3 + 4[1] 73 Rの基本操作
それでは，Rの操作を学んでいきましょう。 ここからはRのコードを示すので，その内容をColabに入力 （あるいはコピペ）してみてください。 たとえば，3 + 4というコードを入力してほしい場合， 本書では次のように書きます。
薄い灰色の部分が入力してほしいコード（この場合は3 + 4）です。 その下の桃色の部分は，コードの実行結果（この場合は7）になります。 [1]という表示は気にしなくて構いません。
なお，コードを描いているとエラーが表示されることがあります。 エラーがでた場合は，エラーが出た場合 の内容を思い出し，落ち着いて対処してください。
3.1 四則演算
最初に，いくつか四則演算を行ってみましょう。 いくつか例を示すので，Colabで試してみてください。
3 + 4 # 足し算[1] 76 - 8 # 引き算[1] -23 * 2 # 掛け算[1] 65 / 4 # 割り算[1] 1.255^2 # 2乗[1] 25ちなみに#から始まる部分はコメントで，Rに入力しても無視されます。 これを利用して，Rのコード内にメモを書くことができます。
# ここはコメントです。# から先のコメントは実行されません。
sqrt(4) # メモの例。sqrt()は平方根を計算します。[1] 23.2 オブジェクト
Rにかぎりませんが，プログラミングでは 同じ数値を何度も扱うことがあります。 このような場合，Rではオブジェクトと呼ばれる ものを作って情報を保存します。 オブジェクトに情報を保存することを「格納する」と言います。 Rでは，<-という記号を使ってオブジェクトに情報を格納します。 なお，存在しないオブジェクトを入力すると，エラーが返ります1。
a <- 40 # a（というオブジェクト）に40を格納
a + 10 # a + 10を計算[1] 50b # bは存在しないので，エラー（Error: object 'b' not found）が返ります。Error: object 'b' not foundb <- 10 # bに10を格納
b # 今度はエラーは出ません。[1] 10オブジェクトには，数値以外に文字を格納することもできます。 たとえば文字は，ダブルクオーテーション（"）でくくって，"moji"と表現します。 ダブルクオーテーション無しにmojiと入力すると，それはmojiというオブジェクトを意味します。
"moji" # 文字です。[1] "moji"moji # mojiというオブジェクトです。存在しないのでエラーが返ります。Error: object 'moji' not foundmoji <- "moji" # mojiというオブジェクトに，"moji"という文字を格納しています。
moji # "moji"と表示されます。[1] "moji"3.3 ベクトルとリスト
続いて，ベクトルとリストという考え方を学びます。 これは複数の数値や文字をまとめて扱う方法で，Rを使った分析では頻出します。
最初にベクトルについて説明します。 ベクトルは，c( )という記法で表現します。 たとえば，ある学級（仮にAクラスとします）の5人の児童の成績が， 40点・40点・60点・80点・80点だったとしましょう。 このときAクラスの成績をAというオブジェクトにまとめて扱うには， ベクトルを使って次のように書きます。
A <- c(40, 40, 60, 80, 80) # ベクトルを作成し，Aに格納。
A # Aの中身が表示されます。[1] 40 40 60 80 80ベクトルには，数値だけでなく文字も格納できます。 ただし数値と文字を混ぜると，すべての要素が文字に変換されてしまうので注意しましょう。
B <- c("a", "b", "c") # 文字"a", "b", "c"を要素とするベクトルを作成し，Bに格納
B # Bを表示[1] "a" "b" "c"C <- c(1, "a", "b") # 文字と数値を混ぜたベクトル
C # 数値1が，文字"1"になっています[1] "1" "a" "b"リストは，文字と数値のように種類の違うものを格納するときに使います。 リストは，list( )という記法で表現します。 リストには数値や文字だけでなく，ベクトルやリストを格納することもできます。 Rでは，複雑な計算結果をリストに格納することもあります。
L1 <- list(1, "a", 2) # 数値と文字が混ざったリスト
L1[[1]]
[1] 1
[[2]]
