Step 3

データ入門：CSV読み込み、確認、summary、基本グラフ

データをRに渡し、中身を見て、最初のヒストグラム・散布図・箱ひげ図まで進みます。

このページのゴールは、CSVを読み込み、データ構造を確認し、簡単な要約とグラフを出して「何が見えそうか」を言葉にすることです。

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まずはサンプルデータで練習できるように、サイト内に小さなCSVを置いています。sample-data/sample_students.csv をダウンロードして、Project フォルダの中に入れてください。

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最初は read.csv() を覚えれば十分です。ファイルが見つからない場合は、作業ディレクトリがずれていないかを確認してください。

Importcsv

getwd()
list.files()

df <- read.csv("sample-data/sample_students.csv", header = TRUE)
df

GUI で選びたいときは file.choose() を使っても構いません。

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データを読んだら、いきなり分析に進まず、中身を確認します。View()、head()、tail()、str() が最初の四点セットです。

Inspectview

View(df)
head(df, n = 5)
tail(df, n = 5)
str(df)

基本は「1列 = 1変数」「1行 = 1観測」「1セル = 1値」です。あとで集計しやすくなるので、まずはこの形を意識すると迷いにくくなります。

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最初の全体把握には summary() が便利です。数値列なら最小値、中央値、平均、最大値などをすぐ確認できます。

Summarybasic stats

summary(df)
mean(df$score)
median(df$score)
sd(df$score)

# 余裕があれば
# install.packages("psych")
# library(psych)
# psych::describe(df)

名義尺度や順序尺度の列では、まず度数を確認します。

Tablecount

table(df$group)
table(df$gender)
table(df$satisfaction)

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全部を見るのが重いときは、条件を付けて一部だけ見ます。まずは subset() で十分です。

Subsetfilter

df_A <- subset(df, group == "A")
df_B <- subset(df, group == "B")
summary(df_A$score)

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最初の可視化は、ヒストグラム（分布）、散布図（関係）、箱ひげ図（中央値・外れ値・ばらつき） で十分です。

hist()distribution

hist(df$score,
  main = "Histogram of Score",
  xlab = "Score",
  col = "skyblue",
  border = "white")

plot()relationship

plot(df$study_hours, df$score,
  main = "Study Hours vs Score",
  xlab = "Study Hours",
  ylab = "Score",
  pch = 19,
  col = "tomato")

boxplot()grouped

boxplot(score ~ group,
  data = df,
  main = "Score by Group",
  ylab = "Score",
  col = c("#bfd4ff", "#2f67d8"))

最初は「うまく読めなくても普通」です。まずは 高そう / 低そう / ばらついていそう / かたまりがありそう といった言葉でOKです。

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少し加工した結果を保存したいときは write.csv() を使います。

Exportwrite

write.csv(df_A, "students_group_A.csv", row.names = FALSE)