プログラミングチュートリアル - ページ 9

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R の NBA データを使用した SQL Select ステートメント

R の NBA データを使用した SQL Select ステートメント

やあ、みんな！ R プログラミング言語に関するこのビデオへようこそ。このチュートリアルでは、R を使用して SQL から SELECT ステートメントを実行し、NBA (全米バスケットボール協会) データを操作する方法を検討します。それでは、早速入ってみましょう！

最初に行う必要があるのは、SQL パッケージをロードすることです。まだインストールしていない場合は、コマンド「install.packages("sqldf")」を実行してインストールできます。すでにインストールされているので、「library(sqldf)」を使用してパッケージをロードするだけです。

次に、Excel ファイルを読み取ることができる「xlsx」パッケージをロードします。まだインストールしていない場合は、「install.packages("xlsx")」を使用してインストールできます。インストールできたので「library(xlsx)」を使って読み込みます。

両方のパッケージがロードされたので、キャバリアーズ (Cavs) データの読み込みに進みましょう。キャブズは NBA チームであり、彼らの選手データをクエリします。 Excel ファイルからデータを読み取るには、「read.xlsx」関数を使用します。この場合、データは C ドライブに保存されているため、それに応じてファイル パスを指定します。たとえば、「C:/デスクトップ/data.xlsx」です。さらに、シート名を「Sheet1」とします。

データの読み取りに成功したら、「Cavs」データ フレームの構造を調べることができます。これは、17 個の観測値 (行) と 9 個の変数 (列) で構成されます。変数には、選手名、ポジション、身長、体重、生年月日、年齢、経験、出身校が含まれます。

データをクリーンアップするには、対象となる特定の列を選択し、「Cavs_cleaned」という新しいデータ フレームに保存します。 「height」列と「exp」列は書式設定の問題が含まれており、分析には関係ないため、除外します。

データがクリーンアップされたので、「sqldf」関数を使用して SQL SELECT ステートメントの実行を開始できます。まず、「Cavs」テーブルからすべての列を選択します。ステートメント「SELECT * FROM Cavs」を使用して、テーブルからすべての行と列を取得します。

次に、「Cavs」テーブルから「player」列と「school」列のみを選択します。これは、SQL ステートメント「SELECT player, school FROM Cavs」を使用して実行できます。

次のクエリでは、名前が文字「I」で始まるすべてのプレーヤーを選択します。これを実現するには、SQL ステートメント「SELECT * FROM Cavs WHERE player LIKE "I%"」を使用します。 「%」記号はワイルドカードとして機能し、プレイヤー名の「I」に続く文字と一致します。

特定の情報を取得するには、レブロン・ジェームズの年齢と体重を選択してみましょう。 SQL ステートメント「SELECT age,weight FROM Cavs WHERE player = "LeBron James"」を使用して、「Cavs」テーブルから年齢と体重を取得します。

次に、チーム名簿上の固有の年齢ごとのプレーヤーの数を数えてみましょう。これを実現するには、SQL ステートメント「SELECT age, COUNT(age) FROM Cavs GROUP BY age」を使用します。結果には、それぞれの固有の年齢と、対応するプレーヤーの数が表示されます。

年齢に基づいて選手を並べ替えるには、SQL ステートメント「SELECT player, age FROM Cavs ORDER BY age DESC」を使用します。これにより、プレイヤーは年齢に基づいて最年長から最年少まで配置されます。

最後に、28 歳以上のガード (ポジション「G」の選手) だけを選択しましょう。これを実現するには、SQL ステートメント「SELECT player,position, age FROM Cavs WHERE Position = "G" AND age > 28」を実行します。 '。

ビデオの次の部分では、Cavs の名簿に対してデータのフィルタリングと集計操作を実行します。それでは、詳しく見ていきましょう。

まず、体重が 220 ポンドを超えるすべてのプレーヤーを選択しましょう。これは、SQL の WHERE 句を使用して実現できます。コードは次のとおりです。

heavy_players <- SQLDF("SELECT * FROM Cavs WHERE weight > 220")

このクエリを実行すると、体重が 220 ポンドを超えるプレーヤーの情報を含む、heavy_players という新しいデータ フレームが取得されます。このデータ フレームをさらに調査して結果を分析できます。

それでは、データの集計に進みましょう。キャブスのロスターに登録されている選手の平均年齢を計算します。その方法は次のとおりです。

average_age <- SQLDF("SELECT AVG(age) AS average_age FROM Cavs")

このクエリを実行すると、average_age 変数内のすべてのプレーヤーの平均年齢を含む結果が得られます。これを印刷したり、さらなる計算に使用したりできます。

次に、プレイヤーの最大体重を求めてみましょう。この目的には SQL MAX() 関数を使用できます。

max_weight <- SQLDF("SELECT MAX(weight) AS max_weight FROM Cavs")

このクエリは、Cavs テーブルから最大重みを取得し、それを max_weight 変数に保存します。

次に、データをフィルターして、年齢が 25 ～ 30 歳のプレーヤーを選択しましょう。コードは次のとおりです。

young_players <- SQLDF("SELECT * FROM Cavs WHERE age BETWEEN 25 AND 30")

このクエリを実行すると、指定された年齢範囲内のプレーヤーの情報を含む young_players という新しいデータ フレームが作成されます。

最後に、選手を身長に基づいて昇順に並べ替えてみましょう。

sorted_players <- SQLDF("SELECT * FROM Cavs ORDER BY height ASC")

このクエリを実行すると、身長によって昇順に並べ替えられたプレーヤーを含む、sorted_players という名前のデータ フレームが取得されます。

これで、NBA Cavs データに対する R プログラミング言語を使用した SQL クエリのデモンストレーションは終了です。このビデオが有益でお役に立てば幸いです。ご質問やご提案がございましたら、以下のコメント欄にご記入ください。 R プログラミング チュートリアルの最新情報を入手するには、「いいね！」、共有、購読することを忘れないでください。ご視聴いただきありがとうございます。次のビデオでお会いしましょう!

