R !!!R.data {{outline}} !!サンプルデータ !Rをインストールした時点で、サンプルデータもインストールされている。 * data() で一覧表示される。 {{pre Data sets in package ‘datasets’: AirPassengers Monthly Airline Passenger Numbers 1949-1960 BJsales Sales Data with Leading Indicator BJsales.lead (BJsales) Sales Data with Leading Indicator BOD Biochemical Oxygen Demand CO2 Carbon Dioxide Uptake in Grass Plants ChickWeight Weight versus age of chicks on different diets DNase Elisa assay of DNase EuStockMarkets Daily Closing Prices of Major European Stock Indices, 1991-1998 Formaldehyde Determination of Formaldehyde HairEyeColor Hair and Eye Color of Statistics Students Harman23.cor Harman Example 2.3 }} !一覧 *https://www.trifields.jp/r-sample-data-491 *https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/datasets/html/00Index.html *https://www.openintro.org/data/ !その他 *https://r-dir.com/reference/datasets.html !そのデータの説明は、データ名の前に ? を付けて「実行」すると、Helpに表示される !言語データのサンプル {{pre install.packages("languageR") library(languageR) data(package="languageR") }} *例 {{pre alice Alice's Adventures in Wonderland moby Moby Dick auxiliaries Auxiliaries for regular and irregular verbs in Dutch dative Dative Alternation dativeSimplified Dative Alternation - simplified data set verbs Dative Alternation - simplified data set english English visual lexical decision and naming latencies lexdec Lexical decision latencies for 79 English nouns ratings Ratings for 81 English nouns }} *与格交代する動詞の例 {{pre data(verbs) head(verbs) RealizationOfRec Verb AnimacyOfRec AnimacyOfTheme LengthOfTheme 1 NP feed animate inanimate 2.639057 2 NP give animate inanimate 1.098612 3 NP give animate inanimate 2.564949 4 NP give animate inanimate 1.609438 5 NP offer animate inanimate 1.098612 6 NP give animate inanimate 1.386294 }} * ?verbs とすると、Helpに説明が出る {{pre verbs {languageR} R Documentation Dative Alternation - simplified data set Description A simplified version of the dative data set, used for expository purposes only. Usage data(verbs) Format A data frame with 903 observations on the following 5 variables. RealizationOfRec a factor with levels NP and PP. Verb a factor with the verbs as levels. AnimacyOfRec a factor with levels animate and inanimate. AnimacyOfTheme a factor with levels animate and inanimate. LengthOfTheme a numeric vector coding the length in words of the theme. References Bresnan, J., Cueni, A., Nikitina, T. and Baayen, R. H. (2007) Predicting the dative alternation, in Bouma, G. and Kraemer, I. and Zwarts, J. (eds.), Cognitive Foundations of Interpretation, Royal Netherlands Academy of Sciences, 33 pages, in press. }} !身長と体重と性別のサンプルデータ https://helloacm.com/the-machine-learning-case-study-how-to-predict-weight-over-heightgender-using-linear-regression/ *どんなデータか、その概要を知る ** str() でデータの概要が表示される > str(kimatsu) 'data.frame': 18 obs. of 2 variables: $ kokugo : num 83 45 73 50 22 67 77 89 66 90 ... $ suugaku: num 90 55 90 43 33 55 48 98 56 75 ... *グラフにして様子を見る ** plot() !