1 ベクトルの中から指定した要素の位置を特定する
2 ベクトルの要素で重複分を特定
3 分岐
4 ベクトルを分割
5 ランクを計算
6 ベクトルの積集合と差集合
7 segments
8 structure
9 上三角，下三角

他のプログラミング言語を経験してからRをいじりだした人に多いと思うのですが、便利関数で簡潔に実現できる処理を、ループ処理で複雑に書いて、苦労した上に見通しとパフォーマンスが悪いコードを生成することがあります。

1 ベクトルの中から指定した要素の位置を特定する

which関数で簡単にできます。

試しに1から10までの並びがランダムなベクトルを作って使ってみましょう。

(v <- (1:10)[order(runif(10))])

 [1]  1  4  3  9  6  7  2 10  8  5

6の位置を探します。

(i <- which(v == 6))

[1] 5

v[i]

[1] 6

行列の場合はarr.ind=TRUEオプションをつけておくと、行番号と列番号をそれぞれ得られます。

(w <- matrix((1:12)[order(runif(12))], 4, 3))

     [,1] [,2] [,3]
[1,]    5   12   11
[2,]   10    6    8
[3,]    7    3    2
[4,]    1    9    4

(i <- which(w == 6, arr.ind = TRUE))

     row col
[1,]   2   2

w[i]

[1] 6

2 ベクトルの要素で重複分を特定

x <- c(1:10, 5, 9, 5)
duplicated(x)

 [1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE
[13]  TRUE

x[duplicated(x)]

[1] 5 9 5

最初に出現する5と9は重複分としてカウントされません。なお、uniqueを使うと重複なしベクトルにできます。

3 分岐

Rにもswitch文がありました。

switch("a", a = 123, b = 456, c = 789)

[1] 123

switch("b", a = 123, b = 456, c = 789)

[1] 456

switch("c", a = 123, b = 456, c = 789)

[1] 789

4 ベクトルを分割

男女など属性ごとにベクトルを分けたいときに便利です。

(x <- 1:9)

[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9

(g <- as.factor(rep(letters[1:3], 3)))

[1] a b c a b c a b c
Levels: a b c

split(x, g)

$a
[1] 1 4 7

$b
[1] 2 5 8

$c
[1] 3 6 9

文字列を分割する場合はstrsplitを使います。

5 ランクを計算

ベクトル内での昇順の順位を示します。同順の場合の処理はties.methodで指定です。

(x <- round(runif(10, min = 1, max = 10)))

 [1] 4 8 8 3 7 5 4 9 9 5

rank(x)

 [1] 2.5 7.5 7.5 1.0 6.0 4.5 2.5 9.5 9.5 4.5

rank(x, ties.method = "min")

 [1] 2 7 7 1 6 4 2 9 9 4

ゴルフの順位のようにn位タイを計算するのはちょっと手間かもです。

ties <- unique(x[duplicated(x)])
sprintf("%d位%s", rank(x, ties.method = "min"), ifelse(x %in% ties, "タイ", ""))

 [1] "2位タイ" "7位タイ" "7位タイ" "1位"     "6位"     "4位タイ" "2位タイ"
 [8] "9位タイ" "9位タイ" "4位タイ"

6 ベクトルの積集合と差集合

あんまり使った記憶が無いのですが、覚えていたら便利かもです。

(x <- letters[1:5])

[1] "a" "b" "c" "d" "e"

(y <- letters[3:8])

[1] "c" "d" "e" "f" "g" "h"

intersect(x, y)

[1] "c" "d" "e"

setdiff(x, y)

[1] "a" "b"

setdiff(y, x)

[1] "f" "g" "h"

7 segments

8 structure

9 上三角，下三角

X <- matrix(1:25, 5, 5)
upper.tri(X)

      [,1]  [,2]  [,3]  [,4]  [,5]
[1,] FALSE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE
[2,] FALSE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE
[3,] FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE
[4,] FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE
[5,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE

lower.tri(X, diag = TRUE)

     [,1]  [,2]  [,3]  [,4]  [,5]
[1,] TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
[2,] TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE
[3,] TRUE  TRUE  TRUE FALSE FALSE
[4,] TRUE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE
[5,] TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE

X[lower.tri(X)] <- NA
X

     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,]    1    6   11   16   21
[2,]   NA    7   12   17   22
[3,]   NA   NA   13   18   23
[4,]   NA   NA   NA   19   24
[5,]   NA   NA   NA   NA   25

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