一歩進んだRとの付き合い方

どうも、R歴４年目にしてR初心者勢です。こちらは2015年にRをはじめたい、更に知識を高めたい人に向けた記事と自分の抱負になります。

都度、参考になる本やURLを書いているので詳しくはそちらをご覧ください。

これからRをはじめる、ほとんどR使っていない人向け

はじめに: どうしてRなのか

よく言われることですが、

1. オープンソースでの開発 -> どういう機能をもっているか、どのように処理されるかがわかる
2. マルチプラットフォームでの利用 -> 環境を選ばずどこでも同じように作業できるというのは大事
3. 機能拡張（パッケージ、ライブラリ）に優れる -> 必要は発明の母の精神。俺がこういう機能欲しいから作るぜ★

ということを私は挙げます。

海外でもRは人気ですね -> TIOBE Software: Tiobe Index（これからはじめたいプログラミング言語としてRとSwiftへの注目が高まっている）

比較的最近のR導入に関するスライドはHijiyama.R Entry sessionでしょうか。一読すると良いです。そういえば自分も導入記事を書いていました -> Rプログラミングのための第一歩 - Qiita （まだ未完）

環境の整備

環境は大事です。個人の好みですが、最低限の環境は揃えるのが良いかと思います。とりあえず、Rをインストールしたあとは

• RStudioのダウンロード、インストール
• GitHubのアカウントを作成
• motivatorパッケージのインストール

をしましょう。

RStudioについて

RSutdioはRの統合開発環境(Integrated Development Environment: IDE)です。
2011年にリリースがはじまりました

上の画像のように、４つのパネルに分割されているのが特徴で、画面一つでコードを書いたり、アウトプットの確認ができます。ヘルプの参照も楽です。変数、関数名の候補出力、パッケージのインストールや更新も便利な機能のひとつです。

RをインストールしていてRStudioを使っていない人をみると、崇拝するエディタがあるなど、宗教上の理由がある場合をのぞいて、なんで使ってないの（憤怒）となります。

超絶便利なショートカットキー

もっと早く知りたかった、というもの。まずはOption + Shift + K（Macの場合）を押してください。しゅごーいいいいいいいい。現場からは以上です

RStudioを扱っている本は少ないですが、私の知っているものでは以下のものがあります。

• Mark P. J., Van Der Loo, Edwin De Jonge (2012). Learning RStudio for R Statistical Computing. Packt Publishing
  • Kindleで1000円ちょいと割安。良い。
• John Verzani (2011). Getting Started With RStudio. Oreilly
  • 読んでいない
• 石田基広 (2012). Rで学ぶデータ・プログラミング入門 RStudioを活用する. 共立出版
  • 日本語での良書。Gitについても書かれている

GitHub

プロジェクトやコード、自作関数の管理はGitHubで行いましょう。公開したコードについて、誰かがコメントをくれたり、改善策を出してくれるかもしれません。

最近ではパッケージの開発をGitHubで行う人が増えています。devtoolsパッケージを使えば、GitHubの開発版パッケージ（CRANに登録しない、されない人もいるので）をインストール可能です。

おすすめ本

• 岩松 信洋, 上川 純一, まえだこうへい, 小川 伸一郎 (2011).Gitによるバージョン管理. オーム社
  • 最近買った良書。細かく書かれているし、わかりやすい
• 大塚弘記 (2014). GitHub実践入門. 技術評論社

motivator: 進捗どうですか？

進捗状況を可視化できるとモチベーションの維持・向上につながります。というわけで、手前味噌ですがmotivatorパッケージを作りました。たくさんコードを書きましょう！

hadleyverse

Hadley本人に楽しんでいただけた

@kohske the google translation is pretty hilarious: https://t.co/SOH8KZg87P

— Hadley Wickham (@hadleywickham) December 13, 2014

ので、調子に乗ってここでも布教活動をします（だって使徒だし...）

羽鳥教については以前の記事をご覧ください

ref) R - 羽鳥教入信のすゝめ - Qiita

特にグラフィックスは標準のものよりもggplot2パッケージを使うと良い。きれいだし、自由度が高いので慣れると便利です。

また、上述のdevtoolsも欠かせないですね...。

ちなみに

Hadley Wickhamのパッケージ群で回る世界をさす言葉としてはhadleyverseっていうのもよく見ますね。彼が作った有用なパッケージ群を中心にRの環境を整えてくれる同名のdocker-imageもあります https://t.co/kVocuZyJ5J

— イルミ最高 (@dichika) December 9, 2014

Rともっと仲良くなりたい人向け（2015年私の抱負）

R周りの変化は結構激しいです。どんどん新しいものが出てきます。あなたの知識は最新ですか？

Pipe: こういう書き方もあります

処理を続けていく際、

library(dplyr)
df <- data(iris)
df <- filter(iris, Species == "setosa")
df <- summarise(df, MIN=min(Sepal.Length),
                 MEAN=mean(Sepal.Length),
                 MEDIAN=median(Sepal.Length),
                 MAX=max(Sepal.Length))

としたり、

max(subset(data.frame(x = 1, y = 1:10), y > 5))

というようなネスト構造のコードは、Pipe演算子 %>%を使えばわかりやすく表現することができます。はじめの例では

library(dplyr)
library(magrittr) # dplyrと同時に読み込まれるけど...
df <- iris %>%
  filter(Species == "setosa") %>%
  summarise_each(funs(min, mean, median, max), Sepal.Length)

