R言語入門 (R-4.2.3 2023年4月版) / introduction to r

統計解析とグラフィックスのための言語・環境である「R言語」の概要、インストール方法、初歩的な使い方を広く・浅く解説した資料です。

2023年4月時点でのRの~~最新バージョン~~R-4.2.3を対象としています。

スライド中で実行するRスクリプトを置いているGitHubリポジトリ: https://github.com/uribo/cue2022aw_r104
ウェブブラウザ上でRを動かす環境: https://mybinder.org/v2/gh/uribo/cue2022aw_r104/main?urlpath=rstudio

Transcript

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10. 34UVEJPͷΠϯετʔϧ
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11. 34UVEJPͷը໘
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12. 
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    getwd() # 作業スペースを確認
    
    
    #> [1] "/Users/suryu/business/cue2022aw_r104"
    
    
    # setwd(dir = ) # 作業スペースを変更
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14. ϓϩδΣΫτͷ࡞੒
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15. ϓϩδΣΫτͷ੾Γସ͑
    🔍
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16. 34UVEJPͷઃఆ
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17. εΫϦϓτͷ࡞੒ͱอଘ
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    # 行頭に # をつけた行や行の途中での # 以降はコメントとして扱われる
    
    
    # 引用符（" または '）で囲んだ文字は文字列として処理される
    
    
    print("Hello World")
    

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19. 3ͷجຊૢ࡞
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    IUUQTNZCJOEFSPSHWHIVSJCPDVFBX@SNBJO VSMQBUISTUVEJP
    ΢Σϒϒϥ΢βͰ࣍ͷ63-ʹΞΫηε͠ɺ34UVEJP 4FSWFS
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20. 
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    1 + 1
    
    
    #> [1] 2
    
    
    5 - 5
    
    
    #> [1] 0
    
    
    2 * 3
    
    
    #> [1] 6
    
    
    (2 + 4) / 3
    
    
    #> [1] 2
    ׅހ಺ͷԋࢉ͔͚ࢉɾׂΓࢉ଍͠ࢉɾҾ͖ࢉ
    ࢉज़ԋࢉࢠʢ+, -, *, /ʣͷར༻
    9 > 8
    
    
    #> [1] TRUE
    
    
    1.1 <= 1.0
    
    
    #> [1] FALSE
    
    
    "apple" == "apple"
    
    
    #> [1] TRUE
    
    
    "apple" != "banana"
    
    
    #> [1] TRUE
    3Ͱ͸࿦ཧ஋ϕΫτϧͱͯ͠536&ʢਅʣɺ'"-4&ʢِʣɺ/"͕͋Δ
    ࿦ཧԋࢉࢠʢ, <=, >, >=, ==, !=ʣͷར༻
    

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21. ม਺΁ͷΦϒδΣΫτͷ୅ೖ
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    # Rでは <- （または ->、=）によってオブジェクトの内容を変数に割り当てる
    
    
    x <- 6
    
    
    y <- 3
    
    
    # 変数は環境中に保存され、変数名により参照できる
    
    
    z <- x + y
    
    
    z
    
    
    #> [1] 9
    
    
    # 変数に保存された内容は上書きされるまで残る
    
    
    x
    
    
    #> [1] 6
    
    
    x <- 9
    
    
    x
    
    
    #> [1] 9
    
    
    # xの値が変わっても変更前に計算された値には影響がない
    
    
    z
    
    
    #> [1] 9
    3Ͱ͸͢΂͕ͯΦϒδΣΫτʢม਺΋·ͨΦϒδΣΫτʣ
    

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22. ҙຯͷ͋Δ໊લΛ͚ͭΔ
    ม਺ͷར༻ʹΑΓɺಉ͡ॲཧΛෳ਺ճ࣮ߦ͢ΔखؒΛল͚Δ
    ॲཧ͕ෳࡶʹͳΔͱͲͷม਺͕Կͷ݁Ռɾ஋Λ΋͍ͬͯΔͷ͔͕Θ͔Γʹ͘͘ͳΔ
    ˠม਺ʹ͸Θ͔Γ΍໊͍͢લΛ͚ͭΔ͜ͱ͕ॏཁ
    ѱ͍ྫ
    B
    E
    %BUB
    ྑ͍ྫ
    NFBO@IPHF
    EG@QJZP
    EBUB@GVHB
    3ͰͷҰൠతͳίʔσΟϯάελΠϧΛֶͿʹ͸
    UJEZWFSTFTUZMFHVJEF IUUQTTUZMFUJEZWFSTFPSHJOEFYIUNM
    Λࢀর͢Δ
    →
    3Ͱ͸େจࣈɾখจࣈɺશ֯ɾ൒֯͸۠ผ͞ΕΔ
    

