R言語　rbindやcbindを使いやすくしてみた【自作関数】

こんにちは、usagi-sanです。

今回は自作関数の紹介をします。

ベクトルやデータフレームを簡単に縦、横方向に結合できる関数を作ってみました。

R言語でベクトルやデータフレームを結合させる際、データフレームのnamesが異なるときはerrorが出てしまいrbindが使えないなどの問題があります。

rbindやcbindを用いたことがある方は一度は、colnamesを合わせたり行数列数を合わせたりするなどしたことがあると思います。

今回紹介する関数は、namesや行数列数の調整を自動的に行ってくれます。

いちいち、colnamesやデータフレームの形を変更することなく、ベクトルやデータフレームの結合ができます。

関数の紹介

mergeRowAndColnamesWithData

関数mergeRowAndColnamesWithDataは、データフレームの行名と列名をデータフレームの要素に結合させる関数です。

mergeRowAndColnamesWithData <- function(x) {
  dataFrame <- as.data.frame(x)
  colnames(dataFrame) <- rep("", ncol(dataFrame))
  rownames(dataFrame) <- seq_len(nrow(dataFrame))
  for (i in seq_len(ncol(dataFrame))) {
    if (is.factor(dataFrame[, i])) {
      dataFrame[, i] <- as.character(dataFrame[, i])
    }
  }
  if (!is.null(rownames(x))) {
    rownamesDataFrame <- as.data.frame(rownames(x))
    colnames(rownamesDataFrame) <- rep("", ncol(rownamesDataFrame))
    dataFrame <- cbind(rownamesDataFrame, dataFrame)
  }
  colnames(dataFrame) <- rep("", ncol(dataFrame))
  if (!is.null(colnames(x))) {
    colnamesDataFrame <- as.data.frame(t(colnames(x)))
    if (ncol(x) != ncol(dataFrame)) {
      colnamesDataFrame <- cbind("", colnamesDataFrame)
    }
    colnames(colnamesDataFrame) <- rep("", ncol(colnamesDataFrame))
    dataFrame <- rbind(colnamesDataFrame, dataFrame)
  }
  return(dataFrame)
}

mergeRowAndColnamesWithData <- function(x) {

dataFrame <- as.data.frame(x)

colnames(dataFrame) <- rep("", ncol(dataFrame))

rownames(dataFrame) <- seq_len(nrow(dataFrame))

for (i in seq_len(ncol(dataFrame))) {

if (is.factor(dataFrame[, i])) {

dataFrame[, i] <- as.character(dataFrame[, i])

}

if (!is.null(rownames(x))) {

rownamesDataFrame <- as.data.frame(rownames(x))

colnames(rownamesDataFrame) <- rep("", ncol(rownamesDataFrame))

dataFrame <- cbind(rownamesDataFrame, dataFrame)

}

colnames(dataFrame) <- rep("", ncol(dataFrame))

if (!is.null(colnames(x))) {

colnamesDataFrame <- as.data.frame(t(colnames(x)))

if (ncol(x) != ncol(dataFrame)) {

colnamesDataFrame <- cbind("", colnamesDataFrame)

}

colnames(colnamesDataFrame) <- rep("", ncol(colnamesDataFrame))

dataFrame <- rbind(colnamesDataFrame, dataFrame)

}

return(dataFrame)

}

ポイント

例えば、write.tableの引数にrow.names = FALSEやcol.names = FALSEを指定する場合、データフレームの行名と列名が出力に反映されなくなり、不都合が生じる場合があります。この関数を用いることで、rbindやcbindなどのデータフレームを結合させる関数を使うことなく、瞬時に行名と列名をデータフレームの要素に組み込むことができます。

