help(関数名)
options(scipen=100)
# 統計結果をファイルに保存するときなどに便利
# sink(ファイル名)に保存する
# sink(**)～sink()間にコードを書く
# sink()で解除する
sink("output.txt")
t.test(data)
sink()
# ベクトルの場合
length()
# 行列・配列の場合
nrow()
ncol()
dim()
# 2行目5列目の要素を抜き出す
# 四角括弧 [行番号, 列番号]で指定する
data[2,5]
# 1列目のすべての行を抜き出す
# 行／列どちらかを省略すると，すべてを指定したことになる
data[,1]
# 1,3,5列のすべての行を抜き出す
data[,c(1,3,5)]
# 1～5行のすべての列を抜き出す
data[c(1:5),]
# マイナス(-)をつける
# 1列目を削除
data[,-1]
# 1・３・５列目を削除
data[,-c(1,3,5)]
# rbindは行方向，cbindは列方向
# data.frameは列方向で結合
rbind(data1, data2)
cbind(data1, data2)
data.frame(data1,data2)
# わかんなくなったら c() でとりあえず繋げてしまうっていうのもある
# 行列は t() 転置でどうにかする
# 1:4のベクトルを，要素数（ベクトルの長さ）が10になるまで繰り返す
rep(1:4, length=10)
# 要素の始めと終わり，そして【差分】を指定して，等間隔のベクトルを作る
# 要素の終わりが必ずしも使われるわけではない
seq(2, 10, 5)
seq(10, -4, -5)
seq(10, -4, by=-5)
# 要素の始めと終わり，そして【要素数】を指定して，等間隔のベクトルを作る
seq(2, 10, length=5)
seq(10, -4, length=5)
# 「列の名前 = データ（この場合一列）」の順で指定する
newdata <- data.frame(namae1 = data1, namae2 = data2)
# dataの1列目が0以上かどうかを判断する
# 出力はTRUEかFALSE
data[,1]>0
# dataの1列目が0以上の「列」すべてを抜き出す
data[data[,1]>0, ]
# dataの1列目が0以上の「1列目」を抜き出す
data[data[,1]>0, 1]
# 文字列の場合，部分一致で検索されるため，気を付ける
which(data[,1]==0)
which(data[,1]>0)
which(data[,1]=="moji", )
# grepでも同じことができる
# fixed = TRUEで完全一致で検索されるはず
grep("moji", data[,1])
grep("moji", data[,1], fixed = TRUE)
# 論理式を重ねることでもたぶんできるけどdplyrパッケージのfilterを使うと楽です。
# 入ってない場合にはインストールしてから，ライブラリを呼び出す
library(dplyr)
# データはデータフレームである必要があると思う
# フィルタされたデータが返される
a <- filter(data, ex==1)
b <- filter(data, ex==1, sex = 1)
# 他の要素の値が欲しい場合には以下のような感じで指定する
analyzed_data <- a$RT
analyzed_data <- b$RT