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23. ؔ਺
    ೖྗʹରͯ͠ॲཧΛߦ͍ɺ݁Ռɾ஋Λग़ྗ͢Δ΋ͷ
    
    
    EBUB
    IFMMP
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    
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24. ؔ਺
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    ʯͷܗͰ࣮ߦ͢Δ
    # Rには一般的な数学関数が定義されている
    
    
    sqrt(x = 2) # 平方根
    
    
    #> [1] 1.414214
    
    
    sqrt(3)
    
    
    #> [1] 1.732051
    
    
    log(10) # 自然対数
    
    
    #> [1] 2.302585
    
    
    log10(100) # 常用対数（底が10の対数）
    
    
    #> [1] 2
    
    
    exp(1) # 指数関数
    
    
    #> [1] 2.718282
    
    ͻ͖͢͏
    ͜ͷߨ࠲Ͱ͸3ͷؔ਺໊Λࣔ͢ࡍ͸ʮTRSU
    ؔ਺ʯͷΑ͏ʹׅހ෇͖Ͱදه͢Δ
    

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25. ͞·͟·ͳؔ਺
    ෳ਺ͷҾ਺Λ΋ͭؔ਺ ॳظ஋Λ΋ͭҾ਺
    ೖྗ͕ඞਢͳҾ਺
    ؔ਺ͷ࢖͍ํΛ֮͑Δ͜ͱ͕3্ୡͷۙಓ
    υΩϡϝϯτΛಡΉ
    →
    IFMQ
    ؔ਺ͷҾ਺ʹௐ΂͍ͨؔ਺໊ʢׅހͳ͠ʣΛ༩࣮͑ͯߦ
    ·ͨ͸
    ௐ΂͍ͨؔ਺໊ʢׅހͳ͠ʣΛ࣮ߦ
    3Ͱͷ࡞ۀʜॲཧʹඞཁͳؔ਺Λར༻ɾ࣮૷͢Δ
    

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26. ϔϧϓυΩϡϝϯτΛಡΉ
    )FMQλϒʹυΩϡϝϯτ͕දࣔ͞ΕΔ
    ؔ਺ͷ֓ཁ
    ؔ਺ͷઆ໌
    ؔ਺ͷڍಈʹ͍ͭͯͷৄࡉ
    Ҿ਺ͷઆ໌
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    ؔ਺Λ࢖ͬͨॲཧͷྫ
    

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27. ϕΫτϧ
    c(1, 3, 5)
    
    
    #> [1] 1 3 5
    
    
    # ベクトルの中の要素は同じデータ型となる
    
    
    c(1, "3", 5) # 数値が文字列に変換される
    
    
    #> [1] "1" "3" "5"
    
    
    c(TRUE, 1, FALSE) # 論理値が数値に変換される
    
    
    #> [1] 1 1 0
    
    
    c(FALSE, 1, "aa") # 論理値、数値が文字列に変換される
    
    
    #> [1] "FALSE" "1" "aa"
    
    ॱংͷ͋Δཁૉͷू·ΓΛ࡞੒͢Δʹ͸D
    ؔ਺ DPNCJOF͔Β
    Λ࢖͏
    

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28. Ϧετ
    # リストは異なるクラスからなるオブジェクトをひとまとめに扱える
    
    
    x <-
    
    
    list(
    
    
    c("a", "b", NA, "d"),
    
    
    num = c(3, 1.1, 5),
    
    
    data = head(mtcars, 1))
    
    
    x
    
    
    #> [[1]]
    
    
    #> [1] "a" "b" NA "d"
    
    
    #>
    
    
    #> $num
    
    
    #> [1] 3.0 1.1 5.0
    
    
    #>
    
    
    #> $data
    
    
    #> mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
    
    
    #> Mazda RX4 21 6 160 110 3.9 2.62 16.46 0 1 4 4
    
    MJTU
    ؔ਺ʹΑΓϦετΦϒδΣΫτΛੜ੒͢Δ
    

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29. ࢀর
    
    ΦϒδΣΫτ͸<ԋࢉࢠ΍<<ԋࢉࢠΛ࢖ͬͯࢀরͰ͖Δ
    <>͸ཁૉͷ൪߸Λࣔ͢
    c(1, 3, 5)[2] # ベクトル中の2番目の要素を参照
    
    
    #> [1] 3
    
    
    # 名前付きの数値ベクトルを作成
    
    
    fruits <-
    
    
    c(apple = 120, banana = 100, grape = 800)
    
    
    length(fruits) # 要素の数を表示
    
    
    #> [1] 3
    
    
    names(fruits) # 要素に与えられた名前を出力
    
    
    #> [1] "apple" "banana" "grape"
    
    
    fruits[1] # 要素の位置を指定して参照する
    
    
    #> apple
    
    
    #> 120
    
    
    fruits["grape"] # 要素の名前を指定して参照する
    
    
    #> grape
    
    
    #> 800
    
    
    fruits[[1]] # 値だけを参照する
    
    
    #> [1] 120
    
    
    fruits[["grape"]]
    
