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|this| is| a| data|
|171| 62.6| 23| 1|
|158 |49.8 |25 |0|
|163 |68.7 |42 |1|
|178 |75.4 |33 |1|
|163 |55.7 |28 |0|
というデータがあるとして,
> z <- scan("2data.txt",skip=1)
~> z <- scan("2data.txt",skip=1)
Read 20 items
> z
~> z
[1] 171.0 62.6 23.0 1.0 158.0 49.8 25.0 0.0 163.0 68.7 42.0 1.0
[13] 178.0 75.4 33.0 1.0 163.0 55.7 28.0 0.0
一行にまとめられる.
一行にまとめられる.
> z <- scan("2data.txt",list(height="",weight="",sex=""),skip=1)
~> z <- scan("2data.txt",list(height="",weight="",sex=""),skip=1)
Read 7 records
> z
~> z
$height
[1] "171" "1" "25" "68.7" "178" "1" "28"
$weight
[1] "62.6" "158" "0" "42" "75.4" "163" "0"
$sex
[1] "23" "49.8" "163" "1" "33" "55.7" ""
数値も文字列として読み込んでしまう.
数値も文字列として読み込んでしまう.
> z <- scan("2data.txt",list(height=0,weight=0,sex=""),skip=1)
~> z <- scan("2data.txt",list(height=0,weight=0,sex=""),skip=1)
Read 7 records
> z
~> z
$height
[1] 171.0 1.0 25.0 68.7 178.0 1.0 28.0
$weight
[1] 62.6 158.0 0.0 42.0 75.4 163.0 0.0
$sex
[1] "23" "49.8" "163" "1" "33" "55.7" ""
身長と体重を数値データとして読みこんだ. オプションは 1 でも良いらしい.
身長と体重を数値データとして読みこんだ. オプションは 1 でも良いらしい.
ここで次のようなデータセットを考えてみる.
ここで次のようなデータセットを考えてみる.
|this| is |a| data|
| 171| 62.6| 23| M|
| 158| 49.8| 25| F|
| 163| 68.7| 42| M|
| 178| 75.4| 33| M|
| 163| 55.7| 28| M|
this is a data
171 62.6 23 M
158 49.8 25 F
163 68.7 42 M
178 75.4 33 M
163 55.7 28 M
> z <- scan("2data.txt",list(height=0,weight=0,age=0,sex=""),skip=1)
~> z <- scan("2data.txt",list(height=0,weight=0,age=0,sex=""),skip=1)
Read 5 records
> z
~> z
$height
[1] 171 158 163 178 163
$weight
[1] 62.6 49.8 68.7 75.4 55.7
$age
[1] 23 25 42 33 28
$sex
[1] "M" "F" "M" "F" "M"
最後のsexが文字データとして読み込まれている. これを今後の処理の都合上, 因子オブジェクトに変更する.
最後のsexが文字データとして読み込まれている. これを今後の処理の都合上, 因子オブジェクトに変更する.
> z <- scan("2data.txt",list(height=0,weight=0,age=0,sex=""),skip=1)
~> z <- scan("2data.txt",list(height=0,weight=0,age=0,sex=""),skip=1)
Read 5 records
> z
~> z
$height
[1] 171 158 163 178 163
$weight
[1] 62.6 49.8 68.7 75.4 55.7
$age
[1] 23 25 42 33 28
$sex
[1] "M" "F" "M" "F" "M"
> z$sex <- factor(z$sex)
> z
~> z$sex <- factor(z$sex)
~> z
$height
[1] 171 158 1以下は適合度の検定です63 178 163
[1] 171 158 163 178 163
$weight
[1] 62.6 49.8 68.7 75.4 55.7
$age
[1] 23 25 42 33 28
$sex
[1] M F M F M
Levels: F M
ただし,この段階だとデータフレームとして不完全.
ただし,この段階だとデータフレームとして不完全.
> summary(z)
~> summary(z)
Length Class Mode
height 5 -none- numeric
weight 5 -none- numeric
age 5 -none- numeric
sex 5 factor numeric
> z[[1]]
~> z[[1]]
[1] 171 158 163 178 163
> z[1,]
~> z[1,]
Error in z[1, ] : incorrect number of dimensions
> z[,1]
~> z[,1]
Error in z[, 1] : incorrect number of dimensions
> z[[2]]
~> z[[2]]
[1] 62.6 49.8 68.7 75.4 55.7
そこで
そこで
> df <- data.frame(z$height, z$weight, z$age, z$sex)
> df
~> df <- data.frame(z$height, z$weight, z$age, z$sex)
~> df
z.height z.weight z.age z.sex
1 171 62.6 23 M
2 158 49.8 25 F
3 163 68.7 42 M
4 178 75.4 33 F
5 163 55.7 28 M
なお [1,] で一行目全て, [,1] は一列目全てを意味する.
なお [1,] で一行目全て, [,1] は一列目全てを意味する.
> df[1,]
~> df[1,]
z.height z.weight z.age z.sex
1 171 62.6 23 M
> df[,1]
~> df[,1]
[1] 171 158 163 178 163
以下は適合度の検定です
ここで
以下は適合度の検定
> summary(df)
~> summary(df)
z.height z.weight z.age z.sex
Min. :158.0 Min. :49.80 Min. :23.0 F:2
1st Qu.:163.0 1st Qu.:55.70 1st Qu.:25.0 M:3
Median :163.0 Median :62.60 Median :28.0
Mean :166.6 Mean :62.44 Mean :30.2
3rd Qu.:171.0 3rd Qu.:68.70 3rd Qu.:33.0
Max. :178.0 Max. :75.40 Max. :42.0
>
なお次のようなファイルの場合
lineNr, Words
00001,6
00002,15
00003,13
...
00027,3
00028,23
gesetz <- read.table("gesetz.csv",sep=",", header=TRUE)
なお次のようなファイルの場合
|lineNr,| Words |
| 00001,|6 |
| 00002,|15 |
| 00003,|13 |
| ..., | ...|
| 00027,|3 |
| 00028,|23 |
~> gesetz <- read.table("gesetz.csv",sep=",", header=TRUE)
と明示的に ヘッダがあることを指定する必要あり.
一行目にタイトルなど,データ以外があれば
と明示的に ヘッダがあることを指定する必要あり.
一行目にタイトルなど,データ以外があれば
gesetz <- read.table("gesetz.csv",sep=",", header=TRUE, skip=1)
と明示的に ヘッダがあることを指定する必要あり.
~> gesetz <- read.table("gesetz.csv",sep=",", header=TRUE, skip=1)
と明示的に ヘッダがあることを指定する必要あり.