9/25 きょうはお腹がすく日

R プログラミング 勉強記録

ガラスケースに入れて眺めるものにしたくない，数式に内包して知的好奇心で弄り回すものにもしたくない，その感情を宥めるように地域に関わろうとするのかもしれない．けれどそこにあるのはエゴではないのか．感情で地域を搾取して消費しているだけではないのか．

 

データの種類ってなに

ベクトルは一次元，配列は多次元．二次元配列なら行列になる．

> x<-array(1:6, dim=c(1,2,3))
> x
, , 1

     [,1] [,2]
[1,]    1    2

, , 2

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

, , 3

     [,1] [,2]
[1,]    5    6
 
リストはベクトルや行列，配列を集めてひとつのオブジェクトにしたもの．操作はベクトルとほぼ同じだが，[ ]に加えて も使うことに注意．
> (x<-list(1:5, "It's my list.", c(T, F, T)))
1
[1] 1 2 3 4 5

2
[1] "It's my list."

3
[1]  TRUE FALSE  TRUE


> x1[2] #第1成分のベクトルの2番目の要素
[1] 2
> x2<-NULL #※
> x
1
[1] 1 2 3 4 5

2
[1]  TRUE FALSE  TRUE

#※NULLの代入は，成分を取り除くことになる．成分にNULLを代入したい場合は

x2<-list(NULL)

とする．

  • 「ない」系

NULL：からっぽ．なにもない（適当な結果がない）．ベクトルの要素にもならない

NA：Not available．不定データ，欠損値

NaN：Not a number．非数．0/0とか

Inf：infinity．無限大

比較演算子も使えなくて，is.null()など検査用の関数を使う必要がある．NAだとerrorになる場合，x[!is.na(x)]でNAを消去したり，ifelse(is.na(x), 0, x)かx[is.na(x)]<-0で0に置換したり．

  • データの書式というか種類というか

numeric：数値．integer（整数型），double（実数型．1.3, piなど）の二種

complex：複素数．iは1iと表記すること

character：文字列．" "か' 'で囲む

factor：因子．水準を表す（1が男性，2が女性など）

logical：論理値．TRUEとFALSE

date：日時，時刻

ベクトルのカテゴリ付け

因子=カテゴリ．各要素を水準またはカテゴリと呼ぶ．

cut()：数値データを指定した基準で分割する．80以上が優，とか．

> x<-c(90, 55, 79, 80, 25)
> (y<-cut(x, breaks=c(0,50,70,80,90,100), labels=c("不可","可","良", "優","優上"), right=FALSE, include.lowest=TRUE))
[1] 優上 可   良   優   不可
Levels: 不可 可 良 優 優上
> table(y)　#頻度集計
y
不可   可   良   優 優上 
   1    1    1    1    1

属性情報names

ベクトルへのラベル付け．

オブジェクト

変数，ベクトル，文字列，データフレームなど，「もの」を指す．comment()を使うとコメントがつけられる．