    
    #> [1] 800
    

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30. ࢀর
    
    ΦϒδΣΫτ͸<ԋࢉࢠ΍<<ԋࢉࢠΛ࢖ͬͯࢀরͰ͖Δ
    # リストオブジェクトに対する[演算子を使った参照の返り値はリスト
    
    
    x[1]
    
    
    #> [[1]]
    
    
    #> [1] "a" "b" NA "d"
    
    
    x["num"]
    
    
    #> $num
    
    
    #> [1] 3.0 1.1 5.0
    
    
    # [[演算子での参照により、リストオブジェクトの要素を元のクラスとして出力する
    
    
    x[[2]]
    
    
    #> [1] 3.0 1.1 5.0
    
    
    x[["data"]]
    
    
    #> mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
    
    
    #> Mazda RX4 21 6 160 110 3.9 2.62 16.46 0 1 4 4
    

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31. ύοέʔδͷར༻
    

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32. ύοέʔδͷར༻ʹΑΓɺ3ͰͰ͖Δ͜ͱ͕޿͕Δ
    3ʹඪ४ͰΠϯετʔϧ͞Ε͍ͯΔ૊ΈࠐΈύοέʔδ
    # 組み込みパッケージの確認
    
    
    rownames(installed.packages(priority = "base"))
    
    
    #> [1] "base" "compiler" "datasets" "graphics" "grDevices" "grid"
    
    
    #> [7] "methods" "parallel" "splines" "stats" "stats4" "tcltk"
    
    
    #> [13] "tools" "utils" "base" "compiler" "datasets" "graphics"
    
    
    #> [19] "grDevices" "grid" "methods" "parallel" "splines" "stats"
    
    
    #> [25] "stats4" "tcltk" "tools" "utils"
    
    ύοέʔδʜؔ਺΍σʔληοτͷू·Γ
    ࣌఺Ͱͷ$3"/ʹొ࿥͞Εͨύοέʔδ਺͸ ݅
    $3"/Ҏ֎ͷύοέʔδ഑෍ݩ
    (JU)VC #JPDPOEVDUPS
    IUUQCJPDPOEVDUPSPSH
    IUUQTHJUIVCDPN
    3'PSHF 3VOJWFSTF
    IUUQTSVOJWFSTFEFW
    IUUQTSGPSHFSQSPKFDUPSH
    

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33. ύοέʔδͷΠϯετʔϧɺಡΈࠐΈ
    # 1. CRANに登録されているパッケージのインストール
    
    
    # RStudioでは`tab` の入力によってinstall.packages()関数の中でのパッケージ名の補完を行う
    
    
    install.packages("here")
    
    
    install.packages("remotes")
    
    
    # 2. GitHub上のパッケージの追加 /
    
    
    remotes::install_github("uribo/ssdse")
    
    ύοέʔδͷΠϯετʔϧ
    ύοέʔδͷಡΈࠐΈͱؔ਺ͷݺͼग़͠
    here() # パッケージを読み込んでいないと関数を利用できない
    
    
    #> Error in here(): could not find function "here"
    
    
    library(here) # hereパッケージを利用可能にする
    
    
    #> here() starts at /Users/suryu/business/cue2022aw_r104
    
    
    here()
    
    
    #> [1] "/Users/suryu/business/cue2022aw_r104"
    
    
    # library()関数でパッケージを読み込まずにパッケージの関数を利用することもできる
    
    
    # 名前空間（パッケージ名と関数名）を<パッケージ名>::<関数名>の形で指定し、関数を直接実行する方法
    
    
    here::here()
    
    
    #> [1] "/Users/suryu/business/cue2022aw_r104"
    
    

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34. ύοέʔδͱͷग़ձ͍ํ
    $3"/5BTL7JFXT
    (JU)VCͰͷݕࡧ
    $3"/CFSSJFT
    ෼໺͝ͱʹؔ࿈͢ΔύοέʔδΛϦετԽͨ͠΋ͷ
    ྫ
    .JTTJOH%BUB $BVTBM*OGFSFODF .BDIJOF-FBSOJOH
    SFNPUFTJOTUBMM@HJUIVC
    ؔ਺Λ࢖ͬͯΠϯετʔϧ
    $3"/ొ࿥લͷύοέʔδ͕ଟ͋͘Δ
    $3"/ʹొ࿥͞Εͨύοέʔδͷ৘ใΛൃ৴͢ΔαΠτ
    IUUQEJSLFEEFMCVFUUFMDPNDSBOCFSSJFT
    IUUQTHJUIVCDPNUPQJDTS
    τϐοΫͰ୳͢ͷ͕͓͢͢Ί
    IUUQTHJUIVCDPNUPQJDTSQBDLBHFT
    

