1次元のデータ

1次元データが手に入ったら、「正しく」かつ「効率的に」読む事をしなさい
雑に言うと「度数を数えてヒストグラムくらいかけよ。」ということを遠回しに示唆される。

はい、すいません。すぐにRでやってみます

参考データとして宮城県石巻市　保育所の状況の「hoikujo_ichiritu_2014」をcsvにして取り込み

実施結果

hoikujo <- read.csv("hoikujo_ichiritu_2014.csv")
hoikujo
   NO         区分               名称 解説年月 定員 実人数 職員数
1   1   認可保育所         石巻保育所   Ｓ28.8   80     73     11
2   2   認可保育所         渡波保育所   Ｓ29.8   60     65      7
3   3   認可保育所         鹿妻保育所   Ｓ39.4  110    110     12
4   4   認可保育所         蛇田保育所   Ｓ41.4   90     92     10
5   5   認可保育所         井内保育所   Ｓ40.4  100     83     10
6   6   認可保育所         若草保育所   Ｓ47.4   90    103     11
7   7   認可保育所         水押保育所   Ｓ48.4   60     59      8
8   8   認可保育所       ふたば保育所   Ｓ50.4  110     98     10
9   9   認可保育所         水明保育所   Ｓ53.4   60     53      7
10 10   認可保育所 石巻地区仮設保育所       ―  100     44      6
11 11   認可保育所       飯野川保育所   Ｓ42.4   50     62      9
12 12   認可保育所       大谷地保育所   Ｓ58.4   30     26      4
13 13   認可保育所         二俣保育所   Ｓ59.4   30     30      4
14 14   認可保育所         大川保育所   Ｓ57.4   30      7      2
15 15   認可保育所         雄勝保育所   Ｓ46.4   80      0      0
16 16   認可保育所       前谷地保育所   Ｓ29.2   60     65      8
17 17   認可保育所         和渕保育所   Ｓ31.7   60     60      8
18 18   認可保育所         鹿又保育所   Ｓ38.8   60     66      7
19 19   認可保育所         北村保育所    Ｈ2.5   60     45      5
20 20   認可保育所         須江保育所    Ｈ3.5   60     54      7
21 21   認可保育所     桃生新田保育所   Ｓ40.5   90    109     12
22 22   認可保育所         橋浦保育所   Ｓ59.4   60     45      7
23 23   認可保育所         吉浜保育所   Ｓ58.4   45      4      3
24 24   認可保育所         相川保育所   Ｈ11.4   45     18      3
25 25   認可保育所 牡鹿地区仮設保育所       ―   50     34      6
26 26 へき地保育所         荻浜保育所   Ｓ59.4   50      6      2

実人数だけを取り出したい、が、
下記の方法だとデータフレームの一部が取り出されてしまうので。
そのままhist(hoikujo[6])とかすると「xは数値でなければなりません」というエラーになるので注意。

実施結果

ヒストグラムを書いてみる

実施結果

> hoikujo <- read.csv("hoikujo_ichiritu_2014.csv")
> sapply(hoikujo,class)
       NO      区分      名称  解説年月      定員    実人数    職員数 
"integer"  "factor"  "factor"  "factor" "integer" "integer" "integer" 
> hoikujo$実人数
 [1]  73  65 110  92  83 103  59  98  53  44  62  26  30   7   0  65  60  66  45  54 109  45   4
[24]  18  34   6
> hist(hoikujo$実人数)

日本語が化けてますが、一応かけました。
この図を見る限りでは、40人から60人の園児が在籍する保育園が多いという結果がさくっと見えました。
なるほど。これはデータだけ眺めてても分かりませんな。

最後に私からも言わせてもらおう。
「度数を数えてヒストグラムくらいかけよ。」

・・・はい、すみません。

追記

r-de-rさんから教えてもらったコマンドを実施。

実施結果

> hist(hoikujo[,6])

※画像は省略しますが、あっさりヒストグラムが描画されました。
なんでだ？という事で、classを調べてみると、
hoikujo[6]とした場合はデータフレームの一部として取り出しされる模様

実施結果

> sapply(hoikujo[6],class)
   実人数 
"integer"

hoikujo[,6]とした場合はデータの一部をベクトルとして取得できる模様。

実施結果

> sapply(hoikujo[,6],class)
 [1] "integer" "integer" "integer" "integer" "integer" "integer" "integer" "integer" "integer"
[10] "integer" "integer" "integer" "integer" "integer" "integer" "integer" "integer" "integer"
[19] "integer" "integer" "integer" "integer" "integer" "integer" "integer" "integer"

なるほどなぁ・・・。
コメントありがとうございました！

今日使ったRコマンド

データフレームの一部を抜き出したい

[data_frame_name]$[カラム名]
または
[data_frame_name][,n]
[data_frame_name][n,]

実施結果

hoikujo <- read.csv("hoikujo_ichiritu_2014.csv")
hoikujo$実人数
 [1]  73  65 110  92  83 103  59  98  53  44  62  26  30   7   0  65  60  66  45  54 109  45   4
[24]  18  34   6

データフレームの型を調べたい

sapply([data_frame_name],class)

実施結果

hoikujo <- read.csv("hoikujo_ichiritu_2014.csv")
sapply(hoikujo,class)
       NO      区分      名称  解説年月      定員    実人数    職員数 
"integer"  "factor"  "factor"  "factor" "integer" "integer" "integer"

ヒストグラムを書きたい

hist([数値ベクトル])

実施結果

hist(hoikujo$実人数)

※画像は省略

参考資料

統計学入門 (基礎統計学)
Rによる優しい統計学
 岩波データサイエンスvol1