SlideShare a Scribd company logo
1 of 3
Download to read offline
########################################################
# I. さまざまなデータの入力方法
########################################################
#-------------------------------------------------------
# A) コンソールでの直接入力 dat1 (cars データ)作成
#-------------------------------------------------------
# スピード
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)
# 制動距離
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)
# 行列にまとめる
dat1 <- cbind(speed,dist)
#-------------------------------------------------------
# 脱線) R で嬉しいこと [A)の dat1 を使用]
#-------------------------------------------------------
plot(dat1) # 散布図描画
lm1 <- lm(dist~speed) # 回帰分析
summary(lm1) # 回帰分析結果表示
abline(lm1, col= "red") # 回帰線描画
summary(dat1) # データの基本統計量
str(lm1) # lm1 の内容確認
#-------------------------------------------------------
# B) データエディタの利用
#-------------------------------------------------------
# まず空のデータフレーム dat2 を作成
dat2 = data.frame()
# コンソールのメニューを操作する場合は「編集」 => 「データエディタ」
# 同じ操作を以下のコマンドでできる
fix(dat2)
#-------------------------------------------------------
# C) CSV ファイルの読み込み、その 1
#-------------------------------------------------------
# 最もお手軽な方法
data1 <- read.csv(file.choose())
head(data1) # データの冒頭だけ表示
tail(data1) # データの末尾だけ表示
#-------------------------------------------------------
# C) CSV ファイルの読み込み、その 2
#-------------------------------------------------------
setwd("Y:/PCxxx") # 各個人の作業フォルダを指定する
dat3 <- read.csv("cars2.csv", header=TRUE)
# データにヘッダがない場合は header=FALSE を指定
head(dat3) # データの冒頭だけ表示
tail(dat3) # データの末尾だけ表示
#-------------------------------------------------------
# D) 区切り文字のない固定長ファイルの読み込み
#-------------------------------------------------------
wt1 <- c(10, 8) # 各項目の桁数
cn1 <- c("speed", "dist") # 項目名
dat4 <- read.fwf("cars.txt", widths=cm1, col.names=cn1)
head(dat4) # データの冒頭だけ表示
tail(dat4) # データの末尾だけ表示
#-------------------------------------------------------
# E) 複数の csv ファイルをまとめて
#-------------------------------------------------------
#-----------------------------
# E-5. まず 1 本読んでみる
#-----------------------------
setwd("Y:/PCxxx/giji") # 各個人の作業フォルダを指定する
giji1 <- read.csv("GIJI_2004zensho_dataset(00001~05000).csv", header=FALSE)
head(giji1)
tail(giji1)
#-----------------------------
# E-8. まとめて
#-----------------------------
##### EXCEL で作ったコンスタント表 code.csv の読み込み
rm(list=ls(all=TRUE)) # 作業領域のお掃除
setwd("Y:/PCxxx/giji") # カレントディレクトリの指定 #%%%%#
cd1 <- read.csv("code.csv", header=TRUE)
tail(cd1)
a1 <- which(!is.na(cd1$ren)) # コンスタントファイル末尾の
cd1 <- cd1[a1,] # ブランク行削除
tail(cd1) # cd1 の末尾確認
# 因子属性への変換抑制フラグ作成
ft1 <- rep(TRUE, dim(cd1)[1])
ft1[which(cd1$type == 2)] <- FALSE
# 命名規則を指定してデータファイル名の一覧を取得
(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. 出力の方法
########################################################
#-------------------------------------------------------
# A) ワークスペース全体の保存
#-------------------------------------------------------
save.image("Kensyuu1")
#-------------------------------------------------------
# B) コード履歴の保存
#-------------------------------------------------------
# メニューバーで操作します
#-------------------------------------------------------
# C) バイナリファイル
#-------------------------------------------------------
save(cd1, dt1, file="giji.rdata")
# データレイアウト情報 cd1 とデータ dt1 を今後の利用のため
# giji.Rdata として保存
#-------------------------------------------------------
# D) CSV ファイル
#-------------------------------------------------------
#setwd("Y:/PCxxx/giji") # カレントディレクトリの指定
data(iris) # 5 変数 150 レコードのあやめデータをロード
write.csv(iris, file="iris.csv")
write.csv(iris, file="iris1.csv", quote=FALSE, row.names=FALSE)
#########################################################