詳しくは... このRパッケージがすごい2014 - Qiitaでのmagrittr紹介記事をどうぞ。

今、hoxo_mさんから目が離せない

あま●んのようなアイコンの人がいます。id: hoxo_mさんです。最近、hoxo_mさんが作成されたパッケージが熱いと私の中で話題です。
* lambdaR -> R にラムダ式を導入
* pforeach -> R で超簡単に並列処理

自作関数を作ろう、パッケージにして世界に公開しよう

まだまだ関数についての知識が足りないですが、関数を作るのは楽しいです。世の中には数えきれないほどのパッケージがあります。くだらないパッケージもたくさんです。でもそのパッケージを誰かが使えば、ひょっとしたら役に立つかもしれません。その人の関数作成の時間を省略することにもなります。関数をじゃんじゃん書いて、公開してみましょう。

またRStudioを使えばパッケージの作成が楽にできます。

便利なショートカット: 関数の抽出（定義）

たとえば、通常のコードを書いていて、これ関数にしよと思うわけですが、関数となるコードを選択してOption + Command + X (Macの場合)で関数名を定義するポップアップが出てきて、適当な名前をつけるとあら不思議、コード内で使用した変数を自動的に引数とした関数を作ってくれます

本とSlideShareへのリンク

• 金明哲 編 (2014). Rのパッケージおよびツールの作成と応用. 共立出版
  • 新しい本（2014年12月刊行）。Rcppごりごり使うぜ！という人には良い
• Rパッケージ作成ハドリー風: devtools, roxygen2, testthatを添えて
  • Tokyo.Rで直接聞いた話。私はこれでパッケージ作成をはじめました
• 東京R非公式おじさんが教える本当に気持ちいいパッケージ作成法
  • Hadely ありがとう。ネ申!! teramonagi さんありがとう。大イム!!
• Data scienceをきわめて個人的な意思決定に活かす - 東京で尻を洗う
  • すごく、よく、わかる。納得の一言

セミナー・勉強会に参加しましょう

勉強する気がなくても、マニアックな話が聞けるので得るものが多いです。適宜、近い場所のセミナーにでもいけばいいんじゃないかな。

Name	Organizer	Place
HiRoshima.R (HijiyamaR)	@sakaue	Hiroshima, Hiroshima
Kashiwa.R	@Acafe_info	Kashiwa, Chiba
Kobe.R	@h_kawahara, @florets1	Kobe, Kobe
Nagoya.R	@kwsk3939	Nagoya, Aichi
Okinawa.R (沖縄R同好会)	-	Naha, Okinawa
Osaka.R	@phosphor_m	Osaka, Osaka
SappoRo.R	@uranoken	Sapporo, Hokkaido
Shiga.R	-	-
Tokyo.R	@yokkuns	Tokyo, Tokyo
Tsukuba.R	-	-
Yokohama.R	@uribo	Yokohama, Kanagawa

ガチ勢はUseR!@Aalborg, Denmark（R利用者の国際カンファレンス）へどうぞ。おそらく12月に開催されるであろうJapan.Rでも良いですね。

We are excited to announce the first confirmed speaker at useR! 2015 #useR2015 in Aalborg, Denmark: Thomas Lumley @tslumley (R Core, Survey)

— useR! 2015 Aalborg (@user2015aalborg) July 7, 2014

情報を公開する

ブログ、rpubs、gist、Qiita、Twitterなんでも良いです。

ありがたいお言葉があります。

エンジニアだけでなくデータ解析者もブログはやるべき！いいポジションがあってもブログかgithubがないと推薦もできん。

— berobero (@berobero11) December 3, 2014

私はもっとRの記事が読みたいです。なので皆さんどんどん書いてください。私自身はこうしてQiitaにちまちま投稿するくらいなので来年はがんばりたいところ

よく読んでいるブログ（国内）

皆さま、各自の特色がでていて、最新の知識や技術も積極的に導入しているので勉強になります。
* 東京で尻を洗う
* yeah::zoi()、きもちいいいいいい！R記事、お世話になっています
* My Life as a Mock Quant
* ご存知大仏さま
* gepulog
* 今年のJapan.Rの主催者のひとり。ねっとあいどるのげぷろくんです
* ほくそ笑む
* 統計解析なんかの勉強にも良いです
* 捨てられたブログ
* 力がほしいか（Rに詳しくなりたいなら必読）
* 300億円欲しい
* 面白い。最近、やきゅーデータの解析がないですね...
* 驚異のアニヲタ社会復帰への道
* 小難しい内容を楽しい感じで紹介してくれます
他にはR-bloggeres（世界のRに関する記事を紹介してる）の購読は欠かせないところ

再現性を高めよ

同じことを繰り返し書くのはめんどくさ子さん。多量のファイルやファイルの管理に悩みたくない...。そんな人はrmarkdownパッケージとGitHubを使ったバージョン管理をしましょう。比較的簡単に（日本語関連の闇は深い）reproducibleな文書作成ができます

参考に -> 2014年版RStudioを使った文書作成法 - Qiita

可視化、しよう

インタラクティブにね。というわけで以下の知識を深めると良い

• Shiny
• Javascript (htmlwidgets)

...高みへ

並列処理とか高速化とかよくわからんですが、ご利益がありそうなので勉強したい

• 正規表現
• Rcpp

おわりに

最近、神・羽鳥が書いた文書（Hadley Wickham: Impact the world by being useful « IMS Bulletin）を読んで、ついかっとなって書きました。書きなぐりのような文章で、全体でまとまりがなくなってしまいました。振り返ってみると、私自身の2014年版Rに関する知識の総決算、という感じですね...。これからもRと仲良くやっていきたいです。みなさんもR, RStudio, GitHubもっと使っていきましょう。