adambard/learnxinyminutes-docs
1
1
Fork 0
mirror of https://github.com/adambard/learnxinyminutes-docs.git synced 2024-11-23 22:27:35 +03:00
Code Issues Projects Releases Wiki Activity
e56c26412c
learnxinyminutes-docs/ja-jp/r-jp.html.markdown

776 lines
24 KiB
Markdown
Raw Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters

This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.

---
language: R
contributors:
- ["e99n09", "http://github.com/e99n09"]
- ["isomorphismes", "http://twitter.com/isomorphisms"]
translators:
- ["akirahirose", "https://twitter.com/akirahirose"]
filename: learnr-jp.r
lang: ja-jp
---
R は統計計算用の言語です。
データの取得やクリーニング、統計処理やグラフ作成をするために便利な、たくさんのライブラリがあります。また、LaTeX文書からRコマンドを呼び出すこともできます
```r
# コメント行は、#で開始します
# 複数行をまとめてコメントにすることはできないので、
# コメントを複数の行に分けたい場合、このように、単に毎行をコメントにしてください
# WindowsやMacでは、 COMMAND-ENTERで、コマンドを1行実行できます
#############################################################################
# プログラミングがわからなくとも使えるコマンド類
#############################################################################
# この節では、プログラミングがわからなくとも使える便利なRコマンドを紹介します
# 全てを理解できなくとも、まずはやってみましょう！
data() # 既にロードされているデータを閲覧します
data(rivers) # "北米にある大きな川の長さ"データを取得します
ls() # "rivers" がワークスペースに表示されました
head(rivers) # データの先頭部分です
# 735 320 325 392 524 450
length(rivers) # 何本の川がデータにある?
# 141
summary(rivers) # 統計的に要約するとどうなる?
# Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
# 135.0 310.0 425.0 591.2 680.0 3710.0
# 茎葉図（ヒストグラムに似た図）を描く
stem(rivers)
# The decimal point is 2 digit(s) to the right of the |
#
# 0 | 4
# 2 | 011223334555566667778888899900001111223333344455555666688888999
# 4 | 111222333445566779001233344567
# 6 | 000112233578012234468
# 8 | 045790018
# 10 | 04507
# 12 | 1471
# 14 | 56
# 16 | 7
# 18 | 9
# 20 |
# 22 | 25
# 24 | 3
# 26 |
# 28 |
# 30 |
# 32 |
# 34 |
# 36 | 1
stem(log(rivers)) # このデータは、正規分布でも対数正規分布でもないので、注意！
# 特に正規分布原理主義のみなさん
# The decimal point is 1 digit(s) to the left of the |
#
# 48 | 1
# 50 |
# 52 | 15578
# 54 | 44571222466689
# 56 | 023334677000124455789
# 58 | 00122366666999933445777
# 60 | 122445567800133459
# 62 | 112666799035
# 64 | 00011334581257889
# 66 | 003683579
# 68 | 0019156
# 70 | 079357
# 72 | 89
# 74 | 84
# 76 | 56
# 78 | 4
# 80 |
# 82 | 2
# ヒストグラム作成
hist(rivers, col="#333333", border="white", breaks=25) # これらのパラメータをつかいます
hist(log(rivers), col="#333333", border="white", breaks=25) # いろいろな使い方ができます
# 別のロード済データでやってみましょう。Rには、いろいろなデータがロードされています。
data(discoveries)
plot(discoveries, col="#333333", lwd=3, xlab="Year",
main="Number of important discoveries per year")
plot(discoveries, col="#333333", lwd=3, type = "h", xlab="Year",
