初心者用 R 言語講座演習ノート 初心者用 R 言語講座 (1) 初心者用 R 言語講座演習ノート 初心者用 R 言語講座 の演習ノート (3) 初心者用 R 言語講座演習ノート 初心者用 R 言語講座 の演習ノート (構文)

システムによって異なりますが、通常はコマンドラインで R と入力するか、 R のアイコンをダブルクリックして起動します。R を終了させるときは、

   q()

と入力します。

変数とは様々な値を格納する箱のような概念です。例えば今 x という変数を考え、そこ に 123 を代入したければ、

   (x <- 123)

[1] 123

とします。その後に x と打ち込むと、下記のように x の値が表示されます。

実は R は単一の数値だけでなく、複数の数値をベクトルとして扱うことが 得意です。例えばベクトル(1, 3, 5)を変数 y に代入したければ、c とい う記号を先頭に付けて、

(y <- c(1, 3, 5))

[1] 1 3 5

とします。

2 から 5 までの整数を 含むベクトルを作成するには、

(y <- c(2,3,4,5))

(y<-2:5) # 簡略化

[1] 2 3 4 5
[1] 2 3 4 5

変数 z にベクトル(10, 11, 12)を代入し、またそれを表示してみましょう。

(z <- c(10, 11, 12))

1 単一の数値(スカラー)は実は一次元ベクトルとみなされると考えればよい。

(x <- 123 )

四則演算を含む様々な演算を行うことが可能です。

1+2 ## 入力すれば、

[1] 3

ベクトルの演算も可能で

c(1, 2, 3) + c(4, 5, 6) # ベクトル+ベクトル
c(1, 2, 3) * 2          # 全要素に2をかける

(x <- c(1, 2, 3))       # 変数へのベクトル値の代入
(x <- x * 2)            # x の保持するベクトル全要素に2をかける

[1] 5 7 9
[1] 2 4 6
[1] 1 2 3
[1] 2 4 6

x
x > 5                    # ベクトルの各要素が 5 より大きいかの判定
which (x>5)
x[which(x>5)]
x[x>5]

[1]  2  4  6  8 10
[1] FALSE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE
[1] 3 4 5
[1]  6  8 10
[1]  6  8 10

• 判定した結果が TRUE, FALSE のベクトルとして返ってきます。
• which を使うと、何番目が T なのかが返ってきます。

x <- c("Sunday", "Monday", "Tuesday", "Wednesday", "Thursday", "Friday", "Saturday")

x[c(2,4)]
x[2:4]
grep("sd", x)  # "sd"を含む要素を探す

[1] "Monday"    "Wednesday"
[1] "Monday"    "Tuesday"   "Wednesday"
[1] 3 4 5

x <- c(2, 4, 6)
names(x) <- c("First", "Second", "Third")
x[["Second"]]

x の names という 属性 に (“First”, “Second”, “Third”) が 付けられる。

sum(x)     # x の合計、
mean(x)    # x の平均
(x <- c(2,4,6,8,10));
sum(x > 5) # x の中のTRUEの数を数える

[1] 30
[1] 6
[1]  2  4  6  8 10
[1] 3

ベクトル(3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5)の中で 5 より大きい要素からなるベクトルを作成 しましょう。

ベクトル(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12)に(“Jan”, “Feb”, “Mar”, “Apr”, “May”, “Jun”, “Jul”, “Aug”, “Sep”, “Oct”, “Nov”, “Dec”)という名前を付け、”Mar”という文字列を使って 3 番目の要素を取り出してみましょう。

下の表は G8 加盟国の国力の一部です。これをデータフレームとして変数にしま しょう5。

(x <- data.frame(
row.names = c("USA", "England", "Italy", "Canada", "Germany", "Japan", "France", "Russia"), 
    Area = c(9.4, 0.2, 0.3, 10.0, 0.3, 0.3, 0.5, 17.1),
    Population = c(315, 62, 60, 34, 82, 127, 62, 141),
    GDP = c(14, 3, 2, 2, 4, 5, 3, 2)
))

        Area Population GDP
USA      9.4        315  14
England  0.2         62   3
Italy    0.3         60   2
Canada  10.0         34   2
Germany  0.3         82   4
Japan    0.3        127   5
France   0.5         62   3
Russia  17.1        141   2

上記で作成したデータフレームより G8 加盟国の国土面積、人口、GDP の 平均を それぞれ求めましょう。

x
mean(x$Area)
mean(x[["Population"]])
mean(x[,3])
c("mean(x$Area) = ", mean(x$Area))

	    Area Population GDP
    USA      9.4        315  14
    England  0.2         62   3
    Italy    0.3         60   2
    Canada  10.0         34   2
    Germany  0.3         82   4
    Japan    0.3        127   5
    France   0.5         62   3
    Russia  17.1        141   2
    [1] 4.7625
    [1] 110.375
    [1] 4.375
    [1] "mean(x$Area) = " "4.7625"