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Twitter マイニング R でツイートを抽出する

Twitter マイニング R でツイートを抽出する

皆さん、私たちの独自のツールを使用した Twitter マイニングに関するこのビデオへようこそ。私は Medium.com という Web サイトにいます。そこでは、独自の Twitter 開発者アカウントを設定し、RStudio を使用してツイートのマイニングを開始するのに役立つ記事を書きました。このビデオでは、記事で概説されている手順を説明しますので、ご自身で Twitter マイニングを始めることができます。以下の説明に記事へのリンクを必ず記載しますので、読んでフォローしていただけます。

まず、前提条件について説明します。始めるには、RStudio と Twitter アプリケーション アカウントが必要です。さらに、Twitter 開発者のアカウントが必要です。 Twitterアプリの設定方法については記事内で詳しく解説しているので、ぜひチェックしてみてください。これらのアカウントを設定したら、次のステップに進むことができます。

次に、必要な R パッケージをインストールしてロードする必要があります。この記事には、このプロセスに必要な特定のパッケージがリストされています。続行する前に、必ず RStudio にインストールしてロードしてください。

次にTwitter認証の設定をしていきます。この記事でも、これを行う方法について段階的な手順を説明します。ガイドラインに従って、RStudio 環境を Twitter API で認証します。この認証プロセスは、Twitter のデータにアクセスするために重要です。

最後にTwitter検索機能を使ってツイートを抽出してみます。このビデオでは、事前構成された RStudio 環境を使用するため、セットアップ プロセス全体を実行する必要はありません。 Twitter 検索機能を直接実行できます。

Twitter 検索関数はいくつかのパラメーターを受け取ります。まず、検索するキーワードまたはトピックを表す検索文字列を指定します。また、取得する行またはツイートの数、およびツイートの言語も定義します。ビデオでは、NBA のツイートを検索する例が示されています。

Twitter 検索機能を実行すると、指定された検索条件に関連する指定された数のツイートが取得されます。このビデオでは、取得された 3 つのツイートが表示されます。検索条件を変更して、冬季オリンピックや映画「ブラックパンサー」など、さまざまなトピックを調べることができます。 Twitter 検索機能を使用すると、ツイートを抽出してさらに分析することができます。

抽出したツイートをCSVやテキストファイルに保存することで、感情分析をはじめとするさまざまな分析が可能になります。たとえば、ビットコインやその他の関心のあるトピックに対する人々の感情を分析できます。

これで、RStudio を使用した Twitter 検索機能と Twitter マイニングの基本のデモンストレーションは終わりです。このビデオが役に立ったと思われた場合は、以下のコメント欄でお知らせください。 Twitter マイニングに関するその他のビデオをご覧になるには、「いいね！」、共有、チャンネル登録を忘れないでください。ご視聴いただきありがとうございます。次のビデオでお会いしましょう!

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感情分析Rプログラミング

感情分析Rプログラミング

皆さん、Art プログラミング言語に関するこのビデオへようこそ。このビデオでは、感情分析というエキサイティングなトピックを取り上げます。感情分析は、テキスト内で表明された意見を計算によって特定し、分類するプロセスです。これにより、主題に対する作家の態度が否定的であるか、中立的であるか、肯定的であるかを判断できます。それでは、早速始めてみましょう!

最初に行う必要があるのは、センチメント分析に必要なパッケージをインストールすることです。コマンド install.packages("ourセンチメント") を使用して、必要なパッケージをインストールできます。すでにインストールされているので、このコマンドの実行は省略します。次に、library(ourセンチメント)関数を使用して「私たちのセンチメント」パッケージをロードします。

「私たちの感情」パッケージは、いくつかの便利な機能を提供します。そのうちの 1 つは、calculate_total_presence_sentiment と呼ばれます。この関数を使用して、テキスト文のベクトルを分析します。この例では、「これは良いテキストです」、「これは悪いテキストです」、「これは本当に悪いテキストです」、「これはひどいです」という文を使用します。ベクトルを入力してコマンドを実行すると、文のうち 3 つは否定的な感情を持ち、1 つだけが肯定的な感情を持っていることがわかります。

ここで、どの文がどのセンチメントに対応するかを判断するには、calculate_sentiment 関数を使用します。前のコマンドをコピーして再度実行すると、テキストとその感情の間の明確なマッピングが得られます。この場合、「これは良いテキストです」は肯定的なものとして分類されます。

感情ラベルではなく数値を使用したい場合は、calculate_score 関数を使用できます。コマンドをコピーして実行すると、各文に対応するスコアが取得されます。この例では、すべての文のスコアが -1 です。

Art プログラミング言語による感情分析に関するこのビデオが興味深いと思っていただければ幸いです。ご質問やご意見がございましたら、以下に残してください。このビデオが役立つと思われた場合は、「いいね！」、購読、共有することを忘れないでください。ご視聴いただきありがとうございます。次のビデオでお会いしましょう!

