RでForループを扱う方法

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Omar C. Williams

Updated on 2023/8/19

データ分析やコンピュータサイエンスにおいて、反復処理はよく行われます。複数のファイルからデータを処理する場合や、複数のデータ点に同じ操作を実行する場合など、同じタスクを繰り返す必要がある状況によく遭遇することがあります。こうした場合、Pythonの「Forループ」が役立ちます。

PythonやR、その他のプログラミング言語に共通する基本的な反復処理の構造として、「Forループ」が用意されています。これは、様々な分野でデータ分析を行う医療専門家や、経済予測を行う経済学者まで、誰にとっても重要な概念です。

Pythonでの基本的なForループの理解

PythonのForループは、リストや文字列などの反復可能なオブジェクトの各アイテムに対して同じアクションを実行します。「Forループ」の基本的な構造は次のとおりです。

for item in iterable:
    do_something(item)

具体例を挙げて、理解を深めましょう。例えば、複数の容積のリストから、特定の公式に基づいてそれぞれの質量を計算したいとしましょう。そのために、print()関数を使用してループ内に値を表示する必要があります。

volumes = [1.6, 3, 8]
for volume in volumes:
    mass = 2.65 * volume ** 0.9
    print(mass)

このコードは、volumes内の各値について1回ずつ実行されます。ループごとに、コードは「現在のvolumes」から値を取得し、volumeに割り当て、計算を行い、値を表示します。このプロセスはvolumesリスト内のすべてのアイテムについて反復されます。

インデックスを使った繰り返しと結果の格納

Pythonのループは、反復可能なオブジェクトそのものを繰り返すことができますが、反復可能なオブジェクトのインデックス値をループ処理することもできます。これは、より複雑な操作を実行する場合や、計算結果を格納する必要がある場合に特に有用です。

先ほどの例をインデックスを使って変更するには、次のように書くことができます。

volumes = [1.6, 3, 8]
masses = [0]*len(volumes)  # ゼロをリストにする
for i in range(len(volumes)):
    mass = 2.65 * volumes[i] ** 0.9
    masses[i] = mass
print(masses)

これは最初の例と同じ結果を示しますが、やや複雑に見えるかもしれません。なぜインデックスを使う必要があるのでしょうか。最大の利点は、計算結果を将来の利用に向けて保存できる点です。

インデックスを使ったループ処理により、複数のベクトルを同時に処理することもできます。例えば、as、bs、volumesという3つのベクトルがあるとしましょう。それぞれのベクトルは、計算に関連する特定の要因に対応しています。これらの要因を使用して、それぞれの容積に対して質量を計算したいとします。次のような「Forループ」を使ってこれを実現できます。

as <- c(2.65, 1.28, 3.29)
bs <- c(0.9, 1.1, 1.2)
volumes <- c(1.6, 3, 8)

massesという名前の数値（numeric）ベクトルを定義し、volumesの長さだけの長さを持つ配列を作成しています。forループは、各インデックスiに対して、as、bs、およびvolumesからの対応する値を使用して質量を計算します。計算された質量は、対応するインデックスでmassesベクトルに格納されます。最後に、massesベクトルが印刷され、各体積の計算された質量が表示されます。 print(results)

この例では、list.files() 関数と pattern 引数を使用して、特定のパターンに一致するファイルの名前を取得します。for ループを使用して各ファイル名を反復処理し、read.csv() を使用して各ファイルを読み込み、データの行数をカウントし、結果を results ベクトルに格納します。最後に、results ベクトルを印刷して、各ファイルのカウントを表示します。

ファイルのループ処理は、複数のファイルでのデータ処理や解析において、繰り返しタスクを自動化するための強力なテクニックです。

データフレームにループ結果を格納する

多くの場合、ループの結果をデータフレームのような構造化された形式で格納することが望ましい場合があります。データフレームは、データを整理して分析するための便利な方法を提供します。複数のファイルにわたる観測値のカウントの前の例を変更して、結果をデータフレームに格納することにしましょう。

data_files <- list.files(pattern = "locations-")
n_files <- length(data_files)
results <- data.frame(file_name = character(n_files),
                      count = integer(n_files),
                      min_lat = numeric(n_files))

for (i in 1:n_files){
  filename <- data_files[i]
  data <- read.csv(filename)
  count <- nrow(data)
  min_lat <- min(data$lat)
  results$file_name[i] <- filename
  results$count[i] <- count
  results$min_lat[i] <- min_lat
}

print(results)

この例では、data.frame() 関数を使用して、空のデータフレーム results を作成します。データフレームの列を定義し、適切なタイプの空のベクトルで初期化します。ループ内部で、データフレームの各列に対応する値を設定します。最後に、results データフレームを印刷して、各ファイルのファイル名、カウント、最小緯度を表示します。

ループ結果をデータフレームに格納することで、収集されたデータを簡単に操作して分析でき、さらなる処理のための構造化された形式を提供することができます。

結論

for ループは、データ分析やプログラミングにおける繰り返しタスクを自動化するための強力なツールです。この記事では、R における for ループの基礎について、値のループ、インデックスを使用したループ、関数を使用したループ、ファイルのループ、およびデータフレームへのループ結果の格納などをカバーしました。この知識を身につけることで、Python の for ループの柔軟性や効率を活用し、医学、経済学などの様々な分野に応用することができます。さあ、for ループの柔軟性と効率を利用して、データ分析ワークフローを効率化し、新しい可能性を開いてください。