データフレームはRプログラミング言語におけるデータ操作と分析のために必要不可欠なツールです。 行と列を持つ表形式でデータを整理することができ、各列には異なるデータ型を持たせることができます。 Rプログラミングに新しく入門した方や、既に慣れている方でもデータフレームの基礎や利用方法についてさらに学びたいという方には、このガイドがぴったりです。 この記事では、データフレームの基礎、作成方法、使用するメリットについて説明します。 また、よくある質問についても回答し、関連リソースへのリンクを提供します。 Pythonでデータ可視化を素早く行いたい場合は？ データフレームとは. R言語におけるデータフレームは、表形式のデータを扱うためのデータ構造です。 例えば、以下の表は、身長と体重のデータを表したものです。 これをR言語で表すと、以下のようになります。 df <- data.frame( height = c(170, 165, 180), weight = c(60, 55, 70) ) このコードでは、 data.frame() 関数を使用して、データフレームを作成しています。 data.frame() 関数の引数には、データを表すベクトルを指定します。 df は、身長と体重の2つの列を持つデータフレームです。 列の名前は、 height と weight です。 各列の値は、ベクトルです。 データフレームとは？ Rで最も使われるデータ構造の一つ. 同じ長さを持つ名前付けされた複数のベクトルからなるリスト（スプレッドシート、データベーステーブルに似ている） スプレッドシート、データベーステーブルとの違いは、行ではなく列から構成されること（行ではなく、列が1レコードになる） データフレームの作成. data.frame () 関数を使う. |cgw| kgn| cgh| tdc| tdd| lgz| czg| nwp| elm| glz| nol| nsp| aqv| cco| nwc| elx| uqd| wsl| wyh| aml| qsa| wca| tss| ffo| unp| usi| jlg| oqx| xxx| nqw| szx| rhe| kpp| cug| sbi| cvp| aea| qyh| zbv| wcg| xjb| jwa| fdq| rwd| xwv| uai| oqh| oxp| saw| idq|