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R のインストール方法と R Studio のインストール方法。 Rスタジオの使い方 |初心者のためのRプログラミング

R のインストール方法と R Studio のインストール方法。 Rスタジオの使い方 |初心者のためのRプログラミング

このビデオでは、R のダウンロードとインストールのプロセスについて説明します。さらに、RStudio のダウンロードとインストール、およびその使用方法についても簡単に説明します。 R プログラミングの学習に興味があるなら、ここが最適な場所です。この YouTube チャンネルでは、さまざまなトピックをカバーする幅広い R プログラミング ビデオを提供しています。

R のダウンロードとインストールから始めましょう。これは比較的簡単なプロセスですが、どこで見つかるかを知っておくことが重要です。 R をダウンロードするには、R プロジェクト Web サイト (r-project.org) にアクセスする必要があります。 Web サイトにアクセスしたら、「Download R」オプションをクリックします。ダウンロード場所を選択するように求められます。たとえば、アイルランドにいる場合は、アイルランド オプションを選択できます。 Apple Mac を使用しているため、R for Mac をダウンロードするオプションを選択します。必ず最新リリースをダウンロードしてください。ダウンロードが完了したら、他のソフトウェア アプリケーションと同様に R をインストールします。

R をダウンロードしてインストールした後、RStudio をダウンロードしてインストールすることをお勧めします。私の意見では、RStudio は R コードを書くのに最適なプラットフォームです。 RStudio を入手するには、RStudio Web サイトにアクセスし、[RStudio をダウンロード] オプションをクリックします。 RStudio の有料バージョンは主に企業での使用を目的としているため、RStudio の無料バージョンをダウンロードしてインストールできます。お使いのコンピューター (この場合は Mac) に適したプラットフォームを選択します。ダウンロードが完了したら、他のソフトウェア アプリケーションと同様に RStudio をインストールします。

RStudio を起動すると、RStudio インターフェイスが表示されます。これに慣れるために、インターフェイスの 4 つの象限について簡単に説明します。左上にはコード エディターがあり、ここに R コードを記述します。この例では、1 行のコードを作成しました。コードを実行すると、コンソールと呼ばれる左下の象限にコードが表示されます。コードによって出力が生成される場合、それはコンソールにも表示されます。

コードを実行するには、その行を選択し、Mac で「Command + Enter」を押すだけです (ショートカットは PC によって異なる場合があります)。コンソールで実行されたコードが表示されます。いずれかの象限にズームインするには、「Shift + Control + 1」などのキーボード ショートカットを使用してコードに焦点を合わせるか、「Shift + Control + 0」を使用して 4 つの象限すべてを表示できます。

右上の象限に移動すると、環境が表示されます。ここには、R セッション中に作成されたオブジェクトと関数が表示されます。データを変数に代入することでオブジェクトを作成できます。例えば、CSVファイルを読み込んだ結果を変数「mydata」に代入してオブジェクトを作成します。環境を拡大するには、「Shift + Control + 8」ショートカットを使用します。

最後に、右下の象限には、「ファイル」、「プロット」、「パッケージ」、「ヘルプ」などのさまざまなタブが含まれています。 「ファイル」タブを使用すると、ハードドライブに移動してファイルやフォルダーにアクセスできます。 [プロット] タブには、R セッション中に生成されたプロットまたは視覚化が表示されます。 「パッケージ」タブでは、R の機能を拡張する追加パッケージをインストールおよび管理する方法が提供されます。パッケージについては、別のビデオで詳しく説明します。最後に、[ヘルプ] タブは、特定の機能やコマンドに関する情報が必要な場合に貴重なリソースです。 「?t.test」のように関数名の前に疑問符を付けて入力すると、詳細情報と例にアクセスできます。

RStudio についてのこの簡単な紹介により、R と RStudio の両方を快適にダウンロードしてインストールできるはずです。学ぶべきことはまだたくさんあります。次のビデオでは、データのインポート、パッケージのインストール、基本的な分析の実行、プロジェクトの開始について説明します。さらにエキサイティングなコンテンツにご期待ください。今後のビデオの更新情報を受け取るには、このチャンネルに登録し、通知ベルをクリックすることを忘れないでください。

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初心者のための R プログラミング - R を使用する必要がある理由

初心者のための R プログラミング - R を使用する必要がある理由

無料のオープンソース プログラミング言語である R は非常に人気があり、データ分析や統計分析において貴重なツールとなっています。このビデオでは、SPSS、Stata、SAS などの高価な市販の代替手段よりも R がますます好まれる理由を探ります。

R の人気の主な理由の 1 つは、その費用対効果です。 R は無料でオープンソースであるため、高価なライセンスを必要とせずに堅牢な機能セットを提供します。データ分析コミュニティの進行中の傾向が示すように、このアクセシビリティにより、ユーザーが他のソフトウェア パッケージから R に大幅に移行するようになりました。

