• function

install.packages("NAME")
library("NAME")

• 最初は tidyverse パッケージから
• Excelファイルの読み込みは readxl パッケージ

• working directoryのパスを取得する

getwd()

• ls function = 作成した変数 variable を全て呼び出す

ls()

• rm function = 全部消す

rm(list=ls())

• 文字列型 character データを numeric データに

as.numeric("5")  #これで文字列の5を数字の5に変換する．1/2などの文字列は 0.5 と変換できない

as.character(5)  #これで数字の5を文字列の "5" に変換する．

• combine の頭文字 c
• 文字列と数字が混ざっていると，全て文字列型に置き換えられてしまうため注意
• ベクトルは，Excelなどの表での「列」に相当するものとイメージする
  • 行の先頭タイトル（たとえばID）を関数名にするとわかりやすい．ID 1〜5を格納すると以下

id <- c(1,2,3,4,5)

• 上記のベクトルを複数用意すれば「複数列」の表になる．それがデータフレーム．

data.frame(列1=a，列2=b,...)  #a,b,...はいずれもベクトルデータ

hyou <- data.frame(
  id=c(1,2,3,4),
  name=c("阿部くん","馬場さん","近田くん","段田さん")
  )  

View(hyou) # 上で書いたデータフレームを表示するには View関数を使う．頭文字が大文字なので注意！

• data.frame関数の欠点として，全ての行・列を表示してしまうことがある
  • 研究で使うようなまずまず大規模なデータを data.frame 形式で読み込むとかなり大変なことになる（スクロール地獄）
• このデメリットを克服したものが，tibble 形式
  • 要：tibbleパッケージ ※tidyverse パッケージに含まれる
  • readrパッケージにある関数でデータを読み込んだ場合，基本的には tibble 形式で Rに取り込まれる

as_tibble("変数")

• 上記にて date.frame 形式のものを tibble 形式に変換できる

• 割り算の商とあまり

a %%2  # aを2で割った余り

a %/%2  # aを2で割った商

weekend <- rep(
 c(rep"weekday",5), "weekend", "weekend"), 4   #平日*5+週末+週末，というベクトルを4回繰り返す
)

kansu1 <- function(<任意のargument>){
 #＜処理＞
 return(<処理した結果>)}

tasizan <- function(x,y){
  temp <- x+y
  return( temp )
}

#最初の行列を表示
head()

#最後の行列を表示
tail()

hyou <- tibble(
  col1=c(1,2,3,4), 
  col2=c(10,20,30,40)
)

• 列を追加する（tidyverse）

TABLE %>% 
  mutate (<新しい列名> = <ベクトル>)

hyou %>% 
 mutate(
 col3 = col1+col2,
 col4 = col2-col1
 )

• 列を追加する（base）

hyou$new <- hyou$col1 + hyou$col2

#普通の rename 関数
rename (TABLE, NEW_COL_NAME = original_col_name)

#パイプ関数を使う場合
TABLE %>% rename(NEW_COL_NAME = original_col_name)

• 特定の表（TABLE）の列1，2，5，だけを抽出する

#普通の select 関数
select (TABLE, col1, coll2, col5)

#パイプ関数を使う場合 tidyverse
TABLE %>% select(col1,col2,col5)

#baseでやる場合
TABLE[c("col1","col2","col5")]

• 特定の文字列を含む列だけ選択する

#ABC,abc（大文字・小文字区別しない）を含む文字列を引っ張ってくる
TABLE %>% select(matches("ABC"))

• 特定の表（TABLE）の列を除外する

#TABLEの1列目を除外する
select (TABLE, !col1)  

#TABLEの1列目を除外する（パイプ関数版）
TABLE %>% select(!col1)

#TABLEの1,2,5列目を除外する
TABLE %>% select(!c(col1,col2,col5))

• 特定の列を前に持ってくる

#TABLEの5列目を一番前に持ってくる
TABLE %>% select(col5, everything())

#TABLEの5列目を一番前に（relocate関数）
TABLE %>% relocate(col5)

#TABLEの5列目を3列目の前に（relocate関数）
TABLE %>% relocate(col5, .before=col3)

#TABLEの5列目を3列目の後に（relocate関数）
TABLE %>% relocate(col5, .after=col3)

• 特定の列だけ引き出して名前も変える

#TABLEの1列目，3列目だけ持ってきて違う名前にする
TABLE %>% select(RENAME_col1 = col1,
                 RENAME_col3 = col3)

#TABLEの列名一覧をベクトルとして取得する
colnames(TABLE)

# 列1が昇順となるように並び替える
arrange(TABLE,col1)

#パイプ関数を使う場合
TABLE %>% arrange(col1)

# 列1が降順となるように並び替える
arrange(TABLE,desc(col1))

#パイプ関数を使う場合
TABLE %>% arrange(desc(col1))

# 列1を昇順とした上で，列2も昇順になるよう並び替える
arrange(TABLE,col1,col2)

#パイプ関数を使う場合
TABLE %>% arrange(col1,col2)

#1列目（col1）が 15以上の行のデータだけ抜き出す
TABLE %>% filter(col1 => 15)

install.packages("GGally")
library(GGally)

#行列データセットの外観を一目でチェック
GGally::ggpairs(DATASET)