main="Number of important discoveries per year")
# 年次のソートだけではなく、
# 標準的な並べ替えもできます
sort(discoveries)
# [1] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2
# [26] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3
# [51] 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4
# [76] 4 4 4 4 5 5 5 5 5 5 5 6 6 6 6 6 6 7 7 7 7 8 9 10 12
stem(discoveries, scale=2)
#
# The decimal point is at the |
#
# 0 | 000000000
# 1 | 000000000000
# 2 | 00000000000000000000000000
# 3 | 00000000000000000000
# 4 | 000000000000
# 5 | 0000000
# 6 | 000000
# 7 | 0000
# 8 | 0
# 9 | 0
# 10 | 0
# 11 |
# 12 | 0
max(discoveries)
# 12
summary(discoveries)
# Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
# 0.0 2.0 3.0 3.1 4.0 12.0
# サイコロを振ります
round(runif(7, min=.5, max=6.5))
# 1 4 6 1 4 6 4
# 私と同じrandom.seed(31337)を使わない限りは、別の値になります
# ガウス分布を9回生成します
rnorm(9)
# [1] 0.07528471 1.03499859 1.34809556 -0.82356087 0.61638975 -1.88757271
# [7] -0.59975593 0.57629164 1.08455362
##################################################
# データ型と基本計算
##################################################
# ここからは、プログラミングをつかうチュートリアルです
# この節ではRで重要なデータ型（データクラス）の、整数型、数字型、文字型、論理型と因子（ファクター）型をつかいます
# 他にもいろいろありますが、これらの必要最小限なものから始めましょう
# 整数型
# 整数型はLで指定します
5L # 5
class(5L) # "integer"
# (?class を実行すると、class()関数について、さらなる情報が得られます)
# Rでは、この5Lのような1つの値は、長さ1のベクトルとして扱われます
length(5L) # 1
# 整数型のベクトルはこのようにつくります
c(4L, 5L, 8L, 3L) # 4 5 8 3
length(c(4L, 5L, 8L, 3L)) # 4
class(c(4L, 5L, 8L, 3L)) # "integer"
# 数字型
# 倍精度浮動小数点数です
5 # 5
class(5) # "numeric"
# しつこいですが、すべてはベクトルです
# 1つ以上の要素がある数字のベクトルも、作ることができます
c(3,3,3,2,2,1) # 3 3 3 2 2 1
# 指数表記もできます
5e4 # 50000
6.02e23 # アボガドロ数
1.6e-35 # プランク長
# 無限大、無限小もつかえます
class(Inf) # "numeric"
class(-Inf) # "numeric"
# 例のように、"Inf"を使ってください。integrate( dnorm(x), 3, Inf);
# Z-スコア表が必要なくなります
# 基本的な計算
# 数を計算できます
# 整数と整数以外の数字を両方使った計算をすると、結果は整数以外の数字になります
10L + 66L # 76 # 整数足す整数は整数
53.2 - 4 # 49.2 # 整数引く数字は数字
2.0 * 2L # 4 # 数字かける整数は数字
3L / 4 # 0.75 # 整数割る数字は数字
3 %% 2 # 1 # 二つの数字を割った余りは数字
# 不正な計算は "not-a-number"になります
0 / 0 # NaN
class(NaN) # "numeric"
# 長さが1より大きなベクター同士の計算もできます
# どちらかが長い場合、短い方は何度も繰り返して使われます
c(1,2,3) + c(1,2,3) # 2 4 6
# 文字
# Rでは、文字列と文字に区別がありません
"Horatio" # "Horatio"
class("Horatio") # "character"
class('H') # "character"
# 上記は両方とも、長さ1のベクターです
# 以下は、より長い場合です
c('alef', 'bet', 'gimmel', 'dalet', 'he')
# =>
# "alef" "bet" "gimmel" "dalet" "he"
length(c("Call","me","Ishmael")) # 3
# 正規表現処理を文字ベクターに適用できます
substr("Fortuna multis dat nimis, nulli satis.", 9, 15) # "multis "
gsub('u', 'ø', "Fortuna multis dat nimis, nulli satis.") # "Fortøna møltis dat nimis, nølli satis."
