Rで解析:使い方次第?作業の軽減「rafalib」パッケージの紹介

Rの解析に役に立つ記事
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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。


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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。

#パッケージの読み込み
library("rafalib")

#マトリックスの1を塗りつぶしてプロット:imagematコマンド
#マトリックスデータは1,0で用意します
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")

#マトリックスの1をソートしてプロット:imagesortコマンド
#マトリックスデータは1,0で用意します
#プロットにはheatmapコマンドを使用しているようです
x <- replicate(4,sample(0:1,40,TRUE))
imagesort(x, col = colorRampPalette(c("white", "#00bfd4"))(9),
          main = "imagesort TEST")

#ヒストグラムをスムース化:shistコマンド
x = rnorm(50)
par(mfrow = c(2,1))
hist(x, breaks = -5:5)
shist(x, unit = 1, xlim = c(-5,5), col = "#00bfd4")

#文字列を因子クラス(factor)に変換:as.fumericコマンド
#####準備#####################
#データ例の作成
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))
##############################
#コマンドの適応
TrChF <- as.fumeric(as.character(TestData[, 1]))
#プロット
plot(TestData[, 2:3], col = TrChF, pch = 17,
     main = "as.fumeric TEST")

#文字列の出現位置をリストで出力:splitit
#日本語が含まれていても大丈夫です
x <- c("a", "a", "b", "あ", "b", "c", "あ", "b")
splitit(x)
$a
[1] 1 2
$b
[1] 3 5 8
$c
[1] 6
$あ
[1] 4 7

出力例

・imagematコマンド

imagemat

・imagesortコマンド

imagesort

・shistコマンド

shist

・as.fumericコマンド

as.fumeric

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!!

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