データフレームTips大全
をテンプレートにして作成
[
トップ
] [
新規
|
一覧
|
検索
|
最終更新
|
ヘルプ
]
開始行:
//間瀬茂
COLOR(RED){SIZE(30){データフレーム Tips 大全}}
R の多くの関数はデータフレームと呼ばれるオブジェクトを対...
#contents
~
*データフレームの成分をその成分名で参照できるようにする a...
attach 関数はデータフレームの成分を現在の環境中に登録する...
> data(swiss) # 組み込みデータ swiss を読み込み
> swiss # swiss データは5成分からなるデータフ...
Fertility Agriculture Examination Education...
Courtelary 80.2 17.0 15 12...
Delemont 83.1 45.1 6 9...
...... (以下略) ..............................
> swiss$Fertility # 成分 Fertility の表示
[1] 80.2 83.1 92.5 85.8 76.9 76.1 83.8 92.4 82.4 82.9 8...
[16] 68.3 71.7 55.7 54.3 65.1 65.5 65.0 56.6 57.4 72.5 7...
[31] 75.5 69.3 77.3 70.5 79.4 65.0 92.2 79.3 70.4 65.7 7...
[46] 44.7 42.8
> Fertility
Error: Object "Fertility" not found # Fertility という...
> attach(swiss) # swiss データの各成分を成分ラベルで参...
> Fertility # Fertility という変数ができた
[1] 80.2 83.1 92.5 85.8 76.9 76.1 83.8 92.4 82.4 82.9 8...
[16] 68.3 71.7 55.7 54.3 65.1 65.5 65.0 56.6 57.4 72.5 7...
[31] 75.5 69.3 77.3 70.5 79.4 65.0 92.2 79.3 70.4 65.7 7...
[46] 44.7 42.8
> detach(swiss) # もし不要で邪魔なら成分名で参照できな...
attach 関数に代わる機能 with はデータフレーム等から専用の...
COLOR(red){注意：} ループ中等で同じデータフレームを何度も...
> library(MASS) # アドオンパッケージ MASS 読み込み
> data(anorexia) # anorexia は三成分 Treat, Prewt, Postw...
> with(anorexia, { # データフレーム anorexia から専用の...
anorex.1 <- glm(Postwt ~ Prewt + Treat + offset(P...
summary(anorex.1)
})
*データフレームを作る [#o419ec64]
**データファイルを SIZE(20){read.table()} 関数で読み込ん...
データフレーム変数を得る基本は、特別の形式をもつデータフ...
***行ラベルのないデータファイル (header=TRUE) [#ra6ea992]
行ラベルの無いデータファイル "temp1.data" の内容
Price Floor Area Ch
52.0 111.0 830 yes
54.8 128.0 710 no
57.5 101.0 1000 yes
59.3 131.0 900 no
オプション header=TRUE 付きでデータフレームとして読み込む...
> HP <- read.table("temp1.data", header=TRUE)
> HP
Price Floor Area Ch # 形式的に 4x4 行列．行・ラベル...
1 52.0 111 830 yes
2 54.8 128 710 no
3 57.5 101 1000 yes
4 59.3 131 900 no
> HP$Price # 第一列．HP[[1]] でも良い。
[1] 52.0 54.8 57.5 59.3 # 数字は数値として読み込まれる
> HP[["Ch"]] # これも可．第4列
[1] yes no yes no
Levels: no yes # 文字列は因子として読み込まれる
> HP[1,] # 第一行．列ラベルが付く
Price Floor Area Ch
1 52 111 830 yes
> HP[2,]
Price Floor Area Ch
2 54.8 128 710 no
> HP[2,2] # 第2列第2行の要素
[1] 128
> HP[2,"Floor"] # この形式も可
[1] 128
> dim(HP) # 行列と同様次元を持つ
[1] 4 4
***行ラベルつきのデータファイル (header=FALSE) [#s29163ce]
行ラベル "Am", "St", "Yo", "Ht" 付きのデータファイル "tem...
Price Floor Area Ch
Am 52.0 111.0 830 yes
St 54.8 128.0 710 no
Yo 57.5 101.0 1000 yes
Ht 59.3 131.0 900 no
(既定の) header=FALSE で読み込み
> HP <- read.table("temp2.data")
> HP
Price Floor Area Ch
Am 52.0 111 830 yes
St 54.8 128 710 no
Yo 57.5 101 1000 yes
Ht 59.3 131 900 no
> HP[2,2] # 第2行第2列成分
[1] 128
> HP["St","Area"] # 第2行第3列成分
[1] 710
> HP["St","Ch"] # 第2行第4列成分
[1] no
Levels: no yes
もう一つの行ラベル付きデータファイル "temp3.data"。行ラベ...
Price Floor Area Ch
32 52.0 111.0 830 yes
13 54.8 128.0 710 no
5 57.5 101.0 1000 yes
71 59.3 131.0 900 no
> HP <- read.table("temp3.data") # 既定値の header=FALS...
> HP
Price Floor Area Ch
32 52.0 111 830 yes
13 54.8 128 710 no
5 57.5 101 1000 yes
71 59.3 131 900 no
> HP[32,2] # エラー
[1] NA
> HP["32",2] # 正しい．HP[1,2] でも良い
[1] 111
*** 列(i.e. 変数名)ラベルの無いデータファイル [#x1810a7d]
a 1 2 yes # 列ラベルの無いデータファイル "temp.data"
b 2 3 no
c 5 7 yes
> x=read.table("temp.data") # 既定の header=FALSE で読...
