Rstudioでデータフレームを使いこなそう!ベクトルやマトリックス、リストとの違いはある?

データフレームは、Rユーザーなら避けられない重要なデータ形式の一つです。

しかし、ベクトル、マトリックス(行列)、リストなどは名前からどういったものか想像しやすいのに対して、データフレームという用語の意味はわかりにくいですよね。

  • データフレームがなんだかよくわからずに使っている
  • データフレームを使うことのメリットがわからない
  • データフレーム独自のデータ操作方法を使いこなせていない

という方も多いのではないでしょうか。

この記事では、

  • データフレームが何なのか知りたい
  • データフレームを自由自在に扱えるようになりたい

という方向けに解説します。

具体的なコマンドも記載しているので、実際に手を動かしながらデータフレームの操作に慣れてくださいね。

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目次

Rstudioのデータフレームとは何なのか?

まずは、データフレームの定義と特徴について詳しく説明します。

データフレームの定義と特徴

データフレームは、Excel形式のように、行(横の並び)と列(縦の並び)でデータセットを扱うためのもので、各列は異なるデータ型を持つことができます

Rでは、ExcelファイルやCSVファイルから読み込んだデータ、データベースから取得したデータなどをデータフレームに変換して扱うことが一般的です。

データフレームには簡単にデータ操作可能なコマンドが用意されているので、データを簡単に操作・分析することが可能となります。例えば、

  1. データのフィルタリング
  2. 並び替え
  3. 列の追加・削除

といった基本的な操作が直感的に行えます。このため、データ分析を行う際には欠かせないデータ形式となっています。

データフレームと他のデータ構造の比較

Rには、データフレーム以外にもベクトル、マトリックス、リストなどのさまざまなデータ構造があります。

データフレームの強みは、ベクトルやマトリックスより柔軟性が高く、リストよりデータ操作を単純化できるという点です。

ベクトルとの違い

まず、ベクトルとデータフレームとの違いについて考えてみましょう。

ベクトルは高校数学で習うベクトルと同じイメージで、いわば1次元の構造をもつデータ形式となります。

ベクトルの場合には、「同じデータ型(数値、文字列など)」からなるデータでなければいけません。

数値や文字列を混ぜて扱うことが可能なデータフレームと比べると、非常にシンプルな形式であることがわかります。

マトリックスとの違い

次に、マトリックス(行列)との違いです。

マトリックスはデータフレームと同じ二次元データ構造ですが、数値なら数値、文字列なら文字列と、同じ型のデータしか含めることはできません。

これに対してデータフレームは異なるデータ型を持つ列を含むことができるため、より柔軟なデータ操作が可能です。

このため、異なる種類のデータを同時に扱う必要がある場合にはデータフレームが適しています

リストとの違い

最後に、リストとの比較です。

リストは異なるデータ型やデータ構造を含むことができる柔軟なデータ構造ですが、その柔軟性ゆえデータの操作を構造に合わせて考えなければいけません。

例えば、リストの中に小さいリストをいれたり、リストの1番目にはベクトルを、2番目には行列を、3番目にはまた違うベクトルを格納したりすることができます。

このように様々なデータをひとまとめにするために便利なリストですが、リストの場合には要素ごとに可能なデータ処理を考えて操作する必要があります。

これに対してデータフレームは人間が見慣れている2次元の形式と決まっていますから、決まったデータ操作の方法を覚えていればあまり考えることはありません。

Rstudioでのデータフレームの作成方法

以下では、データフレームの作成方法について解説します。

データを直接入力してデータフレームを作る方法

データを手入力してデータフレームを作成する場合には、列ごとにベクトルを指定してデータフレームを作成します。

データの読み込み関数を使う場合

実際のデータを扱う際には、外部ファイルからデータを読み込むことが多いですよね。

特に、CSVファイルは広く使われているデータ形式の一つです。

read.csv() 関数を使うことで、CSVファイルを簡単にデータフレームとして読み込むことができます。


あるいは、


のような形で、作業場所を移動してからデータファイル名だけを使って読み込むことも可能です。

データフレームを作成した後に列名や行名を変更したい場合には、


のような形で設定できます。

ラベル名を指定しておけば、df$Name などのようにして、データフレームを操作する際により直感的にデータを扱うことができます。

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Rstudioでのデータフレームの基本操作

次に、データフレームの基本操作について以下の順番で詳しく説明します。

  1. データの抽出方法
  2. データの追加・削除
  3. データの並び替え

データの抽出方法

Rのデータフレームの操作において、特定のデータだけを取り出す(抽出する)方法は非常に重要です。インデックス([1,2]などの数値)や条件(等号 “=” や不等号 “>” など)を使ってデータを簡単に抽出することができます。