ランダムサンプリング sample(数値の範囲, サンプル数) sample(1:100, 50) [1] 68 39 1 34 87 43 14 82 59 51 85 21 54 74 7 73 79 37 83 97 44 84 33 35 70 96 42 38 20 28 72 80 40 69 25 99 91 75 [39] 6 24 32 94 2 45 18 22 92 90 98 64 *これで、ランダムな数字を必要なだけ出しておいて、 *それを「要素番号」として指定することで、 *データフレーム中のデータをランダムに選び出せる。 {{pre > iris[random50,] Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species 70 5.6 2.5 3.9 1.1 versicolor 87 6.7 3.1 4.7 1.5 versicolor 100 5.7 2.8 4.1 1.3 versicolor 75 6.4 2.9 4.3 1.3 versicolor 81 5.5 2.4 3.8 1.1 versicolor 13 4.8 3.0 1.4 0.1 setosa 40 5.1 3.4 1.5 0.2 setosa 89 5.6 3.0 4.1 1.3 versicolor }} *ランダムに選んだ残りは -をつけて指定すればよい {{pre > iris[-random50,] Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa 4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa 5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa 6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa 7 4.6 3.4 1.4 0.3 setosa 8 5.0 3.4 1.5 0.2 setosa 9 4.4 2.9 1.4 0.2 setosa 11 5.4 3.7 1.5 0.2 setosa 14 4.3 3.0 1.1 0.1 setosa }} !rnorm(個数, 平均, 標準偏差) *ダミーのデータを作り出す。（何か試してみたいときに） *平均と標準偏差を省略して個数だけ指定した場合、平均０、標準偏差１の正規分布データからのランダム抽出 {{pre > rnorm(10) [1] 1.4364014 -0.5077639 0.3058840 0.1259501 -1.1296745 0.3292148 [7] 0.9260699 -0.6915141 -1.8044824 -1.1223909 > rnorm(10) [1] 2.49496685 0.59830372 0.32473479 0.74853727 -1.52421661 0.98082241 [7] 0.91520576 1.19348810 0.27119494 -0.08119991 > rnorm(10) [1] 0.28923196 0.59616551 -0.20413144 -0.03034469 -0.19886301 0.33546843 [7] -0.31893659 -0.28439913 -0.58158149 -0.68247953 > rnorm(10) }} **平均５０で、標準偏差１０のデータを４０人分 ***やってみてヒストグラム作るとわかりますが、４０人程度では、ランダムだと、「え、これが」と思われるような分布になります。４００でもまだまだ、４０００になるとまあまあ、４００００だとかなり安定した正規分布になりますね。 ***同じグラフでも、boxplotだと、４０でもきれいにつりあいの取れたグラフになります。 {{pre > rnorm(40, 50, 10) [1] 54.92133 52.74849 53.63346 54.34087 63.92496 48.14784 53.24380 51.89087 46.62319 [10] 33.08571 37.38375 69.22399 57.46107 59.48568 44.48870 52.82696 35.83338 62.21806 [19] 52.94664 39.54044 49.31500 45.00038 60.97926 51.26191 41.98686 29.47495 41.15922 [28] 55.83927 70.17838 63.72457 43.71194 52.10943 45.59285 59.61884 41.72390 47.07231 [37] 50.06059 54.59948 48.93411 48.99457 > hist((rnorm(40, 50, 10))) }} {{ref_image hist-rnorm40.png}} !!Rで扱うデータの種類 *図でわかりやすい　↓ https://cell-innovation.nig.ac.jp/surfers/vector_difference.html !ベクトル *プログラミングで言う「配列」 *「変数名」をつける *要素が入っている *変数名 <- c(要素をカンマで区切って並べる) **例：国語と数学の得点 **kokugo <- c(83, 45, 73, 50, 22) **suugaku <- c(90, 55, 90, 43, 33) *要素は前から順番に位置が決まっている *変数名をタイプすると内容が表示される > kokugo [1] 83 45 73 50 22 {{pre # 五教科７科目の得点 > test <- c(79, 85, 87, 78, 89, 68, 59) > test [1] 79 85 87 78 89 68 59 # 得点に科目の「名前」を付ける > names(test) <- c("koku", "suu", "ei", "sekaisi", "rinri", "buturi", "kagaku") > test koku suu ei sekaisi rinri buturi kagaku 79 85 87 78 89 68 59 # 要素番号でも名前でも、呼び出せる > test[3] ei 87 > test["ei"] ei 87 }} !行列 matrix !