はじめに

基礎統計量をまとめてCSVファイルで出力するコードを書く。CSVファイルで出力できれば、WindowsであればそのままExcel形式にして資料として共有することができる。データには量的変数と質的変数があるため、それぞれに対応する基礎分析を行う必要があるが、本記事ではまずどちらにも関わると考えられる「データ型」および「データの欠損数」を出力する。データはdefault of credit card clients Data Setを扱う。
本筋とは関係ないが、上記データはxlsx形式なので一度ダウンロードしてCSV形式に変換（ファイル名もcredit.csvに変更）している。（xls形式やxlsx形式はパッケージを使えば読み込めるらしい。そのうち試してみよう。）

データ読み込みとヘッダの準備

データを読み込んで不必要な列を削除し、ヘッダのデータフレームを準備する。

readCsv.r

d <- read.csv(file="credit.csv", header=TRUE, skip=1)
d <- d[, !colnames(d) %in% c("ID") # "ID"列を削除
h <- colnames(d)                   # ヘッダ
h <- data.frame(h)
colnames(h) <- "ROWNAMES"

データ型の調査

以下コードでデータ型を求める。Rでデータ型を調べるclassについてでも書いたが、列全体をclassの引数に入れてもその中でより大きいデータ型を出力してくれる。そのため、 NULL などが含まれていても（例えば数値データが1つのみ入っていて、その他データが欠損値であっても） numeric を返してくれる。欠損値が " " などの character 型の場合は本来欲しい numeric は返ってこないため、 read.csv の時点で na.strings などを用いて処理しておく必要がある。

datatype.r

datatype <- array(dim=ncol(d))
for(i in 1:ncol(d)){
  datatype[i] <- class(d[,i])
}

CSV形式での出力

上記で求めたデータ型と欠損数をヘッダにひもづけて出力する。

export.r

h$class <- datatype
h$is.na <- apply(is.na(d), 2, sum)
h$is.not.na <- apply(!is.na(d), 2, sum)
write.csv(x=h, file="summary.csv")

出力結果は以下のようになる。

以降の記事で量的変数および質的変数の基礎分析を行って、CSV形式で出力をしていく。