> x
V1 V2 V3 V4 # 列(変数名)ラベルが自動的につけられる
1 a 1 2 yes
2 b 2 3 no
3 c 5 7 yes
> y=read.table("temp.data",header=TRUE)
> y
a X1 X2 yes # ナンセンスな結果
1 b 2 3 no
2 c 5 7 yes
**データフレームを直接作る。関数 data.frame() [#z5163207]
*** 数値ベクトルからデータフレームを作る [#t96e2dd9]
> data.frame(vx = 1:4, vy = rnorm(4)) # 4x2 のデータフ...
vx vy
1 1 -0.8481768
2 2 0.8831475
3 3 0.2178012
4 4 0.2753476
*** 数値行列からデータフレームを作る [#b38d0db7]
> x
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1 5 9
[2,] 2 6 10
[3,] 3 7 11
[4,] 4 8 12
> data.frame(x)
X1 X2 X3
1 1 5 9
2 2 6 10
3 3 7 11
4 4 8 12
> data.frame(x,row.names=c("a","b","c","d")) # 行ラベル...
X1 X2 X3 # 列ラベルは後から変更するしかない(?)
a 1 5 9 # x が列ラベルを持つ行列なら、それを継承...
b 2 6 10
c 3 7 11
d 4 8 12
> x=matrix(1:4, c(2,2), dimnames=list(c("Ca","Cu"),c("Ag...
> x # 行・列ラベル付き行列
Ag Pt
Ca 1 3
Cu 2 4
> data.frame(x) # データフレームは行・列ラベルを継承する
Ag Pt
Ca 1 3
Cu 2 4
* データをファイルに記録するwrite.table() [#ce36f1a3]
MASS ライブラリ中の write.matrix 関数も write.table 関数...
> x <- matrix(1:12, ncol=3) # 数値行列
> x
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1 5 9
[2,] 2 6 10
[3,] 3 7 11
[4,] 4 8 12
> write.table(x, file="temp.dataframe") # x をファイル...
> xx <- read.table("temp.dataframe") # 再び読み込み
> xx ...
X1 X2 X3 # ...
1 1 5 9
2 2 6 10
3 3 7 11
4 4 8 12
ファイル temp.dataframe の中身は以下のようになっている．
"X1" "X2" "X3"
"1" 1 5 9
"2" 2 6 10
"3" 3 7 11
"4" 4 8 12
**ファイルへのデータの出力例 [#je87c6e3]
read.table() に対して関数 write.table() や write() で実現...
0.9, 1.2, 1.9
1.3, 1.6, 2.7
2.0, 3.5, 3.7
1.8, 4.0, 3.1
0.9, 1.2, 1.9
1.3, 1.6, 2.7
2.0, 3.5, 3.7
1.8, 4.0, 3.1
2.2, 5.6, 3.5
2.2, 5.6, 3.5
3.5, 5.7, 7.5
1.9, 6.7, 1.2
2.7, 7.5, 3.7
2.1, 8.5, 0.6
3.6, 9.7, 5.1
このデータ data.txt を read.table() で読み込んで， write....
x <- read.table("C:/data.txt")
x
V1 V2 V3
1 0.9, 1.2, 1.9
2 1.3, 1.6, 2.7
3 2.0, 3.5, 3.7
4 1.8, 4.0, 3.1
5 0.9, 1.2, 1.9
6 1.3, 1.6, 2.7
7 2.0, 3.5, 3.7
8 1.8, 4.0, 3.1
9 2.2, 5.6, 3.5
10 2.2, 5.6, 3.5
11 3.5, 5.7, 7.5
12 1.9, 6.7, 1.2
13 2.7, 7.5, 3.7
14 2.1, 8.5, 0.6
15 3.6, 9.7, 5.1
write.table(x,"C:/output.txt") # quote=F にしないと，要...
# append = F にするとファイルに上書きする
write.table(x,"C:/output.txt", append=T, quote=F, col.na...
,オプション, 規定値 ,
,append ,FALSE ,同名の既存ファイルがある場合上書き...
,quote ,TRUE ,文字列を""で囲む。
,sep ," " ,フィールド区切り文字列
,eol ,"\n" ,行の終わり
,na ,"NA" ,欠損値
,dec ,"." ,小数点
,row.names ,TRUE ,行数を１行目とする。
,col.names ,TRUE ,列名を表示。
,qmethod ,c("escape") ,""をバックスラッシュに変える。
,fileEncoding, ,文字のエンコーディング
データフレームを出力する際は write.table() が使いやすいが...
write(リスト名, "出力するファイルのパス", append = T, nc...
write.table(データフレーム名, "出力するファイルのパス", ...
**write() 関数について使い方の例 [#c06baf40]
x <- matrix(1:12, ncol=3)
x
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1 5 9
[2,] 2 6 10
[3,] 3 7 11
[4,] 4 8 12
write(x, file="x.data")
scan("x.data") # scan 関数で再読み...
Read 12 items
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
xx <- matrix(scan("x.data"), ncol=3) # また行列に変換
Read 12 items
xx
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1 5 9
[2,] 2 6 10
[3,] 3 7 11
[4,] 4 8 12
# ファイルそのものを直接編集したいのでなければ次のように...
# x の構造を直接記録してくれるので世話がない
save(x, file="temp.data") # ファイル temp.dat...
rm(x)
load("temp.data") # オブジェクト x が...
**区切り文字を付けたファイルへのデータ出力 [#j8d6035e]
リストに入ったデータを，例えばカンマ ，で区切ってファイル...
x <- c(1:9)
out <- NULL
for (i in 1:(length(x)-1)) {
out <- cbind(out, x[i])
out <- cbind(out, ",")
}
out <- cbind(out, x[length(x)])
write(out, file="
* データフレームの構造を確認 str() (2022/1/30) [#ne92459f]
外部から取り込んだデータフレームを使ったときの原因不明エ...
> df
x y z
1 l 4 7
2 2 5 8
3 3 6 9
> sum(df$x)
Summary.factor(c(3L, 1L, 2L), na.rm = FALSE) でエラー:
‘sum’ は因子に対しては無意味です > sum$x #...
> str(df) ...
'data.frame': 3 obs. of 3 variables:
$ x: Factor w/ 3 levels "2","3","l": 3 1 2 ...
