Ｒプログラミング入門 ８回目
Rのオブジェクト
Rのデータ型、データ構造を学んでいきます。
アトミックベクトル
単純なデータのベクトルです。
> die <- c(1,2,3,4,5,6) > die [1] 1 2 3 4 5 6
アトミックベクトルかどうかを確認するためには、is.vector関数を用います。
> is.vector(die) [1] TRUE
要素が1個でも作成でき、1個の値を長さ1のアトミックベクトルとして扱います。
> five <- 5 > five [1] 5 > is.vector(five) [1] TRUE
アトミックベクトルには、1つの同じデータ型しか格納できません。
Rには、double,integer,character,logical,complex,rawの６つのデータ型を認識します。
double 倍精度浮動小数点数
通常の数値は、double型になります。
型を確認するためには、typeof関数を用います。
> die <- c(1,2,3,4,5,6) > die [1] 1 2 3 4 5 6 > typeof(die) [1] "double"
integer 整数
少数部がない数値を表します。数値に"L"サフィックスを付与します。
> int <- c(-1L,1L,2L) > int [1] -1 1 2 > typeof(int) [1] "integer"
character 文字
クォートで囲むと文字になります。
> text <- c("ace", "hearts") > is.vector(text) [1] TRUE > typeof(text) [1] "character"
logical 論理値
TRUEとFALSEです。TとFを省略形として扱うことができます。
> logic <- c(TRUE,FALSE,FALSE) > logic [1] TRUE FALSE FALSE > typeof(logic) [1] "logical" > typeof(F) [1] "logical"
属性
属性とは、アトミックベクトルに付与できるメタデータです。
属性を確認するためには、attributes関数を用います。
> comp [1] 1+1i 1+2i 1+3i > names(comp) <- c("col_1","col_2","col_3") > comp col_1 col_2 col_3 1+1i 1+2i 1+3i > attributes(comp) $names [1] "col_1" "col_2" "col_3"
アトミックベクトルに与えられる一般的な属性は、名前、次元、クラスになります。
名前属性
アトミックベクトルの各要素に、ヘッダのような名称を付ける事ができます。
付け方は、namesヘルパー関数に、文字ベクトルを割り当てます。
> names(die) NULL > names(die) <- c("one","two","three","four","five","six") > names(die) [1] "one" "two" "three" "four" "five" "six" > attributes(die) $names [1] "one" "two" "three" "four" "five" "six" > die one two three four five six 1 2 3 4 5 6
名前属性は、ベクトルの値に影響を与えません。
> die + 1 one two three four five six 2 3 4 5 6 7 > die - 1 one two three four five six 0 1 2 3 4 5 > die one two three four five six 1 2 3 4 5 6
名前を変更するには、namesに新しい文字ベクトルを割り当てます。
> names(die) <- c("uno","dos","tres","cuatro","chinco","seis") > die uno dos tres cuatro chinco seis 1 2 3 4 5 6
名前属性を取り除くには、namesにNULLを割り当てます。
> names(die) <- NULL > die [1] 1 2 3 4 5 6
次元属性
1次元配列であるアトミックベクトルを、n次元配列に変換できます。
変換するためには、dim属性に長さnの数値ベクトルを割り当てます。
２×３行列に構成します
> dim(die) <- c(2,3) > die [,1] [,2] [,3] [1,] 1 3 5 [2,] 2 4 6
再構成するためには、dim属性に再度割り当てなおします。
> dim(die) <- c(3,2) > die [,1] [,2] [1,] 1 4 [2,] 2 5 [3,] 3 6
１×２×３の3次元配列も構成できます。
> dim(die) <- c(1,2,3) > die , , 1 [,1] [,2] [1,] 1 2 , , 2 [,1] [,2] [1,] 3 4 , , 3 [,1] [,2] [1,] 5 6
Rでは必ず”行”が先になり、”列”ごとに値が構成されます。
この構成を制御するためには、matrix関数、array関数を用います。
行列
matrix関数を利用して、次元属性の行列を制御できます。
2行の行列オブジェクトを作成します。
> m <- matrix(die, nrow = 2) > m [,1] [,2] [,3] [1,] 1 3 5 [2,] 2 4 6
typeof関数とattributes関数を用いて、
データ型と属性を確認してみます。
> typeof(m) [1] "double" > attributes(m) $dim [1] 2 3
データ型は、dieオブジェクトと同じdouble型で
属性に、dimである次元属性が設定されています。
2列の行列オブジェクトを作成します。
> m <- matrix(die, ncol = 2) > m [,1] [,2] [1,] 1 4 [2,] 2 5 [3,] 3 6
matrix関数は、byrow引数の使い方を変更すると、列ごとに並んでいた要素を行ごとに変更できます。
