R：read.csv / read.tableで型と列名を指定して読み込む。 - Qiita
> # 単純に読み込んだ場合。 > data <- read.csv('test.csv', header=F, encoding="UTF-8") > sapply(data, class) V1 V2 V3 V4 V5 V6 "factor" "integer" "integer" "integer" "integer" "factor" 2列目が文字列解釈、1、6列目がfactor型として解釈されます。 header=Fは1行目をヘッダーと見なすかどうか、encodingはファイルのエンコーディング指定です。 ヘッダーがないので、名前が勝手に付与されます。 文字列がfactorに解釈されないようにするオプションを付けた場合。 > # 文字列をfactorにしないオプション付き。 > data <- read.csv('test.csv', header=F, encoding="UT
R：データフレームの列を入れ替える・削除する。 - Qiita
データフレームの項目の順序を入れ替えたり削除したりする方法です。 いくつか方法があるけど、これが個人的に一番楽かな。 毎度おなじみirisさんで確認。 最初の状態。 > iris[1,] Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
Python と R で連携する - Qiita
R と Python の連携を考える 最近 R による基本的なデータプロッティングやファイル入出力の方法について説明しました。 データ分析の言語としては Python ですべてをやろうという傾向があるようですが、やはり過去の膨大な R による資産は魅力的でそう簡単に切り捨てられるものではありません。 よくあるケースとしては、部分的なデータ解析については R を流用したいが、全体的なプログラミングは Python で書きたいというシーンでしょう。また、プロッティングだけ R でおこないたいという場合もあるでしょう。こんなとき Python と R で連携できれば問題が一気に解決して便利です。 Python から R を利用するライブラリ PypeR かつては RPy2 というライブラリが使われていたようですが、最近使われており主流なのは PypeR です。 PypeR のインストール インス
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