Rでコマンド:思いつくままに、日常的によく使うコマンドの紹介


春が近いのでRを学び始める方が増える時期かと思います。思いつくままに日常的に使用するコマンドを紹介します。

あれがない、これがないという方は是非ともTwitterなどでつぶやいてはいかがでしょうか。誰かの役に立つはずです。

実行コマンドはwindows 7およびOS X 10.11.2のR version 3.2.3で確認しています。


実行コマンド

詳細はコメント、コマンドのヘルプを確認してください。

#パッケージのインストール
#CRANから:install.packagesコマンド
install.packages("パッケージ名")

#Githubから:「devtools」パッケージのinstall_githubコマンド
#githubのURL:https://github.com/search?utf8=%E2%9C%93&q=language%3AR&type=Repositories&ref=advsearch&l=R&l=
install.packages("devtools")
devtools::install_github("管理者名/パッケージ名")

#パッケージの読み込み:libraryコマンド
library("パッケージ名")

#配列からランダムにデータを取得:sampleコマンド
#例:重複ありで10個のアルファベットを取得する
sample(LETTERS[1:24], size = 10, replace = TRUE)
[1] "B" "G" "S" "E" "E" "G" "X" "H" "R" "E"

#データのクラスを確認する:classコマンド
class(LETTERS[1:24])
[1] "character"

#引数に値を格納:<-
#数値以外にも文字なども格納できます
x <- 1
x
[1] 1

#文字データを結合する
#pasteコマンド
#例1;個別データを結合
paste("karada", 10, "いいもの", sep = " ")
[1] "karada 10 いいもの"
#例2;配列データを結合
paste(c("karada", 10, "いいもの"), collapse = ",")
#paste0コマンド
#例1;空白なく個別データを結合
paste0("karada", 10, "いいもの")
[1] "karada10いいもの"

#dataframeの作成:data.frameコマンド
TestData <- data.frame(Data1 = 1:5,
                       Data2 = 6:10)
#内容確認
TestData
  Data1 Data2
1     1     6
2     2     7
3     3     8
4     4     9
5     5    10

#dataframeの列を選択
TestData[, 2]
[1]  6  7  8  9 10

#dataframeの行を選択
TestData[2, ]
  Data1 Data2
2     2     7

#データの抽出:subsetコマンド
subset(TestData, TestData[, 2] < 8)
  Data1 Data2
1     1     6
2     2     7

#データの抽出,列名を指定
#正規表現と組み合わせると便利
TestData[colnames(TestData) %in% "Data2"]
  Data2
1     6
2     7
3     8
4     9
5    10

#データの構造を確認:strコマンド
str(TestData)
'data.frame':   5 obs. of  2 variables:
$ Data1: int  1 2 3 4 5
$ Data2: int  6 7 8 9 10

#データ要約:summaryコマンド
summary(TestData)
Data1       Data2
Min.   :1   Min.   : 6
1st Qu.:2   1st Qu.: 7
Median :3   Median : 8
Mean   :3   Mean   : 8
3rd Qu.:4   3rd Qu.: 9
Max.   :5   Max.   :10

#列,行毎に処理:applyコマンド
#MARGINオプションを1にすると列になります
#mean以外にもsumなどのコマンドも可能です
#またfunctionと組み合わせると使い勝手が広がります
#例;行毎に処理
apply(TestData, MARGIN = 2, mean)
Data1 Data2 
3     8 

#重複を単一化:uniqueコマンド
unique(c(1, 1, 2, 2, 3, 3))
[1] 1 2 3

#ファイルを選択
#「tcltk」パッケージを利用
library("tcltk")
paste0(as.character(tkgetOpenFile(title = "ファイルを選択",
                                  filetypes = '{"XXXXファイル" {".拡張子"}}',
                                  initialfile = c("*.拡張子"))))

#フォルダを選択
#「tcltk」パッケージを利用
library("tcltk")
paste(as.character(tkchooseDirectory(title = "フォルダを選択"), sep = "", collapse =""))

#NA値を除く:complete.caseコマンド
#data.frameなどにも適応できます
x <- c(1, 2, 3, NA, 5)
x
[1]  1  2  3 NA  5
x[complete.cases(x)]
[1] 1 2 3 5

#使用環境のOSを取得
.Platform$OS.type
[1] "unix"

#作業フォルダを取得
getwd()

#作業フォルダを設定
setwd()

#繰り返し処理
for(n in 1:10){
  
  show(1 + n)
  
}

[1] 2
[1] 3
[1] 4
[1] 5
[1] 6
[1] 7
[1] 8
[1] 9
[1] 10
[1] 11

#RStudioのURL
#非常に便利な開発環境です
https://www.rstudio.com/

#「文字列でRに命令」する方法:からだにいいもの記事
Rで解析:連続処理に便利です。「規則的な変数名に値を代入」と「文字列でRに命令」する方法
#Rの使い方:からだにいいもの記事 Rのガイド:研究者も、社会人も、おねえさんも。とりあえず、みんなで使ってみませんか?
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#ggplot2:からだにいいもの記事 Rで解析:手軽で綺麗なグラフが欲しいなら、ggplot2のまとめです。
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#オススメのRの本:からだにいいもの記事 おすすめ!勝手にランキング:Rで解析するなら、ぜひ持っていてほしい書籍
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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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