R言語の入門者～中級者向けのページです。R言語の使い方を手とり足とり教えます！Rに初めて触れる方でも、分かりやすい構成にしてあります。また、Rによる代表的な統計解析を自作関数例を交えて紹介しています。リンクをクリックすると、各説明ページ（別ページ）に飛びます。 ※当サイトでは、”R言語”を、省略して”R”と記述することもあります。 ※当サイトで紹介しているプログラムはRでコピーアンドペーストすることで、実行が可能ですが、macのRの場合、書体（形式？）の問題でエラーすることがあるようです。その場合は、貼り付け時にcommand+alt+Vとすることで解消する場合があります。お困りの方はお試しください。ご迷惑おかけして申し訳ございません。 当ページについて これからR言語の勉強をしたいと考えている方、もしくは今すぐにでもRを使って解析をしたいと考えている方に向けたページです。R言語の初心者や

先日もカリフォルニア州・モスコーンで Google Cloud Next 2017 と言うイベントを開催して、ますます人工知能・機械学習界隈を席巻してる感ある Google 先生。その大きなきっかけの一つとなったのは、ディープラーニングのライブラリ TensorFlow の公開だと思うのですが、その TensorFlow が Python と並び多くのデータサイエンティストに人気の言語 R をサポートしていました。 あまりにもひっそりとしたリリースであまり話題になっていない様子ですが、データサイエンティストの中には Python よりも R を好んで使う人も多い様子で、TensorFlow がその R をサポートすることは大きな意味があると言えそうです。 早速 R 版の TensorFlow を用いて、インストールから MNIST のサンプルまで試してみました。 ** Sorry, thi

rvest パッケージを使ってWEBから文字列を取得し、これをデータフレームにして RMeCab の doDF() で解析する。 前提 MeCab がインストールされた環境。OSXでのMeCabのインストールについては https://sites.google.com/site/rmecab/home/install を参照。 さら R がインストールされており、追加で以下のパッケージが導入されている。 install.packages(c("dplyr", "rvest", "wordcloud", "igraph"), depend = TRUE) install.packages("RMeCab", repos = "http://rmecab.jp/R")

bookdown: Authoring Books and Technical Documents with R Markdown Yihui Xie 2024-07-02 Preface This short book introduces an R package, bookdown, to change your workflow of writing books. It should be technically easy to write a book, visually pleasant to view the book, fun to interact with the book, convenient to navigate through the book, straightforward for readers to contribute or leave feedba

少し前によく見かけたやつ。Rでやってみる。人口データはユタニーの{estatapi}でe-Statから取得する。マッピングは手前味噌ながら、{jpndistrict}パッケージを使うと楽。 必要なパッケージを読み込んで、データを取得、可視化までを行う。 **追記: 全国版 # データ取得・操作 library(estatapi) library(jpndistrict) library(magrittr) library(spdplyr) library(dplyr) # library(tidyr) # 可視化 library(ggplot2) library(ggrepel) 人口データ （平成27年国勢調査 人口等基本集計） estatapi::estat_getStatsList()で「人口」をキーワードにして検索を行う。appIdに与えるe-Statのトークンは各自で取得したもの

※この投稿はR Advent Calendar 2016の6日目の記事です。 11/27のJapan.R 2016でLTしたtidyverseについて書きます。スライドは以下です。 Tidyverseとは from yutannihilation （ちなみに、この投稿のタイトルは@siero5335さんのツイートがエモくてすてきだったので勝手に拝借しました。すみません） tidyverseとは 単に「tidyverse」と言ったときに、この言葉が指す対象はいくつかあります。 概念 パッケージ （GitHub上の）組織 あと、誰が運営しているのか分からない謎のTwitterアカウントとかもあるんですが、あれはたぶんただの脇役なので捨ておきましょう。以下、順番に説明していきます。 tidyverse（概念） tidyverseというのは、R界の神として崇められるHadley Wickhamが作

岩嵜 航 東北大学 生命科学研究科 進化ゲノミクス分野 牧野研究室 特任助教 Watal M. Iwasaki, PhD Project Assistant Professor in Laboratory of Evolutionary Genomics, Graduate School of Life Sciences, Tohoku University Address 980-8578 仙台市青葉区荒巻字青葉6-3 東北大学 理学部生物棟 Biology bldg., Tohoku University, Aramaki Aoba 6-3, Sendai, 980-8578, Japan +81-22-795-6693 Contacts heavywatalあgmail.com Read More

はじめに データ分析でデータを与えられて最初に行うこととして，概略の内容把握がある．データを表の形にして，特徴量は何か，データのタイプは何かを理解しようとする．これと同時に行う作業が，欠損値についての調査である．データ欠損の有無は，データ操作に影響を及ぼすのでまず有無を確認し，さらに欠損値の頻度をみる．本記事では，この作業について，PythonとRでどのように行うかについて確認していく． （プログラミング環境は，Jupyter Notebook + Python 3.5.2 および Jupyter Notebook + IRkernel (R 3.2.3) になります．） Pythonでのデータ欠損状況確認 データセットとして，Kaggleが提供する"Titanic"を用いることとした．データを見た方も多いと思われるが，これは，乗客の特徴量から「生存した」/「生存できなかった」を分類するも

The TensorFlow for R website has been moved to here.

20120310 TokyoR#21 で発表した資料です。誤りや不正確な部分がありましたら、twitter ID: Hiro_macchan までご連絡下さい。当該資料は、いくつかのサイトの資料を引用しています。参考文献はスライドの最後に記載しました。Read less