1
Rの基本的な使い方
2
Rの基本的な使い方 その１
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
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] 1 3 5 7 > seq(1, 7, by=2) [1] 1 3 5 7 > rep(3, 4) [1] 3 3 3 3 > rep(1:3, 2) [1] 1 2 3 1 2 3 > rep(1:3, each=2) [1] 1 1 2 2 3 3>
height <- c(162, 170, 169)
>
name <- c("John", "Mary", "Sue")
>
data <- data.frame(name, height)
>
data
name height
1 John 162
2 Mary 170
3 Sue 169
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] 1 2 3 4
>
c(vector1, 5)
[1] 1 2 5
>
c(vector1, "a")
[1] "1" "2" "a"
6
List
>
list1 <- list(vector1, 3)
>
list1
[[1]]
[1] 1 2
[[2]]
[1] 3
>
list1[2]
[[1]]
[1] 3
>
list1[[2]]
[1] 3
>
c(list1, 4)
[[1]]
[1] 1 2
[[2]]
[1] 3
[[3]]
[1] 4
>
unlist(list1)
[1] 1 2 3
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 0.6931472 799 PP sell animate inanimate 1.3862944 390 NP lend animate animate 0.6931472 569 PP sell animate inanimate 1.6094379 567 PP send inanimate inanimate 1.3862944 > verbs.rs[verbs.rs$AnimacyOfTheme == "inanimate" & verbs.rs$LengthO
fTheme < 1.4, ]
RealizationOfRec Verb AnimacyOfRec AnimacyOfTheme LengthOfTheme 638 PP pay animate inanimate 0.6931472 799 PP sell animate inanimate 1.3862944 567 PP send inanimate inanimate 1.3862944 > 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
8
factorとcharacter
> verbs.rs
RealizationOfRec Verb AnimacyOfRec AnimacyOfTheme LengthOfTheme 638 PP pay animate inanimate 0.6931472 799 PP sell animate inanimate 1.3862944 390 NP lend animate animate 0.6931472 569 PP sell animate inanimate 1.6094379 567 PP send inanimate inanimate 1.3862944 > colnames(verbs.rs)
[1] "RealizationOfRec" "Verb" "AnimacyOfRec" "AnimacyOfTheme" "LengthOfThe me" > 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])
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 0.6931472 3 799 PP sell animate inanimate 1.3862944 4 390 NP lend animate animate 0.6931472 4 569 PP sell animate inanimate 1.6094379 4 567 PP send inanimate inanimate 1.3862944 4
> colnames(verbs.rs)[2]="Spelling" > verbs.rs
RealizationOfRec Spelling AnimacyOfRec AnimacyOfTheme LengthOfTheme Length 638 PP pay animate inanimate 0.6931472 3 799 PP sell animate inanimate 1.3862944 4 390 NP lend animate animate 0.6931472 4 569 PP sell animate inanimate 1.6094379 4 567 PP send inanimate inanimate 1.3862944 4
> dim(verbs.rs)
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": 2 2 1 2 2
$ Verb : Factor w/ 65 levels "accord","allocate",..: 38 50 31 50 53 $ AnimacyOfRec : Factor w/ 2 levels "animate","inanimate": 1 1 1 1 2 $ AnimacyOfTheme : Factor w/ 2 levels "animate","inanimate": 2 2 1 2 2 $ LengthOfTheme : num 0.693 1.386 0.693 1.609 1.386
> dim(verbs.rs)
11
Rの基本的な使い方 その２
12
表計算ソフトからのコピーアンド
ペースト
height weight Suzuki Hanako 160 50 Tanaka Taro 175 65 Yoshimura Naoto 171 70 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。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。
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
15
Rの基本的な使い方 その３
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]]
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）
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"
19
Rの基本的な使い方 その４
20
関数の定義
>
f <- function (x) { return(x^2) }
>
f(3)
[1] 9
>
f(4)
[1] 16
21
ループ
>
plus <- function (x)
+
{
+
result <- 0
+
for (i in 1:length(x))
+
result <- result + x[i]
+
return(result)
+
}
>
plus(1:10)
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)
23
Rの基本的な使い方 その５
24
セッションの管理
objects()
ls()
rm(list = ls())
q()
25
sapply
>
sentence1 <- c("This", "is", "a", "pen.")
>
sentence2 <- c("That's", "great.")
>
sentences <- list(sentence1, sentence2)
>
sapply(sentences, length)
26
tapplyとaggregate
> heid2 = aggregate(heid$RT, list(heid$Word), mean)
> head(heid2) Group.1 x 1 aftandsheid 6.705000 2 antiekheid 6.542353 3 banaalheid 6.587727 4 basaalheid 6.585714 5 bebrildheid 6.673333 6 beschutheid 6.551667
> heid3 = tapply(heid$RT, list(heid$Word), mean)
> head(heid3)
aftandsheid antiekheid banaalheid basaalheid bebrildheid beschutheid 6.705000 6.542353 6.587727 6.585714 6.673333 6.551667 > dim(heid2)
[1] 40 2 > dim(heid3)
[1] 40
> heid3 = tapply(heid$RT, heid$Word, mean)
> head(heid3)
aftandsheid antiekheid banaalheid basaalheid bebrildheid beschutheid 6.705000 6.542353 6.587727 6.585714 6.673333 6.551667
27
ソート
> x <- c(1,1,3:1,1:4,3)
> y <- c(9,9:1)
> x
[1] 1 1 3 2 1 1 2 3 4 3
> y
[1] 9 9 8 7 6 5 4 3 2 1
> order(x, y)
[1] 6 5 1 2 7 4 10 8 3 9
> order(x, y, decreasing=T)
[1] 9 3 8 10 4 7 1 2 5 6
28
ソート（続き）
> verbs.rs[order(verbs.rs$Verb), ]
RealizationOfRec Verb AnimacyOfRec AnimacyOfTheme LengthOfTheme 390 NP lend animate animate 0.6931472 1 PP pay animate inanimate 0.6931472 799 PP sell animate inanimate 1.3862944 569 PP sell animate inanimate 1.6094379 567 PP send inanimate inanimate 1.3862944 > verbs.rs[order(verbs.rs$Verb, rownames(verbs.rs)), ]
RealizationOfRec Verb AnimacyOfRec AnimacyOfTheme LengthOfTheme 390 NP lend animate animate 0.6931472 1 PP pay animate inanimate 0.6931472 569 PP sell animate inanimate 1.6094379 799 PP sell animate inanimate 1.3862944 567 PP send inanimate inanimate 1.3862944
29
分割表（＝クロス（集計）表）の作成
>
xtabs( ~ RealizationOfRec + Animacy
OfRec, data = verbs)
AnimacyOfRec
RealizationOfRec animate inanimate
NP 521 34
PP 301 47
30
merge
> head(heid2) Word MeanRT 1 aftandsheid 6.705000 2 antiekheid 6.542353 3 banaalheid 6.587727 4 basaalheid 6.585714 5 bebrildheid 6.673333 6 beschutheid 6.551667 > head(items) Word BaseFrequency 1 basaalheid 3.56 2 markantheid 5.16 3 ontroerdheid 5.55 4 contentheid 4.50 5 riantheid 4.53 6 tembaarheid 0.00> heid2 = merge(heid2, items, by = "Word")
> head(heid2)
Word MeanRT BaseFrequency 1 aftandsheid 6.705000 4.20 2 antiekheid 6.542353 6.75 3 banaalheid 6.587727 5.74 4 basaalheid 6.585714 3.56 5 bebrildheid 6.673333 3.61 6 beschutheid 6.551667 4.79
31
