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東京に棲む日々

データ分析、統計、ITを勉強中。未だ世に出ず。

R データ確認(一変量集計)のための関数1

一変量集計や分布、度数のプロットが一度にできないとめんどくさいので、それ用の関数をとりあえず作成。

色々なデータではまだ試していません。


dataCheck1 <- function(Data, ngr=3){

  print( "データのヘッド部分, head(Data)" )
  print( head(Data) )

  print( "データの構造, str(Data)" )
  print( str(Data) )

  print("データの要約統計量, summary(Data)")
  print( summary(Data) )

  # 変数の数を取得
  r <- length(Data)
 
  # 変数名を取得
  vname <- names(Data)

  index1 <- ngr
  par( mfrow=c(ceiling(r/index1), index1) )
  on.exit(par( mfrow=c(1,1) )) #関数が終了するときの処理
 
  for(i in 1:r){
    if( is.factor(Data[,i]) == TRUE ){
      barplot( table(Data[,i]), main=vname[i] )
    }else{
      hist( Data[,i], xlab="", main=vname[i] )
    }
  }
}

dataCheck1(データ, ngr=プロットを横に何列並べるか) で実行。

dataCheck1(iris)

ngrは指定しなければ、デフォルトで3になる。

 
[1] "データのヘッド部分, head(Data)"
  Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa
2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa
3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa
4          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa
5          5.0         3.6          1.4         0.2  setosa
6          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa
[1] "データの構造, str(Data)"
'data.frame':   150 obs. of  5 variables:
 $ Sepal.Length: num  5.1 4.9 4.7 4.6 5 5.4 4.6 5 4.4 4.9 ...
 $ Sepal.Width : num  3.5 3 3.2 3.1 3.6 3.9 3.4 3.4 2.9 3.1 ...
 $ Petal.Length: num  1.4 1.4 1.3 1.5 1.4 1.7 1.4 1.5 1.4 1.5 ...
 $ Petal.Width : num  0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.4 0.3 0.2 0.2 0.1 ...
 $ Species     : Factor w/ 3 levels "setosa","versicolor",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
NULL
[1] "データの要約統計量, summary(Data)"
  Sepal.Length    Sepal.Width     Petal.Length    Petal.Width          Species  
 Min.   :4.300   Min.   :2.000   Min.   :1.000   Min.   :0.100   setosa    :50  
 1st Qu.:5.100   1st Qu.:2.800   1st Qu.:1.600   1st Qu.:0.300   versicolor:50  
 Median :5.800   Median :3.000   Median :4.350   Median :1.300   virginica :50  
 Mean   :5.843   Mean   :3.057   Mean   :3.758   Mean   :1.199                  
 3rd Qu.:6.400   3rd Qu.:3.300   3rd Qu.:5.100   3rd Qu.:1.800                  
 Max.   :7.900   Max.   :4.400   Max.   :6.900   Max.   :2.500           

 

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