$ y: num 4 5 6
$ z: num 7 8 9
> summary(df) ...
x y z
2:1 Min. :4.0 Min. :7.0
3:1 1st Qu.:4.5 1st Qu.:7.5
l:1 Median :5.0 Median :8.0
Mean :5.0 Mean :8.0
3rd Qu.:5.5 3rd Qu.:8.5
Max. :6.0 Max. :9.0
* 特定の条件を満たすデータを抽出する(2005/11/25) [#p9f390...
** NAを一つでも含む行を除いたデータフレームを作る(2005/10...
欠損値を除いたデータフレームを作るということ
> x <- c(1,3,2,1,NA,4)
> y <- c(2,NA,3,2,5,4)
> z <- c(5,3,2,3,2,1)
> df <- data.frame(x,y,z)
> df
x y z
1 1 2 5
2 3 NA 3
3 2 3 2
4 1 2 3
5 NA 5 2
6 4 4 1
> dfc <- subset(df, complete.cases(df))
> dfc
x y z
1 1 2 5
3 2 3 2
4 1 2 3
6 4 4 1
> dfc2 <- df[complete.cases(df),]
> dfc2
x y z
1 1 2 5
3 2 3 2
4 1 2 3
6 4 4 1
追記(2012-01-01)
> dfc3 <- na.omit(df)
> dfc3
x y z
1 1 2 5
3 2 3 2
4 1 2 3
6 4 4 1
** 特定の条件を満たすデータを抽出する(2005/11/25) [#x7902...
条件の指定はいろいろあるが，~
抽出されるデータフレーム <- 元のデータフレーム[条件, ]~
とする。条件の後の「，」を忘れないように注意。~
その意味では，上の例や次の例のように subset 関数を使うの...
subset には，次に示すような別の利点もある。~
条件としては例えば，~
元のデータフレーム[項目] == 値~
とか，単に 10:15 とかでもよい。~
# テスト用のデータフレームを作る
> x <- c(1,3,2,1,NA,4)
> y <- c(2,NA,3,2,5,4)
> z <- c(5,3,2,3,2,1)
> df <- data.frame(x,y,z)
> df # 以下のような内容になる
x y z
1 1 2 5
2 3 NA 3
3 2 3 2
4 1 2 3
5 NA 5 2
6 4 4 1
# z が 3 であるデータ（行）を抽出
> z.eq.3 <- df[df["z"] == 3,]
> z.eq.3
x y z
2 3 NA 3
4 1 2 3
# z が 3 以外のデータ（行）を抽出
> z.ne.3 <- df[df["z"] != 3,]
> z.ne.3
x y z
1 1 2 5
3 2 3 2
5 NA 5 2
6 4 4 1
** 特定の条件を満たすデータを抽出する subset を使う(2005/...
# テスト用のデータフレームを作る
> x <- c(1,3,2,1,NA,4)
> y <- c(2,NA,3,2,5,4)
> z <- c(5,3,2,3,2,1)
> df <- data.frame(x,y,z)
# このような内容
> df
x y z
1 1 2 5
2 3 NA 3
3 2 3 2
4 1 2 3
5 NA 5 2
6 4 4 1
# y が 2 である行を取り出そうとすると
> df[df["y"]==2,]
x y z
1 1 2 5
NA NA NA NA # わお，変なものも取り出される。しかも元の行...
4 1 2 3
# subset を使うと書き方もわかりやすいし，変なものも選ば...
# つまり NA は NA として扱われる
> subset(df, df["y"]==2)
x y z
1 1 2 5
4 1 2 3
** 空の因子レベルを除く [#t69bc59f]
subsetを使ってデータセットの一部を取り出すと、以下のよう...
IS2$spray <- droplevels(IS2$spray) でもよい。droplevels( ...
> IS2 <- subset(InsectSprays, InsectSprays$spray != "D")
> IS2$spray
[1] A A A A A A A A A A A A B B B B B B B B B B B B C C...
[31] C C C C C C E E E E E E E E E E E E F F F F F F F F...
Levels: A B C D E F
> summary(IS2$spray)
A B C D E F
12 12 12 0 12 12
> IS2$spray <- factor(IS2$spray)
> summary(IS2$spray)
A B C E F
12 12 12 12 12
> aq <- transform(airquality, Month = factor(Month, labe...
> aq <- subset(aq, Month != "Jul")
> table(aq$Month)
May Jun Jul Aug Sep
31 30 0 31 30
> table(droplevels(aq)$Month)
May Jun Aug Sep
31 30 31 30
**抽出したものはベクトルかデータフレームか？(2022/1/30) [...
抽出したものがベクトルかデータフレームか把握してないと、...
> x <- c(1,2,3)
> y <- c(4,5,6)
> df <- data.frame(x,y)
> df
x y
1 1 4
2 2 5
3 3 6
> df$x
[1] 1 2 3 #ベクトル
> df[,1]
[1] 1 2 3 #ベクトル
> df[1,]
x y
1 1 4 #データフレーム。以下も1列だけれどデータ...
> df[1]
x
1 1
2 2
3 3
> df['x']
x
1 1
2 2
3 3
*データフレームにケース（行）を加える、置き換える (2007.0...
データフレームに新しいケースを加えたり、既存のケースを置...
> Df <- data.frame(A=1:3, B=c("a","b","c"))
> Df
A B
1 1 a
2 2 b
3 3 c
> str(Df)
'data.frame': 3 obs. of 2 variables:
$ A: int 1 2 3
$ B: Factor w/ 3 levels "a","b","c": 1 2 3 # 文字変数...
> levels(Df$B)
[1] "a" "b" "c"
> Df[2,] <- list(4,"a") # 第2ケースを置き換え
> Df
A B
1 1 a
2 4 a # 問題無し
3 3 c
もし因子水準に無い文字列を含むリストで置き換えると問題が...
> Df[2,] <- list(4,"d") # 既存のケースを置き換...
Warning message:
無効な因子水準です。NA が発生しました in: `[<-.factor`(`...
> Df
A B
1 1 a
2 4 <NA> # 第2ケースは意図したようにはなら...