# Rはいくつかの文字ベクターを組み込みで持っています
letters
# =>
# [1] "a" "b" "c" "d" "e" "f" "g" "h" "i" "j" "k" "l" "m" "n" "o" "p" "q" "r" "s"
# [20] "t" "u" "v" "w" "x" "y" "z"
month.abb # "Jan" "Feb" "Mar" "Apr" "May" "Jun" "Jul" "Aug" "Sep" "Oct" "Nov" "Dec"
# 論理
# Rでは、Booleanは論理（logical）型です
class(TRUE) # "logical"
class(FALSE) # "logical"
# 以下は比較演算子の例です
TRUE == TRUE # TRUE
TRUE == FALSE # FALSE
FALSE != FALSE # FALSE
FALSE != TRUE # TRUE
# 無いデータ (NA) も論理型です
class(NA) # "logical"
# 以下のようにすると、複数の要素を持つ、論理型ベクターが返ります
c('Z', 'o', 'r', 'r', 'o') == "Zorro" # FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
c('Z', 'o', 'r', 'r', 'o') == "Z" # TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
# 因子（ファクター）
# 因子型は、カテゴリカルデータ用の型です
# 因子には、子供の学年のように順序がつけられるものか、性別のように順序がないものがあります
factor(c("female", "female", "male", "NA", "female"))
# female female male NA female
# Levels: female male NA
# "levels" は、カテゴリカルデータがとりうる値を返します
levels(factor(c("male", "male", "female", "NA", "female"))) # "female" "male" "NA"
# 因子ベクターの長さが1ならば、そのlevelも1です
length(factor("male")) # 1
length(levels(factor("male"))) # 1
# 因子型は、この後で紹介するデータフレーム（というデータ型）内で、よくみられます
data(infert) # "Infertility after Spontaneous and Induced Abortion"
levels(infert$education) # "0-5yrs" "6-11yrs" "12+ yrs"
# NULL
# "NULL" は特殊な型なのですが、ベクターを空にするときに使います
class(NULL) # NULL
parakeet
# =>
# [1] "beak" "feathers" "wings" "eyes"
parakeet <- NULL
parakeet
# =>
# NULL
# 型の強制
# 型の強制とは、ある値を、強制的に別の型として利用する事です
as.character(c(6, 8)) # "6" "8"
as.logical(c(1,0,1,1)) # TRUE FALSE TRUE TRUE
# さまざまな要素が入っているベクターに対して型の強制を行うと、おかしなことになります
c(TRUE, 4) # 1 4
c("dog", TRUE, 4) # "dog" "TRUE" "4"
as.numeric("Bilbo")
# =>
# [1] NA
# Warning message:
# NAs introduced by coercion
# 追記: ここで紹介したのは、基本的な型だけです
# 実際には、日付（dates）や時系列（time series）など、いろいろな型があります
##################################################
# 変数、ループ、もし/ほかに（if/else）
##################################################
# 変数は、ある値を後で使うために入れておく、箱のようなものです
# 箱に入れることを、変数に値を代入する、といいます
# 変数を使うと、ループや関数、if/else 分岐を利用できます
# 変数
# 代入する方法はいろいろあります
x = 5 # これはできます
y <- "1" # これがおすすめです
TRUE -> z # これも使えますが、ちょっとわかりにくいですね
# ループ
# forでループできます
for (i in 1:4) {
print(i)
}
# whileでループできます
a <- 10
while (a > 4) {