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35. 
    # パッケージを読み込むといくつかのパッケージが同時に利用可能になる
    
    
    library(tidyverse)
    
    
    #> ── Attaching core tidyverse packages ────── tidyverse 2.0.0 ──
    
    
    #> ✔ dplyr 1.1.2 ✔ readr 2.1.4
    
    
    #> ✔ forcats 1.0.0 ✔ stringr 1.5.0
    
    
    #> ✔ ggplot2 3.4.2 ✔ tibble 3.2.1
    
    
    #> ✔ lubridate 1.9.2 ✔ tidyr 1.3.0
    
    
    #> ✔ purrr 1.0.1
    
    
    #> ── Conflicts ───────────────────── tidyverse_conflicts() ──
    
    
    #> ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
    
    
    #> ✖ dplyr::lag() masks stats::lag()
    
    
    #> ℹ Use the conflicted package () to force all
    conflicts to become errors
    ʲਪ঑ʳUJEZWFSTFύοέʔδ
    σʔλ෼ੳͰ࢖͏ػձͷଟ͍ύοέʔδΛ·ͱΊͨύοέʔδ
    ͜ΕΒͷύοέʔδ͸౷Ұ͞Εͨઃܭࢥ૝Ͱ։ൃ͞Ε͍ͯΔͨΊ֮͑΍͍͢
    UJEZWFSTFύοέʔδΛΠϯετʔϧ͢Δͱؔ࿈͢Δύοέʔδ΋Πϯετʔϧ͞ΕΔ
    

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36. ʲਪ঑ʳUJEZWFSTFύοέʔδ
    (BSSFUUBOE)BEMFZ
    Λݩʹ࡞੒
    ಡΈࠐΈ ੔ܗ Ճ޻
    ՄࢹԽ
    Ϟσϧ
    ఻ୡ
    IUUS KTPOMJUF
    YNM
    όΠφϦϑΝΠϧͷಡΈࠐΈ
    ΢Σϒ্ͷσʔλɺඇߏ଄σʔλͷಡΈࠐΈ
    

    View Slide

37. 35PPMTͱ$PNNBOE-JOF5PPMT
    Ұ෦ͷύοέʔδΛར༻͢Δࡍɺιʔε͔ΒͷίϯύΠϧΛٻΊΒΕΔ͜ͱ͕͋Δ
    ʢύοέʔδͷΠϯετʔϧࣗମ͸໰୊ͳ͘ग़དྷΔ͕ɺؔ਺͕ར༻Ͱ͖ͳ͍͜ͱ΋ʣ
    ྫ͑͹STUBOύοέʔδͷTUBO
    ؔ਺͸಺෦Ͱ$ͷίϯύΠϧΛߦ͏
    ͦͷͨΊɺ8JOEPXT؀ڥͰ͸ίϯύΠϥͱͯ͠35PPMTΛར༻͠ɺ
    NBD04؀ڥͰ͸ಉ༷ʹ$PNNBOE-JOF5PPMTΛಋೖ͢Δඞཁ͕ੜ͡Δ
    35PPMTͷΠϯετʔϧΛଅ͢ϝοηʔδ
    STUBOTUBO
    ؔ਺ͷ࣮ߦʹ3UPPMT͕ඞཁͱͳΔ
    ผͷ໰୊ͱͯ͠ʜ8JOEPXT39ͰͷSTUBOͷಋೖʹ໰୊͕͋Δ
    ࢀߟʣIUUQTCMPHNDTUBOPSHTUBOSPOXJOEPXT
    

    View Slide

38. 35PPMTͷΠϯετʔϧʢ8JOEPXTͷΈʣ
    ೚ҙͷ΢Σϒϒϥ΢βʢ$ISPNFɺ4BGBSJɺ&EHFͳͲʣͰIUUQTDSBOSQSPKFDUPSHCJOXJOEPXT3UPPMT΁ΞΫηε
    35PPMTΛΫϦοΫ
    ⁞
     
    දࣔ͞Εͨϖʔδͷதஈʹ͋Δ3UPPMTJOTUBMMFSΛΫϦοΫ͠ɺ࣮ߦϑΝΠϧSUPPMTFYFΛμ΢ϯϩʔυ
    μ΢ϯϩʔυ͞ΕͨϑΝΠϧΛ։͖ɺΠϯετʔϧΛ׬ྃ͢Δ
    