3 3 c
一つの解決策は因子水準を拡大してやること。
> levels(Df$B) <- c(levels(Df$B),"d")
> levels(Df$B)
[1] "a" "b" "c" "d"
> Df[2,] <- y
> Df
A B
1 1 a
2 4 d # 成功！
3 3 c
もう一つは、「そのまま関数」I() を用いて、因子化しないよ...
> Df <- data.frame(A=1:3, B=I(c("a","b","c"))) # 文字列...
> str(Df)
'data.frame': 3 obs. of 2 variables:
$ A: int 1 2 3
$ B:Class 'AsIs' chr [1:3] "a" "b" "c" # 文字列そのま...
> Df[2,] <- list(6,"e")
> Df
A B
1 1 a
2 6 e
3 3 c
もしデータフレームの全ての変数が同じ型（数値、文字列、論...
> Df <- data.frame(A=1:3, B=runif(3))
> Df
A B
1 1 0.3963373
2 2 0.6295562
3 3 0.2628651
> Df[2,] <- c(4, 3.1415) # 既存のケースを変更
> Df
A B
1 1 0.3963373
2 4 3.1415000
3 3 0.2628651
> Df[4,] <- c(5, 2.71828) # 新しいケースを加える
> Df
A B
1 1 0.3963373
2 4 3.1415000
3 3 0.2628651
4 5 2.7182800
文字列の場合は先の因子化問題に注意する必要がある。
> Df <- data.frame(A=I(c("x","y","z")), B=I(c("a","b","c...
> Df[2,] <- c("foo", "bar") # 既存のケースを置き換え
> Df[4,] <- c("yes", "no") # 新しいケースを加える
> Df
A B
1 x a
2 foo bar
3 z c
4 yes no
> Df[6,] <- c("male", "female") # 第5列無しに第6列を加え...
> Df
A B
1 x a
2 foo bar
3 z c
4 yes no
5 <NA> <NA> # (文字型の)NA値からなるケ...
6 male female
*データフレームに新しい変数（列）を加えるいくつかの方法(2...
> x <- data.frame(a=1:3, b=letters[1:3])
> x["c"] <- c(TRUE,TRUE,FALSE)
> x
a b c
1 1 a TRUE
2 2 b TRUE
3 3 c FALSE
> x <- data.frame(a=1:3, b=letters[1:3])
> x <- transform(x, c=c(TRUE,TRUE,FALSE))
> x
a b c
1 1 a TRUE
2 2 b TRUE
3 3 c FALSE
> x <- data.frame(a=1:3, b=letters[1:3])
> z <- cbind(x, c(TRUE,TRUE,FALSE))
> names(z) <- c("a","b","c") # 変数ラベルを調整
> z
a b c
1 1 a TRUE
2 2 b TRUE
3 3 c FALSE
> x <- data.frame(a=1:3, b=letters[1:3])
> y <- data.frame(c=c(TRUE,TRUE,FALSE))
> cbind(x,y)
a b c
1 1 a TRUE
2 2 b TRUE
3 3 c FALSE
最後のに似ているけど，以下のようにやれば1ステップでできる...
> x <- data.frame(a=1:3, b=letters[1:3])
> x <- data.frame(x, c=c(TRUE,TRUE,FALSE))
> x
a b c
1 1 a TRUE
2 2 b TRUE
3 3 c FALSE
*二つのデータフレームを横につなぐ方法(2007.05.07) [#l459e...
> x <- data.frame(a=1:3, b=letters[1:3])
> y <- data.frame(c=c(TRUE,TRUE,FALSE), d=LETTERS[1:3])
> cbind(x,y)
a b c d
1 1 a TRUE A
2 2 b TRUE B
3 3 c FALSE C
> data.frame(x,y)
a b c d
1 1 a TRUE A
2 2 b TRUE B
3 3 c FALSE C
> c(x,y) # リストとして結合される
$a
[1] 1 2 3
$b
[1] a b c
Levels: a b c
$c
[1] TRUE TRUE FALSE
$d
[1] A B C
Levels: A B C
*特定の変数（列）を削除(2008.09.18) [#q2c4c847]
> df<-data.frame(var1=c(4,1),var2=c(NA,2.0),var3=c("yes"...
> df[1,] # 変数を確認
var1 var2 var3
1 4 NA yes
> df<-data.frame(var1=df$var1,var3=df$var3) # データフ...
> df[1,] # 変数を確認
var1 var3
1 4 yes
*特定の変数（列）を削除(別解追記、2009.10.19) [#h330a63a]
> df<-data.frame(var1=c(4,1),var2=c(NA,2.0),var3=c("yes"...
> df[1,] # 変数を確認
var1 var2 var3
1 4 NA yes
> df$var2 <- NULL
> df[1,] # 変数を確認
var1 var3
1 4 yes
*特定の変数（列）を削除(オーソドックスな方法を追記、2009....
特別に，妙な解を工夫して記載しているのだろうか（... 河童...
~
2008.09.18 の方法は，元のデータフレームに列がいっぱいあっ...
2009.10.19 の方法は，列を削除して別のデータフレームを作り...
~
オーソドックスな解がなぜ紹介されていないのか，気になるが...
> df<-data.frame(var1=c(4,1),var2=c(NA,2.0),var3=c("yes"...
> df[1,] # 変数を確認
var1 var2 var3
1 4 NA yes
> df <- df[, -2] # 要するに，2 列目を除くと...
> df[1,] # 変数を確認
var1 var3
1 4 yes
何番目の列というのを数えるのが面倒だというなら，以下のよ...
> df<-data.frame(var1=c(4,1),var2=c(NA,2.0),var3=c("yes"...
> df[1,] # 変数を確認
var1 var2 var3
1 4 NA yes
> df <- df[setdiff(colnames(df), "var2")] # "var2" では...
> df[1,] # 変数を確認
var1 var3
1 4 yes
* データフレームの列ラベル（列名）を変更 (2022/2/2) [#u5e...
> df
x y
1 1 3
2 2 4
> colnames(df) <- c("a","b") #全部を変更
> df
a b
1 1 3
2 2 4
> colnames(df)[1] <- "A" #1つだけ変更
> df
A b
1 1 3
2 2 4
終了行:
//間瀬茂
COLOR(RED){SIZE(30){データフレーム Tips 大全}}
R の多くの関数はデータフレームと呼ばれるオブジェクトを対...