More Related Content

Similar to Rプログラミング02 「データ入出力編」デモ

NetApp XCP データ移行ツールインストールと設定
NetApp XCP データ移行ツールインストールと設定NetApp XCP データ移行ツールインストールと設定
NetApp XCP データ移行ツールインストールと設定Kan Itani
 
MariaDB Columnstore 使いこなそう
MariaDB Columnstore 使いこなそうMariaDB Columnstore 使いこなそう
MariaDB Columnstore 使いこなそうKAWANO KAZUYUKI
 
Rにおける大規模データ解析(第10回TokyoWebMining)
Rにおける大規模データ解析(第10回TokyoWebMining)Rにおける大規模データ解析(第10回TokyoWebMining)
Rにおける大規模データ解析(第10回TokyoWebMining)Shintaro Fukushima
 
Apache Drill でオープンデータを分析してみる - db tech showcase Sapporo 2015 2015/09/11
Apache Drill でオープンデータを分析してみる - db tech showcase Sapporo 2015 2015/09/11Apache Drill でオープンデータを分析してみる - db tech showcase Sapporo 2015 2015/09/11
Apache Drill でオープンデータを分析してみる - db tech showcase Sapporo 2015 2015/09/11MapR Technologies Japan
 
Maatkit で MySQL チューニング
Maatkit で MySQL チューニングMaatkit で MySQL チューニング
Maatkit で MySQL チューニングKensuke Nagae
 
FM音源をいじれるWebサービスを作った
FM音源をいじれるWebサービスを作ったFM音源をいじれるWebサービスを作った
FM音源をいじれるWebサービスを作ったCHY72
 
KETpic できれいな図を書こう
KETpic できれいな図を書こうKETpic できれいな図を書こう
KETpic できれいな図を書こうYoshitomo Akimoto
 
zozotown real time linkage infrastructure
zozotown real time linkage infrastructurezozotown real time linkage infrastructure
zozotown real time linkage infrastructureKeisukeTaniguchi2
 
20171206 d3 health_tech発表資料
20171206 d3 health_tech発表資料20171206 d3 health_tech発表資料
20171206 d3 health_tech発表資料dcubeio
 
シラサギハンズオン 1015 1016
シラサギハンズオン 1015 1016シラサギハンズオン 1015 1016
シラサギハンズオン 1015 1016Yu Ito
 
「さくらのクラウド」スタートアップスクリプトを作ってみよう! - concrete5を題材に -(オープンソースカンファレンス2014 Shimane)
「さくらのクラウド」スタートアップスクリプトを作ってみよう! - concrete5を題材に -(オープンソースカンファレンス2014 Shimane)「さくらのクラウド」スタートアップスクリプトを作ってみよう! - concrete5を題材に -(オープンソースカンファレンス2014 Shimane)
「さくらのクラウド」スタートアップスクリプトを作ってみよう! - concrete5を題材に -(オープンソースカンファレンス2014 Shimane)さくらインターネット株式会社
 
2014年4月17日 dstnHub発表スライド ライトニングトークス「開発部QAグループ 製品パッチ」
2014年4月17日 dstnHub発表スライド ライトニングトークス「開発部QAグループ 製品パッチ」 2014年4月17日 dstnHub発表スライド ライトニングトークス「開発部QAグループ 製品パッチ」
2014年4月17日 dstnHub発表スライド ライトニングトークス「開発部QAグループ 製品パッチ」 dstn
 
PostgreSQL Unconference #5 ICU Collation
PostgreSQL Unconference #5 ICU CollationPostgreSQL Unconference #5 ICU Collation
PostgreSQL Unconference #5 ICU CollationNoriyoshi Shinoda
 

Similar to Rプログラミング02 「データ入出力編」デモ (14)

NetApp XCP データ移行ツールインストールと設定
NetApp XCP データ移行ツールインストールと設定NetApp XCP データ移行ツールインストールと設定
NetApp XCP データ移行ツールインストールと設定
 
MariaDB Columnstore 使いこなそう
MariaDB Columnstore 使いこなそうMariaDB Columnstore 使いこなそう
MariaDB Columnstore 使いこなそう
 
Rにおける大規模データ解析(第10回TokyoWebMining)
Rにおける大規模データ解析(第10回TokyoWebMining)Rにおける大規模データ解析(第10回TokyoWebMining)
Rにおける大規模データ解析(第10回TokyoWebMining)
 
