トップ5Rデータ型| 知っておくべきRデータ型

プログラム内で使用しているデータを格納して、アプリケーションを作成したり、プログラミング言語でプログラミングをレンダリングしたりするには、特定の変数が必要です。 また、これらの変数が特定のカテゴリに割り当てられていることに注意することもできます（通常、CやC ++などの一般的なプログラミング言語またはほとんどのプログラミング言語で）。 これらのカテゴリは、データ型と呼ばれるものです。

データ型は、ほとんどすべてのプログラミング言語で利用できる非常に重要な概念です。 名前が示すように、データ型は、コンピュータプログラムを使用して処理できる特定の種類のデータを表します。 Pythonのさまざまなデータ型について学びます。

Cなどの他のプログラミング言語とは対照的に、変数は単にRデータ型として宣言されるのではなく、Rオブジェクトで割り当てられます。 Rオブジェクトのデータ型が変数のデータ型になります。 最も一般的なRオブジェクトにはいくつかの種類があります。

1. ベクトル
2. マトリックス
3. リスト
4. 配列
5. 要因
6. データフレーム

ベクトルは、さまざまなクラスの要素を保持する最も基本的なRデータ型です。 これらの原子ベクトルには5つの主要なデータ型があります。 他のRオブジェクトは、アトミックベクトルに基づいて構築されています。

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ベクトルの作成に使用されるRデータ型の一部を以下に示します。

トップRデータ型

1.数値データ型

Rプログラミング言語では、10進値は数値と呼ばれます。 これは、Rのすべての値に割り当てられたデフォルトのRデータ型です。例を使用して理解しましょう。

> y = 11.6＃y変数に10進値を割り当てます

> y＃yの値を出力します

[1] 11.6

> class（y）＃yのクラス名を出力します

[1]「数値」

ここでは、10進値（11.6）が変数「y」に割り当てられています。この変数のデータ型はデフォルトで数値です。

変数に10進数以外の値を指定しても、デフォルトのデータ型は整数ではなく数値のままです。 これがあなたのための例です：

> y = 1

> y＃y変数の値を出力します

[1] 1

> class（y）＃yのクラス名を出力します

[1]「数値」

読む： Pythonの変数とデータ型[開発者のための究極のガイド]

2.整数データ型

10進値のない数値は、Rプログラミング言語のデータ型整数で宣言されます。 Rで整数変数を作成するには、整数関数を取り消します。 また、is.integer関数を適用して、yが実際に整数であることを確認できます。 整数データ型を理解するために、いくつかの例を見てみましょう。

> x = as.integer（5）

> x＃xの値を出力します

[1] 5

> class（x）

[1]「整数」

> is.integer（x）＃xが整数かどうかを確認する関数

[1] TRUE

整数を宣言する別の方法は、Lサフィックスを追加することです。

> x = 5L

> is.integer（x）＃xが整数かどうかを確認する関数

[1] TRUE

数値データ型の値は、as.integer関数を使用して整数データ型に強制変換できます。

> as.integer（7.16）＃数値を強制する

[1] 7

10進値の文字列は、as.integer関数を使用して解析することもできます。

> as.integer（“ 7.16”）＃10進文字列を強制する

[1] 7

ただし、10進数以外の文字列を整数関数に解析するのは誤りです。

チェックアウト： MATLABデータ型

3.複雑なデータ型

Rプログラミング言語の複素数値は、純粋な虚数iを介して定義されます。

> k = 1 + 2i＃複素数を作成する

> k

[1] 1 + 2i

> class（k）

[1]「複雑」

4.論理データ型

Rの論理データ型は、trueまたはfalseのいずれかの値を取ります。 この値は、2つの値を比較した後に生成されます。 以下に挙げるのはあなたのための例です：

> l = 4; m = 2

> n = l> m＃lはyよりも大きいですか？

> n＃論理値を出力します

[1] TRUE

> class（n）＃zのクラス名を出力します

[1]「論理的」

5.文字データ型

文字データ型は、Rプログラミング言語で文字列値を表すために使用されます。 オブジェクトは、as.character（）関数を使用して文字値に変換されます。 以下に、文字データ型を明確に理解するための例をいくつか示します。

> y = as.character（7.16）

> y＃文字列を出力します

[1]「7.16」

> class（y）＃yのクラス名を出力します

[1]「キャラクター」

2つの文字値を連結するには、貼り付け機能を使用できます。

> fname =“ Riya”; lname =”シャルマ”

> Paste（fname、lname）

[1]「リヤシャルマ」

ここで、最も一般的なデータ型について理解を深めたので、ベクターオブジェクトを作成し、データ型を使用して値を宣言する方法を見てみましょう。

ベクトルは、同じタイプのデータのデータ要素のセットです。

以下に示すのは、3つの数値4、5、および6を含むベクトルです。

> c（4、5、6）

[1] 4 5 6

そして、これが論理値のベクトルです。

> c（FALSE TRUE FALSE TRUE）

[1] FALSE TRUE FALSE TRUE

ベクトルには文字列を含めることもできます。

> c（「AA」、「BB」、「CC」、「DD」、「EE」）

[1]「AA」「BB」「CC」「DD」「EE」

その他のRオブジェクト

マトリックス

2次元データセットを作成します。 次に例を示します。

マトリックスを作成します。

M = matrix（c（'q'、'w'、'e'、'r'、't'、'y'）、nrow = 2、ncol = 3、byrow = TRUE）

print（M）

出力–

[、1] [、2] [、3]

[1、]「q」「w」「e」

[2、]「r」「t」「y」

リスト

リストは、さまざまなタイプの要素（ベクトル、関数、さらには他のリスト）を含むオブジェクトのタイプです。

例

＃ベクトルと数値を含むリストを作成します。

list1 <-list（c（2,5,3）、7.9）

＃リストを印刷します。

print（list1）

出力–

[[1]]

[1] 2 5 3

[[2]]

[1] 7.9

配列

行列とは異なり、配列はn次元にすることができます。 配列で使用されるdim属性は、必要な数の次元を作成します。 以下に示すのは、2X2行列を持つ2つの要素を持つ配列を作成する例です。

アレイを作成します。

a <-array（c（'pink'、'blue'）、dim = c（2,2,1））

印刷（a）

上記のコードを実行すると、次の結果が生成されます-

、、 1

[、1] [、2]

[1、]「ピンク」「ブルー」

[2、]「青」「ピンク」

要因

因子は、ベクトルを使用して作成されたrオブジェクトです。 因子は、ベクトル内の要素の個別の値を持つベクトルをラベルとして格納します。 ラベルは、入力ベクトルのデータ型に関係なく、常に文字データ型を持ちます。 因子は、統計モデリングを実行するのに非常に役立ちます。

因子は、factor（）関数を使用して作成できます。

＃ベクトルを作成します。

色<-c（'黄色'、'青'、'ピンク'）

＃因子オブジェクトを作成します。

factor_colors <-factor（colors）

＃係数を出力します。

print（factor_colors）

[1]イエローブルーピンク

データフレーム

データフレームは表形式のデータオブジェクトです。 データフレームの各列には、さまざまなモードのデータを含めることができます。 3つの列はすべて、整数、数値、文字など、さまざまなデータ型を持つことができます。

データフレームは、data.frame（）関数を使用して作成されます。

＃データフレームを作成します。

データ<-data.frame（

性別=c（“男性”、“女性”）、

高さ=c（153、160）、

重み=c（80、78）、

年齢=c（40 29）

）。

印刷（BMI）

出力

性別身長体重年齢

1男性153.08040

2メス160.07829

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