    جຊతʹ͸Կ΋มߋͤͣʹʮ/FYUʯΛΫϦοΫ͍͚ͯͩ͘͠
    

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39. $PNNBOE-JOF5PPMTͷΠϯετʔϧʢNBD04ͷΈʣ
    ୺຤ʢ5FSNJOBMBQQͳͲʣΛ։͔͘34UVEJPͷίϯιʔϧύωϧʹ͋Δ5FSNJOBMλϒΛΫϦοΫ
    YDPEFTFMFDUJOTUBMMͱೖྗ͠ɺ࣮ߦ
    ⁞
     
    
    

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40. දܗࣜσʔλͷॲཧ
    

    View Slide

41. දܗࣜͷσʔλʢσʔλϑϨʔϜʣ
    
    # データフレームの作成方法はいくつかある
    
    
    # ここではtibble::tibble()関数を使う方法を紹介する
    
    
    # tibbleパッケージはtidyverseに含まれるため、個別にパッケージを読み込む必要はない
    
    
    # library(tibble)
    
    
    df_zoo <-
    
    
    tibble(
    
    
    # 変数 = 値の形式でデータを記述する
    
    
    # 複数の値を扱うときは c()関数でベクトルを作成
    
    
    taxon = c("食肉類", "霊長類", "霊長類", "食肉類", "鳥類"),
    
    
    name = c("レッサーパンダ", "チンパンジー", "マントヒヒ", "ライオン", "フンボルトペンギン"),
    
    
    body_length_cm = c(63.5, 85, 80, 250, 69),
    
    
    weight_kg = c(6, 60, 20, 225, 6))
    

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42. දܗࣜͷσʔλʢσʔλϑϨʔϜʣ
    # 出力を確認
    
    
    # 一行目はデータフレームのサイズ（行と列の数）を示す
    
    
    # 二行目は変数の名前、三行目は各変数のデータ型、三行目以降にデータを表示
    
    
    df_zoo
    
    
    #> # A tibble: 5 × 4
    
    
    #> taxon name body_length_cm weight_kg
    
    
    #>
    
    
    #> 1 食肉類 レッサーパンダ 63.5 6
    
    
    #> 2 霊長類 チンパンジー 85 60
    
    
    #> 3 霊長類 マントヒヒ 80 20
    
    
    #> 4 食肉類 ライオン 250 225
    
    
    #> 5 鳥類 フンボルトペンギン 69 6
    
    

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43. # [演算子を使った参照では [行, 列]の形式となる
    
    
    # 返り値はデータフレーム
    
    
    df_zoo[2, ] # 2行目を表示
    
    
    #> # A tibble: 1 × 4
    
    
    #> taxon name body_length_cm weight_kg
    
    
    #>
    
    
    #> 1 霊長類 チンパンジー 85 60
    
    
    df_zoo[, 3] # 3列目を表示
    
    
    #> # A tibble: 5 × 1
    
    
    #> body_length_cm
    
    
    #>
    
    
    #> 1 63.5
    
    
    #> 2 85
    
    
    #> 3 80
    
    
    #> 4 250
    
    
    #> 5 69
    
    
    df_zoo[, "name"] # name列を表示
    
    
    #> # A tibble: 5 × 1
    
    
    #> name
    
    
    #>
    
    
    #> 1 レッサーパンダ
    
    
    #> 2 チンパンジー
    
    
    #> 3 マントヒヒ
    
    
    #> 4 ライオン
    
    
    #> 5 フンボルトペンギン
    σʔλϑϨʔϜதͷཁૉͷࢀর
    
    # $演算子、[[演算子を使った参照の返り値はベクトル
    
    
    df_zoo$name
    
    
    #> [1] "レッサーパンダ" "チンパンジー" "マントヒヒ"
    
    
    #> [4] "ライオン" "フンボルトペンギン"
    
    
    df_zoo[[1]]
    
    
    #> [1] "食肉類" "霊長類" "霊長類" "食肉類" "鳥類"
    
    
    df_zoo[["name"]]
    
    
    #> [1] "レッサーパンダ" "チンパンジー" "マントヒヒ"
    
    
    #> [4] "ライオン" "フンボルトペンギン"
    
    

    View Slide

44. ଟ༷ͳදܗࣜϑΝΠϧͷಡΈࠐΈSFBESύοέʔδ
    UJEZWFSTFʹؚ·ΕΔSFBESύοέʔδ͸͞·͟·ͳϑΝΠϧΛ
    σʔλϑϨʔϜͱͯ͠ಡΈࠐΉɺSFBE@
    ؔ਺Λఏڙ͢Δ
    ·ͨϑΝΠϧʹग़ྗ͢ΔͨΊͷXSJUF@
    ؔ਺΋උΘ͍ͬͯΔ
    DTW UYU
    SET
    UTW MPH
    ςΩετܗࣜ όΠφϦܗࣜ
    ˞SET͸3ݻ༗ͷϑΝΠϧܗࣜ
    ςΩετܗࣜͷϑΝΠϧ͸ಛघͳΞϓϦέʔγϣϯΛར༻ͤͣʹத਎Λ֬ೝɾฤूͰ͖Δ
    