#contents
~
*データフレームの成分をその成分名で参照できるようにする a...
attach 関数はデータフレームの成分を現在の環境中に登録する...
> data(swiss) # 組み込みデータ swiss を読み込み
> swiss # swiss データは5成分からなるデータフ...
Fertility Agriculture Examination Education...
Courtelary 80.2 17.0 15 12...
Delemont 83.1 45.1 6 9...
...... (以下略) ..............................
> swiss$Fertility # 成分 Fertility の表示
[1] 80.2 83.1 92.5 85.8 76.9 76.1 83.8 92.4 82.4 82.9 8...
[16] 68.3 71.7 55.7 54.3 65.1 65.5 65.0 56.6 57.4 72.5 7...
[31] 75.5 69.3 77.3 70.5 79.4 65.0 92.2 79.3 70.4 65.7 7...
[46] 44.7 42.8
> Fertility
Error: Object "Fertility" not found # Fertility という...
> attach(swiss) # swiss データの各成分を成分ラベルで参...
> Fertility # Fertility という変数ができた
[1] 80.2 83.1 92.5 85.8 76.9 76.1 83.8 92.4 82.4 82.9 8...
[16] 68.3 71.7 55.7 54.3 65.1 65.5 65.0 56.6 57.4 72.5 7...
[31] 75.5 69.3 77.3 70.5 79.4 65.0 92.2 79.3 70.4 65.7 7...
[46] 44.7 42.8
> detach(swiss) # もし不要で邪魔なら成分名で参照できな...
attach 関数に代わる機能 with はデータフレーム等から専用の...
COLOR(red){注意：} ループ中等で同じデータフレームを何度も...
> library(MASS) # アドオンパッケージ MASS 読み込み
> data(anorexia) # anorexia は三成分 Treat, Prewt, Postw...
> with(anorexia, { # データフレーム anorexia から専用の...
anorex.1 <- glm(Postwt ~ Prewt + Treat + offset(P...
summary(anorex.1)
})
*データフレームを作る [#o419ec64]
**データファイルを SIZE(20){read.table()} 関数で読み込ん...
データフレーム変数を得る基本は、特別の形式をもつデータフ...
***行ラベルのないデータファイル (header=TRUE) [#ra6ea992]
行ラベルの無いデータファイル "temp1.data" の内容
Price Floor Area Ch
52.0 111.0 830 yes
54.8 128.0 710 no
57.5 101.0 1000 yes
59.3 131.0 900 no
オプション header=TRUE 付きでデータフレームとして読み込む...
> HP <- read.table("temp1.data", header=TRUE)
> HP
Price Floor Area Ch # 形式的に 4x4 行列．行・ラベル...
1 52.0 111 830 yes
2 54.8 128 710 no
3 57.5 101 1000 yes
4 59.3 131 900 no
> HP$Price # 第一列．HP[[1]] でも良い。
[1] 52.0 54.8 57.5 59.3 # 数字は数値として読み込まれる
> HP[["Ch"]] # これも可．第4列
[1] yes no yes no
Levels: no yes # 文字列は因子として読み込まれる
> HP[1,] # 第一行．列ラベルが付く
Price Floor Area Ch
1 52 111 830 yes
> HP[2,]
Price Floor Area Ch
2 54.8 128 710 no
> HP[2,2] # 第2列第2行の要素
[1] 128
> HP[2,"Floor"] # この形式も可
[1] 128
> dim(HP) # 行列と同様次元を持つ
[1] 4 4
***行ラベルつきのデータファイル (header=FALSE) [#s29163ce]
行ラベル "Am", "St", "Yo", "Ht" 付きのデータファイル "tem...
Price Floor Area Ch
Am 52.0 111.0 830 yes
St 54.8 128.0 710 no
Yo 57.5 101.0 1000 yes
Ht 59.3 131.0 900 no
(既定の) header=FALSE で読み込み
> HP <- read.table("temp2.data")
> HP
Price Floor Area Ch
Am 52.0 111 830 yes
St 54.8 128 710 no
Yo 57.5 101 1000 yes
Ht 59.3 131 900 no
> HP[2,2] # 第2行第2列成分
[1] 128
> HP["St","Area"] # 第2行第3列成分
[1] 710
> HP["St","Ch"] # 第2行第4列成分
[1] no
Levels: no yes
もう一つの行ラベル付きデータファイル "temp3.data"。行ラベ...
Price Floor Area Ch
32 52.0 111.0 830 yes
13 54.8 128.0 710 no
5 57.5 101.0 1000 yes
71 59.3 131.0 900 no
> HP <- read.table("temp3.data") # 既定値の header=FALS...
> HP
Price Floor Area Ch
32 52.0 111 830 yes
13 54.8 128 710 no
5 57.5 101 1000 yes
71 59.3 131 900 no
> HP[32,2] # エラー
[1] NA
> HP["32",2] # 正しい．HP[1,2] でも良い
[1] 111
*** 列(i.e. 変数名)ラベルの無いデータファイル [#x1810a7d]
a 1 2 yes # 列ラベルの無いデータファイル "temp.data"
b 2 3 no
c 5 7 yes
> x=read.table("temp.data") # 既定の header=FALSE で読...
> x
V1 V2 V3 V4 # 列(変数名)ラベルが自動的につけられる
1 a 1 2 yes
2 b 2 3 no
3 c 5 7 yes
> y=read.table("temp.data",header=TRUE)
> y
a X1 X2 yes # ナンセンスな結果
1 b 2 3 no
2 c 5 7 yes
**データフレームを直接作る。関数 data.frame() [#z5163207]
*** 数値ベクトルからデータフレームを作る [#t96e2dd9]
> data.frame(vx = 1:4, vy = rnorm(4)) # 4x2 のデータフ...
vx vy
1 1 -0.8481768
2 2 0.8831475
3 3 0.2178012
4 4 0.2753476
*** 数値行列からデータフレームを作る [#b38d0db7]
> x
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1 5 9
[2,] 2 6 10
[3,] 3 7 11
[4,] 4 8 12
> data.frame(x)
X1 X2 X3
1 1 5 9
2 2 6 10
3 3 7 11
4 4 8 12
> data.frame(x,row.names=c("a","b","c","d")) # 行ラベル...