mergeRowAndColnamesWithDataの引数を以下に示します。

関数mergeRowAndColnamesWithDataの引数
x	データフレーム型のオブジェクト

rowBind

関数rowBindは2つの（ベクトル型かデータフレーム型）のオブジェクトを縦方向に結合させる関数です。

rowBind <- function(x, y, rowNames = TRUE, colNames = TRUE, sep = TRUE) {
  dataFrameX <- mergeRowAndColnamesWithData(x)
  dataFrameY <- mergeRowAndColnamesWithData(y)
  if (!rowNames) {
    dataFrameX <- as.data.frame(dataFrameX[-1, ])
    rownames(dataFrameX) <- seq_len(nrow(dataFrameX))
    dataFrameY <- as.data.frame(dataFrameY[-1, ])
    rownames(dataFrameY) <- seq_len(nrow(dataFrameY))
  }
  if (!colNames) {
    dataFrameX <- as.data.frame(dataFrameX[, -1])
    colnames(dataFrameX) <- rep("", ncol(dataFrameX))
    dataFrameY <- as.data.frame(dataFrameY[, -1])
    colnames(dataFrameY) <- rep("", ncol(dataFrameY))
  }
  diffOfNCol <- ncol(dataFrameX) - ncol(dataFrameY)
  if (diffOfNCol > 0) {
    dataFrameY <- cbind(dataFrameY, matrix(rep("", nrow(dataFrameY) * abs(diffOfNCol)), nrow = nrow(dataFrameY)))
  }
  else {
    dataFrameX <- cbind(dataFrameX, matrix(rep("", nrow(dataFrameX) * abs(diffOfNCol)), nrow = nrow(dataFrameX)))
  }
  colnames(dataFrameX) <- rep("", ncol(dataFrameX))
  colnames(dataFrameY) <- rep("", ncol(dataFrameY))
  bindedDataFrame <- NULL
  if (sep) {
    bindedDataFrame <- rbind(dataFrameX, rep("", ncol(dataFrameX)), dataFrameY)
  }
  else {
    bindedDataFrame <- rbind(dataFrameX, dataFrameY)
  }
  colnames(bindedDataFrame) <- rep("", ncol(bindedDataFrame))
  return(bindedDataFrame)
}

rowBind <- function(x, y, rowNames = TRUE, colNames = TRUE, sep = TRUE) {

dataFrameX <- mergeRowAndColnamesWithData(x)

dataFrameY <- mergeRowAndColnamesWithData(y)

if (!rowNames) {

dataFrameX <- as.data.frame(dataFrameX[-1, ])

rownames(dataFrameX) <- seq_len(nrow(dataFrameX))

dataFrameY <- as.data.frame(dataFrameY[-1, ])

rownames(dataFrameY) <- seq_len(nrow(dataFrameY))

}

if (!colNames) {

dataFrameX <- as.data.frame(dataFrameX[, -1])

colnames(dataFrameX) <- rep("", ncol(dataFrameX))

dataFrameY <- as.data.frame(dataFrameY[, -1])

colnames(dataFrameY) <- rep("", ncol(dataFrameY))

}

diffOfNCol <- ncol(dataFrameX) - ncol(dataFrameY)

if (diffOfNCol > 0) {

dataFrameY <- cbind(dataFrameY, matrix(rep("", nrow(dataFrameY) * abs(diffOfNCol)), nrow = nrow(dataFrameY)))

}

else {

dataFrameX <- cbind(dataFrameX, matrix(rep("", nrow(dataFrameX) * abs(diffOfNCol)), nrow = nrow(dataFrameX)))

}

colnames(dataFrameX) <- rep("", ncol(dataFrameX))

colnames(dataFrameY) <- rep("", ncol(dataFrameY))

bindedDataFrame <- NULL

if (sep) {

bindedDataFrame <- rbind(dataFrameX, rep("", ncol(dataFrameX)), dataFrameY)

}

else {

bindedDataFrame <- rbind(dataFrameX, dataFrameY)

}

colnames(bindedDataFrame) <- rep("", ncol(bindedDataFrame))

return(bindedDataFrame)

