［R］小数点以下の切り捨てを行う

trunc関数を使う。引数に与えた数値の小数点以下を、強制的に切り捨てていると考えればよい。

> d <- c(0.4, 0.5, 0.6, 1.4, 1.5, 1.6)
> for (i in 1:length(d))
+ cat(sprintf("%f -> %f\n", d[i], trunc(d[i])))
0.400000 -> 0.000000
0.500000 -> 0.000000
0.600000 -> 0.000000
1.400000 -> 1.000000
1.500000 -> 1.000000
1.600000 -> 1.000000
> d <- c(-0.4, -0.5, -0.6, -1.4, -1.5, -1.6)
> for (i in 1:length(d))
+ cat(sprintf("%f -> %f\n", d[i], trunc(d[i])))
-0.400000 -> -0.000000
-0.500000 -> -0.000000
-0.600000 -> -0.000000
-1.400000 -> -1.000000
-1.500000 -> -1.000000
-1.600000 -> -1.000000

似たような機能を持つfloor関数もあるが、こちらは小数点以下を強制的に切り捨てているのではなく、引数に与えた数値を超えない最大の整数を返すことに注意。つまり、負数の場合はtrunc関数とfloor関数では動作が異なる。

> d <- c(0.4, 0.5, 0.6, 1.4, 1.5, 1.6)
> for (i in 1:length(d))
+ cat(sprintf("%f -> %f\n", d[i], floor(d[i])))
0.400000 -> 0.000000
0.500000 -> 0.000000
0.600000 -> 0.000000
1.400000 -> 1.000000
1.500000 -> 1.000000
1.600000 -> 1.000000
> d <- c(-0.4, -0.5, -0.6, -1.4, -1.5, -1.6)
> for (i in 1:length(d))
+ cat(sprintf("%f -> %f\n", d[i], floor(d[i])))
-0.400000 -> -1.000000
-0.500000 -> -1.000000
-0.600000 -> -1.000000
-1.400000 -> -2.000000
-1.500000 -> -2.000000
-1.600000 -> -2.000000

［R］小数点以下の四捨五入を行う

round関数を使う。JIS Z 8401に基づくいわゆる偶数丸めであることに注意。

> d <- c(0.4, 0.5, 0.6, 1.4, 1.5, 1.6)
> for (i in 1:length(d))
+ cat(sprintf("%f -> %f\n", d[i], round(d[i])))
0.400000 -> 0.000000
0.500000 -> 0.000000
0.600000 -> 1.000000
1.400000 -> 1.000000
1.500000 -> 2.000000
1.600000 -> 2.000000
> d <- c(-0.4, -0.5, -0.6, -1.4, -1.5, -1.6)
> for (i in 1:length(d))
+ cat(sprintf("%f -> %f\n", d[i], round(d[i])))
-0.400000 -> -0.000000
-0.500000 -> -0.000000
-0.600000 -> -1.000000
-1.400000 -> -1.000000
-1.500000 -> -2.000000
-1.600000 -> -2.000000

［R］tibbleの列名を得る

names関数を使う。tibbleを与えると、列名を文字型ベクトルで返す。以下はあらかじめ用意したtibbleで列名を取得した例。簡潔な表示にするため、tibbleの中身はデータフレームに変換して表示している。

> tib |> as.data.frame()
              name      seiyu
1       メレアーデ 石見舞菜香
2   ライスシャワー 石見舞菜香
3         マーシル 石見舞菜香
4 メイショウドトウ 和多田美咲
5           フィー 和多田美咲
6             リフ 瀬戸麻沙美
7       セナディア 鈴木みのり
> names(tib)
[1] "name"  "seiyu"

［R］データフレームの列名を得る

names関数を使う。データフレームを与えると、列名を文字型ベクトルで返す。以下はあらかじめ用意したデータフレームで列名を取得した例。

> print(dtf)
              name      seiyu
1       メレアーデ 石見舞菜香
2   ライスシャワー 石見舞菜香
3         マーシル 石見舞菜香
4 メイショウドトウ 和多田美咲
5           フィー 和多田美咲
6             リフ 瀬戸麻沙美
7       セナディア 鈴木みのり
> names(dtf)
[1] "name"  "seiyu"

