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Tokyo.R #98 Rを学ぶのは難しい

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April 13, 2022

Tokyo.R #98 Rを学ぶのは難しい

R言語を学ぶのは難しい、という話のLT。
(2022/04/17: 誤記を修正)

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bob3bob3

April 13, 2022
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  1. Rを学ぶのは難しい Tokyo.R #98 (2022/04/16) @bob3bob3

  2. Rを学ぶのは難しい • これまでRを使ってきて、個人的に「Rを身に付けるのは難しい……」と思った点を 述べていきます。 • これからRを学ぼうとする人たちも、こうしたハマりポイントを事前に把握しておけば 立ち直りも早いかと思います。 • ベテラン勢はTwitterでツッコミをヨロシク。

  3. ★CUIが難しい • 統計解析ソフトとして考えたとき、 ExcelやSPSS、JMPのようなGUI ベースではないのでとっつきにく い。 • どうしてもGUIがいいという方に は、R Commander

    や、ggplot2を GUIで使えるesquisseパッケージ があります。 • とはいえ、ほとんどの分析手法は1 行でできるので恐れずに。
  4. CUIが難しい • Rコマンダー ◦ パッケージ Rcmdr 。 ◦ 基本的な統計処理をGUIで実 行できる。

    ◦ 基本統計量、クロス集計、統 計的仮説検定、主成分分析、 因子分析、クラスター分析、回 帰分析など。 ◦ プラグインを追加すれば ggplot2でのグラフ作成もGUI で可能。
  5. CUIが難しい • esquisseパッケージ ◦ Tableauっぽいインターフェイ スでggplot2によるグラフを描 ける。 ◦ 読み方は「エスキス」。 ◦

    RStudioのアドインとして使え る。
  6. ★1つの手法にたくさんのパッケージがある 例えば、コレスポンデンス分析の場合 • caパッケージのca()関数 • FactoMineRパッケージのCA()関数 • MASSパッケージのcorresp()関数 などなど。他にもある。 どれ使えばいいのよ……

    • それぞれのヘルプでアウトプットを確認して、自分に必要なのはどれかを見極め る。 • もしくは r-wakalang の #r_beginners あたりで先達に聞く。
  7. ★三つの書式が混在する • base ◦ 基本形。簡潔で探索的な分析に便利。 1984年生まれのS言語由来の古い書式。 ◦ 枯れていて安心……と思ったら最近になってパイプ演算子が追加されたり。 • tidyverse

    ◦ tidyverseパッケージ。 ◦ モダンなR。可読性が高く効率的。とりあえず、これで書くのが無難。 ◦ 枯れてないので、書き方がしょっちゅう変わる。 • data.table ◦ data.tableパッケージ。 ◦ 従来のdata,frameを拡張し、効率が良く巨大なデータファイルを扱える。 ◦ 大規模データでも高速に処理できる。
  8. 三つの書式が混在する • 事前準備 ◦ taidyverseとdata.tableのパッケージを読み込む。 ◦ データフレームをデータテーブルに変換する。 library(tidyverse) library(data.table) diamonds.dt

    <- data.table(diamonds, key=c("carat", "cut", "price"))
  9. 三つの書式が混在する • caratが1より大きい行を抽出。 ◦ base ◦ tidyverse ◦ data.table res.base1

    <- diamonds[diamonds$carat > 1, ] res.tv1 <- diamonds %>% filter(carat > 1) res.dt1 <- diamonds.dt[carat > 1, , ]
  10. 三つの書式が混在する • carat, cut, priceの列を抽出。 ◦ base ◦ tidyverse ◦

    data.table res.base2 <- diamonds[, c("carat", "cut", "price")] res.tv2 <- diamonds %>% select(carat, cut, price) res.dt2 <- diamonds.dt[, c("carat", "cut", "price"), ]
  11. 三つの書式が混在する • グループごとの平均。cutごとにpriceの平均を算出。 ◦ base tapply(diamonds$price, diamonds$cut, mean) ◦ tidyverse

    diamonds %>% group_by(cut) %>% ◦ data.table diamonds.dt[, mean(price), by = cut] diamonds.dt[, mean(price), by = cut] diamonds %>% group_by(cut) %>% summarize(mean(price) tapply(diamonds$price, diamonds$cut, mean)
  12. 三つの書式が混在する • base diamonds[diamonds$carat > 1, c("carat", "cut", "price")] |>

    (\(x) tapply(x$price, x$cut, mean))() • tidyverse diamonds %>% filter(carat > 1) %>% select(carat, cut, price) %>% group_by(cut) %>% • data.table diamonds.dt[carat > 1, c("carat", "cut", "price"), ][, mean(price), by = cut] diamonds[diamonds$carat > 1, c("carat", "cut", "price")] |> (\(x) tapply(x$price, x$cut, mean))() diamonds %>% filter(carat > 1) %>% select(carat, cut, price) %>% group_by(cut) %>% summarize(mean(price)) diamonds.dt[carat > 1, c("carat", "cut", "price"), ][, mean(price), by = cut]
  13. 三つの書式が混在する • まずは、tidyverseを身に付けましょう。 ◦ 可読性が高く理解しやすい。 ◦ ネット上の資料も多く、チートシートなども充実していて学びやすい。 • data.tableは大きなデータのとき重宝する。 ◦

    tidyverseで処理の重さを感じるデータには data.tableを試してみましょう。
  14. ★古い情報と新しい情報が混在する • 歴史がある分、ググってもどれが最新の情報か分かりにくい。 • 特にtidyverseは全然枯れていないので、あっという間に知識が古くなる。 ◦ 僕「gather( )とspread( )、縦持ちデータと横持ちデータを変換するのに超便利!」 ◦

    H.W.「gatherとspread廃止したから。これからはpivot_*()使って。」 ◦ 僕「mutate_at()とmutate_if()とmutate_all()の使い方がようやく理解できた!」 ◦ H.W.「mutate_*廃止したから。これからはacross()使って。」 ◦ 基本的には機能的な改善なので歓迎すべきことなのだが ……
  15. 余談:インデックスが1から始まる • 他のコンピュータ言語を学んできた人からすると、インデックスが1から始まるのは 気持ち悪い(らしい)。 • 多くのコンピュータ言語ではインデックスは0からはじまる。 • 例えば、pythonなら • Rだと

  16. Enjoy! ★CUIが難しい ★1つの手法にたくさんのパッケージがある ★三つの書式が混在する ★古い情報と新しい情報が混在する