cat(a, "...", sep = "")
a <- a - 1
}
# Rでは、forやwhileは遅いことを覚えておいてください
# ベクターを丸ごと処理する（つまり、行全体や、列全体を指定して処理する）か、
# 後述する、apply()系の関数を使うのが、速度的にはお勧めです
# IF/ELSE
# ごく普通のif文です
if (4 > 3) {
print("4 is greater than 3")
} else {
print("4 is not greater than 3")
}
# =>
# [1] "4 is greater than 3"
# 関数
# 以下のように定義します
jiggle <- function(x) {
x = x + rnorm(1, sd=.1) #すこしだけ（制御された）ノイズを入れます
return(x)
}
# 他の関数と同じように、呼びます
jiggle(5) # 5±ε. set.seed(2716057)をすると、jiggle(5)==5.005043
###########################################################################
# データ構造: ベクター、行列、データフレーム、配列
###########################################################################
# 1次元
# まずは基本からです。ご存じベクターからです
vec <- c(8, 9, 10, 11)
vec # 8 9 10 11
# 特定の要素を、[角括弧]による指定で取り出せます
# (Rでは、最初の要素は1番目と数えます)
vec[1] # 8
letters[18] # "r"
LETTERS[13] # "M"
month.name[9] # "September"
c(6, 8, 7, 5, 3, 0, 9)[3] # 7
# 特定のルールに当てはまる要素を見つけることもできます
which(vec %% 2 == 0) # 1 3
# 最初か最後の数個を取り出すこともできます
head(vec, 1) # 8
tail(vec, 2) # 10 11
# ある値がベクターにあるかどうかをみることができます
any(vec == 10) # TRUE
# ベクターの数より大きなインデックスを指定すると、NAが返ります
vec[6] # NA
# ベクターの長さは、length()で取得できます
length(vec) # 4
# ベクター全体、または1部に対して、操作ができます
vec * 4 # 16 20 24 28
vec[2:3] * 5 # 25 30
any(vec[2:3] == 8) # FALSE
# R には、ベクターにある値を要約するための様々な関数があります
mean(vec) # 9.5
var(vec) # 1.666667
sd(vec) # 1.290994
max(vec) # 11
min(vec) # 8
sum(vec) # 38
# 他にも、ベクター関連ではいろいろな関数があります。以下はベクターをつくるための方法です
5:15 # 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
seq(from=0, to=31337, by=1337)
# =>
# [1] 0 1337 2674 4011 5348 6685 8022 9359 10696 12033 13370 14707
# [13] 16044 17381 18718 20055 21392 22729 24066 25403 26740 28077 29414 30751
# 2次元配列 (すべての値が同じ型の場合)
# 同じ型の値が含まれる2次元配列は、このように作れます
mat <- matrix(nrow = 3, ncol = 2, c(1,2,3,4,5,6))
mat
# =>
# [,1] [,2]
# [1,] 1 4
# [2,] 2 5
# [3,] 3 6
# ベクターとは違い、2次元配列の型名は"matrix"です。
class(mat) # => "matrix"
# 最初の行
mat[1,] # 1 4
# 最初の列に対する操作
3 * mat[,1] # 3 6 9
# 特定のセルを取り出し
mat[3,2] # 6
# 2次元配列全体を転置します
t(mat)
# =>
# [,1] [,2] [,3]
# [1,] 1 2 3
# [2,] 4 5 6
# 2次元配列の積
mat %*% t(mat)
# =>
# [,1] [,2] [,3]
# [1,] 17 22 27
# [2,] 22 29 36
# [3,] 27 36 45
# cbind() は、複数のベクターを、別々の列に並べて2次元配列を作ります
mat2 <- cbind(1:4, c("dog", "cat", "bird", "dog"))
