日 28 / 40
- 29. 比較演算子 n <- c(3,4) n== 3 ## [1] TRUE FALSE n != 3 ## [1] FALSE TRUE n < 4 ## [1] TRUE FALSE n <= 4 ## [1] TRUE TRUE NAKAJIMA Yukihiro R 入門 2017 年 10 月 3 日 29 / 40
- 30. CRAN 上のパッケージをインストール R にもともと備わっている関数だけでは物足りない！ そんな時には世界中のR ユーザーが開発したパッケージを利用する インストールは初回だけでよい 使うときは毎回 library() を使う もしくはパッケージ名::関数名 () install.packages("tidyverse", dependencies = TRUE) library(readr) Tools->Install Packages からもインストールできる Tools->Check for Package Updates でパッケージをアップデートする NAKAJIMA Yukihiro R 入門 2017 年 10 月 3 日 30 / 40
- 31.
- 32. データの読み書き まず読み込むためのデータを作成 作成したデータを csv で書きだす ABCDE<- c("A", "B", "C", "D", "E") Japanese <- c("壱", "弐", "参", "四", "五") o <- data.frame(Int = 1:300000, Int2 = seq(from = 0, by = 2.5, length.out = 300000), fac = rep(ABCDE, each = 2, times = 30000), jpn = rep(Japanese, each =2, times = 30000)) write.csv(o, "data.csv", quote=FALSE, row.names=FALSE) NAKAJIMA Yukihiro R 入門 2017 年 10 月 3 日 32 / 40
- 33. 先ほど作ったデータを読み込む 読み込み方は主に 3 パターン dat1<- read.csv("data.csv", header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE) dat2 <- readr::read_csv("data.csv") dat3 <- data.table::fread("data.csv", data.table = FALSE) NAKAJIMA Yukihiro R 入門 2017 年 10 月 3 日 33 / 40
- 34. 文字コード 日本語の呪い OS をまたがって利用する際には文字化けをしないように工夫が必要 Windows で作られたファイルを読み込むEncoding=cp932 Mac で作られたファイルを読み込む Encoding=UTF8 dat1 <- read.csv("data.csv", header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE, fileEncoding = "cp932") dat2 <- readr::read_csv("data.csv", locale=locale(encoding="cp932")) dat3 <- data.table::fread("data.csv", data.table = FALSE) %>% dplyr::mutate(jpn = iconv(jpn, from = "UTF8", to = "CP932")) NAKAJIMA Yukihiro R 入門 2017 年 10 月 3 日 34 / 40
- 35. 読み込み方によって速さが違う system.time(read.csv("data.csv")) ## user systemelapsed ## 0.90 0.00 0.89 system.time(readr::read_csv("data.csv")) ## user system elapsed ## 0.19 0.02 0.20 system.time(data.table::fread("data.csv")) ## user system elapsed ## 0.17 0.00 0.20 NAKAJIMA Yukihiro R 入門 2017 年 10 月 3 日 35 / 40
- 36. ゑくせるファイルの読み込み 読み込むためのパッケージはたくさんある その中で Hadley Wickhamが作成したパッケージを紹介 excel <- readxl::read_excel("data.xlsx", sheet = "シート名 or 番号") NAKAJIMA Yukihiro R 入門 2017 年 10 月 3 日 36 / 40
- 37. 他のファイル形成 tsv ファイル tab1 <-read.delim("tab.tsv", stringAsFactors = FALSE) tab2 <- readr::read_tsv("tab.tsv") tab3 <- data.table::fread("tab.tsv", data.table = FALSE) その他 other1 <- read.delim("other.tsv", stringAsFactors = FALSE, sep = "|") other2 <- readr::read_delim("other.tsv", "|") other3 <- data.table::fread("sample.tsv", data.table = FALSE) NAKAJIMA Yukihiro R 入門 2017 年 10 月 3 日 37 / 40
- 38. わからないことがあったら わからないことがあったら、ググりましょう 日本語でもわかりやすい資料がいっぱいあります それでもわからなければ、答えられる範囲で答えます NAKAJIMA Yukihiro R入門 2017 年 10 月 3 日 38 / 40
- 39. 次回はデータフレームの扱い方、前処理 (data wrangling) NAKAJIMAYukihiro R 入門 2017 年 10 月 3 日 39 / 40
- 40. Enjoy! NAKAJIMA Yukihiro R入門 2017 年 10 月 3 日 40 / 40