リスト !データフレーム *プログラミングで言う「多次元配列」 *行が項目 *列が測定値 *複数のベクトルを合わせてデータフレームを作ることもできる *変数名 <- data.frame(ベクトル名をカンマで区切って並べる) **例：期末試験の得点（国語と数学） **kimatsu <- data.frame(kokugo, suugaku) *変数名をタイプすると内容が表示される >kimatsu kokugo suugaku 1 83 90 2 45 55 3 73 90 4 50 43 5 22 33 *個々のベクトルを指定するときは　$ を使う **国語の得点　kimatsu$kokugo **数学の得点　kimatsu$suugaku *逆に、あるデータフレームの特定の列を取り出して、別のデータフレームにする icnaleMLS.MLT <- data.frame(icnale$MLS, icnale$MLT) *何行何列あるか調べる <> {{pre > dim(fragE11) [1] 19282 10 }} 19282行・10列あることがわかる。 *カラム名を確認　<> {{pre > names(ToothGrowth) [1] "len" "supp" "dose" }} *データフレームかどうか、確認<> *データフレーム内の複数の列で並べ替え data[order(data$pid, data$week),] *pidのカラムで並べ替えてから、weekのカラムで並べ替える **事前 {{pre pid week score 1 1 8 3 2 1 6 3 3 1 3 2 4 1 2 1 5 1 7 3 6 1 4 3 }} **事後 {{pre pid week score 8 1 1 1 4 1 2 1 3 1 3 2 6 1 4 3 7 1 5 3 2 1 6 3 }} !!データの型 !factor　（因子） *カテゴリー変数 *順序の有り無しに分けられる **順序なし factor() **順序あり ordered() *Reference https://sites.google.com/site/leihcrev/r/ordered-and-unordered-factors !factorの並び順を指定する factor(データ, levels = c("はじめ", "つぎに", "さいごに")) f.data$students <- factor(f.data$students, levels=c("year2", "year3", "natives")) !!データの型の変換 *as.vector() *as.numeric() *as.matrix() *as.data.frame() *unlist() listをvectorに *as.factor() {{pre > as.tibble(sample2) # A tibble: 100 x 8 ID unnatural personal demonst connective cohesion coherence reader 1 1001 2 1 1 1 1 1 1 2 1002 3 2 2 1 2 3 1 3 1003 1 1 1 1 1 2 1 4 1004 2 2 2 1 2 1 1 5 1005 3 2 2 2 2 1 1 6 1006 3 4 2 3 3 2 2 > sample2$unnatural <- as.factor(sample2$unnatural) > as.tibble(sample2) # A tibble: 100 x 8 ID unnatural personal demonst connective cohesion coherence reader 1 1001 2 1 1 1 1 1 1 2 1002 3 2 2 1 2 3 1 3 1003 1 1 1 1 1 2 1 4 1004 2 2 2 1 2 1 1 5 1005 3 2 2 2 2 1 1 6 1006 3 4 2 3 3 2 2 }} *すべての列を変換 {{pre data.new <-lapply(data.org, as.factor) }} !factor型の変換に注意 * 数値をいったんfactor型にすると、factorのレベルを表す数字（1から始まる）が付く * それを再度数値に変換すると、元の数字ではなく、factorのレベルの数字が数値になるので注意 * いったん文字列にしてから戻す as.integer(as.character(y.df$SL)) as.numeric(as.character(y.df$SL)) * Reference https://a-habakiri.hateblo.jp/entry/2016/12/18/213416 !!データの型の確認 *dim() *class() {{pre > class(sample) [1] "data.frame" > class(sample$unnatural) [1] "integer" > class(sample2$unnatural) [1] "factor" }} *mode() *typeof() {{pre > dim(cn2S4) [1] 103 2 > class(cn2S4) [1] "data.frame" > mode(cn2S4) [1] "list" > typeof(cn2S4) [1] "list" > typeof(cn2S4$MDD) [1] "integer" > class(cn2S4$MDD) [1] "factor" > mode(cn2S4$MDD) [1] "numeric" }} *summary() *str() !間違いやすい点のまとめ https://cell-innovation.nig.ac.jp/surfers/R_point.html !!事前にデータを作っておく *表計算ソフトなどで、テキストファイル（タブ区切りやCSV）で保存しておく。 *一件一行 *一番上の行は、変数名 *欠損値は NA と記入しておく *ファイルの読み込み **データフレーム名 <- read.table(choose.files()) **これでウインドウが開くのでどのファイルを読み込むか指定する !エクセルから「コピペ」することもできる +エクセル上でデータを一覧にしておく ++一番上の行は見出しとして行名を入れておく。これがRでも使われるので、簡潔な記号にしておくのがよい。 +取り入れたいデータ部分をマウスでドラッグして選び、Ctrl+Cとかでコピーする。 +ウィンドウをRに切り替えて、 +Rのコンソールで以下の命令を打って、実行（エンターキーを押す）。 