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45. ଟ༷ͳදܗࣜϑΝΠϧͷಡΈࠐΈSFBESύοέʔδ
    read_csv(file = here("data-raw/tokushima_zoo_animals5.csv"))
    
    
    #> Rows: 5 Columns: 4
    
    
    #> ── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
    
    
    #> Delimiter: ","
    
    
    #> chr (2): taxon, name
    
    
    #> dbl (2): body_length_cm, weight_kg
    
    
    #>
    
    
    #> ℹ Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
    
    
    #> ℹ Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.
    
    
    #> # A tibble: 5 × 4
    
    
    #> taxon name body_length_cm weight_kg
    
    
    #>
    
    
    #> 1 食肉類 レッサーパンダ 63.5 6
    
    
    #> 2 霊長類 チンパンジー 85 60
    
    
    #> 3 霊長類 マントヒヒ 80 20
    
    
    #> 4 食肉類 ライオン 250 225
    
    
    #> 5 鳥類 フンボルトペンギン 69 6
    
    ۠੾Γจࣈ
    ֤ྻ͕Ͳͷσʔλܕͱͯ͠ಡΈࠐ·Ε͔ͨ
    

    View Slide

46. ಡΈࠐΈ࣌ͷจࣈԽ͚ͷճආ
    read_csv(here("data-raw/SSDSE-B-2022.csv"),
    
    
    show_col_types = FALSE)
    
    
    #> # A tibble: 565 × 110
    
    
    #> SSDSE-B-202…¹ Code Prefe…² A1101 A110101 A110102 A1102 A110201 A110202 A1301
    
    
    #>
    
    
    #> 1 NA "\x9… "\x91\… "\x91\… "\x9… "\x93\… "\x93\… "15\…
    
    
    #> 2 2019 R010… "\x96k… "525… "24720… "27780… "521… "24550… "27560… "565…
    
    
    #> 3 2018 R010… "\x96k… "528… "24890… "27970… "525… "24750… "27780… "577…
    
    
    #> … (省略)
    read_csv(here("data-raw/SSDSE-B-2022.csv"),
    
    
    show_col_types = FALSE,
    
    
    locale = locale(encoding = "cp932"))
    
    
    #> # A tibble: 565 × 110
    
    
    #> SSDSE-B-202…¹ Code Prefe…² A1101 A110101 A110102 A1102 A110201 A110202 A1301
    
    
    #>
    
    
    #> 1 NA 総人… 総人口… 総人口… 日本… 日本人… 日本人… 15歳…
    
    
    #> 2 2019 R010… 北海道 5250… 2472000 2778000 5211… 2455000 2756000 5650…
    
    
    #> 3 2018 R010… 北海道 5286… 2489000 2797000 5253… 2475000 2778000 5770…
    
    
    #> … (省略)
    
    จࣈԽ͚͸Τϥʔͱͯ͠ॲཧ͞Εͳ͍
    MPDBMFҾ਺ʹMPDBMF FODPEJOH
    Λ༩͑ͯద੾ͳΤϯίʔσΟϯάΛࢪ͢
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47. 
    දܭࢉιϑτ͔ΒͷಡΈࠐΈSFBEYMύοέʔδ
    ʲಠཱߦ੓๏ਓ౷ܭηϯλʔʳ44%4&ʢڭҭ༻ඪ४σʔληοτʣ
    IUUQTXXXOTUBDHPKQVTFMJUFSBDZTTETF
    ͔Β&YDFMܗࣜͷϑΝΠϧΛμ΢ϯϩʔυ
    44%4&ݝผਪҠʢ44%4&#ʣ
    download.file(url = "https://www.nstac.go.jp/sys/files/SSDSE-B-2022.xlsx",
    
    
    destfile = here("data-raw/SSDSE-B-2022.xlsx"))
    

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48. දܭࢉιϑτ͔ΒͷಡΈࠐΈSFBEYMύοέʔδ
    library(readxl) # tidyverseに含まれるのでインストールは不要。ただしパッケージの読み込みは必要
    read_xlsx(here("data-raw/SSDSE-B-2022.xlsx"),
    
    
    sheet = 1)
    