X1 X2 X3 # 列ラベルは後から変更するしかない(?)
a 1 5 9 # x が列ラベルを持つ行列なら、それを継承...
b 2 6 10
c 3 7 11
d 4 8 12
> x=matrix(1:4, c(2,2), dimnames=list(c("Ca","Cu"),c("Ag...
> x # 行・列ラベル付き行列
Ag Pt
Ca 1 3
Cu 2 4
> data.frame(x) # データフレームは行・列ラベルを継承する
Ag Pt
Ca 1 3
Cu 2 4
* データをファイルに記録するwrite.table() [#ce36f1a3]
MASS ライブラリ中の write.matrix 関数も write.table 関数...
> x <- matrix(1:12, ncol=3) # 数値行列
> x
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1 5 9
[2,] 2 6 10
[3,] 3 7 11
[4,] 4 8 12
> write.table(x, file="temp.dataframe") # x をファイル...
> xx <- read.table("temp.dataframe") # 再び読み込み
> xx ...
X1 X2 X3 # ...
1 1 5 9
2 2 6 10
3 3 7 11
4 4 8 12
ファイル temp.dataframe の中身は以下のようになっている．
"X1" "X2" "X3"
"1" 1 5 9
"2" 2 6 10
"3" 3 7 11
"4" 4 8 12
**ファイルへのデータの出力例 [#je87c6e3]
read.table() に対して関数 write.table() や write() で実現...
0.9, 1.2, 1.9
1.3, 1.6, 2.7
2.0, 3.5, 3.7
1.8, 4.0, 3.1
0.9, 1.2, 1.9
1.3, 1.6, 2.7
2.0, 3.5, 3.7
1.8, 4.0, 3.1
2.2, 5.6, 3.5
2.2, 5.6, 3.5
3.5, 5.7, 7.5
1.9, 6.7, 1.2
2.7, 7.5, 3.7
2.1, 8.5, 0.6
3.6, 9.7, 5.1
このデータ data.txt を read.table() で読み込んで， write....
x <- read.table("C:/data.txt")
x
V1 V2 V3
1 0.9, 1.2, 1.9
2 1.3, 1.6, 2.7
3 2.0, 3.5, 3.7
4 1.8, 4.0, 3.1
5 0.9, 1.2, 1.9
6 1.3, 1.6, 2.7
7 2.0, 3.5, 3.7
8 1.8, 4.0, 3.1
9 2.2, 5.6, 3.5
10 2.2, 5.6, 3.5
11 3.5, 5.7, 7.5
12 1.9, 6.7, 1.2
13 2.7, 7.5, 3.7
14 2.1, 8.5, 0.6
15 3.6, 9.7, 5.1
write.table(x,"C:/output.txt") # quote=F にしないと，要...
# append = F にするとファイルに上書きする
write.table(x,"C:/output.txt", append=T, quote=F, col.na...
,オプション, 規定値 ,
,append ,FALSE ,同名の既存ファイルがある場合上書き...
,quote ,TRUE ,文字列を""で囲む。
,sep ," " ,フィールド区切り文字列
,eol ,"\n" ,行の終わり
,na ,"NA" ,欠損値
,dec ,"." ,小数点
,row.names ,TRUE ,行数を１行目とする。
,col.names ,TRUE ,列名を表示。
,qmethod ,c("escape") ,""をバックスラッシュに変える。
,fileEncoding, ,文字のエンコーディング
データフレームを出力する際は write.table() が使いやすいが...
write(リスト名, "出力するファイルのパス", append = T, nc...
write.table(データフレーム名, "出力するファイルのパス", ...
**write() 関数について使い方の例 [#c06baf40]
x <- matrix(1:12, ncol=3)
x
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1 5 9
[2,] 2 6 10
[3,] 3 7 11
[4,] 4 8 12
write(x, file="x.data")
scan("x.data") # scan 関数で再読み...
Read 12 items
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
xx <- matrix(scan("x.data"), ncol=3) # また行列に変換
Read 12 items
xx
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1 5 9
[2,] 2 6 10
[3,] 3 7 11
[4,] 4 8 12
# ファイルそのものを直接編集したいのでなければ次のように...
# x の構造を直接記録してくれるので世話がない
save(x, file="temp.data") # ファイル temp.dat...
rm(x)
load("temp.data") # オブジェクト x が...
**区切り文字を付けたファイルへのデータ出力 [#j8d6035e]
リストに入ったデータを，例えばカンマ ，で区切ってファイル...
x <- c(1:9)
out <- NULL
for (i in 1:(length(x)-1)) {
out <- cbind(out, x[i])
out <- cbind(out, ",")
}
out <- cbind(out, x[length(x)])
write(out, file="
* データフレームの構造を確認 str() (2022/1/30) [#ne92459f]
外部から取り込んだデータフレームを使ったときの原因不明エ...
> df
x y z
1 l 4 7
2 2 5 8
3 3 6 9
> sum(df$x)
Summary.factor(c(3L, 1L, 2L), na.rm = FALSE) でエラー:
‘sum’ は因子に対しては無意味です > sum$x #...
> str(df) ...
'data.frame': 3 obs. of 3 variables:
$ x: Factor w/ 3 levels "2","3","l": 3 1 2 ...
$ y: num 4 5 6
$ z: num 7 8 9
> summary(df) ...
x y z
2:1 Min. :4.0 Min. :7.0
3:1 1st Qu.:4.5 1st Qu.:7.5
l:1 Median :5.0 Median :8.0
Mean :5.0 Mean :8.0
3rd Qu.:5.5 3rd Qu.:8.5
Max. :6.0 Max. :9.0
* 特定の条件を満たすデータを抽出する(2005/11/25) [#p9f390...
