Rでの時系列データの準備

タグ： #research #R #parameter estimation #BrdU

• Introduction
• Materials and Methods
  • 想定するデータ
  • data.frameでデータの準備
• Results and Discussion

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Introduction

時系列データを解析するには、まず、実験データを読み込んで扱いやすい形式にして、変数に保存する必要がある。コードの中に直接データを入力しても良いが、数が多くなると面倒であるし、他の解析で利用するための使い回しが不便である（誤植してしまうかもしれない）。データはある決まったファイルに保存し、解析のたびに読み込むようにすると間違いが少なくなり、コードを確認する手間も省くことができる。

主要なプログラミング言語はテキストデータの読み込み（と書き込み）をサポートしており、Rはデータの整理・保存に使用するようなExcelファイル・csvファイルにも対応しているので、表形式で編集して読み込むということも可能である。

このページでは、テキストデータを作り、ある程度成形した上で読み込む方法をまとめる。複数の測定項目について時系列データを取得している場合に有効であると考えられる。※主流ではないし、他にもいろいろな方法が考えられる。

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Materials and Methods

想定するデータ

ここでは、以下のような３種類の血中マーカーを扱うことを考える。

データ

Days	1	2	3	4	5
Protein A	2	3	4	6	5
Protein B	2	3	4	6	5
Protein C	2	3	4	6	5

data.frameでデータの準備

data.frameの詳細についてはDocumentationや日本語で解説してあるページを参照

data.frame function | R Documentation

R-Source

data.frame(x=c(1,2,3),y=c("mouse1","mouse2","mouse3"))

とすれば、xという要素に1,2,3というデータ、yにはそれに対応するmouse1, mouse2, mouse3というマウスのid的なものが入る。

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Results and Discussion