情報統計演習：統計パート（第
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3
回）のまとめ
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ベクトルデータの型
数値型（数字），文字列型（”a”），因子型，論理値型（TRUE/FALSE）の4種類 ある．
ベクトルデータを代入した変数xがどの型が知りたいときは「class(x)」とする． 数値型ベクトルの四則計算
足す「+」，引く「-」，かける「*」，割る「/」はすべて成分どうしの計算になる．
足す・引くは数学と同じだが，掛け算と割り算は数学と異なる点に注意． ベクトルから成分の取り出し
変数xの2番目の成分の取り出し：x[2]
変数xの2番目と4番目の成分の取り出し：x[c(2,4)]
これをTRUE/FALSEを使ってやると： x[c(F,T,F,T)] （注）T=TRUE, F=FALSE 条件に合う成分の取り出し
2より大きい成分の取り出し：x[x>2]
2以上の成分の取り出し：x[x>=2]
ちょうど2の成分の取り出し：x[x==2] （注）イコールを2つ並べる必要あり
2以外の成分の取り出し：x[x!=2]
2以上，4以下の成分の取り出し：x[(x>=2) & (x<=4)]
x[xの条件式] データフレーム
4種類のベクトルを同時に使って表にしたもの．例えば，数値ベクトルと文字列ベ
クトルを使った表データなど．
1種類のベクトルだけを使って表にしたものが行列（マトリックス）
データフレームの作り方：ベクトルxとベクトルy⇒data.frame(x,y) データフレームから列（縦1列）と行（横1列）の取り出し
データフレームxの2列目（列名=Age）の取り出し：x$Age, x[ ,2], x[ ,“Age”]
データフレームxの3行目（行名=ID3）の取り出し：x[3, ], x[“ID3”, ] 列の取り出し⇒ x$列名，x[ ,列番号]，x[ ,”列名”]
行の取り出し⇒ x[行番号, ], x[“行名”, ]
2列目（列名=Age）と3列目（列名=Ht）の取り出し：x[ ,c(2,3)], x[ ,c(“Age”,”Ht”)]
これをTRUE/FALSEを使ってやると：x[c(F,T,T,F), ]
条件にあうデータフレームの取り出し
データフレームxの3列目（列名=Ht）で170以上のデータ：x[x$Ht >= 170, ]
データフレームxの1列目（列名=Sex）で男性Mのデータ：x[x$Sex == “M”, ]
x[xの列の条件式, ]
データの読み込み
カンマ区切りファイル（CSVファイル）の読み込み：read.csv(“ファイル名.csv”)
タブ区切りファイルの読み込み：read.delim(“ファイル名.txt”)
（注）区切り文字delimiterとしてテキストファイルはタブを使う
読み込んだデータxをざっと見たいとき
上6行を見る：head(x)
下6行を見る：tail(x)
