Rの行列表示には、data.frameというものがある。
matrixとの違っていろいろな型を放り込めるところがすごく便利。
> (x <- matrix(1:12,3)) # 全部が数値のmatrix [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 1 4 7 10 [2,] 2 5 8 11 [3,] 3 6 9 12 > y <- LETTERS[1:3] > cbind(x,y) # 強制的に文字になる y [1,] "1" "4" "7" "10" "A" [2,] "2" "5" "8" "11" "B" [3,] "3" "6" "9" "12" "C"
これが、さっき書いた型の優先順位ってやつ。
でも、同じ型しか扱えないのは統計解析上、面倒だ。
例えば、2症例の多重比較を考えただけでも、パラメータは前治療の有無（TRUE/FALSEの論理値）、性別（男/女の2因子）、生存日数（10日、20日などの整数）、体重（数値）、問診結果（解析自体が難しいけど、文字）と、いろいろ混じってくる。
で、data.frameはこれを回避できるオブジェクトを提供する便利関数。
#さっきのmatrixをdata.frameで準備する > x <- data.frame(matrix(1:12,3)) > y <- LETTERS[1:3] > (x <- cbind(x,y)) # 上との違いに注目、数字と文字が共存できる X1 X2 X3 X4 y 1 1 4 7 10 A 2 2 5 8 11 B 3 3 6 9 12 C > str(x) 'data.frame': 3 obs. of 5 variables: $ X1: int 1 2 3 $ X2: int 4 5 6 $ X3: int 7 8 9 $ X4: int 10 11 12 $ y : Factor w/ 3 levels "A","B","C": 1 2 3
matrixでは、文字ベクトル（y）を数値マトリクス（x）に列方向に結合（cbind）すると、全てが文字になりましたが、data.frameは1~3列目までは数値（integer）のままです。
つまり、数値の型を残したまま、他の型を繋いだ行列が準備できる。
でも、ここで注意。
文字ベクトル（y）がcbindすると因子ベクトルになっている。
これは、data.frame関数の副作用で、文字ベクトルはデフォルトで因子ベクトルに変換される。
統計上、文字はカテゴリ変数を意味することが多く、自動的に因子にしてしまった方が楽だからじゃないか、と思っている。
もし、文字の型で残したいなら、こうする。
> x <- data.frame(matrix(1:12,3)) > y <- LETTERS[1:3] #ここまでは同じで、data.frame関数の使い方を少し変える #I(文字ベクトル)で文字ベクトルのまま、引き渡せる > (x1 <- data.frame(x,I(y))) X1 X2 X3 X4 y 1 1 4 7 10 A 2 2 5 8 11 B 3 3 6 9 12 C > str(x1) 'data.frame': 3 obs. of 5 variables: $ X1: int 1 2 3 $ X2: int 4 5 6 $ X3: int 7 8 9 $ X4: int 10 11 12 $ y :Class 'AsIs' chr [1:3] "A" "B" "C" #引数stringsAsFactors=FALSEで因子ベクトルへの変換をキャンセルする > (x2 <- data.frame(x,y,stringsAsFactors=FALSE)) X1 X2 X3 X4 y 1 1 4 7 10 A 2 2 5 8 11 B 3 3 6 9 12 C > str(x2) 'data.frame': 3 obs. of 5 variables: $ X1: int 1 2 3 $ X2: int 4 5 6 $ X3: int 7 8 9 $ X4: int 10 11 12 $ y : chr "A" "B" "C"
複数の文字ベクトルがあるときは、I(文字ベクトル)を個別に指定するのが面倒。
だから、僕は打ち込む文字は多くなるけど、stringsAsFactors=FALSEが一括だから好き。
で、data.frame関数はいろんな型を気にせず放り込めるところが、エクセルっぽくて、まわりのウケがいい。