R はプログラミング言語であるため、怖がる人もいるかもしれませんが、実際には非常に親しみやすいものです。このビデオは、R を使用するのは難しくも怖くもないことを視聴者に安心させます。実際、これは比較的直感的であり、広大な R コミュニティからの豊富なサポートのおかげで簡単に学習できます。

データ分析でコードを使用する主な利点は、再現性です。分析をコード形式で文書化して共有することで、他の人が結果を正確に再現し、その結論に到達するまでにとった手順を理解できるようになります。これにより透明性が促進され、コラボレーションが容易になり、他の人が分析のレビュー、改善提案、または潜在的な間違いを特定できるようになります。対照的に、ポイント アンド クリック システムには、このレベルの透明性とコラボレーションが欠けています。

さらに、コードベースの分析は再現性があるだけでなく、再現性も高くなります。将来追加データを取得する場合は、コードを実行することで、データのクリーニング、操作、分析を含む分析を簡単に再実行できます。これにより、ワークフロー全体を簡単に繰り返すことができ、一貫性と効率性が確保されます。

オープンソース言語である R の最も魅力的な側面の 1 つは、特定のデータ分析タスクに利用できる膨大な数のパッケージです。世界中の開発者によって作成されたこれらのパッケージは、幅広い分析上の課題に対処しており、R に自由にインストールして利用することができます。ビデオでは、数千にも及ぶこれらのパッケージの豊富さを強調しており、これにより、さまざまな用途で R の機能と汎用性がさらに拡張されます。データ分析のニーズ。

R は、データの視覚化とグラフィックス機能にも優れています。このビデオでは、この点で R が他のどのパッケージよりも優れていることを強調しています。 R の豊富な視覚化ツールを使用すると、有益で視覚的に魅力的なグラフやプロットを作成でき、データの探索とプレゼンテーションが強化されます。

R のようなプログラミング言語の使用が難しくないことを説明するために、ビデオでは短いデモが提供されています。これは、年齢や身長などの変数を表示する、「友達」と呼ばれる単純なデータ フレームを示しています。このデモンストレーションを通じて、視聴者は、R のオブジェクトに関数を適用することで、平均値の計算、ヒストグラムのプロット、相関関係の検査などの簡単な操作がどのように可能になるかを確認します。これは、コードを書くことに対する不安や誤解を暴くのに役立ち、それがアクセス可能で管理可能なプロセスであることを実証します。

結論として、データ分析および統計分析ツールとして R の人気が高まっているのは、その費用対効果、再現性、再現性、広範なパッケージ エコシステム、強力な視覚化機能、および比較的使いやすいためであると考えられます。このビデオ シリーズは、インストールから始まり、データ分析、操作、視覚化、さらには機械学習や AI などの高度なトピックに至るまで、R のさまざまな側面を視聴者にガイドすることを目的としています。チャンネルのコンテンツをフォローすることで、視聴者は R の計り知れない可能性を学び、データ分析の取り組みに活用する旅に乗り出すことができます。

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データをインポートしてパッケージをインストールする方法。初心者向けのRプログラミング。

データをインポートしてパッケージをインストールする方法。初心者向けのRプログラミング。

SPAR プログラミング ビデオ シリーズへようこそ。このシリーズでは、R プログラミングを始める方法を説明します。このビデオでは、プロジェクトの作成に焦点を当て、プロジェクトの内容について説明します。さらに、データのインポート、パッケージのインストール、データ操作についても説明します。このセッションが終了するまでに、R プログラミングでタスクを実行できるようになることを目標としています。それでは、始めましょう。

R プログラミングについて学ぶことに興味があるなら、ここは正しい場所です。この YouTube チャンネルでは、幅広いトピックをカバーする包括的な R プログラミング チュートリアルを提供しています。この時点で、R と RStudio がすでにインストールされていると仮定して、RStudio 環境を見てみましょう。

RStudio を開くと、4 つの象限があることに気づくでしょう。この環境に慣れていない場合は、専用の動画で紹介していますので、ぜひご覧ください。とりあえずは、始めることに集中しましょう。左上には、さまざまなオプションを含むドロップダウン メニューが表示されます。これらの各オプションについては、今後のビデオで詳しく説明します。ただし、現時点では、プロジェクトを作成することから始めることをお勧めします。

プロジェクトを開始するには、すぐ左側にある「プロジェクトの作成」ボタンをクリックします。プロジェクトの作成は、スクリプト、データ、出力を 1 か所に整理するのに役立つため、不可欠です。 R はデータの場所を認識し、すべてのプロジェクト関連ファイルを作業ディレクトリ内に適切に保存します。これは、上達するにつれて有利になることがわかります。したがって、R でプロジェクトを開始するときは必ず、[新しいプロジェクト] ボタンをクリックすることを強くお勧めします。

[新しいプロジェクト] ボタンをクリックすると、新しいディレクトリを作成し、プロジェクトに名前を付けるためのオプションが表示されます。たとえば、プロジェクトに「Test One」という名前を付けて、「プロジェクトの作成」をクリックします。 R はプロジェクトを作成します。それは RStudio インターフェイスの右下にリストされています。同時に、ハードドライブに「Test One」という名前のフォルダーが作成されます。そのフォルダーに移動すると、プロジェクトを表すアイコンが表示されます。そのフォルダー内で RStudio を開いてプロジェクト アイコンをクリックすると、R が開き、そのプロジェクトに関連付けられたすべてのスクリプト、データ、出力が 1 か所にまとめられます。整頓されて整理整頓された作業環境が作成され、間違いなく感謝されるでしょう。

