Rの基本的な使い方

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1 R の基本的な使い方 矢田部修一 1

2 R の基本的な使い方その 1 データの種類 2

3 R で扱うデータの種類のうち主なも の atom: 真理値または数または文字 atomic vector: 同種類の atom を並べたもの list: 同種類の atom とは限らないものを並べたもの data frame: 名前の通り データを格納した行列 3

4 ベクトルやデータフレームを R の中 で直接に入力するには > c(1, 3, 5, 7) [1] > seq(1, 7, by=2) [1] > rep(3, 4) [1] > rep(1:3, 2) [1] > rep(1:3, each=2) [1] > height <- c(162, 170, 169) > name <- c("john", "Mary", "Sue") > data <- data.frame(name, height) > data name height 1 John Mary Sue 169 4

5 Atomic vector > vector1 <- c(1,2) > vector1 [1] 1 2 > vector2 <- c(3,4) > vector2 [1] 3 4 > vector2[1] [1] 3 > vector2[2] [1] 4 > c(vector1, vector2) [1] > c(vector1, 5) [1] > c(vector1, "a") [1] "1" "2" "a" 5

6 List > list1 <- list(vector1, 3) > list1 [[1]] [1] 1 2 [[2]] [1] 3 > list1[2] [[1]] [1] 3 > c(list1, 4) [[1]] [1] 1 2 [[2]] [1] 3 [[3]] [1] 4 > unlist(list1) [1] > list1[[2]] [1] 3 6

7 データフレームからの情報抽出 > verbs.rs RealizationOfRec Verb AnimacyOfRec AnimacyOfTheme LengthOfTheme 638 PP pay animate inanimate PP sell animate inanimate NP lend animate animate PP sell animate inanimate PP send inanimate inanimate > verbs.rs[verbs.rs$animacyoftheme == "inanimate" & verbs.rs$lengtho ftheme < 1.4, ] RealizationOfRec Verb AnimacyOfRec AnimacyOfTheme LengthOfTheme 638 PP pay animate inanimate PP sell animate inanimate PP send inanimate inanimate > verbs.rs$animacyoftheme == "inanimate" [1] TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE > verbs.rs$lengthoftheme < 1.4 [1] TRUE TRUE TRUE FALSE TRUE > verbs.rs$animacyoftheme=="inanimate" & verbs.rs$lengthoftheme<1.4 [1] TRUE TRUE FALSE FALSE TRUE 7

8 factor と character > verbs.rs RealizationOfRec Verb AnimacyOfRec AnimacyOfTheme LengthOfTheme 638 PP pay animate inanimate PP sell animate inanimate NP lend animate animate PP sell animate inanimate PP send inanimate inanimate > colnames(verbs.rs) [1] "RealizationOfRec" "Verb" me" "AnimacyOfRec" "AnimacyOfTheme" "LengthOfThe > colnames(verbs.rs)[2] [1] "Verb" > nchar(colnames(verbs.rs)[2]) [1] 4 > verbs.rs[4, 3] [1] animate Levels: animate inanimate > nchar(verbs.rs[4, 3]) [1] 1 7ではない! 8

9 R 内でのデータフレームの編集 > verbs.rs$length = nchar(as.character(verbs.rs$verb)) > verbs.rs RealizationOfRec Verb AnimacyOfRec AnimacyOfTheme LengthOfTheme Length 638 PP pay animate inanimate PP sell animate inanimate NP lend animate animate PP sell animate inanimate PP send inanimate inanimate > colnames(verbs.rs)[2]="spelling" > verbs.rs RealizationOfRec Spelling AnimacyOfRec AnimacyOfTheme LengthOfTheme Length 638 PP pay animate inanimate PP sell animate inanimate NP lend animate animate PP sell animate inanimate PP send inanimate inanimate > dim(verbs.rs) [1] 5 6 9

10 オブジェクトの型 構造を知るには > str(verbs.rs[3, 3]) Factor w/ 2 levels "animate","inanimate": 1 > summary(verbs.rs[3, 3]) animate inanimate 1 0 > str(colnames(verbs.rs)[3]) chr "AnimacyOfRec" > summary(colnames(verbs.rs)[3]) Length Class Mode 1 character character > str(verbs.rs) 'data.frame': 5 obs. of 5 variables: $ RealizationOfRec: Factor w/ 2 levels "NP","PP": $ Verb : Factor w/ 65 levels "accord","allocate",..: $ AnimacyOfRec : Factor w/ 2 levels "animate","inanimate": $ AnimacyOfTheme : Factor w/ 2 levels "animate","inanimate": $ LengthOfTheme : num > dim(verbs.rs) [1]

11 R の基本的な使い方その 2 データの出し入れ 11

12 表計算ソフトからのコピーアンド ペースト height weight Suzuki Hanako Tanaka Taro Yoshimura Naoto というようなデータを Windows 上で表計算ソフトからコピー ペーストする場合 : x <- read.delim( clipboard, row.names=1) 1 列目からデータ自体が始まっている場合は : x <- read.delim("clipboard") 1 行目からデータ自体が始まっている場合は : x <- read.delim("clipboard", header=f) read.table は デフォルトでは半角スペースもデータの区切り目扱いするので注意 12