Apache Drill でオープンデータを分析してみる - db tech showcase Sapporo 2015 2015/09/11
Apache Drill でオープンデータを分析してみる - db tech showcase Sapporo 2015 2015/09/11Apache Drill でオープンデータを分析してみる - db tech showcase Sapporo 2015 2015/09/11
Apache Drill でオープンデータを分析してみる - db tech showcase Sapporo 2015 2015/09/11
 
Maatkit で MySQL チューニング
Maatkit で MySQL チューニングMaatkit で MySQL チューニング
Maatkit で MySQL チューニング
 
FM音源をいじれるWebサービスを作った
FM音源をいじれるWebサービスを作ったFM音源をいじれるWebサービスを作った
FM音源をいじれるWebサービスを作った
 
KETpic できれいな図を書こう
KETpic できれいな図を書こうKETpic できれいな図を書こう
KETpic できれいな図を書こう
 
zozotown real time linkage infrastructure
zozotown real time linkage infrastructurezozotown real time linkage infrastructure
zozotown real time linkage infrastructure
 
20171206 d3 health_tech発表資料
20171206 d3 health_tech発表資料20171206 d3 health_tech発表資料
20171206 d3 health_tech発表資料
 
2kaime
2kaime2kaime
2kaime
 
シラサギハンズオン 1015 1016
シラサギハンズオン 1015 1016シラサギハンズオン 1015 1016
シラサギハンズオン 1015 1016
 
「さくらのクラウド」スタートアップスクリプトを作ってみよう! - concrete5を題材に -(オープンソースカンファレンス2014 Shimane)
「さくらのクラウド」スタートアップスクリプトを作ってみよう! - concrete5を題材に -(オープンソースカンファレンス2014 Shimane)「さくらのクラウド」スタートアップスクリプトを作ってみよう! - concrete5を題材に -(オープンソースカンファレンス2014 Shimane)
「さくらのクラウド」スタートアップスクリプトを作ってみよう! - concrete5を題材に -(オープンソースカンファレンス2014 Shimane)
 
2014年4月17日 dstnHub発表スライド ライトニングトークス「開発部QAグループ 製品パッチ」
2014年4月17日 dstnHub発表スライド ライトニングトークス「開発部QAグループ 製品パッチ」 2014年4月17日 dstnHub発表スライド ライトニングトークス「開発部QAグループ 製品パッチ」
2014年4月17日 dstnHub発表スライド ライトニングトークス「開発部QAグループ 製品パッチ」
 
PostgreSQL Unconference #5 ICU Collation
PostgreSQL Unconference #5 ICU CollationPostgreSQL Unconference #5 ICU Collation
PostgreSQL Unconference #5 ICU Collation
 

More from wada, kazumi

Rによる繰り返しの並列処理
Rによる繰り返しの並列処理Rによる繰り返しの並列処理
Rによる繰り返しの並列処理wada, kazumi
 
2018Rユーザ会用
2018Rユーザ会用2018Rユーザ会用
2018Rユーザ会用wada, kazumi
 
Ⅳ. 可視化事例集 2017
Ⅳ. 可視化事例集 2017Ⅳ. 可視化事例集 2017
Ⅳ. 可視化事例集 2017wada, kazumi
 
Ⅲ. 資料編 2017
Ⅲ. 資料編 2017Ⅲ. 資料編 2017
Ⅲ. 資料編 2017wada, kazumi
 
Ⅱ. データ分析編 2017
Ⅱ. データ分析編 2017Ⅱ. データ分析編 2017
Ⅱ. データ分析編 2017wada, kazumi
 
Ⅰ. Rの基礎 2017
Ⅰ. Rの基礎 2017Ⅰ. Rの基礎 2017
Ⅰ. Rの基礎 2017wada, kazumi
 
2017Rユーザ会用
2017Rユーザ会用2017Rユーザ会用
2017Rユーザ会用wada, kazumi
 
Rデモ03_データ分析編2016
Rデモ03_データ分析編2016Rデモ03_データ分析編2016
Rデモ03_データ分析編2016wada, kazumi
 
Rデモ01_はじめの一歩2016
Rデモ01_はじめの一歩2016Rデモ01_はじめの一歩2016
Rデモ01_はじめの一歩2016wada, kazumi
 
統計環境R_データ分析編2016
統計環境R_データ分析編2016統計環境R_データ分析編2016
統計環境R_データ分析編2016wada, kazumi
 
統計環境R_はじめの一歩2016
統計環境R_はじめの一歩2016統計環境R_はじめの一歩2016
統計環境R_はじめの一歩2016wada, kazumi
 
統計環境R_データ入出力編2016
統計環境R_データ入出力編2016統計環境R_データ入出力編2016
統計環境R_データ入出力編2016wada, kazumi
 