初心者用 - R_Stats2.pdf

まず、以下のような数値データが書かれたファイルを用意しましょう。

• 仮にこのファイル 名を testdata.txt、
• ディレクトリの位置を /Users/saito/R/data とします。

 14
 14
 21
 35
 6

まず setwd によって作業ディレクトリを/Users/saito/TMP にします。

setwd("/Users/saito/TMP")

次に scan コマンドを使って、データを変数 x に読み込みます。

(x <- scan("R-intro/data/08-01.txt"))

Read 5 items
[1] 14 14 21 35  6

x にファイルの数値が ベクトル として読み込まれています。

以下のようなタブ区切 りのファイル batters.txt があったとします。

        Team    At_Bat  Hits    Home_Runs
Nomura  Hawks   10472   2901    657
Harimoto        Flyers  9666    3085    504
Kinugasa        Carps   9404    2543    504
Oh      Giants  9250    2786    868
Kadota  Hawks   8868    2566    567

read.table により データ・フレームとして読み込む:

(batters <- read.table("R-intro/data/batters.txt", header=T, sep="\t", row.names=1))

           Team At_Bat Hits Home_Runs
Nomura    Hawks  10472 2901       657
Harimoto Flyers   9666 3085       504
Kinugasa  Carps   9404 2543       504
Oh       Giants   9250 2786       868
Kadota    Hawks   8868 2566       567

x$Hits などで安打数を得ることができます。

x$Team
x$Hits

[1] 3085
[1] Hawks  Flyers Carps  Giants Hawks 
Levels: Carps Flyers Giants Hawks
[1] 2901 3085 2543 2786 2566

read.table の引数の意味 :

"batters.txt"

ファイル名

header = T

Team, At_Bat など のヘッダーがあることを示す

sep = "\t"

タブ区切りであることを示し

row.names = 1

行の名前が1列分あることを指定

read.table の引数のオプション

quote=""

引用符""の処理をしない。

check.names=F

列ラベル名の自動変換が抑制される。

omment.char=""

コメント記号("#")を無効にできる。

課題 8: 課題 7-1 の表をタブ区切りファイルとして保存し、データフレー ムとして読み込んでみましょう。

• 一番簡単なのが write 関数でしょう。
• 変数に格納された数値をファイルに書き出すことができます。

x <- c(10, 12, 15, 19, 21, 34)
write(x, "R-intro/data/outfile1.txt", ncolumns = 1)

• x の内容が R-intro/data/outfile1.txtというファイルに書き込まれます。
• ncolumns = 1 は数 値を1 列で出力することを指定しています。

行列データもファイルに書き出すことが可能で す。

x <- matrix(c(1,2,3,4,5,6), nrow=2, ncol=3, byrow=T)
write(t(x), "R-intro/data/outfile2.txt", ncolumns=ncol(x), sep="\t") 

t(x)

行列 x を転置しないと、出力されるファイル中の行列が転置 されたものになってしまうので、注意が必要です。

ncolumns=ncol(x)

で出力される列数を行列 x の列数に揃え、

sep = “\t”

でタブ区切りファイルにすることを指定しています。

データフレームをファイルに出力する関数

batters[,c(3,4)]
write.table(batters[,c(3,4)], "R-intro/data/outfile3.txt", sep="=\t", row.names=T, col.names=NA)

         Hits Home_Runs
Nomura   2901       657
Harimoto 3085       504
Kinugasa 2543       504
Oh       2786       868
Kadota   2566       567

row.names=T

行名(先頭に空白を挿入)を入れます。

col.names=NA

でそれぞれ行名、列名(先頭に空白を挿入)を入れます。

quote=F

指定すると、二重引用符を除いた出力になります。

課題 9: 上記データフレームで、各バッターに対して打率、すなわち Hits / At_Bat を計算 し、その結果を”outfile4.txt”に格納しましょう。

R では以下のよう に function を使って以下のように記述します。

plus <- function(x, y) {
  return ((x + y) / 2)
}
plus
plus(10,20)

function(x, y) {
  return ((x + y) / 2)
}
[1] 15

• これによって x と y を入力(引数)とする関数 plus が定義されます。 出力(返り値)が(x + y) / 2 となる。
• その後、 plus(10, 20) とすれば、
  • x に 10、y に 20 が代入され、
  • 関数plusが実行され，
  • return は最終的な返り値を決め,
  • 計算結果の 15 という答えが返ってくる。 関数のより一般的な定義の仕方は、

二次元プロットを作成することができます。

例えば以下のように x 座標と y 座標の値をそれぞれベクトルとして与 えると、(1,2), (3,4), (5,9), (7,7), (9,8)の点にプロットを作成でき ます。

##
## 12. グラフの作成
##

x <- c(1,3,5,7,9)
y <- c(2,4,9,7,8)
plot(x, y, xlab="X Value", ylab="Y Value")