}

ポイント

rbindとの違いは、列名や列数を調整する必要がない点です。2つのデータフレームの列名が一致していない場合や列数が異なる場合、rbindを用いることができません。しかし、この関数を用いることで、列名や列数を調整することなく結合させることができます。

rowBindの引数を以下に示します。

関数rowBindの引数
x	結合させたいベクトル型またはデータフレーム型のオブジェクト
y	xに結合させるベクトル型またはデータフレーム型のオブジェクト
rowNames	行名を含めるか含めないか
colNames	列名を含めるか含めないか
sep	2つのデータフレームxとyを空白行で区切って結合させるか、させないか。sep = TRUEの場合2つのデータフレームの間に空白行が挿入される。

colBind

関数colBindは2つの（ベクトル型かデータフレーム型）のオブジェクトを横方向に結合させる関数です。

colBind <- function(x, y, rowNames = TRUE, colNames = TRUE, sep = TRUE) {
  dataFrameX <- mergeRowAndColnamesWithData(x)
  dataFrameY <- mergeRowAndColnamesWithData(y)
  if (!rowNames) {
    dataFrameX <- as.data.frame(dataFrameX[-1, ])
    rownames(dataFrameX) <- seq_len(nrow(dataFrameX))
    dataFrameY <- as.data.frame(dataFrameY[-1, ])
    rownames(dataFrameY) <- seq_len(nrow(dataFrameY))
  }
  if (!colNames) {
    dataFrameX <- as.data.frame(dataFrameX[, -1])
    colnames(dataFrameX) <- rep("", ncol(dataFrameX))
    dataFrameY <- as.data.frame(dataFrameY[, -1])
    colnames(dataFrameY) <- rep("", ncol(dataFrameY))
  }
  diffOfNRow <- nrow(dataFrameX) - nrow(dataFrameY)
  if (diffOfNRow > 0) {
    emptyDataFrame <- as.data.frame(matrix(rep("", ncol(dataFrameY) * abs(diffOfNRow)), ncol = ncol(dataFrameY)))
    colnames(emptyDataFrame) <- rep("", ncol(emptyDataFrame))
    dataFrameY <- rbind(dataFrameY, emptyDataFrame)
  }
  else {
    emptyDataFrame <- as.data.frame(matrix(rep("", ncol(dataFrameX) * abs(diffOfNRow)), ncol = ncol(dataFrameX)))
    colnames(emptyDataFrame) <- rep("", ncol(emptyDataFrame))
    dataFrameX <- rbind(dataFrameX, emptyDataFrame)
  }
  bindedDataFrame <- NULL
  if (sep) {
    bindedDataFrame <- cbind(dataFrameX, rep("", nrow(dataFrameX)), dataFrameY)
  }
  else {
    bindedDataFrame <- cbind(dataFrameX, dataFrameY)
  }
  colnames(bindedDataFrame) <- rep("", ncol(bindedDataFrame))
  return(bindedDataFrame)
}

colBind <- function(x, y, rowNames = TRUE, colNames = TRUE, sep = TRUE) {

dataFrameX <- mergeRowAndColnamesWithData(x)

dataFrameY <- mergeRowAndColnamesWithData(y)

if (!rowNames) {

dataFrameX <- as.data.frame(dataFrameX[-1, ])

rownames(dataFrameX) <- seq_len(nrow(dataFrameX))

dataFrameY <- as.data.frame(dataFrameY[-1, ])

rownames(dataFrameY) <- seq_len(nrow(dataFrameY))

}

if (!colNames) {

dataFrameX <- as.data.frame(dataFrameX[, -1])

colnames(dataFrameX) <- rep("", ncol(dataFrameX))

dataFrameY <- as.data.frame(dataFrameY[, -1])

colnames(dataFrameY) <- rep("", ncol(dataFrameY))

}

diffOfNRow <- nrow(dataFrameX) - nrow(dataFrameY)

if (diffOfNRow > 0) {

emptyDataFrame <- as.data.frame(matrix(rep("", ncol(dataFrameY) * abs(diffOfNRow)), ncol = ncol(dataFrameY)))

colnames(emptyDataFrame) <- rep("", ncol(emptyDataFrame))

dataFrameY <- rbind(dataFrameY, emptyDataFrame)

