Rで解析：使い方次第？作業の軽減「rafalib」パッケージの紹介

繰り返し作業の負担軽減を目的に開発された「rafalib」パッケージの紹介です。自身の解析作業に活用してはいかがでしょうか。「0,1」のデータをタイルやヒートマップで表現コマンドと文字列に関するコマンドを紹介します。他のコマンドはパッケージヘルプを参照してください。

意外と文字列の操作は手間がかかります。文字列を因子クラス(factor)に変換するas.fumericコマンドは役に立つのではないでしょうか。

パッケージのバージョンは1.0.0。R version 3.2.1でコマンドを確認しています。

パッケージのインストール

下記コマンドを実行してください。

#パッケージのインストール
install.packages("rafalib")

実行コマンドの紹介

詳細はコマンドまたはパッケージヘルプを確認してください。

#&#12497;&#12483;&#12465;&#12540;&#12472;&#12398;&#35501;&#12415;&#36796;&#12415;
library("rafalib")

#&#12510;&#12488;&#12522;&#12483;&#12463;&#12473;&#12398;1&#12434;&#22615;&#12426;&#12388;&#12406;&#12375;&#12390;&#12503;&#12525;&#12483;&#12488;:imagemat&#12467;&#12510;&#12531;&#12489;
#&#12510;&#12488;&#12522;&#12483;&#12463;&#12473;&#12487;&#12540;&#12479;&#12399;1,0&#12391;&#29992;&#24847;&#12375;&#12414;&#12377;
x <- matrix(c(1,0,0,1,
              1,0,1,0,
              1,1,0,0,
              1,0,1,0,
              1,0,0,1), ncol = 4, byrow = TRUE)
imagemat(x, col = colorRampPalette(c("white", "#00bfd4"))(9),
         main = "K TEST")

#&#12510;&#12488;&#12522;&#12483;&#12463;&#12473;&#12398;1&#12434;&#12477;&#12540;&#12488;&#12375;&#12390;&#12503;&#12525;&#12483;&#12488;:imagesort&#12467;&#12510;&#12531;&#12489;
#&#12510;&#12488;&#12522;&#12483;&#12463;&#12473;&#12487;&#12540;&#12479;&#12399;1,0&#12391;&#29992;&#24847;&#12375;&#12414;&#12377;
#&#12503;&#12525;&#12483;&#12488;&#12395;&#12399;heatmap&#12467;&#12510;&#12531;&#12489;&#12434;&#20351;&#29992;&#12375;&#12390;&#12356;&#12427;&#12424;&#12358;&#12391;&#12377;
x <- replicate(4,sample(0:1,40,TRUE))
imagesort(x, col = colorRampPalette(c("white", "#00bfd4"))(9),
          main = "imagesort TEST")

#&#12498;&#12473;&#12488;&#12464;&#12521;&#12512;&#12434;&#12473;&#12512;&#12540;&#12473;&#21270;:shist&#12467;&#12510;&#12531;&#12489;
x = rnorm(50)
par(mfrow = c(2,1))
hist(x, breaks = -5:5)
shist(x, unit = 1, xlim = c(-5,5), col = "#00bfd4")

#&#25991;&#23383;&#21015;&#12434;&#22240;&#23376;&#12463;&#12521;&#12473;(factor)&#12395;&#22793;&#25563;:as.fumeric&#12467;&#12510;&#12531;&#12489;
#####&#28310;&#20633;#####################
#&#12487;&#12540;&#12479;&#20363;&#12398;&#20316;&#25104;
TestData <- data.frame(Group = sample(paste0("Group", 1:30), 100, replace = TRUE),
                       Data1 = sample(0:50, 100, replace = TRUE),
                       Data2 = sample(0:50, 100, replace = TRUE))
##############################
#&#12467;&#12510;&#12531;&#12489;&#12398;&#36969;&#24540;
TrChF <- as.fumeric(as.character(TestData[, 1]))
#&#12503;&#12525;&#12483;&#12488;
plot(TestData[, 2:3], col = TrChF, pch = 17,
     main = "as.fumeric TEST")

#&#25991;&#23383;&#21015;&#12398;&#20986;&#29694;&#20301;&#32622;&#12434;&#12522;&#12473;&#12488;&#12391;&#20986;&#21147;:splitit
#&#26085;&#26412;&#35486;&#12364;&#21547;&#12414;&#12428;&#12390;&#12356;&#12390;&#12418;&#22823;&#19976;&#22827;&#12391;&#12377;
x <- c("a", "a", "b", "&#12354;", "b", "c", "&#12354;", "b")
splitit(x)
$a
[1] 1 2
$b
[1] 3 5 8
$c
[1] 6
$&#12354;
[1] 4 7

出力例

・imagematコマンド

・imagesortコマンド

・shistコマンド

・as.fumericコマンド

少しでも、あなたのウェブや実験の解析が楽になりますように！！