** NAを一つでも含む行を除いたデータフレームを作る(2005/10...
欠損値を除いたデータフレームを作るということ
> x <- c(1,3,2,1,NA,4)
> y <- c(2,NA,3,2,5,4)
> z <- c(5,3,2,3,2,1)
> df <- data.frame(x,y,z)
> df
x y z
1 1 2 5
2 3 NA 3
3 2 3 2
4 1 2 3
5 NA 5 2
6 4 4 1
> dfc <- subset(df, complete.cases(df))
> dfc
x y z
1 1 2 5
3 2 3 2
4 1 2 3
6 4 4 1
> dfc2 <- df[complete.cases(df),]
> dfc2
x y z
1 1 2 5
3 2 3 2
4 1 2 3
6 4 4 1
追記(2012-01-01)
> dfc3 <- na.omit(df)
> dfc3
x y z
1 1 2 5
3 2 3 2
4 1 2 3
6 4 4 1
** 特定の条件を満たすデータを抽出する(2005/11/25) [#x7902...
条件の指定はいろいろあるが，~
抽出されるデータフレーム <- 元のデータフレーム[条件, ]~
とする。条件の後の「，」を忘れないように注意。~
その意味では，上の例や次の例のように subset 関数を使うの...
subset には，次に示すような別の利点もある。~
条件としては例えば，~
元のデータフレーム[項目] == 値~
とか，単に 10:15 とかでもよい。~
# テスト用のデータフレームを作る
> x <- c(1,3,2,1,NA,4)
> y <- c(2,NA,3,2,5,4)
> z <- c(5,3,2,3,2,1)
> df <- data.frame(x,y,z)
> df # 以下のような内容になる
x y z
1 1 2 5
2 3 NA 3
3 2 3 2
4 1 2 3
5 NA 5 2
6 4 4 1
# z が 3 であるデータ（行）を抽出
> z.eq.3 <- df[df["z"] == 3,]
> z.eq.3
x y z
2 3 NA 3
4 1 2 3
# z が 3 以外のデータ（行）を抽出
> z.ne.3 <- df[df["z"] != 3,]
> z.ne.3
x y z
1 1 2 5
3 2 3 2
5 NA 5 2
6 4 4 1
** 特定の条件を満たすデータを抽出する subset を使う(2005/...
# テスト用のデータフレームを作る
> x <- c(1,3,2,1,NA,4)
> y <- c(2,NA,3,2,5,4)
> z <- c(5,3,2,3,2,1)
> df <- data.frame(x,y,z)
# このような内容
> df
x y z
1 1 2 5
2 3 NA 3
3 2 3 2
4 1 2 3
5 NA 5 2
6 4 4 1
# y が 2 である行を取り出そうとすると
> df[df["y"]==2,]
x y z
1 1 2 5
NA NA NA NA # わお，変なものも取り出される。しかも元の行...
4 1 2 3
# subset を使うと書き方もわかりやすいし，変なものも選ば...
# つまり NA は NA として扱われる
> subset(df, df["y"]==2)
x y z
1 1 2 5
4 1 2 3
** 空の因子レベルを除く [#t69bc59f]
subsetを使ってデータセットの一部を取り出すと、以下のよう...
IS2$spray <- droplevels(IS2$spray) でもよい。droplevels( ...
> IS2 <- subset(InsectSprays, InsectSprays$spray != "D")
> IS2$spray
[1] A A A A A A A A A A A A B B B B B B B B B B B B C C...
[31] C C C C C C E E E E E E E E E E E E F F F F F F F F...
Levels: A B C D E F
> summary(IS2$spray)
A B C D E F
12 12 12 0 12 12
> IS2$spray <- factor(IS2$spray)
> summary(IS2$spray)
A B C E F
12 12 12 12 12
> aq <- transform(airquality, Month = factor(Month, labe...
> aq <- subset(aq, Month != "Jul")
> table(aq$Month)
May Jun Jul Aug Sep
31 30 0 31 30
> table(droplevels(aq)$Month)
May Jun Aug Sep
31 30 31 30
**抽出したものはベクトルかデータフレームか？(2022/1/30) [...
抽出したものがベクトルかデータフレームか把握してないと、...
> x <- c(1,2,3)
> y <- c(4,5,6)
> df <- data.frame(x,y)
> df
x y
1 1 4
2 2 5
3 3 6
> df$x
[1] 1 2 3 #ベクトル
> df[,1]
[1] 1 2 3 #ベクトル
> df[1,]
x y
1 1 4 #データフレーム。以下も1列だけれどデータ...
> df[1]
x
1 1
2 2
3 3
> df['x']
x
1 1
2 2
3 3
*データフレームにケース（行）を加える、置き換える (2007.0...
データフレームに新しいケースを加えたり、既存のケースを置...
> Df <- data.frame(A=1:3, B=c("a","b","c"))
> Df
A B
1 1 a
2 2 b
3 3 c
> str(Df)
'data.frame': 3 obs. of 2 variables:
$ A: int 1 2 3
$ B: Factor w/ 3 levels "a","b","c": 1 2 3 # 文字変数...
> levels(Df$B)
[1] "a" "b" "c"
> Df[2,] <- list(4,"a") # 第2ケースを置き換え
> Df
A B
1 1 a
2 4 a # 問題無し
3 3 c
もし因子水準に無い文字列を含むリストで置き換えると問題が...
> Df[2,] <- list(4,"d") # 既存のケースを置き換...
Warning message:
無効な因子水準です。NA が発生しました in: `[<-.factor`(`...
> Df
A B
1 1 a
2 4 <NA> # 第2ケースは意図したようにはなら...
3 3 c
一つの解決策は因子水準を拡大してやること。
> levels(Df$B) <- c(levels(Df$B),"d")
> levels(Df$B)
[1] "a" "b" "c" "d"
> Df[2,] <- y
> Df
A B
1 1 a
2 4 d # 成功！
3 3 c
もう一つは、「そのまま関数」I() を用いて、因子化しないよ...
