5 パッケージ

5.1 よく使うパッケージ

Rはパッケージを使うことで、様々な機能を追加することができます。ここでは、よく使うパッケージを紹介します。

5.1.1 パッケージのインストール

パッケージをインストールするには、install.packages()を使います。 packagesのsを忘れないようにしましょう。

Rのバージョンをアップデートしない限り、一度インストールすれば、次回からはインストールする必要はありません。

例として、今後必ず使うtidyverseというパッケージをインストールしてみます。

install.packages("tidyverse")

install.packages()関数の引数にインストールしたいパッケージ名を""で囲んで指定します。 tidyverseはある一貫した哲学のもとに開発されたパッケージ群で、データの可視化や加工、モデリングなどの機能を提供します。非常に有用なので、導入しておきましょう。

5.1.2 パッケージの読み込み

パッケージをインストールしただけでは、パッケージの機能を使うことはできません。パッケージの機能を使うには、library()関数を使ってパッケージを読み込む必要があります。 library()でパッケージを読み込むときは、""で囲む必要はありません。

library(tidyverse)

── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
✔ dplyr     1.1.4     ✔ readr     2.1.5
✔ forcats   1.0.0     ✔ stringr   1.5.1
✔ ggplot2   3.5.1     ✔ tibble    3.2.1
✔ lubridate 1.9.3     ✔ tidyr     1.3.1
✔ purrr     1.0.2     
── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
✖ dplyr::lag()    masks stats::lag()
ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errors

表示されたメッセージをみると、コアパッケージとして以下のものが読み込まれていることがわかります。

✔ dplyr 1.1.4
✔ forcats 1.0.0
✔ ggplot2 3.4.4
✔ lubridate 1.9.3
✔ purrr 1.0.2

✔ readr 2.1.4
✔ stringr 1.5.1
✔ tibble 3.2.1
✔ tidyr 1.3.0

また、Conflictsとして基本関数と関数名が重複しているものとして、filter()とlag()が表示されています。

✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
✖ dplyr::lag() masks stats::lag()

これらの関数は、dplyrパッケージの関数を使うことで、基本関数の機能を上書きしてしまうので、注意が必要です。明示的に特定のパッケージの関数を使いたい場合は、パッケージ名::関数名()という形で指定します。

毎回、library()関数を使ってパッケージを読み込むのは面倒なので、Rの設定ファイルに読み込むパッケージを記述しておくこともできますが、ここでは省略します。

5.2 tidyverseパッケージ群

これで、次の非常に便利なパッケージを使うことができるようになります。

dplyrパッケージ
- mutate()関数：新しい変数を作成・追加する
- filter()関数：条件に合うデータを抽出する
- select()関数：特定の変数を抽出する
- arrange()関数：データを並び替える
- group_by()関数：グループ化する
- summarise()関数：統計量を計算する
tidyrパッケージ
- pivot_wider()関数：ロングをワイドに変換
- pivot_longer()関数：ワイドをロングに変換
ggplot2パッケージ
- ggplot()関数：作図する
lubridateパッケージ
- ymd()関数：年月日を表す文字列を日付型に変換
- ymd_hms()関数：年月日時分秒を表す文字列を日時型に変換
readrパッケージ
- read_csv()関数：csvファイルを読み込む
- write_csv()関数：csvファイルを書き出す
purrrパッケージ
- map()関数：関数をベクトルの各要素に適用する
- map_dbl()関数：関数をベクトルの各要素に適用し、数値ベクトルを返す
- map_df()関数：関数をベクトルの各要素に適用し、データフレームを返す
stringrパッケージ
- str_detect()関数：文字列にパターンが含まれるかどうかを判定する
- str_replace()関数：文字列の一部を置換する
- str_extract()関数：文字列からパターンにマッチする部分を抽出する
- str_sub()関数：文字列の一部を抽出する
- str_split()関数：文字列を分割する

これらの関数は、tidyverseパッケージを読み込むことで、自動的に使えるようになります。

5.3 おすすめパッケージ

他にも、次のようなパッケージを使います。

5.3.1 テキストマイニング・自然言語処理

RMecabパッケージ
- mecab()関数：形態素解析を行う
- mecabDic()関数：辞書を作成する
tidytextパッケージ
- unnest_tokens()関数：テキストを単語に分割する
- count()関数：単語の出現頻度を計算する
- anti_join()関数：データフレームの結合を行う

5.3.2 多変量解析

psychパッケージ
- describe()関数：データの要約統計量を計算する
- alpha()関数：クロンバックのα係数を計算する
- fa()関数：因子分析を行う
lavaanパッケージ
- cfa()関数：検証的因子分析を行う
- sem()関数：構造方程式モデルを推定する
semPlotパッケージ
- semPaths()関数：構造方程式モデルを可視化する
gmodelsパッケージ
- CrossTable()関数：クロス集計表を作成する

5.3.3 機械学習

RWekaパッケージ
- J48()関数：決定木を作成する
- RandomForest()関数：ランダムフォレストを作成する
- Logistic()関数：ロジスティック回帰を作成する
caretパッケージ
- train()関数：機械学習モデルを学習する
- predict()関数：機械学習モデルを使って予測する

5.3.4 作表・作図

modelsummaryパッケージ
- modelsummary()関数：モデルの結果を表形式で表示する
knitrパッケージ
- kable()関数：データフレームを表形式で表示する
kableExtraパッケージ
- kable_styling()関数：kable()関数で作成した表を装飾する
patchworkパッケージ
- +演算子で複数のグラフを結合できる
ggrepelパッケージ
- geom_text_repel()関数：重ならないようにテキストを配置する
plotlyパッケージ
- ggplotly()関数：ggplot2で作成したグラフをインタラクティブにする

5.4 まとめてインストール

複数のパッケージをインストールしたり、読み込んだりするのは面倒ですが、pacmanパッケージを使えば、一度にまとめて行うことができます。

# install.packages("pacman")
pacman::p_load(tidyverse, psych, ggthemes, knitr, kableExtra)

読みだそうとしているパッケージがインストールされていない場合は、自動的にインストールしてくれます。今後は，pacmanパッケージを使ってパッケージの読み込みを行います。