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データフレームに関するfukudamasa09のブックマーク (5)

  • データフレーム,Excelとの連携 - 基礎統計学講座 @ ウィキ

    データをテキストで直打ちしてベクトルにするのも慣れればなんてことはないですが,それでもデータの入力・管理はExcelやCalcのような表計算ソフトのほうがやりやすいと思います.ここでは,データをExcelやCalcからRへ引っ張ってくる方法を説明します. Rで作成することのできるデータの構造には、ベクトルのほか行列?、配列?、これらを組み合わせたリスト?などがありますが、まずはExcel形式と親和性の高いデータフレームについて説明します。データフレームはRの標準的なデータ構造ですから、ベクトルとデータフレームさえ知っていればかなり色々なことができるようになります。 > name <- c("a", "b", "c", "d", "e", "f") > point <- c(1.0, 1.5, 2.0, 1.1, 1.3, 0.7) > rate <- c("C", "A", "A", "B

    データフレーム,Excelとの連携 - 基礎統計学講座 @ ウィキ
  • Rプログラム (TAKENAKA's Web Page)

    この文書の最終的な目標は,いくつものデータセットを一括処理するためのプログラムを 書くことですが,そのまえに,ひとつのデータファイルを読み込んでの処理を ごくごく簡単に練習してみます. 練習用ディレクトリとデータファイルの用意 すでに前のページの練習のためにディレクトリは作ってあるかもしれません. それならそれを使いましょう.まだ作ってないなら,さっそく用意してください. 名前はなんでもけっこうです. そのディレクトリの中に,最初に使う練習用データ len_width.txt を入れます. >データファイル len_width.txt クリックするとそのまま内容が表示される場合,全体をコピーしてから エディタの新規文書に貼りつけるとか,「対象をファイルに保存」「リンク先を保存」 (ブラウザによる)というようなメニュー項目を選ぶとかしてみてください. このファイルに,以下のように3列のデータ

  • R で Mongo で データフレーム - mizchi log

    実験で取扱うデータをMongoDBに統一しているのだけど、RMongoは結構ライフチェンジングだった っていうのは今までPythonでmongodb叩いてcsvに加工してRで読んでたから。 MongoDBでも面倒な手間なくRと連携できるのは、データマイナーな皆さんには結構楽しいのではないでしょうか RMongoは、MongoDBのBSONクエリの結果をデータフレームで返してくれる RMongoのインストール まず RUnitとRjavaをCRANからインストール。 次に quid/RMongo - GitHub の Download から tar.gz で落としてくる シェルで $ R CMD INSTALL RMongo_x.x.x.tar.gz #version 使ってみる 適当に関数書いてラップしといた library(RMongo) getMongo<- function(dbna

    R で Mongo で データフレーム - mizchi log
  • Rのデータフレームと行列

    Rでは見かけ上は同じ形式でも「データフレーム」と「行列」とに区別されていますが、これらの違いを把握しておかないと思わぬ落とし穴に落ちてしまうことがあります。 > data(iris) > (x.data.frame <- iris[1:5, 1:4]) #これはデータフレーム Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width 1 5.1 3.5 1.4 0.2 2 4.9 3.0 1.4 0.2 3 4.7 3.2 1.3 0.2 4 4.6 3.1 1.5 0.2 5 5.0 3.6 1.4 0.2 > (x.matrix <- as.matrix(iris[1:5, 1:4])) #これは行列 Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width 1 5.1 3.5 1.4 0.2 2 4.

  • R-Source

    データフレームとは データフレームとは data.frame クラスを持つリストのことであり,数値ベクトルや文字ベクトル,因子ベクトル(文字型ベクトル)などの異なる型のデータをまとめて1 つの変数として持っている.外見は行列と同じ 2 次元配列であるが,データフレームの各行・列はラベルを必ず持ち,ラベルによる操作が可能である点が普通の行列と異なる.しかも各列の要素の型はバラバラでも構わないので,ベクトルやリストで持っているデータをデータフレームに変換することで統計解析がやりやすくなる. 数値ベクトルと因子はそのままの状態で含まれ,非数値ベクトルは因子に強制変換される.データフレームに変数として現れるベクトル構造は全て同じ「長さ」を,行列構造は同じ「行サイズ」を持たなければならない. データフレームの作成例 データフレームを作成する方法は以下のような方法がある. ベクトル(や行列,リストなど

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