［R］サンプルのデータセット「面積が1万平方マイルを超える陸塊」

datasetsパッケージのislandsは、面積が1万平方マイルを超える陸塊をまとめたサンプルのデータセット。引用元は以下のとおり。

The World Almanac and Book of Facts, 1975, page 406

> length(islands)
[1] 48
> head(islands)
      Africa   Antarctica         Asia    Australia Axel Heiberg 
       11506         5500        16988         2968           16 
      Baffin 
         184 
> tail(islands)
          Taiwan         Tasmania Tierra del Fuego            Timor 
              14               26               19               13 
       Vancouver         Victoria 
              12               82 
> names(islands)
 [1] "Africa"           "Antarctica"       "Asia"            
 [4] "Australia"        "Axel Heiberg"     "Baffin"          
 [7] "Banks"            "Borneo"           "Britain"         
[10] "Celebes"          "Celon"            "Cuba"            
[13] "Devon"            "Ellesmere"        "Europe"          
[16] "Greenland"        "Hainan"           "Hispaniola"      
[19] "Hokkaido"         "Honshu"           "Iceland"         
[22] "Ireland"          "Java"             "Kyushu"          
[25] "Luzon"            "Madagascar"       "Melville"        
[28] "Mindanao"         "Moluccas"         "New Britain"     
[31] "New Guinea"       "New Zealand (N)"  "New Zealand (S)" 
[34] "Newfoundland"     "North America"    "Novaya Zemlya"   
[37] "Prince of Wales"  "Sakhalin"         "South America"   
[40] "Southampton"      "Spitsbergen"      "Sumatra"         
[43] "Taiwan"           "Tasmania"         "Tierra del Fuego"
[46] "Timor"            "Vancouver"        "Victoria"        

全部で48個納められている。単位は平方マイルであることに注意。これを平方メートルに変換するには、1マイルは約1609mであるので、それぞれ1609^2=2588881、平方キロメールに変換するには1.609^2=2.588881で割ればよい。北海道、本州、九州で試してみる。

> s <- c("Hokkaido", "Honshu", "Kyushu")
> islands[s]
Hokkaido   Honshu   Kyushu 
      30       89       14 
> islands[s] / 1609 ^ 2
    Hokkaido       Honshu       Kyushu 
1.158802e-05 3.437779e-05 5.407742e-06 
> islands[s] / 1.609 ^ 2
 Hokkaido    Honshu    Kyushu 
11.588018 34.377787  5.407742 

ニュージーランドの北島と南島でも試してみる。

> s <- grep("New Zealand", names(islands))
> islands[s]
New Zealand (N) New Zealand (S) 
             44              58 
> islands[s] / 1609 ^ 2
New Zealand (N) New Zealand (S) 
   1.699576e-05    2.240350e-05 
> islands[s] / 1.609 ^ 2
New Zealand (N) New Zealand (S) 
       16.99576        22.40350 

［R］tibbleから指定の列の値が重複する行を取り除く

distinct関数で列を指定すると、指定された列の重複を調べて、重複を取り除いたその列の値のだけを返す。.keep_allオプションにTRUEを指定すると、指定の列だけではなくすべての列の値を返す。返される列の値は行番号の数値が一番小さい行の値であり、任意の行を指定することはできない。tibbleの順番を逆にすると、行番号の数値が一番多い行の値を返すようになる。

> is_tibble(chara)
[1] TRUE
> chara |> as.data.frame()
              name      seiyu
1       セナディア 鈴木みのり
2           フィー 和多田美咲
3         マーシル 石見舞菜香
4 メイショウドトウ 和多田美咲
5       メレアーデ 石見舞菜香
6   ライスシャワー 石見舞菜香
7             リフ 瀬戸麻沙美
> chara |> distinct(seiyu) |> as.data.frame()
       seiyu
1 鈴木みのり
2 和多田美咲
3 石見舞菜香
4 瀬戸麻沙美
> chara |> distinct(seiyu, .keep_all = TRUE) |> as.data.frame()
        name      seiyu
1 セナディア 鈴木みのり
2     フィー 和多田美咲
3   マーシル 石見舞菜香
4       リフ 瀬戸麻沙美
> chara[nrow(chara):1, ] |> distinct(seiyu, .keep_all = TRUE) |> as.data.frame()
              name      seiyu
1             リフ 瀬戸麻沙美
2   ライスシャワー 石見舞菜香
3 メイショウドトウ 和多田美咲
4       セナディア 鈴木みのり

［R］tibbleの行を逆順に並び替える

nrow関数でそのtibbleの全行数を取得し、行のインデックスに全行数～1となる数値ベクトルを指定すればよい。以下は、あらかじめ用意したtibbleであるcharaで行を逆順に並び替えた例。簡潔な表示にするため、画面出力時にデータフレームに変換している。

> is_tibble(chara)
[1] TRUE
> chara |> as.data.frame()
              name      seiyu
1       セナディア 鈴木みのり
2           フィー 和多田美咲
3         マーシル 石見舞菜香
4 メイショウドトウ 和多田美咲
5       メレアーデ 石見舞菜香
6   ライスシャワー 石見舞菜香
7             リフ 瀬戸麻沙美
> chara[nrow(chara):1, ] |> as.data.frame()
              name      seiyu
1             リフ 瀬戸麻沙美
2   ライスシャワー 石見舞菜香
3       メレアーデ 石見舞菜香
4 メイショウドトウ 和多田美咲
5         マーシル 石見舞菜香
6           フィー 和多田美咲
7       セナディア 鈴木みのり