> Df <- data.frame(A=1:3, B=I(c("a","b","c"))) # 文字列...
> str(Df)
'data.frame': 3 obs. of 2 variables:
$ A: int 1 2 3
$ B:Class 'AsIs' chr [1:3] "a" "b" "c" # 文字列そのま...
> Df[2,] <- list(6,"e")
> Df
A B
1 1 a
2 6 e
3 3 c
もしデータフレームの全ての変数が同じ型（数値、文字列、論...
> Df <- data.frame(A=1:3, B=runif(3))
> Df
A B
1 1 0.3963373
2 2 0.6295562
3 3 0.2628651
> Df[2,] <- c(4, 3.1415) # 既存のケースを変更
> Df
A B
1 1 0.3963373
2 4 3.1415000
3 3 0.2628651
> Df[4,] <- c(5, 2.71828) # 新しいケースを加える
> Df
A B
1 1 0.3963373
2 4 3.1415000
3 3 0.2628651
4 5 2.7182800
文字列の場合は先の因子化問題に注意する必要がある。
> Df <- data.frame(A=I(c("x","y","z")), B=I(c("a","b","c...
> Df[2,] <- c("foo", "bar") # 既存のケースを置き換え
> Df[4,] <- c("yes", "no") # 新しいケースを加える
> Df
A B
1 x a
2 foo bar
3 z c
4 yes no
> Df[6,] <- c("male", "female") # 第5列無しに第6列を加え...
> Df
A B
1 x a
2 foo bar
3 z c
4 yes no
5 <NA> <NA> # (文字型の)NA値からなるケ...
6 male female
*データフレームに新しい変数（列）を加えるいくつかの方法(2...
> x <- data.frame(a=1:3, b=letters[1:3])
> x["c"] <- c(TRUE,TRUE,FALSE)
> x
a b c
1 1 a TRUE
2 2 b TRUE
3 3 c FALSE
> x <- data.frame(a=1:3, b=letters[1:3])
> x <- transform(x, c=c(TRUE,TRUE,FALSE))
> x
a b c
1 1 a TRUE
2 2 b TRUE
3 3 c FALSE
> x <- data.frame(a=1:3, b=letters[1:3])
> z <- cbind(x, c(TRUE,TRUE,FALSE))
> names(z) <- c("a","b","c") # 変数ラベルを調整
> z
a b c
1 1 a TRUE
2 2 b TRUE
3 3 c FALSE
> x <- data.frame(a=1:3, b=letters[1:3])
> y <- data.frame(c=c(TRUE,TRUE,FALSE))
> cbind(x,y)
a b c
1 1 a TRUE
2 2 b TRUE
3 3 c FALSE
最後のに似ているけど，以下のようにやれば1ステップでできる...
> x <- data.frame(a=1:3, b=letters[1:3])
> x <- data.frame(x, c=c(TRUE,TRUE,FALSE))
> x
a b c
1 1 a TRUE
2 2 b TRUE
3 3 c FALSE
*二つのデータフレームを横につなぐ方法(2007.05.07) [#l459e...
> x <- data.frame(a=1:3, b=letters[1:3])
> y <- data.frame(c=c(TRUE,TRUE,FALSE), d=LETTERS[1:3])
> cbind(x,y)
a b c d
1 1 a TRUE A
2 2 b TRUE B
3 3 c FALSE C
> data.frame(x,y)
a b c d
1 1 a TRUE A
2 2 b TRUE B
3 3 c FALSE C
> c(x,y) # リストとして結合される
$a
[1] 1 2 3
$b
[1] a b c
Levels: a b c
$c
[1] TRUE TRUE FALSE
$d
[1] A B C
Levels: A B C
*特定の変数（列）を削除(2008.09.18) [#q2c4c847]
> df<-data.frame(var1=c(4,1),var2=c(NA,2.0),var3=c("yes"...
> df[1,] # 変数を確認
var1 var2 var3
1 4 NA yes
> df<-data.frame(var1=df$var1,var3=df$var3) # データフ...
> df[1,] # 変数を確認
var1 var3
1 4 yes
*特定の変数（列）を削除(別解追記、2009.10.19) [#h330a63a]
> df<-data.frame(var1=c(4,1),var2=c(NA,2.0),var3=c("yes"...
> df[1,] # 変数を確認
var1 var2 var3
1 4 NA yes
> df$var2 <- NULL
> df[1,] # 変数を確認
var1 var3
1 4 yes
*特定の変数（列）を削除(オーソドックスな方法を追記、2009....
特別に，妙な解を工夫して記載しているのだろうか（... 河童...
~
2008.09.18 の方法は，元のデータフレームに列がいっぱいあっ...
2009.10.19 の方法は，列を削除して別のデータフレームを作り...
~
オーソドックスな解がなぜ紹介されていないのか，気になるが...
> df<-data.frame(var1=c(4,1),var2=c(NA,2.0),var3=c("yes"...
> df[1,] # 変数を確認
var1 var2 var3
1 4 NA yes
> df <- df[, -2] # 要するに，2 列目を除くと...
> df[1,] # 変数を確認
var1 var3
1 4 yes
何番目の列というのを数えるのが面倒だというなら，以下のよ...
> df<-data.frame(var1=c(4,1),var2=c(NA,2.0),var3=c("yes"...
> df[1,] # 変数を確認
var1 var2 var3
1 4 NA yes
> df <- df[setdiff(colnames(df), "var2")] # "var2" では...
> df[1,] # 変数を確認
var1 var3
1 4 yes
* データフレームの列ラベル（列名）を変更 (2022/2/2) [#u5e...
> df
x y
1 1 3
2 2 4
> colnames(df) <- c("a","b") #全部を変更
> df
a b
1 1 3
2 2 4
> colnames(df)[1] <- "A" #1つだけ変更
> df
A b
1 1 3
2 2 4
ページ名:
![[RjpWiki]](image/../Rlogo.png "[RjpWiki]")