自然科学の統計学2.2 slideshare
自然科学の統計学2.2 slideshare自然科学の統計学2.2 slideshare
自然科学の統計学2.2 slidesharewada, kazumi
 
Rプログラミング03 データ分析編
Rプログラミング03 データ分析編Rプログラミング03 データ分析編
Rプログラミング03 データ分析編wada, kazumi
 
Rプログラミング03 「データ分析編」デモ
Rプログラミング03 「データ分析編」デモRプログラミング03 「データ分析編」デモ
Rプログラミング03 「データ分析編」デモwada, kazumi
 
Rプログラミング02 データ入出力編
Rプログラミング02 データ入出力編Rプログラミング02 データ入出力編
Rプログラミング02 データ入出力編wada, kazumi
 
Rプログラミング01 はじめの一歩
Rプログラミング01 はじめの一歩Rプログラミング01 はじめの一歩
Rプログラミング01 はじめの一歩wada, kazumi
 
Rでのtry関数によるエラー処理
Rでのtry関数によるエラー処理Rでのtry関数によるエラー処理
Rでのtry関数によるエラー処理wada, kazumi
 
Rによる大規模データのプロット
Rによる大規模データのプロットRによる大規模データのプロット
Rによる大規模データのプロットwada, kazumi
 
擬似ミクロデータについて
擬似ミクロデータについて擬似ミクロデータについて
擬似ミクロデータについてwada, kazumi
 

More from wada, kazumi (20)

Rによる繰り返しの並列処理
Rによる繰り返しの並列処理Rによる繰り返しの並列処理
Rによる繰り返しの並列処理
 
2018Rユーザ会用
2018Rユーザ会用2018Rユーザ会用
2018Rユーザ会用
 
Ⅳ. 可視化事例集 2017
Ⅳ. 可視化事例集 2017Ⅳ. 可視化事例集 2017
Ⅳ. 可視化事例集 2017
 
Ⅲ. 資料編 2017
Ⅲ. 資料編 2017Ⅲ. 資料編 2017
Ⅲ. 資料編 2017
 
Ⅱ. データ分析編 2017
Ⅱ. データ分析編 2017Ⅱ. データ分析編 2017
Ⅱ. データ分析編 2017
 
Ⅰ. Rの基礎 2017
Ⅰ. Rの基礎 2017Ⅰ. Rの基礎 2017
Ⅰ. Rの基礎 2017
 
2017Rユーザ会用
2017Rユーザ会用2017Rユーザ会用
2017Rユーザ会用
 
Rデモ03_データ分析編2016
Rデモ03_データ分析編2016Rデモ03_データ分析編2016
Rデモ03_データ分析編2016
 
Rデモ01_はじめの一歩2016
Rデモ01_はじめの一歩2016Rデモ01_はじめの一歩2016
Rデモ01_はじめの一歩2016
 
統計環境R_データ分析編2016
統計環境R_データ分析編2016統計環境R_データ分析編2016
統計環境R_データ分析編2016
 
統計環境R_はじめの一歩2016
統計環境R_はじめの一歩2016統計環境R_はじめの一歩2016
統計環境R_はじめの一歩2016
 
統計環境R_データ入出力編2016
統計環境R_データ入出力編2016統計環境R_データ入出力編2016
統計環境R_データ入出力編2016
 
自然科学の統計学2.2 slideshare
自然科学の統計学2.2 slideshare自然科学の統計学2.2 slideshare
自然科学の統計学2.2 slideshare
 
Rプログラミング03 データ分析編
Rプログラミング03 データ分析編Rプログラミング03 データ分析編
Rプログラミング03 データ分析編
 
Rプログラミング03 「データ分析編」デモ
Rプログラミング03 「データ分析編」デモRプログラミング03 「データ分析編」デモ
Rプログラミング03 「データ分析編」デモ
 