データフレーム名 <- read.delim("clipboard") もしくは、 データフレーム名 <- read.table("clipboard", header=T) *データフレーム名は、Rの中でのデータの名前 *見出しの有り無しのデフォルトが、read.delimとread.tableで違うので注意 *見出しの一部を変更するには、要素番号で見出しを指定して上書きする。 > names(KSL)[3] <- "SL" **KSLというデータの３番目の見出しをSLに変更する例 !テキストファイル読み込み： readLines(), scan() *一文一行ずつ読み込んで全体はベクトル。一文一行が一要素。 *readLines() x <- readLines(choose.files()) **「incomplete final line」（）という警告が出る場合、warn=F とする。 x <- readLines("ファイル名", warn=F) *scan() x <- scan(choose.files(), what="char", sep="\n") !要素の比較　%in% x %in% y !欠損値を計算から外すオプション na.rm=T !!データの読み込み（ファイルから読み込む） !csvファイル *read.csv() *tidyverse::read_csv() **こちらの方がトラブル少ない **デフォルトで、ヘッダーあり !タブ区切りファイル read.delim("ファイル名") *ヘッダーはデフォルトでTRUEになっている。 !読み込む際に、データの型をカラムごとに指定する： colClasses=c() {{pre Adam100.dat <- read.delim("Adam100.txt", colClasses=c("character", "integer", "integer", "integer","integer")) }} !!データの一部（サブセット）を取り出す：条件に当てはまるものだけを選ぶ <> subset(データフレーム名, 条件) *or 条件は | *and条件は & *文字のマッチは =="文字" *否定は != !例 文長が４以上：　SL >= 4 文長が4以上14以下： SL >=4 & SL <= 14 !該当するデータの特定の列だけを出力 subset(データフレーム名, 条件, 出力列) *出力列の例 select = c(MHD, MDD) KSL.sub <- subset(KSL, SL >=4 & SL <= 14, select = c(SL, MHD, MDD)) **文長が４以上１４以下に該当するデータのうち、SLとMHDとMDDのカラムだけを取り出す。 *単純に要素番号の指定だけでもできる > jp2gram2 <- jp2gram[,3:4] !特定の行を削除するには != で該当しないものを残せばよい NP.dat.jp2b <- NP.dat.jp %>% subset(Group != "Am") *しかし、これだと、GroupにAmというレベルが残ったままになる。 *使ってないレベルを削除するのは droplevels() NP.dat.jp2c <- droplevels(NP.dat.jp2) !!データの選択 *Reference https://kazutan.github.io/JSSP2018_spring/data_handling.html *TOEICスコアがないものを除外する {{pre > head(bginfo) ID TOEIC TOEFL C.test Group 1 JP001 720 NA 69.38 A 2 JP002 930 NA 67.50 A 3 JP003 525 500 56.25 A 4 JP004 NA 477 60.00 A 5 JP005 440 501 56.25 A 6 JP006 800 490 65.00 A > filter(bginfo, !is.na(TOEIC)) ID TOEIC TOEFL C.test Group 1 JP001 720 NA 69.38 A 2 JP002 930 NA 67.50 A 3 JP003 525 500 56.25 A 4 JP005 440 501 56.25 A 5 JP006 800 490 65.00 A 6 JP012 740 NA 30.00 A }} !条件を複数重ねる {{pre > filter(bginfo, !is.na(TOEIC), !is.na(TOEFL)) ID TOEIC TOEFL C.test Group 1 JP003 525 500 56.25 A 2 JP005 440 501 56.25 A 3 JP006 800 490 65.00 A 4 JP015 750 510 58.13 A 5 JP016 685 487 61.88 B 6 JP017 605 500 52.50 B 7 JP018 570 507 43.13 B 8 JP021 875 530 54.38 B 9 JP022 880 460 68.13 B 10 JP024 620 540 58.75 B 11 JP025 875 520 70.00 B }} *これで、TOEICもTOEFLも両方スコアのあるデータだけになった。 !!データの一部（特定のカラム）を取り出す <> *いくつものカラムが並ぶデータの特定のカラムだけを使いたい場合 **連続していれば、データフレーム[,2:4] とすれば、2列目から4列目だけを取り出せる **非連続している場合は、data.frame()で、カラム名を指定して取り出す data.frame(x$ID, x$age, x$score) !!データフレーム内のカテゴリー変数のレベル名の並び替え *デフォルトだとアルファベット順になる。 {{pre > str(onomato.data) 'data.frame': 120 obs. of 4 variables: $ subj : int 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ... $ cond : Factor w/ 2 levels "cont","exp": 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ... $ timing: Factor w/ 3 levels "delay","post",..: 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 ... $ score : int 65 75 35 70 85 55 85 20 50 55 ... > levels(onomato.data$timing) [1] "delay" "post" "pre" }} *特定の順番に並べ替える {{pre > onomato.data2 <- transform(onomato.data, timing=factor(timing, levels=c("pre", "post", "delay"))) > levels(onomato.data2$timing) [1] "pre" "post" "delay" }} !!データの一部を除く [-行番号, -列番号] *削除する行・列番号にマイナスをつけて処理する。 ** １列目を除く データフレーム名[ , -1] ** ２列目を除く データフレーム名[ , -2] ** １行目を除く データフレーム名[-1 , ] ** ２行目を除く データフレーム名[-2 , ] *一列目にファイル名が入っていて、ファイル名以外の部分で、相関を見たいとき chart.Correlation(データフレーム名[ , -1]) !!データの欠損値を埋める データ[is.na(データ)] <- 値 t2b.dat[is.na(t2b.dat)] <- "jp" *NAだったところにjpと入る !!行にID番号をつける cbind(ID=1:nrow(データ), データ) !!データに行番号をつける。（ランクの順位を数値として入れておくなど）<> !行番号を rankというカラムに追加する {{pre top10000.df$rank <- row(top10000.df) head(top10000.df) top10000 rank the 68659 1 of 38144 2 to 28852 3 and 28657 4 in 22834 5 a 19779 6 }} !行のnames属性を独立したカラムとして追加する <> {{pre > top10000.df$item <- rownames(top10000.df) > head(top10000.df) top10000 rank item the 68659 1 the of 38144 2 of to 28852 3 to and 28657 4 and in 22834 5 in a 19779 6 a }} *これで、該当の項目を grep で検索できる {{pre > grep("therefore", top10000.df$item) [1] 175 }} *thereforeは175位 !!ファイルへの書き出し write(変数, "ファイル名", ncol=列数) *<<データフレーム>>は、write.table()で書き出す。 write.table(データフレーム名, "ファイル名") **フィールド間が半角スペース write.csv(データフレーム名, "ファイル名.csv") **フィールド間がカンマ *csvファイルをエクセルで読み込む場合 ***エクセルは、デフォルトは日本語文字コードはS-JIS ***ファイルにBOMという情報が付いていないとS-JISと思って読み込む。ファイルがUTF-8だと文字化ける。 ***BOMをつけてcsvファイル出力するには、tidyverseパッケージの中のdplyrライブラリーを使って write_excel_csv()命令で保存する。 {{pre install.packages("tidyverse") library(dplyr) wirte_excel_csv(データ名, "output.csv") }} !!データの操作 !データフレームの縦結合： dplyr::bind_rows *2つ以上もOK !データフレームの横結合： dplyr::bind_cols *2つ以上もOK !変数を縦につなげる <> rbind(変数１, 変数２) 新しいデータフレーム <- rbind(データフレーム１, データフレーム２) *カラム名が同じでないとエラーになる。「名前が以前の名前と一致しません」 **カラム名の確認 <> ***二つのカラム名の比較： <>を使う setdiff(colnames(データ１), colnames(データ２)) **カラム名の確認 colnames(データ)[4] **カラム名の変更 colnames(データ)[4] <- "新しい名前" *一度につなげられるのは二つ。 **三つつなげる場合は、二段階になる。 !変数を横につなげる cbind() !列を追加する *空（NA）の値をもった列をつけ足す。 データフレーム$追加する列名 <- NA !!データを縦横に一連の同じ処理をする <> !行単位で処理（二つ目の引数 1）：たとえば、平均点を出す apply(x, 1, 関数) {{pre > head(tesuto) koku suu eigo 1 46.2 40.4 50.3 2 36.0 54.7 64.7 3 46.6 61.7 48.7 4 43.2 52.6 51.8 5 49.6 42.0 43.2 6 43.1 53.5 60.4 > tesuto$total <- apply(tesuto[1:3], 1, sum) > head(tesuto) koku suu eigo total 1 46.2 40.4 50.3 136.9 2 36.0 54.7 64.7 155.4 3 46.6 61.7 48.7 157.0 4 43.2 52.6 51.8 147.6 5 49.6 42.0 43.2 134.8 6 43.1 53.5 60.4 157.0 }} !列単位で処理（二つ目の引数 2）：たとえば、総合点を出す apply(x, 2, 関数） !一部の列だけを集計して合計の列を付け足す <> *２列目から９列目を足して、totalの列を右端に付け足す {{pre > head(fragJA) fragment p1c1a p5c2a p2c3a p7c4a p6c5a p3c6a p4c7a p8c8a 1 (NP (PRP )) 1070 656 840 1114 1070 758 1043 970 2 (. .) 