データをきれいにしましょう1

前回のデータに引き続いて、まずは年齢とか、職業などの個人属性と質問紙を分けてそれぞれデータフレームにしてみよう。

コマンドはこちら。

individual<-law[1:6]

中括弧を使って変数を指定することで、1~6列目までを含んだデータフレームを作ったことになる。これでindividualという名前の個人属性が入ったデータフレームができた。

f:id:jigawa91:20120318210706p:image

Workspaceを確認。individualというデータフレームができました!

同じように質問紙も
qp<-law[7:22] とするのが簡単だけど、こういうデータフレームを作るときに毎回連続しているとは限らないので、selectを使った方法を紹介。

qp<-subset(law,select=c(“m_1”, “m_2”, “m_3”, “m_4″,”m_5″ ,”m_6″,”m_7″,”m_8″,”m_9″,”m_10″,”m_11″,”m_12″,”m_13″,”m_14″,”m_15” ))

f:id:jigawa91:20120318210707p:image

これでqpという名前で15の質問項目で構成された質問紙のデータフレームができた。

※こんな風に名前を明示するときには、names関数を使ってコピペしちゃうのもいいかも。
f:id:jigawa91:20120318210708p:image

names(individual)でデータフレームの変数が表示されます。Rstudioを使っているとあまりないけど、データフレームがなにがなんやら分からなくなったときにはとりあえずnamesをしてみれば戻って来れます。

それ以外にも、[1:5,7:9]だったら、1~5列目の変数と7~9列目の変数を選ぶこともできるみたい。

[ ]と( )の違いははっきりはわからないんだけど、[ ]は列を示すという感じで覚えておけばとりあえずはなんとかなるんじゃないかと思います。cはまとまりとして認識させるものと思っていればいいかな。

今日はここまで。
次回はカテゴリカルデータを定義して、summaryとdescribeをしてみようと思います。

コメントを残す

メールアドレスが公開されることはありません。 * が付いている欄は必須項目です