mat2
# =>
# [,1] [,2]
# [1,] "1" "dog"
# [2,] "2" "cat"
# [3,] "3" "bird"
# [4,] "4" "dog"
class(mat2) # matrix
# ここでいま1度、2次元配列内の型について注意してください!
# 2次元配列にある値は、すべて同じ型にする必要があります。そのため、すべて文字型に変換されています
c(class(mat2[,1]), class(mat2[,2]))
# rbind() は、複数のベクターを、別々の行に並べて2次元配列を作ります
mat3 <- rbind(c(1,2,4,5), c(6,7,0,4))
mat3
# =>
# [,1] [,2] [,3] [,4]
# [1,] 1 2 4 5
# [2,] 6 7 0 4
# 全ての値は同じ型になります。上記例は幸い、強制変換がされないものでした
# 2次元配列 (いろいろな型を含む場合)
# 異なる型の値を含む配列をつくりたい場合、データフレームを使ってください
# データフレームは、統計処理を行うプログラムをする際にとても便利です
# Pythonでも、 "pandas"というパッケージにて、似たものが利用可能です
students <- data.frame(c("Cedric","Fred","George","Cho","Draco","Ginny"),
c(3,2,2,1,0,-1),
c("H", "G", "G", "R", "S", "G"))
names(students) <- c("name", "year", "house") #カラム名
class(students) # "data.frame"
students
# =>
# name year house
# 1 Cedric 3 H
# 2 Fred 2 G
# 3 George 2 G
# 4 Cho 1 R
# 5 Draco 0 S
# 6 Ginny -1 G
class(students$year) # "numeric"
class(students[,3]) # "factor"
# 行と列の数をみます
nrow(students) # 6
ncol(students) # 3
dim(students) # 6 3
# このdata.frame() 関数は、デフォルトでは文字列ベクターを因子ベクターに変換します
# stringsAsFactors = FALSE に設定してからデータフレームを作成すると、変換されません
?data.frame
# データフレームの1部を取り出すには、いろいろな（変な）、似たような方法があります
students$year # 3 2 2 1 0 -1
students[,2] # 3 2 2 1 0 -1
students[,"year"] # 3 2 2 1 0 -1
# データフレームの拡張版が、データテーブルです。
# 大きなデータやパネルデータ、データセットの結合が必要な場合には、データテーブルを使うべきです。
# 以下に駆け足で説明します
install.packages("data.table") # CRANからパッケージをダウンロードします
require(data.table) # ロードします
students <- as.data.table(students)
students # 若干異なる出力がされることに注意
# =>
# name year house
# 1: Cedric 3 H
# 2: Fred 2 G
# 3: George 2 G
# 4: Cho 1 R
# 5: Draco 0 S
# 6: Ginny -1 G
students[name=="Ginny"] # name == "Ginny"の行を取り出します
# =>
# name year house
# 1: Ginny -1 G
students[year==2] # year == 2の行を取り出します
# =>
# name year house
# 1: Fred 2 G
# 2: George 2 G
# データテーブルは、二つのデータセットを結合するのにも便利です
# 結合用に、生徒データが入った別のデータテーブルをつくります
founders <- data.table(house=c("G","H","R","S"),
founder=c("Godric","Helga","Rowena","Salazar"))
founders
# =>
# house founder
# 1: G Godric
# 2: H Helga
# 3: R Rowena
# 4: S Salazar
setkey(students, house)
setkey(founders, house)
students <- founders[students] # 二つのデータテーブルを、"house"をキーとして結合します
setnames(students, c("house","houseFounderName","studentName","year"))
students[,order(c("name","year","house","houseFounderName")), with=F]
# =>
# studentName year house houseFounderName
# 1: Fred 2 G Godric
# 2: George 2 G Godric
# 3: Ginny -1 G Godric
# 4: Cedric 3 H Helga
# 5: Cho 1 R Rowena
# 6: Draco 0 S Salazar
# データテーブルは、要約を作るのも簡単です
students[,sum(year),by=house]
# =>
# house V1
# 1: G 3
# 2: H 3
# 3: R 1
# 4: S 0
# データフレームやデータテーブルから列を消したい場合は、NULL値を代入します
students$houseFounderName <- NULL
students
# =>
# studentName year house
# 1: Fred 2 G
# 2: George 2 G
# 3: Ginny -1 G
# 4: Cedric 3 H
# 5: Cho 1 R
# 6: Draco 0 S
# データテーブルから行を消す場合は、以下のように除く行を指定すればできます
students[studentName != "Draco"]
# =>
# house studentName year
# 1: G Fred 2
# 2: G George 2
# 3: G Ginny -1
# 4: H Cedric 3
# 5: R Cho 1
# データフレームの場合も同様です
students <- as.data.frame(students)
students[students$house != "G",]
