Rで解析:ちょっとしたデータの操作に便利です。「patr1ckm」パッケージ


投稿日: Rの解析に役に立つ記事

基本コマンドを工夫すればほとんどのことが可能なRですが、できればパッケージを利用してサクッと処理したいものです。ちょっとしたデータの操作に便利なパッケージの紹介です。

欠損値に対して関数を処理する「applyna」コマンドやfactor classのラベルをnumeric classに変換する「fac2num」コマンドは意外と便利かもしれません。

パッケージバージョンは0.1。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。


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("devtools")
devtools::install_github("patr1ckm/patr1ckm")

実行コマンド

詳細はコメント、パッケージのヘルプを確認してください。

#パッケージの読み込み
library("patr1ckm")

###データ例の作成#####
n <- 30 TestData <- data.frame(Group = sample(paste0("Group", 1:5), n, replace = TRUE), Data1 = rnorm(n), Data2 = rnorm(n) + rnorm(n) + rnorm(n), Data3 = sample(c(0:1, NA), n, replace = TRUE), Data4 = sample(LETTERS[1:26], n, replace = TRUE)) ####### # #処理方向を指定:marオプション;行:1,列:2 #関数を指定:FUNオプション applyna(TestData, mar = 2, FUN = sum) Group Data1 Data2 Data3 Data4 0 0 0 11 0 #factor classをnumeric classに変換:fac2numコマンド #factor classの例 x <- factor(c(3, 4, 9, 4, 9)) sum(x) Summary.factor(c(1L, 2L, 3L, 2L, 3L), na.rm = FALSE) でエラー: ‘sum’ は因子に対しては無意味です #as.numericで変換 #数値になりません as.numeric(x) [1] 1 2 3 2 3 #fac2numコマンド fac2num(x) [1] 3 4 9 4 9 #データ内容を行列指定して表示:hhコマンド #データはlist,matrix,data.frameが対応 hh(TestData, nrows = 10, ncols = 3)   Group Data1 Data2 1 Group5 0.9076054 -0.4986835 2 Group1 -1.0633429 0.9135707 3 Group3 0.1899058 -3.2955295 4 Group4 -0.5413327 -0.5238083 5 Group3 -0.6785925 0.9935114 6 Group2 0.4760690 -1.8305393 7 Group2 -0.4870935 1.0061167 8 Group2 -1.4819214 -0.5239308 9 Group1 -0.4824324 -2.9419682 10 Group1 0.3007636 3.8981577 #strコマンドを行範囲を指定して表示:hstrコマンド #データはlist,matrix,data.frameが対応 hstr(TestData, n = 3) 'data.frame': 30 obs. of 3 variables: $ Group: Factor w/ 5 levels "Group1","Group2",..: 5 1 3 4 3 2 2 2 1 1 ... $ Data1: num 0.908 -1.063 0.19 -0.541 -0.679 ... $ Data2: num -0.499 0.914 -3.296 -0.524 0.994 ... #データの指定した位置をlistで内容表示:leコマンド #listで表示しないuleコマンドも収録されています #位置を指定:iオプション le(TestData, i = 5) $Group [1] Group3 Levels: Group1 Group2 Group3 Group4 Group5 $Data1 [1] -0.6785925 $Data2 [1] 0.9935114 $Data3 [1] 0 $Data4 [1] I Levels: A B D F G I K L M N O Q S V X Y Z [/code]


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!!

スポンサードリンク

関連コンテンツ


スポンサードリンク