    
    #> # A tibble: 565 × 110
    
    
    #> SSDSE-B-202…¹ Code Prefe…² A1101 A110101 A110102 A1102 A110201 A110202 A1301
    
    
    #>
    
    
    #> 1 NA 総人… 総人口… 総人口… 日本… 日本人… 日本人… 15歳…
    
    
    #> 2 2019 R010… 北海道 5250… 2472000 2778000 5211… 2455000 2756000 5650…
    
    
    #> 3 2018 R010… 北海道 5286… 2489000 2797000 5253… 2475000 2778000 5770…
    
    
    #> … (省略)
    
    ΤΫηϧγʔτͷ಺༰Λ൓өͯ͠ಡΈࠐΉ
    

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49. ݸผͷσʔλಡΈࠐΈʹಛԽͨ͠ύοέʔδͷར༻
    44%4&ͷσʔλಡΈࠐΈʜྻ໊͕Θ͔Γʹ͍͘
    ߦ໨ʹ೔ຊޠͰͷྻ໊͕ه࿥͞Ε͍ͯΔ
    ೔ຊޠྻ໊Λར༻ͯ͠෼ੳΛ͍ͨ͠ͱ͖͕͋Δ
    TTETFύοέʔδΛ༻ҙ
    library(ssdse)
    
    
    read_ssdse_b(here("data-raw/SSDSE-B-2022.csv"),
    
    
    lang = "ja")
    
    
    #> # A tibble: 564 × 13
    
    
    #> 年度 地域…¹ 都道府県 人口…² 自然…³ 経済基…⁴ 教育$…⁵ 労働$…⁶ 文化…⁷ 居住$…⁸
    
    
    #>
    
    
    #> 1 2019 R01000 北海道 5250000 9.8 21463 404 185269 119613 32486
    
    
    #> 2 2018 R01000 北海道 5286000 9.5 21437 422 200363 111793 35761
    
    
    #> 3 2017 R01000 北海道 5320000 9.1 21430 438 211045 107166 37062
    
    
    #> … (省略)
    
    ໨తʹԠͯ͡ύοέʔδɾؔ਺Λ࢖͍෼͚Δ
    

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50. 34UVEJPΛ࢖ͬͨಡΈࠐΈ
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    *NQPSUϘλϯΛԡͯ͠ϑΝΠϧΛಡΈࠐΉ
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51. σʔλͷίϐʔˍϖʔετ
    ಡΈࠐΈର৅ͷൣғΛબ୒ͯ͠ίϐʔ
    ⁞
    3ͷίϯιʔϧͰ࣍ͷίϚϯυΛ࣮ߦʢ04ʹΑΓҟͳΔʣ
     
    read.table(pipe("pbpaste"))
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    read.table("clipboard")  
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    dput(.Last.value)
    ίϐʔͨ͠σʔλΛੜ੒͢ΔͨΊͷ3ίϚϯυΛग़ྗ
    ⁠
    

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52. σʔλՄࢹԽ
    

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53. ඪ४ͷϓϩοτػೳ͕ॆ࣮
    barplot(df_zoo$body_length_cm,
    
    
    names.arg = df_zoo$name)
    hist(df_zoo$weight_kg)
    plot(df_zoo$body_length_cm,
    
    
    df_zoo$weight_kg) 
    
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    ͞Βʹৄࡉͳઃఆ͕Մೳ
    ๮άϥϑ ࢄ෍ਤ ώετάϥϜ
    ໨తͷՄࢹԽදݱʹԠͯؔ͡਺Λ࢖͍෼͚Δ
    

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54. 3ͰͷՄࢹԽΛ؆୯ʹHHQMPUύοέʔδ
    ggplot(df_zoo,
    
    
    aes(weight_kg)) +
    
    
    geom_histogram(bins = 5)
    ggplot(df_zoo,
    
    
    aes(name,
    
    
    body_length_cm)) +
    
    
    geom_bar(stat = "identity")
    ggplot(df_zoo,
    
    
    aes(body_length_cm,
    
    
    weight_kg)) +
    
    
    geom_point()
    
    ๮άϥϑ ࢄ෍ਤ ώετάϥϜ
     
    ౷Ұతͳهड़Ͱཧղ͠΍͍͢
    

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55. ͦͷଞͷ࿩୊
    

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56. ύΠϓԋࢉࢠ
    3͔ΒύΠϓʢcʣԋࢉࢠ͕ಋೖ͞Εͨ
    G Y
    ͱ౳Ձ
    cԋࢉࢠ͸ࠨลͷ஋ΛӈลͷୈҰҾ਺ʹ౉͢ػೳΛ΋ͭ
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    x |> f()
    

