Tokyo r30 beginner

はじめての
TOKYO.R #30
簑田高志

目次
1. 自己紹介
2. なぜこの話をしようと思ったのか
3. はじめてRをさわる
i. インストール
ii. 起動と終了
iii. デモ（demo())を使ってみよう
iv. データへのアクセス方法
v. データ集計方法
vi. 関数
vii.自作関数（fucntion)
viii.パッケージ
4. 次のステップ
5. まとめ
※ スクリーンショットや機能等はMac版となります。
基本的にはWindowsも同じものがあるはずです。

• 名前 :簑田高志
• Twitter :aad34210
• ブログ :http://pracmper.blogspot.com/
• 出身地 :熊本県
• 出身学部 :法学部
• 仕事 :一般ユーザー向けWebサービスの企
画・運営、ネット広告のアナリスト
自己紹介

なぜこの話をしようと思ったの
か
いきなりですが、ちょっと質問です。
• Rを始めて数日〜数週間の方
• プログラムは作ったことがない方

か
そんな皆様
この後のお話は、こんなプログラムが
結構出てきます。（くるかも）
覚悟はいいですか？

か
というのは冗談です。
しかし、Rを使う場合は、
尐なからずプログラム的な記述をする
必要があります。
これからの話は、
• 初めての方でも、この後の話でつい
ていけるように、
• ごく初歩的なRの使い方の話をしよ
うと思います。
（評判が良ければ連載かも…）

か
• 私は初心者ではないので、そんな話
は聞かなくても大丈夫！という方。
• そういう方は…
この本をAmazonで注文し
ておいてください。
今日のTokyoRに参加している人が！
持ってくるとサインもらえるかも？！

はじめてRをさわる- Ⅰインストール
• Rのインストールは以下のサイトからファイルをダウンロード・展開することによ
利用をすることができます。
http://www.r-project.org/
利用環境に合わせて
ファイルをダウンロー
ド・
インストール

はじめてRをさわる - Ⅱ起動と終了
• 無事にインストールが終わると、
👇 のようなアイコンが現れます。これをダブルクリックして起動できます。
ここにRのコマンドを
入れていきます。

• このコマンドライン…実は結構くせ物。
改行で実行してしまうので、テキストエディタなどを使ってコピペしながら
やってみるのが良いかも。
Rのデフォルトエディタも利用可能。
ファイル＞新規文書で起動。
👇 “command + ente
でコンソールで実行します。

終了する際は、quit() コマンド、もしくは、ツールバーのR＞Rを終了を選択。
• Rは、それまでのプログラムや実行内容を“ワークスーペース”
というファイルに保存します。
• 次回、そのワークスペースでRを起動したり、ワークスペースを読み出したりする
前回保存したときまでの環境がそのまま利用できます。

はじめてRをさわる - Ⅲデモを使ってみ
よう
• 市販本だとここで“iris”というデータを触ってみます。
• ですが、Rでどんなことができるのか？ということをみるために、「demo()」
という
関数を使ってみましょう。
demo(graphics)
を実行してみよう。

はじめてRをさわる - Ⅲデモを使ってみ
よう
• Reternキーを押すたびにグラフが表示されます。
この機能を使って
「Rってどんなの？」とか、
「Rって使えるの？」という質問を
上司・友達の
華麗にかわせます。
人間はビジュアルに弱いです。

はじめてRをさわる - Ⅳデータアクセス
方法
• 実際にデータを触ってみよう。
• “Iris”というアヤメのがくの長さ、種類などを記録しているデータがあります。
iris
データをすべて表示させます。
行数の多いデータを触る場合は
気をつけて。
head(iris , 10)
最初の１０行を表示します。
デフォルトは６行を表示。
tail(iris , 10)
最後の１０行を表示します。
デフォルトは６行を表示。

はじめてRをさわる - Ⅳデータアクセス
方法
• すべてのデータは必要なくて、特定の項目だけアクセスしたい場合。
• ２つの方法があります。
Iris$Sepal.Length
特定のにアクセス。
ベクトルで結果を返す。
Iris[,1] | iris[1,1]
Iris[行,列]でアクセス。
細かく値を確認するときに重宝。
head(iris[,1] , 10)
２番目を応用して、関
数に入れることができ
ます。
Irisの一列目の１０行ま
で
を指定している。
☝これはよく利用する
ので覚えていて損はあ

はじめてRをさわる – Ⅴデータ集計方法
• 多くの解析の場合、まず「データを集計してみる」という作業が発生します。
• Rには多くの集計方法があります。（パッケージとかを利用する）
• まずはデフォルトで利用できるapply系の集計方法を試してみます。
apply（データ範囲, 集計方向, 関数）
• apply(iris[1:4] , 2 , sum)
 各列を合計
• apply(iris[1:4] , 2 , mean)
 各列の平均
• apply(iris[1:4] , 2 , sd)
 各列の標準偏差
• apply(iris[1:4] , 2 ,quantile)
 各列の四分点

• 多くの場合、だいたい「カテゴリデータ」ごとで集計することが多いと思います
• その場合は、tapply()を利用します。
tapply（集計データ, 集計グループ, 関数）
• tapply(iris[,1] , iris[,5] , sum)
 各列を合計
• tapply(iris[,1] , iris[,5] , mean)
 各列の平均
• tapply(iris[,1] , iris[,5] , sd)
• tapply(iris[,1] , iris[,5] , quantile)