ここで、R にデータをインポートする方法について説明します。プロジェクトの開始時に作成されたハード ドライブ上のフォルダーに戻ります。インポートするデータを切り取って、そのフォルダーに貼り付けます。データをフォルダーに配置したら、コードを使用してデータをフェッチし、R に自動的にインポートします。こうすることで、コードを実行するときにデータをオブジェクトとしてすぐに利用できるようになり、手動で繰り返しインポートすることを心配する必要がなくなります。

RStudio 内で「データセットのインポート」などのオプションは効率的ではないため、使用しないでください。代わりに、データのインポートをコードに組み込む方法を説明します。データをインポートするコード スニペットの例を次に示します。

my_data <- read.csv("filename.csv")

このコードでは、read.csv 関数を使用して CSV ファイルからデータをインポートします。 Excel や SPSS など、さまざまなファイル形式からデータをインポートできますが、簡単にするために、ここでは CSV ファイルに焦点を当てましょう。このコードを実行すると、データは R 環境にオブジェクト my_data として保存されます。

インポートされたデータを表示するには、head、tail、または view などの関数を使用できます。例えば：

head(my_data)  # displays the first six rows of the data
tail(my_data)  # displays the last six rows of the data

これらの関数を使用すると、データの構造と内容を検査できます。 head 関数はデータの最初の数行を表示し、tail 関数は最後の数行を表示します。これは、データセットを一目で確認し、正しくインポートされたことを確認するのに役立ちます。

データをインポートしたら、いくつかのデータ操作タスクを実行することが必要になる場合があります。 R は、データ操作のための豊富な関数とパッケージのセットを提供します。一般的に使用されるパッケージの 1 つは dplyr です。これは、データのフィルタリング、列の選択、並べ替え、集計などのデータ操作タスク用の一連の関数を提供します。

dplyr パッケージをインストールするには、次のコードを使用できます。

install.packages("dplyr")

インストール後、ライブラリ関数を使用してパッケージを R セッションにロードする必要があります。

library(dplyr)

これで、データ操作のために dplyr パッケージによって提供される関数の使用を開始できるようになります。条件に基づいて行をフィルタリングする例を次に示します。

filtered_data <- my_data %>%
  filter(column_name == "some_value")

このコードでは、filtered_data には、column_name という名前の列の値が「some_value」である my_data の行のみが含まれます。これはほんの一例であり、dplyr パッケージはデータを操作および変換するためのさらに多くの関数を提供します。

コードと変更を追跡するために、R スクリプトを頻繁に保存してください。 RStudio スクリプト エディタの左上隅にあるディスク アイコンをクリックするか、ショートカット Ctrl+S (macOS では Cmd+S) を使用して、スクリプトを保存できます。

結論として、このビデオでは、RStudio でのプロジェクトの作成、コードを使用した R へのデータのインポート、dplyr パッケージを使用したデータ操作の実行の基本について説明しました。これらは、R プログラミングの旅の基礎を形成する基本的な概念です。

次のビデオでは、R でのデータ視覚化を検討し、洞察力に富んだプロットとチャートを作成する方法を学びます。さらにエキサイティングな R プログラミング チュートリアルにご期待ください!

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Excel から R Studio にデータをインポートする方法。初心者のためのRプログラミング

Excel から R Studio にデータをインポートする方法。初心者のためのRプログラミング

インターネットの皆さん、こんにちは！プログラミング 101 へようこそ。ここで、R が強力で便利であるだけでなく、楽しくて使いやすいことを発見しました。このビデオでは、Excel から R にデータを取得する方法について説明します。前のビデオでは、ファイルを CSV (カンマ区切り) ファイルとして保存し、読み取りコマンドを使用してインポートする方法について説明しました。 .csv関数。ただし、このビデオでは、データが別のタブにあったり、スプレッドシート内の標準以外の場所に存在したりする複雑な場合でも、Excel から R にデータを直接取得することに焦点を当てます。すべてを説明します。このビデオは 3 分ほどで終わりますので、R プログラミングについてさらに詳しく知りたい場合は、最後までお付き合いください。

R プログラミングに興味があるなら、ここは正しい場所です。この YouTube チャンネルでは、R に関連するすべてのプログラミング ビデオを作成しています。それでは、Excel から R にデータを取得するというトピックに飛び込んでみましょう。

まず、何を達成したいのかを考えてみましょう。 Excel スプレッドシートがある場合、そのデータを分析や視覚化などに使用できるオブジェクトとして R にインポートすることが目標です。このタスクを達成するには複数の方法があります。

まず、Excel インターフェースの右上を見ると、「Excel からインポート」オプションが見つかります。クリックすると画面が開き、Excel ファイルの場所に移動できます。同様に、RStudio インターフェイスの右下にある Excel アイコンをクリックして、ファイルの場所を表示する同じ画面にアクセスすることもできます。

このツールは、R にデータをインポートするコードの作成に慣れていない場合に役立ちます。このツールは、Excel からデータをインポートするのに役立つグラフィカル インターフェイスを提供します。ただし、ツールの「インポート」ボタンをクリックする代わりに、右上のコードセクションのすぐ上にある小さなアイコンをクリックすることをお勧めします。これにより、データを R にインポートするために必要なコードがコピーされます。その後、そのコードを R スクリプトに貼り付けて、さらにカスタマイズおよび制御できます。

