R言語-データ構造

8216 ワード
r
ホーム:https://lartpang.github.io/
この間、EDXでR言語の基礎コースを勉強しました.ここでまとめます.このコースは主にRのデータ構造の紹介に重点を置いています.もちろんその基本的な製図方法も紹介しています.
ワークスペース関連
ls()

## character(0)

rm(a)

## Warning in rm(a):      'a'

ls()

## character(0)
基本データタイプ
  • logical
  • TRUE/FALSE/NA/T/F(完全な形式の使用を推奨)／場合によっては0と非0の
  • numeric
  • integer is numeric
  • numeric not always integer
  • character
    • Other atomic types:
  • double:higher precision
  • compplex:complex numbers
  • raw:store raw bytes
    • is.*()は、括弧内の内容が正しいかどうかを返します.*対応タイプ.
    # logical
TRUE

## [1] TRUE

class(TRUE)

## [1] "logical"

FALSE

## [1] FALSE

class(NA)

## [1] "logical"

T

## [1] TRUE

F

## [1] FALSE

# numeric
2

## [1] 2

class(2)

## [1] "numeric"

2.5

## [1] 2.5

class(2.5)

## [1] "numeric"

2L

## [1] 2

class(2L) 

## [1] "integer"

is.numeric(2)

## [1] TRUE

is.numeric(2L)

## [1] TRUE

#integer is numeric 
#numeric not always integer
is.integer(2)

## [1] FALSE

is.integer(2L)

## [1] TRUE

# character
 "I love data science!"

## [1] "I love data science!"

 class("I love data science!")

## [1] "character"
    強制変換as.*()は括弧内の内容を返して変換します.*は、タイプに対応した結果、変換できない場合があります.
    as.numeric(TRUE)

## [1] 1

as.numeric(FALSE)

## [1] 0

as.character(4)

## [1] "4"

as.numeric("4.5")

## [1] 4.5

as.integer("4.5")

## [1] 4

as.numeric("Hello")

## Warning:           NA

## [1] NA
    ベクトル
  • Sequence of data elemens
  • Same baic type
  • Automatic coercion if necessary
  • character,numeric,logical
  • Single value=Vector
    • c()を作成したり、:を利用したりします.
    # c()
drawn_suits
    名前names()
    remain
    シングル値はまだベクトルです
    my_apples
    強制変換
    drawn_ranks
    基本演算
    とても自然なのは単数の計算から広めてくることができます.
    # with number: +-*/
earnings 
sum(bank)

## [1] 30

earnings > expenses

## [1]  TRUE  TRUE FALSE

## multiplication and division are done element-wise!
earnings * c(1, 2, 3)

## [1]  50 200  90
    サブセット
    インデックス方式
  • 番(Rは1から)
  • 名前:names()の利用
  • 論理値
    • remain
    マトリクスMatrix
  • Vector:1 Dアラビアンof data elemens
  • Matrix:2 D ary of data elemens
  • Rows and columns
  • One atonic vector type
    • matrix()を作成します
    デフォルトでは列で塗りつぶします
    #     
matrix(1:6, nrow = 2)

##      [,1] [,2] [,3]
## [1,]    1    3    5
## [2,]    2    4    6

matrix(1:6, ncol = 3)

##      [,1] [,2] [,3]
## [1,]    1    3    5
## [2,]    2    4    6

matrix(1:6, nrow = 2, byrow = TRUE)

##      [,1] [,2] [,3]
## [1,]    1    2    3
## [2,]    4    5    6

#     
matrix(1:3, nrow = 2, ncol = 3)

##      [,1] [,2] [,3]
## [1,]    1    3    2
## [2,]    2    1    3

matrix(1:4, nrow = 2, ncol = 3)

## Warning in matrix(1:4, nrow = 2, ncol = 3):     [4]      [3]  
##   

##      [,1] [,2] [,3]
## [1,]    1    3    1
## [2,]    2    4    2

#     
cbind(1:3, 1:3)

##      [,1] [,2]
## [1,]    1    1
## [2,]    2    2
## [3,]    3    3

rbind(1:3, 1:3)

##      [,1] [,2] [,3]
## [1,]    1    2    3
## [2,]    1    2    3

m
    名前を付けるrownames(),colnames()
    m
    強制変換
    num
    サブセット演算
    m
    行列演算
  • colSums(), rowSums()
  • Standard arthmetic possible
  • Element-wise computation 
    • the_fellowship
    因子Factors
  • Factors for categorical variables
  • Limited number of different values
  • Belong to category
    • 作成係数factor()
    blood
    Rename factor levels
    blood
    Ordered factor
    blood
    リストリストリスト
    Vector-Matrix-List
  • Vector:1 D,same type
  • Matrix:2 D,same type
  • List:
  • Different R Object
  • No coercion
  • Loss of some functionlity
    • 作成リストlist()
    list("Rsome times", 190, 5)