}

else {

emptyDataFrame <- as.data.frame(matrix(rep("", ncol(dataFrameX) * abs(diffOfNRow)), ncol = ncol(dataFrameX)))

colnames(emptyDataFrame) <- rep("", ncol(emptyDataFrame))

dataFrameX <- rbind(dataFrameX, emptyDataFrame)

}

bindedDataFrame <- NULL

if (sep) {

bindedDataFrame <- cbind(dataFrameX, rep("", nrow(dataFrameX)), dataFrameY)

}

else {

bindedDataFrame <- cbind(dataFrameX, dataFrameY)

}

colnames(bindedDataFrame) <- rep("", ncol(bindedDataFrame))

return(bindedDataFrame)

}

ポイント

cbindとの違いは、行数を調整する必要がない点です。2つのデータフレームの行数が異なる場合、cbindを用いることができません。しかし、この関数を用いることで、行数を調整することなく結合させることができます。

colBindの引数を以下に示します。

関数colBindの引数
x	結合させたいベクトル型またはデータフレーム型のオブジェクト
y	xに結合させるベクトル型またはデータフレーム型のオブジェクト
rowNames	行名を含めるか含めないか
colNames	列名を含めるか含めないか
sep	2つのデータフレームxとyを空白列で区切って結合させるか、させないか。sep = TRUEの場合2つのデータフレームの間に空白列が挿入される。

関数の使いかた

mergeRowAndColnamesWithData

関数mergeRowAndColnamesWithDataの使用例を紹介します。

データセットmtcarsにこの関数を適用してみます。

実行すると、次のようにデータフレームの1行目にはc("", "mpg", "cyl", "disp", "hp", "drat", "wt", "qsec", "vs", "am", "gear", "carb")、1列目にはc("", "Mazda RX4", "Mazda RX4 Wag", "Datsun 710", "Hornet 4 Drive", "Hornet Sportabout")となっているように、データフレームの1行目と1列目にそれぞれ行名と列名が組み込まれています。

> data <- mergeRowAndColnamesWithData(mtcars)
> head(data)
                                                                      
1                    mpg cyl disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
2         Mazda RX4   21   6  160 110  3.9  2.62 16.46  0  1    4    4
3     Mazda RX4 Wag   21   6  160 110  3.9 2.875 17.02  0  1    4    4
4        Datsun 710 22.8   4  108  93 3.85  2.32 18.61  1  1    4    1
5    Hornet 4 Drive 21.4   6  258 110 3.08 3.215 19.44  1  0    3    1
6 Hornet Sportabout 18.7   8  360 175 3.15  3.44 17.02  0  0    3    2

> data <- mergeRowAndColnamesWithData(mtcars)

> head(data)

1 mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb

2 Mazda RX4 21 6 160 110 3.9 2.62 16.46 0 1 4 4

3 Mazda RX4 Wag 21 6 160 110 3.9 2.875 17.02 0 1 4 4

4 Datsun 710 22.8 4 108 93 3.85 2.32 18.61 1 1 4 1

5 Hornet 4 Drive 21.4 6 258 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1

6 Hornet Sportabout 18.7 8 360 175 3.15 3.44 17.02 0 0 3 2

関数rownamesやcolnamesを使うと、行名はc("1", "2", . . . , )、列名はc("", "", . . . , "")になっているのが分かります。

> rownames(data)
 [1] "1"  "2"  "3"  "4"  "5"  "6"  "7"  "8"  "9" 
[10] "10" "11" "12" "13" "14" "15" "16" "17" "18"
[19] "19" "20" "21" "22" "23" "24" "25" "26" "27"
[28] "28" "29" "30" "31" "32" "33"
> colnames(data)
 [1] "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" ""

> rownames(data)

[1] "1" "2" "3" "4" "5" "6" "7" "8" "9"

[10] "10" "11" "12" "13" "14" "15" "16" "17" "18"

