R言語で表データの分析を行う方法

2年 ago
結衣, 春花
1 minute

R言語は、テーブルデータの分析に使える機能やパッケージを豊富に提供しています。

テーブルデータの解析によく使われるR関数とパッケージは次のとおりです。

  1. read.table()
  2. read.csv()
data <- read.table("data.txt", header = TRUE)  # 读取以空格分隔的表格数据
data <- read.csv("data.csv", header = TRUE)  # 读取以逗号分隔的表格数据
  1. 要約する
  2. 平均を計算する
  3. 中央値()
  4. ネイティブの日本語で言い換えると：sd()
summary(data)  # 数据汇总统计
mean(data$column)  # 平均值
median(data$column)  # 中位数
sd(data$column)  # 标准差
  1. ggplot2
library(ggplot2)

# 绘制直方图
ggplot(data, aes(x = column)) + geom_histogram()

# 绘制散点图
ggplot(data, aes(x = column1, y = column2)) + geom_point()

# 绘制箱线图
ggplot(data, aes(x = factor(column1), y = column2)) + geom_boxplot()
  1. dplyr
library(dplyr)

# 按照某个变量分组，并计算每组的平均值
grouped_data <- data %>% group_by(column) %>% summarize(avg = mean(column2))
  1. ネイティブな日本語で言い換えると
  2. 予測()
# 线性回归拟合
model <- lm(column2 ~ column1, data = data)
summary(model)  # 显示回归模型的统计信息

# 对新数据进行预测
new_data <- data.frame(column1 = c(1, 2, 3))
predicted_values <- predict(model, newdata = new_data)

具体的な問題やデータの種類に応じて、適切な関数とパッケージを選んで分析する方法がいくつか紹介されました。

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