R言語を使ったベクトルの基礎:作成、操作、利用法

R言語におけるベクトルは、データ分析や統計処理の基本となる重要な要素です。この記事では、ベクトルの作成方法、基本的な操作、そして実際の利用法について解説します。

1. ベクトルの作成

1.1 c()関数を使用した作成

最も一般的なベクトルの作成方法は、c()関数を使用することです

# 数値ベクトル
num_vector <- c(1, 2, 3, 4, 5)

# 文字列ベクトル
char_vector <- c("apple", "banana", "cherry")

# 論理ベクトル
logic_vector <- c(TRUE, FALSE, TRUE, TRUE)

1.2 シーケンス関数を使用した作成

連続した数値のベクトルを作成する場合、以下の方法が便利です。





# 1から10までの整数ベクトル
seq_vector <- 1:10

# より細かい制御
seq_vector2 <- seq(from = 0, to = 1, by = 0.1)

1.3 繰り返し関数を使用した作成

rep()関数を使用して、要素を繰り返すベクトルを作成できます。

# 3を5回繰り返す
rep_vector <- rep(3, times = 5)

# 1, 2, 3を2回ずつ繰り返す
rep_vector2 <- rep(c(1, 2, 3), each = 2)

2. ベクトルの基本操作

2.1 インデックスによるアクセス

ベクトルの要素には、インデックスを使ってアクセスできます。Rのインデックスは1から始まります。

x <- c(10, 20, 30, 40, 50)
x[1] # 10
x[c(1, 3, 5)] # 10 30 50
x[-2] # 10 30 40 50 (2番目の要素を除外)

2.2 ベクトルの演算

ベクトルは要素ごとに演算を行うことができます。

a <- c(1, 2, 3)
b <- c(4, 5, 6)

a + b # 5 7 9
a * 2 # 2 4 6

2.3 ベクトルの長さと型の確認

length(a)  # 3
class(a) # "numeric"

3. ベクトルの実際の利用法

3.1 データの要約

scores <- c(85, 90, 78, 92, 88)
mean(scores) # 平均
median(scores) # 中央値
sd(scores) # 標準偏差

3.2 条件に基づくフィルタリング

barplot(scores, names.arg = c("A", "B", "C", "D", "E"))

まとめ

ベクトルはR言語の基本的なデータ構造であり、多くの操作や分析の基礎となります。この記事で紹介した基本的な作成方法や操作を習得することで、より複雑なデータ分析や統計処理への足がかりとなるでしょう。ベクトルの概念を十分に理解し、効果的に活用することで、R言語でのデータ処理がより効率的になります