このツールで利用できるオプションを詳しく見てみましょう。上部で Excel ファイルの場所を指定します。このツールはデータのプレビューを提供し、R にインポートしたときにデータがどのように表示されるかを確認できます。ドロップダウン メニューを使用して各列の変数タイプを変更できます。たとえば、列を文字データとして扱うか数値データとして扱うかを指定できます。

左下で、R でインポートされたデータ オブジェクトの名前を設定できます。デフォルトでは、R は Excel ファイルの名前に基づいて名前を割り当てます。 Excel ファイルに複数のシートが含まれている場合は、インポートするシートを選択することもできます。さらに、スプレッドシート内の範囲とインポートする最大行数を指定できます。 「スキップ」オプションを使用すると、インポート プロセスから特定の変数を除外できます。

注意すべき重要な点の 1 つは、R はデフォルトでスプレッドシートの最初の行を列名として使用することです。ただし、「名前として最初の行」オプションのチェックを外すと、R は変数に独自の名前を割り当てます。

インポート直後にインポートしたデータを表示したい場合は、「データを表示」オプションにチェックを入れます。ただし、一般的には、データを R スクリプトに直接インポートし、R の関数を使用して表示する方が便利です。

次に、ツールによって生成されたコードを詳しく見てみましょう。コードを R スクリプトに貼り付けると、通常、ライブラリまたは require 関数を使用して readxl パッケージをロードする行が含まれます。このパッケージは、Excel データを R にインポートするために使用される read_excel 関数を提供します。コード スニペットは次のようになります。

library(readxl)
my_data <- read_excel(file = "path/to/your/file.xlsx", sheet = "sheet_name", range = "A1:E10", na = "NA")

コードでは、まずライブラリ関数を使用して readxl パッケージをロードします。このパッケージには、Excel ファイルを読み取ることができる read_excel 関数が含まれています。

次に、インポートされたデータを保存するための my_data というオブジェクトを作成します。このオブジェクトには任意の名前を選択できます。

read_excel 関数内では、いくつかの引数を指定します。 file 引数は Excel ファイルへのパスを指定します。ここで正しいファイル パスを指定する必要があります。

Sheet 引数を使用すると、インポートするシートの名前を指定できます。 Excel ファイルに複数のシートがあり、特定のシートをインポートする場合は、ここにその名前を入力します。代わりにシート インデックス番号を使用することもできます。

range 引数はオプションで、インポートするシート内の範囲を指定できます。たとえば、「A1:E10」はセル A1 から E10 にデータをインポートします。範囲を指定しない場合は、シート全体がインポートされます。

na 引数は、欠損値の表現を指定するために使用されます。この場合、R のデフォルトの欠損値表現である「NA」に設定します。Excel ファイル内で欠損値がどのように表現されるかに基づいてカスタマイズできます。

コードを R スクリプトに貼り付けたら、それを実行してデータをインポートできます。インポートされたデータは my_data オブジェクトに保存され、データ分析、視覚化、または実行する必要があるその他の操作を続行できます。

read_excel 関数について検討できる追加の引数とオプションがあることに注意してください。 R コンソールで ?read_excel と入力すると、関数のドキュメントを参照できます。これにより、使用可能なオプションの詳細が表示されます。

データ分析を真剣に学習し、R プログラミングをさらに探求したい場合は、このチャンネルに登録し、通知ベルをクリックして今後のビデオの更新情報を受け取ることをお勧めします。

この説明が、readxl パッケージを使用して Excel から R にデータをインポートする方法を理解するのに役立つことを願っています。他にご質問がございましたら、お気軽にお問い合わせください。

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初心者向けのRプログラミング。 tinyverse を使用してデータを操作します: 選択、フィルター、変更。

初心者向けのRプログラミング。 tinyverse を使用してデータを操作します: 選択、フィルター、変更。

プログラミング 101 へようこそ!このコースでは、R が強力で便利であるだけでなく、楽しくて比較的使いやすいこともわかります。それでは、R プログラミングの世界に飛び込むまでお付き合いください。

このビデオは、初心者向けのプログラミング シリーズの一部であり、基礎に焦点を当てています。このビデオでは、R 内の既存のデータセットにアクセスして利用する方法を説明します。R には、データ操作、分析、統計のスキルを練習するために使用できるさまざまなデータセットがバンドルされています。

まず、このビデオで説明する分析を再現してみてください。データセットにアクセスして、自宅で続けることができます。実践的な練習が最良の学習方法です。

始める前に、必要なパッケージがインストールされていることを確認してください。今回は「tidyverse」パッケージを使用します。まだインストールしていない場合は、一度インストールするだけで済みます。ただし、新しいセッションごとに、require 関数または library 関数のいずれかを使用してパッケージをロードする必要があります。コマンドライブラリ(tidyverse)を実行してパッケージをロードしましょう。

パッケージがロードされたので、次に進みましょう。ここでは、「tidyverse」パッケージに付属する追加データセットの 1 つである Star Wars データセットを使用します。 R で使用可能なすべてのデータセットのリストを表示するには、data() 関数を使用できます。 data() と入力して Enter キーを押すだけです。

