回答編集履歴
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# 9 9 4 4 1 NA NA 1 0 0 2 0
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# 10 10 3 3 NA NA NA 0 0 2 0 0
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### 追記
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> ①cbindの第二引数、apply前の「t」です。
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> tは各1〜5の作成された列が入る変数を表している?
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t は transpose(転置)関数です。例えば以下では 2x3 行列を 3x2 行列に変換しています。
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> a <- matrix(1:6, 2, 3)
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> a
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[,1] [,2] [,3]
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[1,] 1 3 5
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+
[2,] 2 4 6
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+
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+
> t(a)
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[,1] [,2]
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+
[1,] 1 2
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+
[2,] 3 4
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[3,] 5 6
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```
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なぜこの様なことをしているかと言うと、`apply(..., 1, ...)` で返るデータフレームが5行10列になっているので、転置して10行5列のデータフレームにしないと元のデータフレーム(`df`: 10行6列)と結合できないからです。
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> ②「t(apply(df[,2:6],～」」の「df[,2～」でなぜ「,」が必要か？
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> すでにdfでデータフレームを指定しているので、何の引数を省略しているのでしょうか。
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`df[,2:6]` という表記は「`df`の(全ての行の)2列目から6列目」を指しています。`df[行範囲, 列範囲]` という表記で取り出す部分を指定することができますが、範囲を省略すると全ての行、もしくは全ての列として処理されます。例えば `df[1:5,]` は「`df`の1行目から5行目(までの全ての列)」を指します。また、行や列の指定にはラベルを指定することもできます。例えば `df[,c("2回目", "3回目", "4回目")]` は「`df`の"2回目"列, "3回目"列, "4回目"列」を取り出します。
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> ③バックスラッシュで整数を文字列下していることは分かりました。
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> 「～ \(x) sapply(1:5, \～」のsapplyの前にある「（x）」ですが、
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> 変数列名をつくるための変数？これにより各行の変数を示している？
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バックスラッシュですが、これは R 4.1.0 から追加された表記方法で、無名関数(anonymous function)を表しています。なので、`(x)` や `(a, b)` は関数パラメータになります。
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```
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# R 4.1.0 以降(function(...) ~ 表記でも可)
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df <- cbind(df, t(apply(df[,2:6], 1, \(x) sapply(1:5, \(a, b) sum(a==b, na.rm=T), x))))
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+
# R 4.1.0 よりも前のバージョン
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+
df <- cbind(df, t(apply(df[,2:6], 1, function(x) sapply(1:5, function(a, b) sum(a==b, na.rm=T), x))))
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```
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> ④「～(a, b) sum(a==b,～」でなぜ、1～5がにaとbに代入されていくのか？
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> このように前に変数を置く構文がはじめてです。もう少し探してみます。
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> ⑤「～sum(a==b, na.rm=T), x)～」のxは何をしているのか？
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> この構文のxに意味することがわかりません。
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具体的に、5行目のデータでの処理を見てみます。
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# 5行目(No == 5)の1回目から5回目の測定データ
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+
c(4, 3, 4, 3, 1)
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+
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+
# \(x) の x に c(4, 3, 4, 3, 1) が渡されます
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+
apply(..., 1, \(c(4, 3, 4, 3, 1)) sapply(1:5, \(a, b) sum(a==b, na.rm=T), x)
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+
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+
# 次に sapply の引数である x が c(4, 3, 4, 3, 1) になります
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+
sapply(1:5, \(a, b) sum(a==b, na.rm=T), c(4, 3, 4, 3, 1))
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+
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+
# 無名関数のパラメータとして 1:5 と c(4, 3, 4, 3, 1) が渡されることになりますが、
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+
# パラメータ a にはそれぞれ 1 から 5 まで渡されて、パラメータ b は全て c(4, 3, 4, 3, 1)
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+
# になります
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+
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+
\(1, c(4, 3, 4, 3, 1)) sum(a==b, na.rm=T)
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+
\(2, c(4, 3, 4, 3, 1)) sum(a==b, na.rm=T)
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+
\(3, c(4, 3, 4, 3, 1)) sum(a==b, na.rm=T)
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99
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+
\(4, c(4, 3, 4, 3, 1)) sum(a==b, na.rm=T)
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100
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+
\(5, c(4, 3, 4, 3, 1)) sum(a==b, na.rm=T)
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101
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+
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102
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+
# 最終的に以下が実行されることになります
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+
sum(1==c(4, 3, 4, 3, 1), na.rm=T) => 1
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104
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+
sum(2==c(4, 3, 4, 3, 1), na.rm=T) => 0
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105
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+
sum(3==c(4, 3, 4, 3, 1), na.rm=T) => 2
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106
|
+
sum(4==c(4, 3, 4, 3, 1), na.rm=T) => 2
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107
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+
sum(5==c(4, 3, 4, 3, 1), na.rm=T) => 0
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108
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+
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109
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+
# ここで、数値とベクタを比較すると logical型のベクタが返ります
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110
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+
> 1==c(4, 3, 4, 3, 1)
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111
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+
[1] FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE
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112
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+
> 3==c(4, 3, 4, 3, 1)
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113
|
+
[1] FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE
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114
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+
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115
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+
# そして sum() 関数では TRUE は整数の 1, FALSE は 0 として集計されます。
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116
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+
> sum(1==c(4, 3, 4, 3, 1))
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117
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+
[1] 1
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118
|
+
> sum(3==c(4, 3, 4, 3, 1))
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+
[1] 2
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120
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+
```
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121
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+
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122
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+
以上の処理が1行目から10行目までのそれぞれの行で実行されます。
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+
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@@ -14,11 +14,10 @@
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15
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16
16
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#
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-
df <- cbind(df, t(apply(df[,2:6], 1,
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18
|
-
|
|
17
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+
df <- cbind(df, t(apply(df[,2:6], 1, \(x) sapply(1:5, \(a, b) sum(a==b, na.rm=T), x))))
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18
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df
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20
19
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21
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-
# No 1回目 2回目 3回目 4回目 5回目 1 2 3 4 5
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20
|
+
# No 1回目 2回目 3回目 4回目 5回目 1 2 3 4 5
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22
21
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# 1 1 1 NA NA NA NA 1 0 0 0 0
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23
22
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# 2 2 1 2 NA NA NA 1 1 0 0 0
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24
23
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# 3 3 3 NA NA NA NA 0 0 1 0 0
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1
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CHANGED
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@@ -4,7 +4,7 @@
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4
4
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5
5
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```r
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6
6
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df <- data.frame(
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7
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-
No =
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7
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+
No = 1:10,
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8
8
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`1回目` = c(1, 1, 3, 1, 4, 1, 4, NA, 4, 3),
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|
9
9
|
`2回目` = c(NA, 2, NA, 3, 3, 1, 1, NA, 4, 3),
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10
10
|
`3回目` = c(NA, NA, NA, NA, 4, 1, 3, NA, 1, NA),
|
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@@ -15,7 +15,7 @@
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15
15
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16
16
|
#
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|
17
17
|
df <- cbind(df, t(apply(df[,2:6], 1,
|
|
18
|
-
function(x) sapply(
|
|
18
|
+
function(x) sapply(1:5, function(x, y) sum(x==y, na.rm=T), x))))
|
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19
19
|
df
|
|
20
20
|
|
|
21
21
|
# No 1回目 2回目 3回目 4回目 5回目 1 2 3 4 5
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