13 表計算ソフトからのコピーアンド ペースト ( 続き ) 単なるベクトル (1 行または 1 列の数字 ) の場合は x <- scan( clipboard ) Mac の場合は clipboard の代わりに stdin() として 0: が表示されたらペーストし 入力が終わったらリターンキーを押す 13

14 テキストファイルの読み込み > getwd() [1] "C:/Users/ 修一 /SkyDrive/Documents" > setwd("c:/users/ 修一 /SkyDrive/Documents/stats/DataAnalysis2017") > getwd() [1] "C:/Users/ 修一 /SkyDrive/Documents/stats/DataAnalysis2017" > scan("jefferson2.txt", what="character") -> words 14

15 R の基本的な使い方その 3 文字列の操作 15

16 ここでの目標 ( 練習問題その 1) 長い英語の文章が入っているテキストファイルを整形することを考える 文章全体が文のリストになっているように そして各文が単語を要素とする vector になっているようにする つまり 次の data のような形にする > sentence1 <- c("this", "is", "a", "pen") > sentence2 <- c("that", "is", "a", "hat") > data <- list(sentence1, sentence2) > data [[1]] [1] "This" "is" "a" "pen" [[2]] [1] "That" "is" "a" "hat" 16

17 パッケージの利用 文字列の操作をするのに役立つパッケージ stringr: > install.packages( stringr ) (Windowsの場合 管理者として実行 していないと問題が生じる) > library(stringr) ( これは毎回やる必要がある ) ( そのほかに例えば 他の統計ソフトとデータをやり取りするのに役立つパッケージ foreign Baayen の本に付随するパッケージ languager など ) 17

18 文字列の一部の取り出し > x <- "peacock" > x [1] "peacock" > library(stringr) > str_sub(x, 2, 4) [1] "eac" > str_sub(x, 2, -2) [1] "eacoc" 18

19 R の基本的な使い方その 4 R の動作のコントロール 19

20 関数の定義 > f <- function (x) { return(x^2) } > f(3) [1] 9 > f(4) [1] 16 20

21 ループ > plus <- function (x) + { + result <- 0 + for (i in 1:length(x)) + result <- result + x[i] + return(result) + } > plus(1:10) [1] 55 21

22 条件分岐 separate_punctuation <- function(x) { output <- c() for (i in 1:length(x)) { last_letter <- str_sub(x[i], -1, -1) if (last_letter == "." last_letter == "?" last_letter == "," last_letter == ";") output <- c(output, str_sub(x[i], 1, -2), last_letter) else output <- c(output, x[i]) } return(output) } > sentence1 <- c("this", "is", "a", "pen.") > separate_punctuation(sentence1) [1] "This" "is" "a" "pen" "." 22

23 R の基本的な使い方その 5 その他もろもろの操作 23

24 セッションの管理 objects() ls() rm(list = ls()) q() 24

25 sapply > sentence1 <- c("this", "is", "a", "pen.") > sentence2 <- c("that's", "great.") > sentences <- list(sentence1, sentence2) > sapply(sentences, length) [1]

26 tapply と aggregate > heid2 = aggregate(heid$rt, list(heid$word), mean) > head(heid2) Group.1 x 1 aftandsheid antiekheid banaalheid basaalheid bebrildheid beschutheid > heid3 = tapply(heid$rt, list(heid$word), mean) > head(heid3) aftandsheid antiekheid banaalheid basaalheid bebrildheid beschutheid > dim(heid2) [1] 40 2 > dim(heid3) [1] 40 > heid3 = tapply(heid$rt, heid$word, mean) > head(heid3) aftandsheid antiekheid banaalheid basaalheid bebrildheid beschutheid

27 ソート > x <- c(1,1,3:1,1:4,3) > y <- c(9,9:1) > x [1] > y [1] > order(x, y) [1] > order(x, y, decreasing=t) [1]

28 ソート ( 続き ) > verbs.rs[order(verbs.rs$verb), ] RealizationOfRec Verb AnimacyOfRec AnimacyOfTheme LengthOfTheme 390 NP lend animate animate PP pay animate inanimate PP sell animate inanimate PP sell animate inanimate PP send inanimate inanimate > verbs.rs[order(verbs.rs$verb, rownames(verbs.rs)), ] RealizationOfRec Verb AnimacyOfRec AnimacyOfTheme LengthOfTheme 390 NP lend animate animate PP pay animate inanimate PP sell animate inanimate PP sell animate inanimate PP send inanimate inanimate ( ここでは row.names ではなく rownames であることに注意 ) 28

29 分割表 (= クロス ( 集計 ) 表 ) の作成 > xtabs( ~ RealizationOfRec + Animacy OfRec, data = verbs) AnimacyOfRec RealizationOfRec animate inanimate NP PP Formula: 被説明項 ~ 説明項 1 + 説明項 2 29

30 merge > head(heid2) Word MeanRT 1 aftandsheid antiekheid banaalheid basaalheid bebrildheid beschutheid > head(items) Word BaseFrequency 1 basaalheid markantheid ontroerdheid contentheid riantheid tembaarheid 0.00 > heid2 = merge(heid2, items, by = "Word") > head(heid2) Word MeanRT BaseFrequency 1 aftandsheid antiekheid banaalheid basaalheid bebrildheid beschutheid

31 練習問題その 2 データセット heid において 被験者 (p1~pp28) ごとの 反応時間 (RT) の 平均値 最小値 最大値を示す表を作成しなさい 31