R

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環境

• http://cse.naro.affrc.go.jp/takezawa/r-tips/r.html

• R Tools for Visual Studio

• Rデータ処理入門
• Rのこれだけ覚えておけばいいdata.tableの使い方
• dplyrを使いこなす！基礎編
• dplyr入門
• reader

インストール

• Macにインストール

基本

代入

• 代入

> x <- log(100)
> x
[1] 4.60517

代入と表示を同時に行う

• ()で囲む

> (x <- 1:5)
[1] 1 2 3 4 5

ベクトル

• 複数の値をまとめる概念
• c() で、複数の値を一つにまとめることができる

• 1,2,3,4,5を一つにまとめて変数に代入

> x <- c(1,2,3,4,5)
> x
[1] 1 2 3 4 5

• まとめた値の平方根をとる

> sqrt(x)
[1] 1.000000 1.414214 1.732051 2.000000 2.236068

ベクトルの要素

• 取得

> x[2]
[1] 2

• 代入

> x[2] <- 8
> x
[1] 1 8 3 4 5

ベクトルの結合

• c(ベクトル,値)
• c(ベクトル,ベクトル)

> x <- c(x, c(6,7,8))
> x
[1] 1 8 3 4 5 6 7 8

ベクトル演算

• 互いに対応するベクトル要素どうしの演算となる

> c(1,2,3) + c(3,2,1)
[1] 4 4 4

• 一つの値の場合、全ての要素に演算

> c(1,2,3) * 2
[1] 2 4 6

インクリメント・デクリメントするベクトルの生成

• 1から5 まで1ずつ増える
• 3から-3まで1ずつ減る

> 1:5
[1] 1 2 3 4 5
> 3:-3
[1]  3  2  1  0 -1 -2 -3

数学関数

意味	関数
三角関数	sin(x), cos(x), tan(x)
逆三角関数	asin(x), acos(x), atan(x)
双曲線関数	sinh(x), cosh(x), tanh(x)
逆双曲線関数	asinh(x), acosh(x), atanh(x)
対数	log(x), log10(x), log2(x), log1p(x)
指数関数	exp(x), expm1(x)
平方根	sqrt(x)
四捨五入	round(x)
小数切り下げ	floor(x)
小数切り上げ	celling(x)
整数部分	trunc(x)
xの符号	sign(x)

関数定義

関数名 <- function(引数) {
        ： 計算処理
  return (戻値)
}

エディタの起動

• fix(関数名)

制御

条件分岐(if/else)

if (条件式) {
   : true の場合
} else {
   : false の場合
}

繰り返し(for)

for (変数 in リスト) {
    : 繰り返し処理
}

数値計算

ニュートン法(uniroot)

• ニュートン法

多項式の解(polyroot)

• 二次方程式
• x^2 + x - 5

> polyroot(c(-5,1,1))
[1]  1.791288-0i -2.791288+0i

グラフ作成

高水準作図関数

＊一枚の完成されたグラフを書く

グラフ	関数
散布図	plot(ベクトル),plog(ベクトル1 , ベクトル2)
ヒストグラム	hist(ベクトル)
箱ひげ図	boxplot(ベクトル)
棒グラフ	barplot(各カテゴリの頻度が入ったベクトル)
円グラフ	pie(各カテゴリの頻度が入ったベクトル)
分割表の図	mosaicplot(行列データ)
スターチャート	stars(行列データ)
対散布図	pairs(行列データ)
1次元関数のグラフ	curve(関数, 左端, 右端)
2次元関数のグラフ	persp(x軸, y軸, ｚ軸）

低水準作図関数

• グラフに装飾を施す

図形	関数
点	points()
直線	lines(), segments(), abline()
格子	grid()
矢印	arrows()
矩形	rect()
文字	text(), mtext(), title()
枠と軸	box(), axis()
凡例	legend()
多角形	plygon()

グラフの保存

• 保存ディレクトリの指定

> setwd('~/Workspaces/R')
> getwd()
[1] "/Users/hirotoyagi/Workspaces/R"

• サポートデバイスを調べる

help("Devices")

1. 作図デバイスを開く(ファイル名の指定)
2. プロット
3. 作図デバイスを閉じる(ファイルが保存される)

> pdf(file='graph.pdf')
> plot(1:100)
> dev.off()

データ解析

データ解析の流れ

1. データを読み込ませる
2. 読み込ませたデータをプロット
3. 読み込ませたデータの統計量を求める

ボストンデータセット

• Python 数学、統計、機械学習：基本統計量、ヒストグラム
• Bostonデータセットの読み込み

> library(MASS)
> head(Boston)
     crim zn indus chas   nox    rm  age    dis rad tax ptratio  black lstat medv
1 0.00632 18  2.31    0 0.538 6.575 65.2 4.0900   1 296    15.3 396.90  4.98 24.0
2 0.02731  0  7.07    0 0.469 6.421 78.9 4.9671   2 242    17.8 396.90  9.14 21.6
3 0.02729  0  7.07    0 0.469 7.185 61.1 4.9671   2 242    17.8 392.83  4.03 34.7
4 0.03237  0  2.18    0 0.458 6.998 45.8 6.0622   3 222    18.7 394.63  2.94 33.4
5 0.06905  0  2.18    0 0.458 7.147 54.2 6.0622   3 222    18.7 396.90  5.33 36.2
6 0.02985  0  2.18    0 0.458 6.430 58.7 6.0622   3 222    18.7 394.12  5.21 28.7

ヒストグラムを書く

> hist(Boston$rm)

R Studio

• Alt + Shift + k : キーボードショートカット一覧

reader

• https://oku.edu.mie-u.ac.jp/~okumura/stat/readr.html

library(readr)
dataset <- read_csv("O1.csv")
View(dataset)

dplyr

install

 install.packages("dplyr")

Tips

Error in o1 %>% head : could not find function "%>%"

> install.packages("magrittr")
> library(magrittr)
Warning message:
 パッケージ ‘magrittr’ はバージョン 3.4.4 の R の下で造られました