> m <- matrix(die,nrow = 2, byrow = TRUE) > m [,1] [,2] [,3] [1,] 1 2 3 [2,] 4 5 6
配列
array関数を利用して、n次元配列オブジェクトを作成します。
matrix関数のように、行列の配置など指定できません。
11～14、21～24、31～34を２行２列３スライスの３次元配列にします。
> ar <- array(c(11:14,21:24,31:34), c(2,2,3)) > ar , , 1 [,1] [,2] [1,] 11 13 [2,] 12 14 , , 2 [,1] [,2] [1,] 21 23 [2,] 22 24 , , 3 [,1] [,2] [1,] 31 33 [2,] 32 34
matrix関数を用いた次元属性の指定と同じように
データ型と属性を確認します。
> typeof(ar) [1] "integer" > attributes(ar) $dim [1] 2 2 3
integer型（なぜ？）と、次元属性が設定されているのが分かります。
double型とinteger型の指定
array関数の最後で気になったので見てみました。
> dtype <- c(11,12,13,14) > typeof(dtype) [1] "double" > itype <- 11:14 > typeof(itype) [1] "integer"
上記の様に、指定の仕方で異なります。
もちろん、要素の値は同じです。
> dtype [1] 11 12 13 14 > itype [1] 11 12 13 14
クラス属性
属性に戻ります。
クラス属性はアトミックベクトルの特殊形を表します。
Rは、このクラス属性に基づいて、オブジェクトの処理方法を決定します。
比較して、確認がしやすいように、同じ要素を持つオブジェクトを用意し、
片方のオブジェクトだけ次元属性を設定しておきます。
> die [1] 1 2 3 4 5 6 > die2 [,1] [,2] [,3] [1,] 1 3 5 [2,] 2 4 6
データ型はそれぞれ変わりません。
> typeof(die) [1] "double" > typeof(die2) [1] "double"
ただしクラス属性が変わります。
dieオブジェクトは数値、die2オブジェクトはmatrixとなっています。
> class(die) [1] "numeric" > class(die2) [1] "matrix"
つまり、die2オブジェクトは、倍精度浮動小数点数のデータ型で、matrixクラスのオブジェクトです。
(dieオブジェクトは、倍精度浮動小数点数のデータ型で、numericクラスのオブジェクト)
Rの関数は、クラス属性に基づいてオブジェクトの操作が行われます。
dieオブジェクトとdie2オブジェクトは、データ型が倍精度浮動小数点数と同じですが、
numericクラスと、matrixクラスでは、演算の仕方を分けて行ってくれます。
> die + 1 [1] 2 3 4 5 6 7 > die2 + 1 [,1] [,2] [,3] [1,] 2 4 6 [2,] 3 5 7
日付と時刻
クラス属性について、理解を深めるために、日付と時刻のクラスを見ていきます。
Sys.time関数を用います。
> now <- Sys.time() > now [1] "2016-07-03 20:41:16 JST" > typeof(now) [1] "double" > class(now) [1] "POSIXct" "POSIXt"
nowオブジェクトは、doubleデータ型ですが、クラス属性は、"POSIXct"と"POSIXt"を持っています。
POSIXctは日付と時刻を扱うフレームワークで、1970年1月1日午前0時(UTC)からの秒数で表現されます。
そこで、nowオブジェクトのクラス属性を取り除いてみます。
> unclass(now) [1] 1467546077
今は、1970年1月1日午前0時(UTC)から1,467,546,077秒後です。と言われても。。。
なのでdoubleデータ型のオブジェクトに、
"POSIXct"と"POSIXt"のクラス属性を設定してみます。
> now2 <- 1467546077 > now2 [1] 1467546077 > class(now2) <-c("POSIXct","POSIXT") > now2 [1] "2016-07-03 20:41:17 JST"
doubleデータ型のオブジェクトnow2が、"POSIXct"と"POSIXt"のクラス属性を設定することで
日付と時刻を表現するように変わりました。
ファクタ
Rによく登場するデータクラスで、アトミックデータ型と学んでおくべきクラスです。
分類情報を格納するための手段で、factor関数にアトミックベクトルを渡す事で作成ができます。
> gender <- factor(c("male","female","female","male")) > gender [1] male female female male Levels: female male > typeof(gender) [1] "integer" > attributes(gender) $levels [1] "female" "male" $class [1] "factor"
genderオブジェクトに、"male"、"female"から構成される文字ベクトルのfactor関数出力を割り当てています。
attributes関数で、属性を確認すると、
levels属性に、分類分けされた要素と、class属性にfactorクラスが設定されています。
unclass関数を用いると、どのように値を保持しているか確認できます。
> unclass(gender) [1] 2 1 1 2 attr(,"levels") [1] "female" "male"
as.character関数を用いて、文字列に変換することができます。
> as.character(gender) [1] "male" "female" "female" "male"
factorクラスを用いると、ラベル付けされた要素を分類しやすそうな感触が持てます。
（文字列より、数値で行った方が良さそうですからね。）
今日はここまで。