# =>
# house houseFounderName studentName year
# 4 H Helga Cedric 3
# 5 R Rowena Cho 1
# 6 S Salazar Draco 0
# 多次元 (すべての値が同じ型の場合)
# 配列を並べて、N次元の表を作ります
# 配列なので、すべての値は同じ型にする必要があります
# ちなみに、以下のようにすれば2次元配列・2次元表も作成可能です
array(c(c(1,2,4,5),c(8,9,3,6)), dim=c(2,4))
# =>
# [,1] [,2] [,3] [,4]
# [1,] 1 4 8 3
# [2,] 2 5 9 6
# 2次元配列を並べて、3次元配列を作ることもできます
array(c(c(c(2,300,4),c(8,9,0)),c(c(5,60,0),c(66,7,847))), dim=c(3,2,2))
# =>
# , , 1
#
# [,1] [,2]
# [1,] 2 8
# [2,] 300 9
# [3,] 4 0
#
# , , 2
#
# [,1] [,2]
# [1,] 5 66
# [2,] 60 7
# [3,] 0 847
# リスト（多次元、不完全または複数の型が使われているもの)
# ついにRのリストです
list1 <- list(time = 1:40)
list1$price = c(rnorm(40,.5*list1$time,4)) # random
list1
# リストの要素は以下のようにして取得できます
list1$time # ある方法
list1[["time"]] # 別の方法
list1[[1]] # また別の方法
# =>
# [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33
# [34] 34 35 36 37 38 39 40
# 他のベクターと同じく、1部を取り出すことができます
list1$price[4]
# リストは、Rで1番効率的なデータ型ではありません
# 特別な理由がない限りは、リストの代わりにデータフレームを使うべきです
# リストは、線形回帰関数の返値として、しばしば使われています
##################################################
# apply() 系の関数
##################################################
# matは覚えていますよね？
mat
# =>
# [,1] [,2]
# [1,] 1 4
# [2,] 2 5
# [3,] 3 6
# apply(X, MARGIN, FUN) は、行列Xの行（MARGIN=1で指定)または列（MARGIN=2で指定)に対して、関数FUNを実行します
# Rで、このように指定してXの全行または全列に関数を実行するのは、forやwhileループを使うよりも、遥かに速いです
apply(mat, MAR = 2, jiggle)
# =>
# [,1] [,2]
# [1,] 3 15
# [2,] 7 19
# [3,] 11 23
# 他にも便利な関数があります。?lapply, ?sapply で確認してみてください
# apply()系関数の使い方は、ちょっとややこしいです（みんなそう思ってます）。なので、あまり怖がりすぎないでください
# plyr パッケージは、*apply() 系の関数を置き換えて（さらに改善して）いこうとしています
install.packages("plyr")
require(plyr)
?plyr
#########################
# データロード
#########################
# "pets.csv"は、インターネット上に置いてあるファイルです
# (しかし、自分のPCにあるのと同じぐらい簡単に扱う事ができます)
pets <- read.csv("http://learnxinyminutes.com/docs/pets.csv")
pets
head(pets, 2) # 最初の2行
tail(pets, 1) # 最後の行
# データフレームか行列をcsvファイルとして保存します
write.csv(pets, "pets2.csv") # 新しくcsvファイルを作ります
# ワーキングディレクトリを、setwd()で設定します。　ワーキングディレクトリは getwd()で確認可能です
# ?read.csv や ?write.csv を入力すると、よりたくさんの情報を確認できます
#########################
# プロット
#########################
# Rに組込まれているプロット関数をつかいます
# 散布図!
plot(list1$time, list1$price, main = "fake data")
# 回帰図!
linearModel <- lm(price ~ time, data = list1)
linearModel # outputs result of regression
# 回帰直線を既存の図上に引きます
abline(linearModel, col = "red")
# いろいろな散布図をつくって、確認できます
plot(linearModel)
# ヒストグラム！
hist(rpois(n = 10000, lambda = 5), col = "thistle")
# 棒グラフ！
barplot(c(1,4,5,1,2), names.arg = c("red","blue","purple","green","yellow"))
# GGPLOT2
# 上記の組込み関数を使うよりも、もっときれいな図を描くこともできます
# ggplot2 パッケージを使って、より多くのよい図を描いてみましょう
install.packages("ggplot2")
require(ggplot2)
?ggplot2
pp <- ggplot(students, aes(x=house))
pp + geom_histogram()
ll <- as.data.table(list1)
pp <- ggplot(ll, aes(x=time,price))
pp + geom_point()
# ggplot2 には、素晴らしい関連ドキュメントがそろっています (http://docs.ggplot2.org/current/)
```
## Rの入手方法
* RとR GUIはこちら [http://www.r-project.org/](http://www.r-project.org/)
* [RStudio](http://www.rstudio.com/ide/) 別のGUI
Reference in New Issue View Git Blame Copy Permalink