よく忘れることのメモです。
- NAかどうかの判定にはx==NAとかではなくではなくis.na(x)を使う
- 要素に含まれるかどうかの判定は、%in%かis.element()を使う。これはデータ全体の中から何かを抽出するときの条件を複数条件にしたい場面でも使えるときがある。（たとえば簡単なところでは、subset()でデータフレームから条件付の抽出をするとき、&で条件を並べなくてもよくなったりとか）
> is.element(3, c(1,2,3)) [1] TRUE > 3 %in% c(1,2,3) [1] TRUE
- {dplyr}でデータフレームを操作した後、as.data.frame()で標準のデータフレームに戻してからじゃないと、別の関数に与えたときにエラーが出る場合がある
- {data.table}のfread()関数でcsvとかを読み込んだ場合も、それを標準のデータフレームにしてから使わないとエラーが出ることがある
- factor型のデータをnumericに変えると、factorの中身ではなくレベル（水準）番号が数字になる。
> x <- as.factor(c(1,10,100,1,10,100)) > as.numeric(x) [1] 1 2 3 1 2 3
- リストに要素をアペンドするとき、c()関数でできるのだが、付け加える方にlist()をかけとかないといけない
> x1 <- c(1,2,3) > x2 <- c('a','b','c') > l1 <- list(x1, x2) > print(X) [[1]] [1] 1 2 3 [[2]] [1] "a" "b" "c" [[3]] [1] "あ" [[4]] [1] "い" [[5]] [1] "う" > x3 <- c('あ','い','う') > l2 <- c(l1, x3) # これはダメ > print(l2) [[1]] [1] 1 2 3 [[2]] [1] "a" "b" "c" [[3]] [1] "あ" [[4]] [1] "い" [[5]] [1] "う" > l3 <- c(l1, list(x3)) # こうする > print(l3) [[1]] [1] 1 2 3 [[2]] [1] "a" "b" "c" [[3]] [1] "あ" "い" "う"