差分
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memo:r:datamanipulationwithr [2013/05/05 05:57] hasegawa |
memo:r:datamanipulationwithr [2016/07/17 04:22] (現在) |
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|---|---|---|---|
| ライン 67: | ライン 67: | ||
| res[i] <- i^2 | res[i] <- i^2 | ||
| } | } | ||
| + | res | ||
| + | |||
| + | 2013/07/31追記 | ||
| + | NULLで初期化した方が楽で良いようだ． | ||
| + | res <- NULL | ||
| + | for (i in 1:10){ | ||
| + | res[i] <- i^2 | ||
| + | } | ||
| + | res | ||
| ====== データフレーム dataframe ====== | ====== データフレーム dataframe ====== | ||
| ライン 95: | ライン 104: | ||
| all.equal(subset(x = iris, subset = Sepal.Length > 6, select=c("Species")), iris[iris$Sepal.Length > 6, "Species"]) | all.equal(subset(x = iris, subset = Sepal.Length > 6, select=c("Species")), iris[iris$Sepal.Length > 6, "Species"]) | ||
| 時と場合によって使い分ければ良い | 時と場合によって使い分ければ良い | ||
| + | |||
| + | ===== リストと一致するものを取り出す ===== | ||
| + | # iris$Sepal.Lengthの度数分布 | ||
| + | table(iris$Sepal.Length) | ||
| + | | ||
| + | # iris$Sepal.Lengthが4.3, 4.4, 4.5, 4.6のいずれかに一致する行を抽出 | ||
| + | iris[iris$Sepal.Length %in% c(4.3, 4.4, 4.5, 4.6), ] | ||
| + | |||
| + | 実行結果 | ||
| + | Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species | ||
| + | 4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa | ||
| + | 7 4.6 3.4 1.4 0.3 setosa | ||
| + | 9 4.4 2.9 1.4 0.2 setosa | ||
| + | 14 4.3 3.0 1.1 0.1 setosa | ||
| + | 23 4.6 3.6 1.0 0.2 setosa | ||
| + | 39 4.4 3.0 1.3 0.2 setosa | ||
| + | 42 4.5 2.3 1.3 0.3 setosa | ||
| + | 43 4.4 3.2 1.3 0.2 setosa | ||
| + | 48 4.6 3.2 1.4 0.2 setosa | ||
| + | |||
| + | # iris$Sepal.Lengthが4.3, 4.4, 4.5, 4.6のいずれかに一致しない行を抽出 | ||
| + | iris[!(iris$Sepal.Length %in% c(4.3, 4.4, 4.5, 4.6)), ] | ||
| + | |||
| + | ===== データフレーム行の並べ替え ===== | ||
| + | iris[order(iris$Sepal.Length), ] # "Sepal.Length"の値で昇順に並べ替え | ||
| + | iris[order(iris$Sepal.Length, decreasing=TRUE), ] # "Sepal.Length"の値で降順に並べ替え | ||
| + | iris[sample(nrow(iris)), ] # ランダムに並べ替え | ||
| + | |||
| + | ===== データフレームの行と列の入れ替え ===== | ||
| + | matrixの場合はt()関数が用意されているが，データフレームにはない（t()関数を適用出来るが，列名が変になることがある）．簡単な処理なので関数にするまでもないが，あえて関数にすればこんな感じ． | ||
| + | # データフレーム df の行と列を入れ替える関数 | ||
| + | TransposeDf <- function(df){ | ||
| + | # データフレームを転置 | ||
| + | tdf <- data.frame(t(df)) | ||
| + | # 行名と列名を付けなおす | ||
| + | rownames(tdf) <- colnames(df) | ||
| + | colnames(tdf) <- rownames(df) | ||
| + | return(tdf) | ||
| + | } | ||
| + | | ||
| + | # 実行例 | ||
| + | TransposeDf(df = iris) | ||
| + | |||
| ====== 行列 matirix ====== | ====== 行列 matirix ====== | ||
| ライン 123: | ライン 175: | ||
| ) | ) | ||
| 元々のデータフレームに"ID_unit"，"Prob"，"Stratum"列が追加され，"Stratum"が分割されたデータの属する層（この場合Species）を数字で表す．よって，SpeciesとStratumはサンプル毎に対応が取れている． | 元々のデータフレームに"ID_unit"，"Prob"，"Stratum"列が追加され，"Stratum"が分割されたデータの属する層（この場合Species）を数字で表す．よって，SpeciesとStratumはサンプル毎に対応が取れている． | ||
| + | |||
| + | ---- | ||
| strata()関数について勘違いして，sizeオプションで分割後の各分割データに含まれる標本数を指定すると思っていたときに，元のデータ数と分割数に応じてsizeオプションに渡す数値ベクトルを計算するためのスクリプト．今となっては意味が無いが，一応残しておく | strata()関数について勘違いして，sizeオプションで分割後の各分割データに含まれる標本数を指定すると思っていたときに，元のデータ数と分割数に応じてsizeオプションに渡す数値ベクトルを計算するためのスクリプト．今となっては意味が無いが，一応残しておく | ||
| ライン 138: | ライン 192: | ||
| | | ||
| strata.size | strata.size | ||
| - | [1] 24 21 21 21 21 21 21 | + | 実行結果 |
| + | [1] 24 21 21 21 21 21 21 | ||