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57. 3ʹ͓͚Δ࿈ଓͨ͠ॲཧͷهड़⁞
    ॲཧ͝ͱʹΦϒδΣΫτ΁อଘ͢Δ
    தؒΦϒδΣΫτΛ࢒ͯ݁͠ՌΛࢀরͰ͖Δ
    ʜෆཁͳதؒΦϒδΣΫτΛൃੜͤ͞ΔՄೳੑ΋͋Δ
    r <- rnorm(100)
    
    
    d <- matrix(r, ncol = 2)
    
    
    plot(d)
     ॲཧͷྲྀΕ
    ⁞
     
    ⁠
    

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58. 3ʹ͓͚Δ࿈ଓͨ͠ॲཧͷهड़ 
    ॲཧ಺༰ΛೖΕࢠࣜʹهड़͢Δ
    ಺ଆͷ݁Ռ͕֎ଆͷؔ਺ʹ౉͞ΕΔ
    ೖྗͷ໘౗͞ʢॲཧॱͱ͸ٯʹೖྗ͢Δඞཁʣ
    ෳࡶͳೖΕࢠߏ଄ͩͱίʔυͷՄಡੑͷ௿Լ
    ॲཧͷྲྀΕ
    plot(
    
    
    matrix(
    
    
    rnorm(100),
    
    
    ncol = 2))
    
    ⁞
     
    ⁠
    

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59. 3ʹ͓͚Δ࿈ଓͨ͠ॲཧͷهड़⁠
    ύΠϓԋࢉࢠ c
    Λ࢖͏
    ύΠϓ͔Βݟͯࠨลͷ஋Λӈลͷ஋ʢؔ਺ʣʹ༩͑Δ
    վߦͱࣈԼ͛Λߦ͏͜ͱͰίʔυͷՄಡੑ΋ߴ·Δ
    ॲཧͷྲྀΕ
    rnorm(100) |>
    
    
    matrix(ncol = 2) |>
    
    
    plot()
    ⁞
     
    ⁠
    
    

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60. ࠔͬͨͱ͖͸
    3ͷॲཧ͕ਖ਼͘͠ػೳ͠ͳ͍ˠग़ྗϝοηʔδΛΑ͘ಡΉ
    34UVEJPͳ͍͠ίϯϐϡʔλʔΛ࠶ىಈͯ͠࠶౓ࢼ͢
    ໰୊ղܾͷͨΊͷࢦ͕ࣔॻ͔Ε͍ͯΔ͜ͱ΋͋Δ
    ϝοηʔδΛίϐʔͯ͠΢ΣϒݕࡧΛߦ͏ͱಉ༷ͷ໰୊ͱͦͷղܾࡦ͕ࣔ͞Ε͍ͯΔ͜ͱ͕͋Δ
    ˠ·Εʹ໰୊͕ղܾ͞ΕΔ͜ͱ͕͋Δ
    ໰୊͕࠶ൃ͢ΔՄೳੑ΋͋ΔͷͰࠜຊతͳରॲ΋ඞཁ
    ωοτ্ͷ3ϢʔβʔʹਘͶΔ
    SXBLBMBOH IUUQTSXBLBMBOHTMBDLDPN
    ͸4MBDL্ͷ3Ϣʔβʔͷަྲྀɾ࣭໰ͷͨΊͷ৔ॴ
    IUUQTRJJUBDPNVSJJUFNTFCCFEBCB
    IUUQTTQFBLFSEFDLDPNZVUBOOJIJMBUJPOIPXJMFBSOFEUPTUPQXPSSZJOHBOEBTL
    ৄ͍͠આ໌ɺ࢖͍ํ͸Լهࢀর
    

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61. ࣍ͷҰख3ʹֶ͍ͭͯͿͨΊͷॻ੶ɾαΠτ
    അ৔ਅ࠸
    ʮ3ݴޠͰ͸͡ΊΔϓϩάϥϛϯάͱσʔλ෼ੳʯιγϜ
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    ʮ3ϢʔβͷͨΊͷ34UVEJP<࣮ફ>ೖ໳ʯٕज़ධ࿦ࣾ
    *4#/
    ੴాج޿
    ʮ3
    で
    ֶ
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    プ
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    ೖ໳34UVEJPΛ׆༻͢Δʯڞཱग़൛
    *4#/
    )BEMFZ8JDLIBNɺ(BSSFUU(SPMFNVOEஶɺࠇ઒ར໌༁ɺେڮਅ໵ٕज़؂म
    
    ʮ3Ͱ͸͡ΊΔσʔλαΠΤϯεʢ3GPS%BUB4DJFODFʣʯΦϥΠϦʔɾδϟύϯ
    *4#/IUUQTSETIBEDPO[
    +BFIZVO4POHɺ:VLJ:BOBJʮࢲͨͪͷ3ϕετϓϥΫςΟεͷ୳ڀʯIUUQTXXXKBZTPOHOFU3#PPL
    

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