## [[1]]
## [1] "Rsome times"
## 
## [[2]]
## [1] 190
## 
## [[3]]
## [1] 5

song
    名前付きリスト
    #1
song
    リストネスト
    similar_song
    サブセット演算[ versus [[
    similar_song
    [or[?+[[to select list element]+[reults insublist+[[and$to subset and exted lists]
    リスト拡張
    ここでは、Rにおいて比較的重要なシンボル$を引き出している.
    similar_song
    データボックスData Frame
  • Observations観測値
  • Varables変数
  • Example:people
  • each person=observation
  • properties=variables
  • Rows=observations
  • Columns=variables(age、name、…)
    • 異なる変数の観測値はタイプが異なりますが、変数自体の観測値はすべてタイプが一致します.
    データを導入する時に多く使われます.
    データボックスを作成
    name
    データボックスの名前を付ける
    name
    ここでの文字列ベクトルは、因子タイプに自動的に変換されますので、この暗黙の挙動を避けるためにパラメータを設定することができます.
    name
    サブセット演算
    Subset Data Frame*Subsetting syntax from marices and lists*[from marices*]
    name
    拡張データボックス
    Exted Data Frame*Add columns=add variables*Add rows=addobservations
    name
    並べ替え
    ここでは主にsort()とorder()を紹介しているが、order()は、データボックスの順序を調整するのにより適している.
    str(people)

## 'data.frame':    5 obs. of  4 variables:
##  $ name  : chr  "Anne" "Pete" "Frank" "Julia" ...
##  $ age   : num  28 30 21 39 35
##  $ child : logi  FALSE TRUE TRUE FALSE TRUE
##  $ height: num  163 177 163 162 157

#sort()             
sort(people$age)

## [1] 21 28 30 35 39

#order()                
ranks
    グラフィックグラフィックス
    ここでは、graphicsパッケージのplot()とhist()が紹介されています.plot()は、データの種類によって異なる画像を描くことができる.
  • plot()(categorical)ストリップ図例えば、plot(countries$continent)
  • plot()(numerical)散点図は、例えば、plot(countries$population)
  • plot()(2 x numerical)の散点図は、例えば、plot(countries$area, countries$population)、plot(log(countries$area), log(countries$population))
    • である.
  • plot()(2 x categorical)のある棒グラフの変形例:plot(countries$continent, countries$religion)
    • hist()は、例えば、hist(africa$population)、hist(africa$population, breaks = 10)を描画してもよい.
    Other graphics functions*barplot()*box plot()*pairs()
    カスタム描画
    ここでパラメータを変更します.詳しく説明する必要はありません.
    ここで、関数par()を引き出しました.これは図形描画の共通パラメータリストです.一般的に使用される図形のいくつかの共通の属性が保存されています.複数の図形を描画する際に、基本的な属性を一括して決定することができます.
    たとえば:
    par(col = "blue") 
plot(mercury$temperature, mercury$pressure)
    よく使うplotの属性は以下の通りです.
    plot(mercury$temperature, mercury$pressure, 
       xlab = "Temperature", 
       ylab = "Pressure", 
       main = "T vs P for Mercury", #  
       type = "o", 
       col = "orange", 
       col.main = "darkgray", 
       cex.axis = 0.6, #cex          
       lty = 5, #Line Type
       pch = 4  #Plot Symbol
       )
    多図描画mfrowとmfcolのパラメータは、複数の画像を配置するために使用されてもよく、違いは、前者は後のplot文で生成された画像を行で充填し、後者は列で充填することである.
    #    
par(mfrow = c(2,2)) 
plot(shop$ads, shop$sales) 
plot(shop$comp, shop$sales) 
plot(shop$inv, shop$sales) 
plot(shop$size_dist, shop$sales)

#    
par(mfcol = c(2,2)) 
plot(shop$ads, shop$sales) 
plot(shop$comp, shop$sales) 
plot(shop$inv, shop$sales) 
plot(shop$size_dist, shop$sales)
    Reset the grid
    par(mfrow = c(1,1))
    これよりもlayout()の関数設定の方が柔軟です.
    grid
    Reset the grid
    layout(1) 
par(mfcol = c(1,1))
    Reset all parameters
    old_par
    線形フィッティング
    引出し関数lm()、*lineamodel*、****lm(a~b)はa=k*b+cを線形フィッティング*
    plot(shop$ads, shop$sales, 
      pch = 16, col = 2, 
      xlab = "advertisement", 
      ylab = "net sales")
lm_sales
    2018.8.20 360前端面経