171016_Data_analysis

ベクターやマトリックスの比較の話。基本的には数値データなのでこういう動き。

# Characterはこういう比較結果になる。基本はアルファベット順(フォルダ名順)
"rainy" <= "rainy days"

## [1] TRUE

# TRUEは1,FALSEは0なのでTRUEになる
TRUE > FALSE

## [1] TRUE

# ベクターを作る
facebook <- c(17, 7, 5, 16, 8, 13, 14)
# ベクターのうち15を超えるものを探すのは簡単
facebook >=15

## [1]  TRUE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE

# マトリックスでも同じことはできる。
facebook <- c(17, 7, 5, 16, 8, 13, 14)
facebook2 <- c(17, 7, 5, 16, 8, 13, 14)
views <- matrix(c(facebook,facebook2),nrow = 2, byrow = TRUE)

Rにおける比較のルール。&と|と!

# 比較を＆でつなぐと、全てTRUEでないとTRUEにならない
# 例えばあるベクターやマトリックスで3＜x＜7としたい時に利用。
# 3＜x＜7は機能せず3＜x ＆ x＜7とする必要がある。
4<5 & 4>5

## [1] FALSE

c(TRUE, TRUE, FALSE) & c(TRUE, FALSE, FALSE)

## [1]  TRUE FALSE FALSE

# 逆に|でつなぐとorみたいな感じ。どっちかがTRUEならTRUEでリターン（全てFALSEでないとFALSEにならない）
4<5 | 4>5

## [1] TRUE

c(TRUE, TRUE, FALSE) | c(TRUE, FALSE, FALSE)

## [1]  TRUE  TRUE FALSE

# &&や||のように2つ繋ぐと最初しか判断しない。
c(TRUE, TRUE, FALSE) && c(TRUE, FALSE, FALSE)

## [1] TRUE

# NOT operatorの!の動きも確認しておく。
!(3<5)

## [1] FALSE

ベクターの中で条件をみたす項目の数をカウントする。

# twitterというベクターを作る。
twitter <- c(0,4,5,3,20,0,0,2,8)
# 単にtwitter==0だとTRUEとFALSEの羅列
twitter==0

## [1]  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE FALSE FALSE

# twitter==0になる数が知りたければ、twitter==1という条件を格納
twitter_rule <- twitter==0
sum(twitter_rule)

## [1] 3

# 1行で書けば
sum(twitter==0)

## [1] 3

length(twitter[twitter==0])

## [1] 3

いろいろ試して見る。

# carsのスピードで20未満、5未満の数を調べる。まずは条件設定をvariableへ
car_rule <- cars$speed >20 | cars$speed <5 
sum(car_rule)

## [1] 9

# 1行で書くと
sum(cars$speed >20 | cars$speed <5)

## [1] 9