追加引数の中味: xlab, ylabでそれぞれx軸、y軸のラベルを指定しています。

棒グラフを作成することができます。

以下の例では、各棒の高さに対 応させるベクトルおよびそのラベルを変数 x に与え、barplot(x)を呼び出しています。

##
## 12. グラフの作成
##

x <- c(1,2,3,2,10,1)
nam
es(x) <- c("A", "B", "C", "D", "E", "F")
barplot(x)

ベクトルで与えられた数値群のヒストグラムを作成する関数です。

##
## 12.3 ヒストグラム
##
   
x <- c(3.2, 1.2, 4.2, 2.3, 3.4, 5.9, 5.2, 5.3, 4.1, 5.2, 3.2, 1.4)
hist(x, xlab = "Test Value", main = "Test Histogram")

main によってヒストグラムのタイトルを指定しています。

は複数のベクトル中に含まれる値の分布を表す箱ひげ図を作成します。

##
## 12.4 箱ヒゲ図
##

x1 <- c(11,12,11,10,11,11,12,13,15,12,11,10,12,13)
x2 <- c(20,21,27,9,12,23,23,12,11,9,21,15,7,12,12,9,23,15)
boxplot(x1, x2, names=c("Data 1", "Data 2"))

中央値 外れ値 外れ値を除く上位25% この範囲に50%の データが分布する 外れ値を除く下位25% 作成された箱ひげ図 課題 12: 課題 7-1 で与えられた表に関して、国土面積と人口の関係をプロットしてみまし ょう。 17 Frequency 01234

if 文は与えられた条件11が成立するときのみ、与えられた手続きを実行す る構文です。

例えば x > 0 のときに y を 1 にする、それ以外は y を 0 にするとい う手続きは

x <- 5

if (x > 0)  {

  y <- 1

} else {

  y <- 0

}

list("result = ", y)

とします。x = -5 にした後上記を実行し、y の値を調べてみましょう。 次に x = 3 にした後 上記を実行し、y の値を調べましょう。

if 文のより一般的な形式は以下の通りです。

   
if (条件 1) {

    条件 1 が成立したときの手続き

} else if (条件 2) {

    条件 1 が不成立、条件 2 が成立したときの手続き
    
} else if (条件 3) {
  
    条件 2 までが不成立、条件 3 が成立したときの手続き
    
} else if ...
  :
} else {
  
   上記どの条件も成立しなかったときの手続き

}

課題 13-1: 入力が 0 のときに 1、それ以外では 0 を返す関数 d を定義しましょう。

while 文は与えられた条件が成立している間、与えられた手続きを繰り返 す構文です。

for 文も while 文と同じ繰り返しですが、for 文では与えられた要素群の中の要素1つ1 つを変数に1回ずつ代入しながら繰り返し処理を行います。その形式は、 for(変数 in 要素群){ 手続き } です。例えば、for (i in c(1,3,5)){ print(i) }で、1,3,5 が手続き中で使われている変数 i に毎 回代入され、それが出力されます。for (i in 1:5)){ print(i) }なら、1 から 5 までが変数 i に代 入され、それが出力されるでしょう。また以下の例は、1 から 5 までの二乗をベクトルにし ます13。 x <- NULL for (i in 1:5){ x <- append(x, i**2) } ・ x <- NULL で空のベクトルを x に代入します。NULL は空を意味します。 ・ for 文で i に 1 から 5 までが順次代入され、代入の度に for 文の中が実行されます。 ・ for 文の中で i の二乗(i**2)がベクトル x に追加されます。append(x, i)はベクトル x に i を追加する関数です14。 課題 13-3: 課題 12-2 を for 文を使って書き直しましょう。 13 実は for 文を使わなくても、x <- (1:5)**2 で同じことができる。 14 x <- c(x, i**2)でも良い。c はベクトルの連結にも使うことができる。 20

・ help(関数)で関数の詳しい使い方が表示されます。

・ ls()または objects()で現在定義されている変数が表示されます。 ・ class(変数)または mode(変数)でオブジェクトの型(例えば変数が数値なのか、文字なの か、リストなのか、行列かなど)を知ることができます。 ・ attributes(変数)で定義されている属性がリストで返ってきます。

・ apply を使うと、行列の各行または各列に対して同じ処理を繰り返し、結果をベクトル で受け取ることができます(5. 簡単な行列の作成と演算参照)。 ・ sapply を使うと、ベクトルの要素 1 つ 1 つを与えられた関数に入力し、出力結果を 1 つ 1 つ含んだベクトルとして得ることができます func1_sub <- function(elm){ # スカラーelem に対する関数の定義 if(-1 <= elm & elm <= 1){ return (1) } else { return (0) } } func1 <- function(x){ # ベクトル x を入力とする関数 return(sapply(x, func1_sub)) }

・curve 関数で関数のグラフを作成できます。詳しくは help を参照して下さい。 例: curve(dnorm, -7, +7) # 正規分布の描画 curve(cos(x)+cos(2*x), -2*pi, 2*pi, 1000) # 1000はプロット数 curve(func1, -3, 3) # 14.3apply系関数で定義した関数