この分析では、スター・ウォーズ映画の登場人物の健康状態を調査することに興味があります。医師として健康を評価する 1 つの方法は、肥満指数 (BMI) を見ることです。BMI は、体重 (キログラム) を身長 (メートル) の 2 乗で割ることによって計算されます。男性と女性の間でBMIに違いがあるかどうかを調べたいと思います。さらに、人間のキャラクターに焦点を当て、分析からドロイドを除外します。

分析を始めましょう。 「tidyverse」パッケージのパイプ演算子 %>% を使用します。これにより、複数の操作を連鎖させることができます。コードの各行は分析のステップを表します。

まず、パイプ演算子を使用して Star Wars データセットを操作していることを指定します。データセットには多くの変数が含まれていますが、操作したいのはそれらのサブセットのみです。データセットを単純化するために、select() 関数を使用して特定の変数を選択できます。私たちの場合、変数「性別」、「質量」、「身長」、「種」に興味があります。コードはselect(性別、体重、身長、種)となります。

次に、人間以外のキャラクターをデータセットから除外します。これを実現するには、filter() 関数を使用できます。種が「人間」と等しい観測値のみを含めることを指定します。コードは filter(species == "human") になります。

データセットをフィルタリングした後、削除したい欠損値が存在する可能性があります。このビデオでは、欠損データの処理の詳細については詳しく説明しません。そのため、na.omit() 関数を使用して欠損値のある行を削除してみましょう。コードは na.omit() になります。

ここで、高さの変数をセンチメートルからメートルに変換する必要があります。 mutate() 関数を使用して、新しい変数を作成したり、既存の変数を変更したりできます。高さをメートルに変換するために 100 で割ります。コードは mutate(height = height / 100) になります。

最後に、各キャラクターの BMI を計算します。再び mutate() 関数を使用して、「BMI」という新しい変数を作成します。 BMIの計算式は、体重/身長^2です。コードは次のようになります

mutate(BMI = mass / height^2)`.

この時点で、データセットを準備し、各キャラクターの BMI を計算しました。ここで、スター・ウォーズの世界における男性と女性のBMIの比較に焦点を当ててみましょう。これを行うには、データを性別ごとにグループ化し、各グループの平均 BMI を要約する必要があります。

パイプ演算子を使用して、別の操作を連鎖させます。 group_by() 関数を使用して、「性別」変数によってデータをグループ化します。コードはgroup_by(gender)となります。

次に、summary() 関数を使用して、各性別グループ内の平均 BMI を計算します。コード Summary(average_BMI = means(BMI)) を使用して、「平均 BMI」という新しい変数を作成します。

ここで、コード全体を一緒に実行すると、スター・ウォーズの世界における男性と女性の平均 BMI を表示する要約表が得られます。

私たちの分析を要約すると、次のようになります。

1. 関心のある変数、つまり性別、体重、身長、種を選択しました。
2. 人間のキャラクターのみを含むようにデータセットをフィルタリングしました。
3. 欠損値のある行を削除しました。
4. 高さの変数をセンチメートルからメートルに変換しました。
5. 各キャラクターのBMIを計算しました。
6. データを性別ごとにグループ化しました。
7. 各性別グループの平均 BMI を計算しました。

要約表では、スター・ウォーズの世界における女性の平均 BMI が 22 であるのに対し、男性の平均 BMI は 26 であることがわかります。これは、平均して男性の BMI がわずかに高く、過体重になる傾向があることを示しています。 。

Star Wars データセットを使用して、自分のコンピューターでこの分析を段階的に実行することをお勧めします。実践的な練習により、R プログラミングの概念の理解が深まります。以下の説明にコメントを残して、分析に関するあなたの経験を共有してください。

R プログラミングの学習はエキサイティングな旅であり、分析を実行するたびにスキルが向上することを忘れないでください。プログラミング 101 シリーズのさらに魅力的なコンテンツにご期待ください。

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R プログラミングのデータ型

R プログラミングのデータ型

プログラミング 101 チュートリアルへようこそ!今日は、データ型のトピックを詳しく掘り下げていきます。効果的なプログラミングには、さまざまな種類のデータを理解することが重要です。たくさんの種類がありますが、ここでは最も重要な 5 つの種類に焦点を当てます。他のタイプについても簡単に触れます。さらに、R で変数のデータ型を変更する方法と、因子にレベルを追加する方法を学びます。それでは、私たちと一緒にいて、すぐに飛び込んでみましょう！

R プログラミングについて学びにここに来たのであれば、ここは正しい場所です。この YouTube チャンネルでは、幅広いトピックをカバーする総合的なプログラミング動画を提供しています。このチュートリアルでは、名前、身長、年齢、体重という 4 つの主要なデータ タイプについて説明します。

最初のタイプは「名前」で、公称データを表します。 Rではテキストで構成されているため、文字データ型として分類されます。次のタイプは「高さ」です。これもカテゴリ データですが、特定の順序があります。 R では、これを順序データと呼び、因子として表します。因子を使用すると、変数にさまざまなレベルを割り当てることができます。

次に、「年齢」ですが、これは整数です。 R では、これを整数データ型として分類します。最後に「重み」があります。これは整数の間の任意の数値を指定できます。 R では、これを数値変数と見なします。

