研究室に当然のことながら、後輩がやってきました。。。そうなると、R暦1年半の私でも後輩に指導しなくてはいけません。そこでRのお勉強として、『Rではじめるデータサイエンス』を読みましょうということになりました。
プログラミングに精通する方々が使っているQiitaを利用して、情報共有をしていこうと思います。この記事に関連する情報やコードの改善点など、コメント頂けると幸いです

第一回

1. ggplot2によるデータ可視化

1.1. 練習問題(p.6)

exercises_ch1.R

### p.6 練習問題 ###

# パッケージの読み込み
library(tidyverse)

### 1 ###
ggplot(data = mpg)
# geom_functionを指定していないため、描画デバイスが表示されるだけ

### 2 ###
dim(mtcars) # dim関数で行数と列数の確認
# >[1] 32 11

### 3 ###
?mpg
# drv  f = front-wheel drive, r = rear wheel drive, 4 = 4wd
# fは前輪駆動、rは後輪駆動、4は四輪駆動車を示す

### 4 ###
ggplot(data = mpg) +
  geom_point(mapping = aes(x=cyl, y=hwy))
# シリンダーの個数に対するガロンあたりのマイルの散布図

### 5 ###
ggplot(data = mpg) +
  geom_point(mapping = aes(x=class, y=drv))
# 2種類とも非定量変数であるので、相関関係が分からない

1. ggplot(data=mpg)を実行しなさい。どうなるか。

geom_function()を指定していないので、描画デバイスだけが表示されます。

2. mtcarsには何行あるか。何列あるか。

dim関数を使えば、行数と列数が一度に得られます。上記のコードから、行数が32,列数が11ということが分かりました。

3. drv変数は何を記述するか。?mpgのヘルプを読んで見つけなさい。

せっかくなので、全ての変数の情報を確認しておきます。

変数名	英文	日本語訳
manufacturer	manufacturer	生産メーカー
model	model name	車名
displ	engine displacement, in litres	エンジン排気量、リットル
year	year of manufacture	生産年
cyl	number of cylinders	シリンダー数
trans	type of transmission	トランスミッションタイプ
drv	f = front-wheel drive, r = rear wheel drive, 4 = 4wd	fが前輪、rが後輪、4が四駆
cty	city miles per gallon	1ガロンあたりのシティマイル
hwy	highway miles per gallon	1ガロンあたりのハイウェイマイル
fl	fuel type	燃料タイプ
class	"type" of car	車種

4. hwyとcylの散布図を作りなさい。

5. class対drvの散布図はどうなるか。なぜプロットが役に立たないのか。

対になる変数が両者ともカテゴリ変数なので、相関が意味を持ちません。

1.2 練習問題(p.11)

exercises_ch1.R

### p.11 練習問題 ###

### 1 ###
# 修正前
ggplot(data = mpg) +
  geom_point(
    mapping = aes(x=displ, y=hwy, color="blue")
  )
# 修正後
ggplot(data = mpg) +
  geom_point(
    mapping = aes(x=displ, y=hwy, shape=class), color="blue"
  )
### 2 ###
# manufacturer カテゴリ変数
# model カテゴリ変数
# displ 連続変数
# year カテゴリ変数
# cyl カテゴリ変数
# trans カテゴリ変数
# drv カテゴリ変数
# cty 連続変数
# hwy 連続変数
# fl カテゴリ変数
# class カテゴリ変数

mpg
'# A tibble: 234 x 11
manufacturer model      displ  year   cyl trans      drv     cty   hwy fl    class  
<chr>        <chr>      <dbl> <int> <int> <chr>      <chr> <int> <int> <chr> <chr>  
  1 audi         a4          1.80  1999     4 auto(l5)   f        18    29 p     compact
2 audi         a4          1.80  1999     4 manual(m5) f        21    29 p     compact
3 audi         a4          2.00  2008     4 manual(m6) f        20    31 p     compact
4 audi         a4          2.00  2008     4 auto(av)   f        21    30 p     compact
5 audi         a4          2.80  1999     6 auto(l5)   f        16    26 p     compact
6 audi         a4          2.80  1999     6 manual(m5) f        18    26 p     compact
7 audi         a4          3.10  2008     6 auto(av)   f        18    27 p     compact
8 audi         a4 quattro  1.80  1999     4 manual(m5) 4        18    26 p     compact
9 audi         a4 quattro  1.80  1999     4 auto(l5)   4        16    25 p     compact
10 audi         a4 quattro  2.00  2008     4 manual(m6) 4        20    28 p     compact
# ... with 224 more rows'

### 3 ###
# color
ggplot(data = mpg) +
  geom_point(
    mapping = aes(x=displ, y=hwy, color=hwy)
  )
# > 色がグラデーションで表される

# size
ggplot(data = mpg) +
  geom_point(
    mapping = aes(x=displ, y=hwy, size=hwy)
  )
# > sizeが段階で変化する 

# shape
ggplot(data = mpg) +
  geom_point(
    mapping = aes(x=displ, y=hwy, shape=hwy)
  )
# > Error: A continuous variable can not be mapped to shape

### 4 ###
ggplot(data = mpg) +
  geom_point(mapping = aes(x=displ, y=displ))
# 相関係数が1となるので、直線上に点が散布される

### 5 ###
# stroke=1
ggplot(data = mpg) +
  geom_point(
    mapping = aes(x=displ, y=hwy), shape=1, stroke=1
  )

# stroke=5
ggplot(data = mpg) +
  geom_point(
    mapping = aes(x=displ, y=hwy), shape=1, stroke=5
  )

### 6 ###
ggplot(data = mpg) +
  geom_point(
    mapping = aes(x=displ, y=hwy, color=displ<5)
  )
# TrueとFalseの領域で色が分けられる