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Rプログラミング02 仝デ`タ秘竃薦。好妊
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wada, kazumi
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Rプログラミング02 仝デ`タ秘竃薦。好妊
1.
######################################################## # I. さまざまなデ`タの秘薦圭隈 ######################################################## #------------------------------------------------------- #
A) コンソ`ルでの岷俊秘薦 dat1 (cars デ`タ)恬撹 #------------------------------------------------------- # スピ`ド speed <- c(4, 4, 7, 7, 8, 9, 10, 10, 10, 11, 11, 12, 12, 12, 12, 13, 13, 13, 13, 14, 14, 14, 14, 15, 15, 15, 16, 16, 17, 17, 17, 18, 18, 18, 18, 19, 19, 19, 20, 20, 20, 20, 20, 22, 23, 24, 24, 24, 24, 25) # 崙咯琺x dist <- c(2, 10, 4, 22, 16, 10, 18, 26, 34, 17, 28, 14, 20, 24, 28, 26, 34, 34, 46, 26, 36, 60, 80, 20, 26, 54, 32, 40, 32, 40, 50, 42, 56, 76, 84, 36, 46, 68, 32, 48, 52, 56, 64, 66, 54, 70, 92, 93, 120, 85) # 佩双にまとめる dat1 <- cbind(speed,dist) #------------------------------------------------------- # 用) R で耙しいこと [A)の dat1 を聞喘] #------------------------------------------------------- plot(dat1) # 柊下軛荵 lm1 <- lm(dist~speed) # 指「蛍裂 summary(lm1) # 指「蛍裂Y惚燕幣 abline(lm1, col= "red") # 指「宙鮫 summary(dat1) # デ`タの児云y楚 str(lm1) # lm1 の坪否_J #------------------------------------------------------- # B) デ`タエディタの旋喘 #------------------------------------------------------- # まず腎のデ`タフレ`ム dat2 を恬撹 dat2 = data.frame() # コンソ`ルのメニュ`を荷恬する栽は仝シ々 => 仝デ`タエディタ々 # 揖じ荷恬を參和のコマンドでできる fix(dat2) #------------------------------------------------------- # C) CSV ファイルのiみzみ、その 1 #------------------------------------------------------- # 恷もお返Xな圭隈 data1 <- read.csv(file.choose())
2.
head(data1) # デ`タの丹^だけ燕幣 tail(data1)
# デ`タの挑硫だけ燕幣 #------------------------------------------------------- # C) CSV ファイルのiみzみ、その 2 #------------------------------------------------------- setwd("Y:/PCxxx") # 光繁の恬Iフォルダを峺協する dat3 <- read.csv("cars2.csv", header=TRUE) # デ`タにヘッダがない栽は header=FALSE を峺協 head(dat3) # デ`タの丹^だけ燕幣 tail(dat3) # デ`タの挑硫だけ燕幣 #------------------------------------------------------- # D) 曝俳り猟忖のない耕協Lファイルのiみzみ #------------------------------------------------------- wt1 <- c(10, 8) # 光朕の蓐方 cn1 <- c("speed", "dist") # 朕兆 dat4 <- read.fwf("cars.txt", widths=cm1, col.names=cn1) head(dat4) # デ`タの丹^だけ燕幣 tail(dat4) # デ`タの挑硫だけ燕幣 #------------------------------------------------------- # E) }方の csv ファイルをまとめて #------------------------------------------------------- #----------------------------- # E-5. まず 1 云iんでみる #----------------------------- setwd("Y:/PCxxx/giji") # 光繁の恬Iフォルダを峺協する giji1 <- read.csv("GIJI_2004zensho_dataset(00001゛05000).csv", header=FALSE) head(giji1) tail(giji1) #----------------------------- # E-8. まとめて #----------------------------- ##### EXCEL で恬ったコンスタント燕 code.csv のiみzみ rm(list=ls(all=TRUE)) # 恬II囃のお潦 setwd("Y:/PCxxx/giji") # カレントディレクトリの峺協 #%%%%# cd1 <- read.csv("code.csv", header=TRUE) tail(cd1) a1 <- which(!is.na(cd1$ren)) # コンスタントファイル挑硫の cd1 <- cd1[a1,] # ブランク佩茅
3.
tail(cd1) # cd1
の挑硫_J # 咀徨奉來へのQ雙崙フラグ恬撹 ft1 <- rep(TRUE, dim(cd1)[1]) ft1[which(cd1$type == 2)] <- FALSE # 凋兆tを峺協してデ`タファイル兆の匯Eを函誼 (f.list <- list.files(path=getwd(), pattern="*).csv")) dt1 <- do.call("rbind", lapply(f.list, read.csv, col.names=cd1$namae, as.is=ft1, header=FALSE)) dim(dt1) # [1] 32027 197 ######################################################## # II. 竃薦の圭隈 ######################################################## #------------------------------------------------------- # A) ワ`クスペ`ス畠悶の隠贋 #------------------------------------------------------- save.image("Kensyuu1") #------------------------------------------------------- # B) コ`ド堕sの隠贋 #------------------------------------------------------- # メニュ`バ`で荷恬します #------------------------------------------------------- # C) バイナリファイル #------------------------------------------------------- save(cd1, dt1, file="giji.rdata") # デ`タレイアウト秤 cd1 とデ`タ dt1 を書瘁の旋喘のため # giji.Rdata として隠贋 #------------------------------------------------------- # D) CSV ファイル #------------------------------------------------------- #setwd("Y:/PCxxx/giji") # カレントディレクトリの峺協 data(iris) # 5 篳 150 レコ`ドのあやめデ`タをロ`ド write.csv(iris, file="iris.csv") write.csv(iris, file="iris1.csv", quote=FALSE, row.names=FALSE) #########################################################
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