[19] "19" "20" "21" "22" "23" "24" "25" "26" "27"

[28] "28" "29" "30" "31" "32" "33"

> colnames(data)

[1] "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" ""

rowBind

関数rowBindの使いかたを紹介していきます。

rowBindは2つのデータフレームまたはベクトルを縦方向に結合させるときに便利です。

次を実行することで、mtcarsとirisを縦に結合できます。

> data <- rowBind(mtcars, iris)
> data[1 : 50, ]
                                                                                                            
1                               mpg         cyl         disp          hp    drat    wt  qsec vs am gear carb
2            Mazda RX4           21           6          160         110     3.9  2.62 16.46  0  1    4    4
3        Mazda RX4 Wag           21           6          160         110     3.9 2.875 17.02  0  1    4    4
4           Datsun 710         22.8           4          108          93    3.85  2.32 18.61  1  1    4    1
5       Hornet 4 Drive         21.4           6          258         110    3.08 3.215 19.44  1  0    3    1
6    Hornet Sportabout         18.7           8          360         175    3.15  3.44 17.02  0  0    3    2
7              Valiant         18.1           6          225         105    2.76  3.46 20.22  1  0    3    1
8           Duster 360         14.3           8          360         245    3.21  3.57 15.84  0  0    3    4
9            Merc 240D         24.4           4        146.7          62    3.69  3.19    20  1  0    4    2
10            Merc 230         22.8           4        140.8          95    3.92  3.15  22.9  1  0    4    2
11            Merc 280         19.2           6        167.6         123    3.92  3.44  18.3  1  0    4    4
12           Merc 280C         17.8           6        167.6         123    3.92  3.44  18.9  1  0    4    4
13          Merc 450SE         16.4           8        275.8         180    3.07  4.07  17.4  0  0    3    3
14          Merc 450SL         17.3           8        275.8         180    3.07  3.73  17.6  0  0    3    3
15         Merc 450SLC         15.2           8        275.8         180    3.07  3.78    18  0  0    3    3
16  Cadillac Fleetwood         10.4           8          472         205    2.93  5.25 17.98  0  0    3    4
17 Lincoln Continental         10.4           8          460         215       3 5.424 17.82  0  0    3    4
18   Chrysler Imperial         14.7           8          440         230    3.23 5.345 17.42  0  0    3    4
19            Fiat 128         32.4           4         78.7          66    4.08   2.2 19.47  1  1    4    1
20         Honda Civic         30.4           4         75.7          52    4.93 1.615 18.52  1  1    4    2
21      Toyota Corolla         33.9           4         71.1          65    4.22 1.835  19.9  1  1    4    1
22       Toyota Corona         21.5           4        120.1          97     3.7 2.465 20.01  1  0    3    1
23    Dodge Challenger         15.5           8          318         150    2.76  3.52 16.87  0  0    3    2
24         AMC Javelin         15.2           8          304         150    3.15 3.435  17.3  0  0    3    2
25          Camaro Z28         13.3           8          350         245    3.73  3.84 15.41  0  0    3    4
26    Pontiac Firebird         19.2           8          400         175    3.08 3.845 17.05  0  0    3    2
27           Fiat X1-9         27.3           4           79          66    4.08 1.935  18.9  1  1    4    1
28       Porsche 914-2           26           4        120.3          91    4.43  2.14  16.7  0  1    5    2
29        Lotus Europa         30.4           4         95.1         113    3.77 1.513  16.9  1  1    5    2
30      Ford Pantera L         15.8           8          351         264    4.22  3.17  14.5  0  1    5    4
31        Ferrari Dino         19.7           6          145         175    3.62  2.77  15.5  0  1    5    6
32       Maserati Bora           15           8          301         335    3.54  3.57  14.6  0  1    5    8
33          Volvo 142E         21.4           4          121         109    4.11  2.78  18.6  1  1    4    2
34                                                                                                          
35                     Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species                            
36                   1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa                            
37                   2          4.9           3          1.4         0.2  setosa                            
38                   3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa                            
39                   4          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa                            
40                   5            5         3.6          1.4         0.2  setosa                            
41                   6          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa                            
42                   7          4.6         3.4          1.4         0.3  setosa                            
43                   8            5         3.4          1.5         0.2  setosa                            
44                   9          4.4         2.9          1.4         0.2  setosa                            
45                  10          4.9         3.1          1.5         0.1  setosa                            
46                  11          5.4         3.7          1.5         0.2  setosa                            
47                  12          4.8         3.4          1.6         0.2  setosa                            
48                  13          4.8           3          1.4         0.1  setosa                            
49                  14          4.3           3          1.1         0.1  setosa                            
50                  15          5.8           4          1.2         0.2  setosa