まず、行と列を指定してデータを抽出する基本的な方法を見てみましょう。以下のコードは、1行目(太郎)の2列目(年齢)のデータを抽出する例です。


このように、行番号と列番号を指定することで、特定のデータを取り出すことができます。

また、複数の行や列を同時に抽出することも可能です。例えば、以下のコードは1行目から3行目までのすべての列のデータを抽出する例です。


次に、列名を使ってデータを抽出する方法を見てみましょう。列名を指定することで、より直感的にデータを操作することができます。

以下の例は、”名前” 列のデータを抽出する方法です。


このように、列名を使ってデータを取り出すことで、コードが書きやすく&読みやすくなります。

最後に、条件を使ったデータの抽出方法について説明します。

例えば、年齢が26歳以上のデータを抽出する場合、subset関数を使うと便利です。


このように、条件を指定してデータをフィルタリングすることで、必要なデータだけを簡単に取り出すことができます。

データの追加・削除

Rのデータフレームでは、簡単にデータを追加したり削除したりすることができます。

まず、新しい列を追加する方法について見てみましょう。以下のコードは、新しい列 “住所” を追加する例です。


このように、新しいデータを簡単に追加することができます。

次に、行の追加方法について説明します。rbind() 関数を使うことで、既存のデータフレームに新しい行を追加することができます。以下のコードは、新しい行を追加する例です。


最後に、データの削除方法について見てみましょう。データフレームの特定の行や列を簡単に削除することが可能です。例えば、1行目を削除する場合、以下のようにします。


練習問題:
1行目ではなく1列目のデータを削除する場合にはどうすればいいでしょうか。考えて実行してみてください。

データの並び替え

データを分析する際には、特定の基準でデータを並び替えたい場合があります。データフレームでは、簡単にデータの並び替えを行うことができます。

まず、ひとつの列に基づいてデータを並び替える方法を見てみましょう。以下のコードは、”年齢” 列を基準にデータを昇順に並び替える例です。


複数の列に基づいてデータを並び替えることも可能です。例えば、”性別” 列と “年齢” 列の両方を基準に並び替える場合、以下のようにします。

Rstudioでのデータフレームの要約

データフレーム形式を使ったデータの要約や集計の方法について解説します。

summary関数による基本統計量の算出

データフレームでは、マトリックス型と同様にsummary() 関数を使って簡単に基本統計量を算出することができます。

まず、summary() 関数の基本的な使い方を見てみましょう。以下のコードは、データフレームの基本統計量を表示する方法です。


summary() 関数を使うことで、データフレームの各列に対する基本統計量を一度に確認することができます。

さらに、summary() 関数を使って特定の列に対する統計量を算出することも可能です。例えば、”年齢” 列に対する基本統計量を算出する場合、以下のようにします。

aggregate関数による要約

データフレームを用いてグループごとの要約統計量を確認する際には、aggregate()関数が非常に便利です。この関数を使うことで、特定のグループごとに統計量を算出することができます。

以下のコードは、”性別” 列ごとに “年齢” 列の平均値を算出する方法です。


さらに、複数の列に対して集計を行うことも可能です。例えば、”性別” 列ごとに “年齢” と “点数” 列の平均値や最大値を算出する場合、以下のようにします。

まとめ

この記事では、データフレームについてその特徴や他のデータ形式との違いについて紹介し、基本的な操作方法について解説しました。

Rのパッケージによっては、入力データがデータフレーム形式であることを前提に作られている場合もあります。

ベクトルやマトリックスより柔軟なデータ形式に対応でき、リストより決まった形式でのデータ操作が可能なデータフレームを使いこなせれば、RやRstudioでのデータ分析が非常に効率的になります。

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  • 推定ってどんなことをしているの?
  • 臨床研究を計画するってどういうこと?
  • どうにかして標本平均を母平均に近づけられないか?
第2章:研究目的をどれだけ明確にできるのかが重要
  • データさえあれば解析でどうにかなる、という考え方は間違い
  • 何を明らかにしたいのか? という研究目的が重要
  • 研究目的は4種類に分けられる
  • 統計専門家に相談する上でも研究目的とPICOを明確化しておく
第3章:p値で結果が左右される時代は終わりました
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