6. ー 操作
ー 込 ， ー 表 い ．表 使う関数
あ あ 後述 summary( ) ，ほ 計算 表 一部
取 出 使う ．
ふ う ，表 列 1列 取 出 ，表 行 コ1列 取 出 ， 計
算 使い ．例え ， べ 被験者 齢 均や分散 調べ い ， 齢
い 列 取 出 ． ，あ 一人 被験者 い 全 ー 欲
， 被験者 行 取 出 ．
列 行 前 確認
ー ，行 コ1列 列 1列 前 い い ． 見
，
data = read.csv( demodata.csv )
rownames(data) # 行 row=行 colnames(data) # 列 column=列
．列 ー 込 際 ， ッ ー 表 ー 1番上 行 指定
，行 込 際 シ ン 指定 ，上 順 1, 2,
3,… 順番 数 割 当 ．
ー 込 際 ，行 指定 ，例え ，
data1=read.csv(“demodata.csv”, row.names=1)
．row.names=1 指定 ，demodata.csv ァイル 1列目 ID
行 ．
注 ID 上 1,2,3,… ，行 指定 場合 見え ， く見
ID 列 表 消え い わ ．
ー 列 1 列 取 出
大 く3 方法 あ ． ー 入 変数 data ，(1) data$age 方法，(2) 変数age 3列目 あ 使 data[ ,3] 方法，(3) 前2者
合い 子 あ data[ ,”age”] 方法 変数 age ” ” 必要 あ
．
勧 変数 age 使 (1) 方法 ．(2) 方法 age 何列目
知 く必要 あ ，(1) 方法 変数 age え知 い 使え ．
age 何列目 あ 知 い 使え いう点 (3) (1) ．
，列 取 出 (1) (3) 方法 使え 良い う． data = read.csv(“demodata.csv”)
data$age data[ ,3] data[ ,”age”]
ー 使 ， 齢 均 標準偏差 出 ，
mean(data$age) # mean(data[ ,”age”]) やmean(data[ ,3]) sd (data$age) # sd(data[ ,”age”]) やsd(data[ ,3])
．
ー 行 コ 1 列 取 出
行 取 出 ，列 取 出 方 う (1) 相当 方法 い ，2通 方法
あ ．例え ，上 4行目 被験者 ー 取 出 ，(2’) 4行目 あ 使 data[4, ] 方法，(3’) 4行目 変数 ”4” (4行目 変数 ”4”
) 使 data[“4”, ] 2 方法 あ ．
data[ 行，列 ] 覚え う
ー 一人 被験者 全 ー 取 ，計算 通常
例え ， 齢 身長 足 引い 意味 い！ ， ー 行 取 出
操作 あ 行い ．
data[4, ] data[“4”, ]
複数 列 行 取 出
例え ，性別sex 齢age 2列 取 出 上述 (1) $ 使 方法 使
え ，(2’’) 変数sex 齢age 2列目 3列目 あ 使 data[ , c(2, 3)] 方法 ，(3’’) 変数 使 data[ ,c(“sex”,”age”)] 方法 あ
． 注 c(2, 3) 成分 2 3 ク ル，c(“sex”, “age”) 成分 ”sex” ”age”
ク ル 表 ．
data[ ,c(2, 3)]
data[ ,c(“sex”,”age”)]
複数 行 取 出 基本的 ，例え ，2番目 4番目 被験者 ー
取 出 ，(2’’’) 2列目 4列目 あ 使 data[c(2, 4), ] 方法 ， (3’’’) 被験者 ”2” ”4” 使 data[c(“2”, “4”), ] 方法 ２ あ ． 注
偶然，被験者 行 ，例え 2番目 4番目 行 ”◯”, “△”
，data[c(“◯”, “△”), ] ． data[c(2, 4), ]
data[c(“2”, “4”), ]
条件 合う ー 取 出
例え ，男性 ー 取 出 ， maledata ，
maledata = data[ data$sex == “M”, ]
． 男性 ー 明 ．
data$sex==”M”
コンソール画面 打 込 く い．909人分 TRUE，FALSE 表示
． 何 言う ，data$sex M 男性 TRUE ，F 女性 FALSE
被験者 表示 わ TRUE FALSE ク ル 論理 ク ル
言い ．例え ，data 3人分 ー ，data[c(TRUE, TRUE, FALSE), ] 最初 2人分 ー 表 ． ，TRUE 行 取 出
．
，maledata ，data$sex==”M” TRUE 行 男性 行 取
出 代入 い わ ．
data[c(TRUE, TRUE, FALSE), ] TRUE 行 取 出
注 R ，”=” 右辺 左辺 代入 いう意味 ， 左辺イコール右辺 表
，”==” ，イコール ２ 記号 使い ．
齢 30歳以上 被験者 ー 取 出 ， olddata 付
う 良い う 30歳以上 いう質問 い 答え c(TRUE,
FALSE,…) う 論理 ク ル く ， data[ c(TRUE, FALSE,…), ] ，
30歳以上 被験者 行 出 ． 30歳以上 いう質問 ，式 表
data$age >=30 ，
olddata = data[ data$age >= 30, ]
良いわ ．
注 左辺 右辺 表 ，”>=” いう記号 使い ． 様 ， 左辺 右辺 表 ，”<=” 使い ．ポイン 等号 最後 く ．
Excel ー い い！
R う ， 込 ー 自由自在 編集 一部 取 出 ，並べ替
え ，Excel ー 編集 ． ，Excel 編集
余計 列や行 挿入 ， べ 行 列 わ コ ー 時間 手間
．一方，R 操作 ほ 一瞬 行 う ． ，
Excel ー 編集 行 う 元 ー 損 わ いう問題 あ ．
，Excel ー 編集 行 わ R 行 う う う．
