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【R言語】データフレームの操作に使う関数一覧

 

久しぶりRを触ったら、データフレームの操作が驚くほどできなくなっていたので改めてデータフレームの操作に使う関数を自分なりにまとめてみます。

 

> 〇〇<-read.csv(“〇〇.csv“)  ##csvの読みこんでオブジェクトに保存する

 

なんかread.csvでうまくcsvが取り込めないときはread.tableを使うのもアリ

 

>〇〇<-read.table(“〇〇”)

 

一応これがなんのデータかというとバンナムの株価データです。(bannamと名付けたオブジェクトに入れておきます)

 

まずヘッダーの名前が見にくいので変えます。名前を変えるにはnames()関数を使います。

 

>names(bannam)<-c(“Open”,”High”,”Low”,”Close”,”Volume”,”adj_close”)  ##ヘッダーの名前変更

f:id:oruka199665:20170331033301j:plain

 

特定の要素の取り出しは演算子[,]を使う

 

>bannam[1,4]

[1] 2981

 

他にも$演算子で取り出すことも可能。

 

> close<-bannam$close
> head(close)
[1] 2993 3080 3000 3050 3055 3075

 

・行数と列数を指定してデータを取り出す方法

 

> bannam[1:4,c(1,5)] ##1列目と5列目の1~4行目を取り出す。
   date  close
1 2016-11-11 2993
2 2016-11-10 3080
3 2016-11-09 3000
4 2016-11-08 3050

 

前半が「行」の指定、後半が「列」の指定をしている。1番目から4連目みたいな連番だと「:」で指定できるが、1番目と3番目だけなどの特定の番目を取り出したいときは「,」で指定しなければならない。

 

「行」と「列」がゲシュタルト崩壊しそうなときは、行列は縦横(行は↓、列は→)と覚えておくと、記憶に残りやすい。

 

・特定の行列の削除のやり方

 

>bannam[,-2]   ##2列目の削除

> bannam[,-2]

date high low close volume adj_close
1 2016-11-11 3105 2981 2993 1194800 2993
2 2016-11-10 3130 3060 3080 1496800 3080

 

>bannam[,c(-2,-4)]   ##2列目と4列目を削除

 

・特定の条件を満たす行の抽出

 

条件に当てはまる行のみを抽出する場合は、subset(オブジェクト名,条件式)を使う。

 

> subset(bannam, close>3050)   ##closeが3050以上を抽出する

 date    open high  low close volume  adj_close
2 2016-11-10 3120 3130 3060 3080 1496800  3080
5 2016-11-07 3100 3105 3055 3055 743700   3055
6 2016-11-04 3025 3080 3015 3075 1007200  3075
7 2016-11-02 3110 3110 3045 3055 796800   3055
8 2016-11-01 3155 3160 3125 3140 666000   3140

 

> summary(bannam)  ##データの要約

f:id:oruka199665:20170331034453j:plain

 

 

 

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プログラミングの独学はとても難しい


プログラミングは小学校の義務教育にも導入され始めており、これから社会人として生きていく上でプログラミングはもはや出来て当たり前、出来なれば論外というエクセルレベルの必須スキルになりつつあります。そしてそういう話を聞いて参考書なりを購入して独学でプログラミング勉強しようと思っている人も少なくないでしょう。しかしプログラミングを独学で勉強し始めようと思うものの



・「分からない箇所で詰まって挫折してしまった」

・「勉強する時間が足りない」

・「ネットの記事だと情報が断片的でよくわからない」

・「コードのエラーの原因が分からない」



という壁にぶち当たって、プログラミングの勉強を止めてしまう方が少なくありません。独学でプログラミングを勉強してる時間のほとんどはつまづいている時間です。実際僕も最初のころ独学でプログラミングを勉強していた頃はエラーの原因が分からず丸1日を不意にしてしまった・・・そんな苦い経験がありました。



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