Rプログラミング02 データ入出力編
Rプログラミング02 データ入出力編Rプログラミング02 データ入出力編
Rプログラミング02 データ入出力編
 
Rプログラミング01 はじめの一歩
Rプログラミング01 はじめの一歩Rプログラミング01 はじめの一歩
Rプログラミング01 はじめの一歩
 
Rでのtry関数によるエラー処理
Rでのtry関数によるエラー処理Rでのtry関数によるエラー処理
Rでのtry関数によるエラー処理
 
Rによる大規模データのプロット
Rによる大規模データのプロットRによる大規模データのプロット
Rによる大規模データのプロット
 
擬似ミクロデータについて
擬似ミクロデータについて擬似ミクロデータについて
擬似ミクロデータについて
 

Recently uploaded

3年前期 交通基盤工学 第一回 ガイダンス 交通基盤工学の概要  パワーポイント
3年前期 交通基盤工学 第一回 ガイダンス 交通基盤工学の概要  パワーポイント3年前期 交通基盤工学 第一回 ガイダンス 交通基盤工学の概要  パワーポイント
3年前期 交通基盤工学 第一回 ガイダンス 交通基盤工学の概要  パワーポイントshu1108hina1020
 
KARAPATANG PANTAO.pptxhrhrhrhrhrhrhrhrhr
KARAPATANG PANTAO.pptxhrhrhrhrhrhrhrhrhrKARAPATANG PANTAO.pptxhrhrhrhrhrhrhrhrhr
KARAPATANG PANTAO.pptxhrhrhrhrhrhrhrhrhrRodolfFernandez1
 
Registration of travel agents - 'Explanation of the registration system under...
Registration of travel agents - 'Explanation of the registration system under...Registration of travel agents - 'Explanation of the registration system under...
Registration of travel agents - 'Explanation of the registration system under...oganekyokoi
 
レポートの書き方講座 [大学生初年次向けに対する講義資料] Lecture on how to write a report [lecture mater...
レポートの書き方講座 [大学生初年次向けに対する講義資料] Lecture on how to write a report [lecture mater...レポートの書き方講座 [大学生初年次向けに対する講義資料] Lecture on how to write a report [lecture mater...
レポートの書き方講座 [大学生初年次向けに対する講義資料] Lecture on how to write a report [lecture mater...yutakashikano1984
 
International Politics I - Lecture 1
International Politics I - Lecture 1International Politics I - Lecture 1
International Politics I - Lecture 1Toru Oga
 
Establishment and operation of medical corporations.pdf
Establishment and operation of medical corporations.pdfEstablishment and operation of medical corporations.pdf
Establishment and operation of medical corporations.pdfoganekyokoi
 
Divorce agreements in administrative work.pdf
Divorce agreements in administrative work.pdfDivorce agreements in administrative work.pdf
Divorce agreements in administrative work.pdfoganekyokoi
 
What I did before opening my business..pdf
What I did before opening my business..pdfWhat I did before opening my business..pdf
What I did before opening my business..pdfoganekyokoi
 

Recently uploaded (8)

3年前期 交通基盤工学 第一回 ガイダンス 交通基盤工学の概要  パワーポイント
3年前期 交通基盤工学 第一回 ガイダンス 交通基盤工学の概要  パワーポイント3年前期 交通基盤工学 第一回 ガイダンス 交通基盤工学の概要  パワーポイント
3年前期 交通基盤工学 第一回 ガイダンス 交通基盤工学の概要  パワーポイント
 
KARAPATANG PANTAO.pptxhrhrhrhrhrhrhrhrhr
KARAPATANG PANTAO.pptxhrhrhrhrhrhrhrhrhrKARAPATANG PANTAO.pptxhrhrhrhrhrhrhrhrhr
KARAPATANG PANTAO.pptxhrhrhrhrhrhrhrhrhr
 
Registration of travel agents - 'Explanation of the registration system under...
Registration of travel agents - 'Explanation of the registration system under...Registration of travel agents - 'Explanation of the registration system under...
Registration of travel agents - 'Explanation of the registration system under...
 
レポートの書き方講座 [大学生初年次向けに対する講義資料] Lecture on how to write a report [lecture mater...
レポートの書き方講座 [大学生初年次向けに対する講義資料] Lecture on how to write a report [lecture mater...レポートの書き方講座 [大学生初年次向けに対する講義資料] Lecture on how to write a report [lecture mater...
レポートの書き方講座 [大学生初年次向けに対する講義資料] Lecture on how to write a report [lecture mater...
 
