10分で分かるr言語入門 短縮バージョン 15-0117_upload用
•
3 likes•9,257 views
10分で分かるr言語入門 短縮バージョン 15-0117_upload用
Recommended
More Related Content
Viewers also liked
Similar to 10分で分かるr言語入門 短縮バージョン 15-0117_upload用
Similar to 10分で分かるr言語入門 短縮バージョン 15-0117_upload用 (20)
More from Nobuaki Oshiro
More from Nobuaki Oshiro (20)
10分で分かるr言語入門 短縮バージョン 15-0117_upload用
- 2. 自己紹介 • 名前：大城信晃 • Twitter：doradora09 • 職業：データマイニングエンジニア • R：勉強中。 • 業務ではhadoop使ってます • マイブーム： • カクテル作り • カメラ 2
- 6. 会場 & ビール 提供 6 VOYAGE GROUPさん ありがとうございます！
- 13. 特徴 価格 大規模データ 速度 統計特化 無料 △ (メモリ依存) △ SAS/ SPSS 統計特化 数十万∼ ○ ○ エクセル 直感的 １万∼ (約100万行) C++ 高速だが 開発コスト高 無料∼ 数万 実装次第 ◎ Python スクリプト 言語 無料 実装次第 ○ 他言語との比較 13
- 18. Rコンソール起動 18
- 20. 処理の記述 3+5 = 8 10-7 = 3 20
- 22. ここでは • 変数：１種類の型の値を１つ入れる箱(スカラー) • 配列：１種類の型の値を複数入れる箱(ベクトル) • 行列：１種類の型の複数ベクトルをまとめて表現 • データフレーム：複数の型のベクトルをまとめて 表現 22 => データフレームが超大事
- 23. 複数の型を持てる > sex <- c("F","F","M","M","M") #性別 > height <- c(158,162,177,173,166) #身長 > weight <- c(51,55,72,57,64) #体重 > ( x <- data.frame(SEX=sex, HEIGHT=height, WEIGHT=weight) ) SEX HEIGHT WEIGHT 1 F 158 51 2 F 162 55 3 M 177 72 4 M 173 57 5 M 166 64 データフレーム 23
- 24. 複数の型を持てる > sex <- c("F","F","M","M","M") #性別 > height <- c(158,162,177,173,166) #身長 > weight <- c(51,55,72,57,64) #体重 > ( x <- data.frame(SEX=sex, HEIGHT=height, WEIGHT=weight) ) SEX HEIGHT WEIGHT 1 F 158 51 2 F 162 55 3 M 177 72 4 M 173 57 5 M 166 64 性別(文字列型) 身長、体重(数値型) データフレーム data.frame関数で セット 24
- 25. 要素の指定 > x$HEIGHT [1] 158 162 177 173 166 ! > x$HEIGHT[1] [1] 158 ! > x$HEIGHT[1:3] [1] 158 162 177 $で 身長(HEIGHT) を全指定 データフレーム 身長1つめだけ 身長1-3番目 25
- 28. 処理の呼び出し関数 目的 関数名と書式 データの結合 C(データ) 合計 sum(データ) 個数を求める length(データ) 平均 mean(データ) 標準偏差 sd(データ) ・・・ ・・・ 28
- 29. 関数CSV > hawks <- read.csv("hawks.csv") ! > hawks height salary 1 173 17000 2 178 14000 3 180 9000 CSV読み込み 29
- 30. 関数CSV > hawks <- read.csv("hawks.csv") ! > hawks height salary 1 173 17000 2 178 14000 3 180 9000 read.csv関数に hawks.csvという CSVファイルを 渡して 変数に代入 CSV読み込み 30
- 31. CSV読み込み関数CSV > hawks <- read.csv("hawks.csv") ! > hawks height salary 1 173 17000 2 178 14000 3 180 9000 CSVファイルの 変数への 読み込みが 確認できる31
- 32. 補足：クリップボード関数 #windowsの場合! >hawks <- read.table("clipboard", header=TRUE,sep=’,’);! #macの場合! >hawks <- read.table(pipe("pbpaste"), header=TRUE,sep=’,’)! > hawks! height salary! 1 173 17000! 2 178 14000! 3 180 9000! クリップボードからも 読み込み可能 CSV 32
- 37. > install.packages( ggplot2 ) > library("ggplot2") CRANから パッケージ ダウンロード＆ インストール 外部パッケージパッケージ 作図 パッケージを ロード 37
- 38. qplot(carat, price, data = diamonds, colour = clarity) サンプルデータ diamonds パッケージ 作図 diamonds データの carat, priceを 描画 38
- 39. 補足2：関数調べ方関数CSV > ?read.table > ??read.table >help(read.table) ! ヘルプを 呼び出すことが 出来る 39