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r-langに関するAkazaのブックマーク (3)

  • Practical Data Science with R and Python: 実践的データサイエンス

    実践的データサイエンス はじめに データ分析のためにコンピュータを利用する際、RおよびPython言語のいずれかを使うことが多いと思います(Julia言語は高レベル・高パフォーマンスな技術計算のための言語で今後期待が膨らみます)。これらの2つの言語では、データ操作や可視化、データ分析、モデリングに使われるライブラリが豊富にあり、 どれを使うのが良いのか迷うような状況が続いていました。しかしその状態は落ち着きを見せ、成熟期を迎えつつあります。 R言語ではパイプ演算子の登場によりデータフレームに対する操作に大きな変化が生じ、tidyverseによるデータ読み込みからデータ整形、可視化までが可能になりました。またtidyverseのような、機械や人間の双方が扱いやすいパッケージが増えてきました。特にR言語の強力な一面でもあったデータ分析の操作はtidymodelsに代表されるパッケージがユーザの

    Akaza
    Akaza 2019/07/16
  • プログラマーのためのR言語入門 その2 ~分析・表示編~ - Qiita

    プログラマーのためのR言語入門の続きです。 R言語を始めるときのポイントまとめです。 前回はR言語の文法的な内容がメインでしたが、今回はR言語を使ってデータの分析をする際によく使うものを中心にまとめてみます。 apply関数群 補足 apply関数はよく使うので、前回分をもう少しまとめておきます。 apply関数群は「○○ごとに集計を行う」関数です。 apply 「行・列ごとに集計」を行います。 第2引数に"1","2"の指定で行ごとか列ごとかを切り替えます。 適当なサンプルで見てみると data.sample <- data.frame( "りんご" = c(120,110,150), "たまねぎ" = c(80,90,85), "にんじん" = c(50,45,60) ) rownames(data.sample) <- c("A店","B店","C店") > りんご たまねぎ にんじ

    プログラマーのためのR言語入門 その2 ~分析・表示編~ - Qiita
    Akaza
    Akaza 2019/06/27
  • プログラマーのためのR言語入門 - Qiita

    なにやらR言語界隈が盛り上がってるそうで。 こちらのIEEE SPECTRUMが発表している2015年の人気言語ランキングではついに6位にまで登ってきています。 この流れにのってR言語を始める人も多いと思いますので、ポイントをまとめておくメモです。 統計とか機械学習とかの内容ではなくプログラム言語としての部分ですのでご注意を。また、1からしっかりではなく、他の言語と違っているところ中心です。 追記: やっと続編も書けました。 プログラマーのためのR言語入門 その2 ~分析・表示編~ ざっくりとどんな言語? 統計の機能が盛りだくさんのスクリプト言語です。 似ている言語は?と聞かれるとPythonと答えています。 環境 以下をインストールします。 R言語 RStudio RStudioはR用のIDEです。R言語単体のインストールでも簡易なエディタはついてきますが、何かと便利なRStudioがお

    プログラマーのためのR言語入門 - Qiita
    Akaza
    Akaza 2019/06/27
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