International Politics I - Lecture 1
International Politics I - Lecture 1International Politics I - Lecture 1
International Politics I - Lecture 1
 
Establishment and operation of medical corporations.pdf
Establishment and operation of medical corporations.pdfEstablishment and operation of medical corporations.pdf
Establishment and operation of medical corporations.pdf
 
Divorce agreements in administrative work.pdf
Divorce agreements in administrative work.pdfDivorce agreements in administrative work.pdf
Divorce agreements in administrative work.pdf
 
What I did before opening my business..pdf
What I did before opening my business..pdfWhat I did before opening my business..pdf
What I did before opening my business..pdf
 

Rプログラミング02 「データ入出力編」デモ

  • 1. ######################################################## # I. さまざまなデータの入力方法 ######################################################## #------------------------------------------------------- # A) コンソールでの直接入力 dat1 (cars データ)作成 #------------------------------------------------------- # スピード 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) # 制動距離 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) # 行列にまとめる dat1 <- cbind(speed,dist) #------------------------------------------------------- # 脱線) R で嬉しいこと [A)の dat1 を使用] #------------------------------------------------------- plot(dat1) # 散布図描画 lm1 <- lm(dist~speed) # 回帰分析 summary(lm1) # 回帰分析結果表示 abline(lm1, col= "red") # 回帰線描画 summary(dat1) # データの基本統計量 str(lm1) # lm1 の内容確認 #------------------------------------------------------- # B) データエディタの利用 #------------------------------------------------------- # まず空のデータフレーム dat2 を作成 dat2 = data.frame() # コンソールのメニューを操作する場合は「編集」 => 「データエディタ」 # 同じ操作を以下のコマンドでできる fix(dat2) #------------------------------------------------------- # C) CSV ファイルの読み込み、その 1 #------------------------------------------------------- # 最もお手軽な方法 data1 <- read.csv(file.choose())
  • 2. head(data1) # データの冒頭だけ表示 tail(data1) # データの末尾だけ表示 #------------------------------------------------------- # C) CSV ファイルの読み込み、その 2 #------------------------------------------------------- setwd("Y:/PCxxx") # 各個人の作業フォルダを指定する dat3 <- read.csv("cars2.csv", header=TRUE) # データにヘッダがない場合は header=FALSE を指定 head(dat3) # データの冒頭だけ表示 tail(dat3) # データの末尾だけ表示 #------------------------------------------------------- # D) 区切り文字のない固定長ファイルの読み込み #------------------------------------------------------- wt1 <- c(10, 8) # 各項目の桁数 cn1 <- c("speed", "dist") # 項目名 dat4 <- read.fwf("cars.txt", widths=cm1, col.names=cn1) head(dat4) # データの冒頭だけ表示 tail(dat4) # データの末尾だけ表示 #------------------------------------------------------- # E) 複数の csv ファイルをまとめて #------------------------------------------------------- #----------------------------- # E-5. まず 1 本読んでみる #----------------------------- setwd("Y:/PCxxx/giji") # 各個人の作業フォルダを指定する giji1 <- read.csv("GIJI_2004zensho_dataset(00001~05000).csv", header=FALSE) head(giji1) tail(giji1) #----------------------------- # E-8. まとめて #----------------------------- ##### EXCEL で作ったコンスタント表 code.csv の読み込み rm(list=ls(all=TRUE)) # 作業領域のお掃除 setwd("Y:/PCxxx/giji") # カレントディレクトリの指定 #%%%%# cd1 <- read.csv("code.csv", header=TRUE) tail(cd1) a1 <- which(!is.na(cd1$ren)) # コンスタントファイル末尾の cd1 <- cd1[a1,] # ブランク行削除
  • 3. tail(cd1) # cd1 の末尾確認 # 因子属性への変換抑制フラグ作成 ft1 <- rep(TRUE, dim(cd1)[1]) ft1[which(cd1$type == 2)] <- FALSE # 命名規則を指定してデータファイル名の一覧を取得 (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. 出力の方法 ######################################################## #------------------------------------------------------- # A) ワークスペース全体の保存 #------------------------------------------------------- save.image("Kensyuu1") #------------------------------------------------------- # B) コード履歴の保存 #------------------------------------------------------- # メニューバーで操作します #------------------------------------------------------- # C) バイナリファイル #------------------------------------------------------- save(cd1, dt1, file="giji.rdata") # データレイアウト情報 cd1 とデータ dt1 を今後の利用のため # giji.Rdata として保存 #------------------------------------------------------- # D) CSV ファイル #------------------------------------------------------- #setwd("Y:/PCxxx/giji") # カレントディレクトリの指定 data(iris) # 5 変数 150 レコードのあやめデータをロード write.csv(iris, file="iris.csv") write.csv(iris, file="iris1.csv", quote=FALSE, row.names=FALSE) #########################################################