[1] "a"
[[3]]
[1] 2L2 <- list(c(1, 2, 3), "a", 1) # ベクトルと文字と数値を格納したリスト
L2[[1]]
[1] 1 2 3
[[2]]
[1] "a"
[[3]]
[1] 13.4 規則的なベクトルの生成
Rを使っていると，規則的なベクトルが欲しくなるときがあります。 たとえば， 「1から10まで1ずつ増えるベクトル」 「10から30まで5ずつ増える（あるいは減る）ベクトル」 「1から3までを3回繰り返すベクトル」 などです。 Rでは，こうした規則的なベクトルを生成することができます。
1:10 # 1から10まで1ずつ増えるベクトル [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10seq(10, 30, 5) # 10から30まで5ずつ増えるベクトル[1] 10 15 20 25 30seq(30, 10, -5) # 30から10まで5ずつ減るベクトル[1] 30 25 20 15 10rep(1:3, 3) # 1から3までを3回繰り返すベクトル[1] 1 2 3 1 2 3 1 2 33.5 ベクトルやリストの要素にアクセスする
作成したベクトルやリストの中身（要素と言います）に アクセスしたいときは，[ ]や，[[ ]]といった記号を使います。
x <- 1:10
x[3] # xの3番目の要素[1] 3x[-3] # xの3番目の要素を除いた要素[1] 1 2 4 5 6 7 8 9 10x[2:4] # xの2〜4番目の要素[1] 2 3 4x[seq(1, 5, 2)] # xの1,3,5番目の要素[1] 1 3 5y <- list(1:5, 6:10, 11:15)
y[[2]] # yの2番目の要素[1] 6 7 8 9 10y[[2]][3:4] # yの2番目の要素の中の3番目と4番目の要素[1] 8 93.6 条件を付けて要素にアクセスする
「ベクトル内の6という要素」「ベクトル内の4以上の要素」といった 条件を付けることも可能です。 Rでは，z == 3とすると，zの要素についてそれぞれが3と一致するかどうか判定してくれます。 一致する場合はTRUE，一致しない場合はFALSEが返ってきます。 また，z > 4とすると，それぞれzの要素についてそれぞれが4より上かどうか判定してくれます。 ==や>以外にも，<（より下）や<=（以下），>=（以上）といった書き方もできます。
z <- 1:5
z == 3 # 要素が3と一致するかどうか[1] FALSE FALSE TRUE FALSE FALSEz < 4 # 要素が4より下かどうか[1] TRUE TRUE TRUE FALSE FALSEz > 4 # 要素が4より上かどうか[1] FALSE FALSE FALSE FALSE TRUEz <= 4 # 要素が4以下かどうか[1] TRUE TRUE TRUE TRUE FALSEさらにz[z <= 2]とすると，zの要素のうち2以下のものを抽出してくれます。 ここで，z[z <= 2] <- 0とすれば，zの要素のうち2以下のものがすべて0に置き換わります。
z[z <= 2][1] 1 2z[z <= 2] <- 0
z[1] 0 0 3 4 5その他，「ベクトル内の2と4は0にする」といった操作も可能です。 w %in% c(2, 4)と書くと，wの要素のそれぞれが2または4と一致するかどうか判定してくれます。 そのため，w[w %in% c(2, 4)] <- 0と書くことで，2か4の要素を0に変換することができます。
w <- c(3, 1, 4, 5, 1, 5, 5, 2, 4, 5, 2)
w %in% c(2, 4) [1] FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE TRUE FALSE TRUEw[w %in% c(2, 4)] <- 0
w [1] 3 1 0 5 1 5 5 0 0 5 0Rの基本操作は，これで終わりです。 なぜこんな機能が必要なのか，よくわからないという人も多いでしょう。 今はそれで構いません。 Rを使っていくうちに，ベクトルやリストの便利さがわかるようになってきます。 続いて，これらの機能を使い，標本調査の基礎知識を学びましょう。
プログラミングでは何らかの入力に対して， 結果が「返ってくる（return）」という表現をよく使います。↩︎