• aggregate()という関数もあります。
• この関数のほうが“集計”という意味ではイメージしやすいかも。
aggregate(集計対象,集計カテゴリ,関数)
• aggregate(iris[,1:4] , list(name = iris$Species) , sum)
 各列を合計
• aggregate(iris[,1:4] , list(name = iris$Species) , mean)
 各列の平均
• aggregate(iris[,1:4] , list(name = iris$Species) , sd)
• aggregate(iris[,1:4] , list(name = iris$Species) , quantile)

• これら以外でも、集計方法はあります。
• ggplot2パッケージ中の”plyr”や、SQLを利用できる方は”sqldf”などがあります
ddply(full_list,
c("Subject","Class"),
function(df)
return(c(AVERAGE=mean(df$RT
))))
■パッケージ：ggplot2 ■パッケージ：sqldf
■参考資料
 http://cran.r-
project.org/web/packages/plyr/i
ndex.html
 http://plyr.had.co.nz/
sqldf（“SELECT
Species ,
COUNT(*) as num
FROM
iris
GROUP BY
Species”）
■参考資料
 http://code.google.com/p/sqldf/
 http://www.slideshare.net/aad34210/tok
o-r-sqldf
 過去にTokyoRで発表しました

はじめてRをさわる – Ⅵ 関数
• これまで、紹介したコードの中に、sum() , mean() などがでてきました。
• Rでは、Excelなどと同じように関数が準備してあります。
• すべてを紹介するのはかなり分量が多いので、主立ったところを紹介します。
関数説明使用例
Sum() 言わずと知れた、誰でも知っている関数。合計。 Sum(iris[,1])
Mean() 言わずと知れた、誰でも知っている関数。平均。 Mean(iris[,1])
sd() あんまり普段は使うことはないかも。標準偏差。 Sd(iris[,1])
Var() あんまり普段は使うことはないかも。分散 Var(iris[,1])
Max() みんな知ってる最大値。 max(iris[,1])
Min() みんな知ってる最小値。 Min(iris[,1])
Rank() ランキングを返す rank(iris[,1])
Cor() 相関係数を返す cor(iris[,1] ,
iris[,2])
・
・

はじめてRをさわる – Ⅵ 関数
• さらっと、どんな関数があるかを知りたい方は、以下の資料を参考
にすると良いかもしれません。
• http://cran.r-project.org/doc/contrib/Short-refcard.pdf
👇 Math の項目が関数。
👇 Rでどんなことができるのかが一覧になっているので便利。
Cheet Sheet、カンニングペーパーとも言います。

はじめてRをさわる – Ⅶ 自作関数
（FUNCTION)
• Rにこなれてくると、変数を使ったり、分岐させたり、ループさせたり…
• 大きなプログラムになってきます。
👇 そこで、function（）を利用して、自分で関数を作ることが
できます。
• 例えば、入力された値が「プラス」であれば、「＋」、マイナスであれ
ば「ー」を返す関数を作ってみる。
judge_value <- function(v) {
z <- ifelse(v >= 0 , "+" , "-")
print(z)
}
judge_value(v <- -10)
judge_value(v <- 10)
Judge_valueという関数を定義
入力されたvが0以上であれば“＋”
それ以外であれば“ー”
を表示しなさい。
“−”が表
示
“+”が表
示

はじめてRをさわる – Ⅶ 自作関数
（FUNCTION)
• 最初に見せたコードをよく見てみると…
• 実はFunction()を使ったコードなのです。
なので、びっくりする必要ありませ

はじめてRをさわる – Ⅷ パッケージ
• 世界中の人がRのパッケージを作って公開しています。
• あなたがやりたいこと・解決したい問題は、
きっと世界の誰かが解決してくれています。
 誰もやっていなかったら自分でやってみましょう！
• パッケージを利用できるようになると、ぐっとRを使いこなしてる感が高
まります。
パッケー
ジ調査
Rへイン
ストール
説明を読む
使ってみ
る
■パッケージの導入の流れ
• どんな処理をさせたいかをイメー
ジ
• CRAN Task Viewを見て見る
• http://cran.r-
project.org/web/views/
• 海外ブログを見てみる。
• Twitter、Facebookとかで調査
• Yahoo!で検索してみる。
• Install.packages()を
使ってインストール
• パッケージの
Vignettesを読んで使
い方、インプット・
アウトプットを学ぶ
• http://cran.r-
project.org/web/pack
ages/zoo/index.html
• 使ってみる！

はじめてRをさわる – Ⅷ パッケージ
• Install.packages()を使ってみる。
• ggplot2をインストールしてみましょう。
• install.packages("ggplot2”)と
いうコマンドを入力すると、
取得する場所を選択
• 選択すると、パッケージをダ
ウンロード開始。
• Library(ggplot2) で、実際に
使えるようになります。

次のステップ
• これでRの機能をすべて紹介したわけではありません。
• 次のステップでは、以下のようなことをやってみると、よりRを使いこな
せるようになるかと思います。
•条件分岐・ループ
•グラフ作成
•データベースとの接続
•統計解析

まとめ
• 今日のまとめ
1. インストール：CRANからRの実行ファイルをDL＆インス
トール
2. デモ：demo() を使って華麗に対応
3. データアクセス：iris , iris$Sepal.length , iris[1,1] , head(iris , 10)
4. データ集計：apply系 , aggregate , plyr , sqldf
5. 関数：sum() , mean() , sd() …
6. 自作関数：function()
7. パッケージ：install.packages()

ご清聴ありがとうございました
m(___)m

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