815 863 833 814 771 795 841 777 3 (ROOT (S )) 812 858 835 810 771 794 834 770 4 (PP (IN ) (NP )) 950 950 666 703 896 799 761 588 5 (, ,) 640 679 651 642 680 697 673 644 6 (S (NP ) (VP )) 574 597 728 688 620 513 730 615 fragJA$total <- rowSums(fragJA[,2:9]) > head(fragJA) fragment p1c1a p5c2a p2c3a p7c4a p6c5a p3c6a p4c7a p8c8a total 1 (NP (PRP )) 1070 656 840 1114 1070 758 1043 970 7521 2 (. .) 815 863 833 814 771 795 841 777 6509 3 (ROOT (S )) 812 858 835 810 771 794 834 770 6484 4 (PP (IN ) (NP )) 950 950 666 703 896 799 761 588 6313 5 (, ,) 640 679 651 642 680 697 673 644 5306 6 (S (NP ) (VP )) 574 597 728 688 620 513 730 615 5065 }} *数値データの部分だけ合計する（NAは除く） mutate("Total" = rowSums(across(where(is.numeric)), na.rm=TRUE)) !!データのフォーマットをWide format から Long formatにする *縦横で「集計」してあるものを、一行一件のLong formatに変換する !gather() !pivot_longer() !!個々のオブジェクトをファイルに保存 !保存 save(オブジェクト, file="ファイル名.Rdata") !オブジェクトは、複数あってもよい save(オブジェクト, オブジェクト, オブジェクト, file="ファイル名.Rdata") !読み込み load("ファイル名.Rdata") 読み込んだ結果、もともとのオブジェクトがもともとのオブジェクト名で復元される。 !!読み込むときに別名にしたいとき !保存 saveRDS(オブジェクト, file="ファイル名.rds") !復元 readRDS(file="ファイル名.rds") 別名 <- readRDS(file="ファイル名.rds") !!data.frameから取り出したものをmatrixに変換 {{pre > head(fragJ11) fragment p1c1a p5c2a p2c3a p7c4a p6c5a p3c6a p4c7a p8c8a p8c1b p4c2b p3c3b p6c4b p7c5b p2c6b p5c7b p1c8b JPtotal 1 (NP (PRP )) 1070 656 840 1114 1070 758 1043 970 1063 1006 837 1218 986 814 628 999 15072 2 (. .) 815 863 833 814 771 795 841 777 879 852 839 815 790 831 821 764 13100 3 (ROOT (S )) 812 858 835 810 771 794 834 770 877 852 831 812 782 832 818 761 13049 4 (PP (IN ) (NP )) 950 950 666 703 896 799 761 588 537 671 831 806 742 717 1001 915 12533 5 (, ,) 640 679 651 642 680 697 673 644 542 582 591 608 639 627 676 662 10233 6 (S (NP ) (VP )) 574 597 728 688 620 513 730 615 625 789 551 677 667 665 551 564 10154 > x <- fragJ11[2,2:17] > x p1c1a p5c2a p2c3a p7c4a p6c5a p3c6a p4c7a p8c8a p8c1b p4c2b p3c3b p6c4b p7c5b p2c6b p5c7b p1c8b 2 815 863 833 814 771 795 841 777 879 852 839 815 790 831 821 764 > class(x) [1] "data.frame" > y <- as.matrix(x) > class(y) [1] "matrix" > y p1c1a p5c2a p2c3a p7c4a p6c5a p3c6a p4c7a p8c8a p8c1b p4c2b p3c3b p6c4b p7c5b p2c6b p5c7b p1c8b 2 815 863 833 814 771 795 841 777 879 852 839 815 790 831 821 764 > dimnames(y) <- NULL > y [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10] [,11] [,12] [,13] [,14] [,15] [,16] [1,] 815 863 833 814 771 795 841 777 879 852 839 815 790 831 821 764 > class(y) [1] "matrix" }} ---- *二行目の２から１７番目の要素だけ取り出す x <- fragJ11[2,2:17] *マトリックスに変換 y <- as.matrix(x) *見出しにNULLを入れて見出しをなくす dimnames(y) <- NULL ---- *data.matrix() もある。 !!行列を入れ替える： t関数 {{pre > x <- matrix(1:9, nrow=3, ncol=3) > x [,1] [,2] [,3] [1,] 1 4 7 [2,] 2 5 8 [3,] 3 6 9 > t(x) [,1] [,2] [,3] [1,] 1 2 3 [2,] 4 5 6 [3,] 7 8 9 }} !!Box Plot Diagram to Identify Outliers boxplotと外れ値の説明　↓　わかりやすい https://www.whatissixsigma.net/box-plot-diagram-to-identify-outliers/ !!References ! R for Data Science https://r4ds.had.co.nz/ https://note.com/mitti1210/n/n386d216fcb0a