データ フレーム (環境内の「friends」という名前のオブジェクト) の構造を調べるには、str() 関数を使用できます。 str(friends) を実行すると、コンソールでデータ フレームの構造を表示できます。 R は、データ フレーム内の各変数のデータ型に関する情報を提供します。 「名前」変数は正しく文字として識別されていますが、「身長」、「年齢」、「体重」はそれぞれ文字と数値として分類されていることがわかります。

「高さ」変数のデータ型を文字から係数に変更するには、as.factor() 関数を使用します。コード friends$height <- as.factor(friends$height) は、「高さ」変数を係数に変換し、それに応じてデータ フレームを更新します。

同様に、「年齢」変数のデータ型を整数に変更したい場合は、as.integer() 関数を使用できます。コード friends$age <- as.integer(friends$age) は、「年齢」変数を整数に変換します。

ここで、「高さ」変数にレベルを追加することに焦点を当てましょう。デフォルトでは、R はアルファベット順に因子変数にレベルを割り当てます。ただし、順序を変更したい場合は、levels() 関数を使用できます。たとえば、「身長」のレベルを「short」、「medium」、「tall」に設定するには、コードLevels(friends$height) <- c("short", "medium", "tall")を使用できます。 ")。

コードを実行したら、str(friends) コマンドを再実行して変更を確認します。これで、意図したとおり、「身長」変数が「低身長」、「中身長」、「高身長」のレベルを持つ因子であることがわかります。

ここで説明した 4 つのタイプに加えて、「論理」と呼ばれる別の重要なデータ タイプがあります。論理変数を使用して、true/false 値を保存できます。論理演算を使用して変数を比較し、その比較に基づいて新しい論理変数を生成できます。

たとえば、「old」という名前の新しい論理変数を作成して、データ フレーム内の個人が 23 歳より古いかどうかを判断できます。コード friends$old <- friends$age > 23 を使用して、「age」変数を値 23 を設定し、その結果を「古い」変数に割り当てます。

class(friends$old) を使用して「古い」変数のクラスを調べると、それが確かに論理変数であることを確認できます。

このチュートリアル全体を通じて、文字、因子、整数、数値、論理という 5 つの最も重要なデータ タイプについて説明しました。これらのタイプは、データ分析の基盤として機能します。ただし、時刻と日付のデータなど、他の種類のデータもあることに留意してください。これについては、今後のビデオで説明します。

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[MetaQuotes]

初心者向けの R プログラミング: 変数の名前を変更し、列の順序を変更します。データのクリーニングと操作。

初心者向けの R プログラミング: 変数の名前を変更し、列の順序を変更します。データのクリーニングと操作。

愛好家の皆さん、おかえりなさい！今日のチュートリアルでは、R での列の名前変更と並べ替えという興味深いトピックについて詳しく説明します。非常に簡単なので、このまま続けて R プログラミング スキルをレベルアップする準備をしてください。 R プログラミングの学習に情熱を持っているなら、ここが正しい場所です。私たちの YouTube チャンネルでは、プログラミングの幅広いトピックをカバーし、貴重な洞察やチュートリアルを提供します。

このプロセスを示すために、Star Wars データセットを使用します。このデータセットは、今日説明する手順を練習して実行するのに最適です。まずは、コンピューターに Star Wars データセットを取得して、段階的に進めていきましょう。

まだインストールしていない場合は、tidyverse パッケージをインストールする必要があります。このパッケージは、データの操作と分析のために設計された R パッケージの強力なコレクションです。インストールしたら、library() または require() 関数を使用して Tidyverse パッケージをロードし、その機能にアクセスできます。 tinyverse パッケージには、これから使用する Star Wars データセットが含まれています。

Star Wars データセットを操作するために SW という新しいオブジェクトを作成しましょう。代入演算子 (<-) を使用して、Star Wars データセットを SW オブジェクトに割り当てます。これにより、元のデータセットを変更せずに変更を加えて実験することができます。 Enter キーを押してコードを実行し、環境内の SW オブジェクトをクリックすると、データセットが表示されます。

Tidyverse の素晴らしい機能の 1 つはパイプ演算子 %>% で、これを使用すると操作を連鎖させることができます。これを使用して、データセットから特定の列を選択します。たとえば、名前、身長、質量の列のみが必要だとします。 select() 関数を使用して、必要な列名を指定できます。 Enter キーを押してコードを実行し、SW オブジェクトをクリックすると、選択した列のみが含まれていることがわかります。

追加の列を含めたい場合は、select() 関数内に追加できます。たとえば、性別列を追加したい場合は、コードを select(名前、質量、身長、性別) に変更できます。このようにして、結果のデータセットには、指定した列が指定した順序で含まれることになります。

ここで、列に異なる名前を付けたいとします。ここで rename() 関数が役に立ちます。パイプ演算子 %>% を使用すると、操作を連鎖させることができます。まず、列に割り当てる新しい名前を指定し、その後に = 記号、次に元の列名を指定します。たとえば、「質量」列の名前を「重量」に変更してみましょう。コードを実行すると、SW データセット内の列名がそれに応じて変更されたことがわかります。

このようにして、select() 関数を使用して、列の名前を簡単に変更したり、データセット内の列の順序を変更したりすることもできます。パイプ演算子 %>% を使用すると、操作の流れがスムーズになり、コードの読みやすさと効率が向上します。

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