> data <- rowBind(mtcars, iris)

> data[1 : 50, ]

1 mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb

2 Mazda RX4 21 6 160 110 3.9 2.62 16.46 0 1 4 4

3 Mazda RX4 Wag 21 6 160 110 3.9 2.875 17.02 0 1 4 4

4 Datsun 710 22.8 4 108 93 3.85 2.32 18.61 1 1 4 1

5 Hornet 4 Drive 21.4 6 258 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1

6 Hornet Sportabout 18.7 8 360 175 3.15 3.44 17.02 0 0 3 2

7 Valiant 18.1 6 225 105 2.76 3.46 20.22 1 0 3 1

8 Duster 360 14.3 8 360 245 3.21 3.57 15.84 0 0 3 4

9 Merc 240D 24.4 4 146.7 62 3.69 3.19 20 1 0 4 2

10 Merc 230 22.8 4 140.8 95 3.92 3.15 22.9 1 0 4 2

11 Merc 280 19.2 6 167.6 123 3.92 3.44 18.3 1 0 4 4

12 Merc 280C 17.8 6 167.6 123 3.92 3.44 18.9 1 0 4 4

13 Merc 450SE 16.4 8 275.8 180 3.07 4.07 17.4 0 0 3 3

14 Merc 450SL 17.3 8 275.8 180 3.07 3.73 17.6 0 0 3 3

15 Merc 450SLC 15.2 8 275.8 180 3.07 3.78 18 0 0 3 3

16 Cadillac Fleetwood 10.4 8 472 205 2.93 5.25 17.98 0 0 3 4

17 Lincoln Continental 10.4 8 460 215 3 5.424 17.82 0 0 3 4

18 Chrysler Imperial 14.7 8 440 230 3.23 5.345 17.42 0 0 3 4

19 Fiat 128 32.4 4 78.7 66 4.08 2.2 19.47 1 1 4 1

20 Honda Civic 30.4 4 75.7 52 4.93 1.615 18.52 1 1 4 2

21 Toyota Corolla 33.9 4 71.1 65 4.22 1.835 19.9 1 1 4 1

22 Toyota Corona 21.5 4 120.1 97 3.7 2.465 20.01 1 0 3 1

23 Dodge Challenger 15.5 8 318 150 2.76 3.52 16.87 0 0 3 2

24 AMC Javelin 15.2 8 304 150 3.15 3.435 17.3 0 0 3 2

25 Camaro Z28 13.3 8 350 245 3.73 3.84 15.41 0 0 3 4

26 Pontiac Firebird 19.2 8 400 175 3.08 3.845 17.05 0 0 3 2

27 Fiat X1-9 27.3 4 79 66 4.08 1.935 18.9 1 1 4 1

28 Porsche 914-2 26 4 120.3 91 4.43 2.14 16.7 0 1 5 2

29 Lotus Europa 30.4 4 95.1 113 3.77 1.513 16.9 1 1 5 2

30 Ford Pantera L 15.8 8 351 264 4.22 3.17 14.5 0 1 5 4

31 Ferrari Dino 19.7 6 145 175 3.62 2.77 15.5 0 1 5 6

32 Maserati Bora 15 8 301 335 3.54 3.57 14.6 0 1 5 8

33 Volvo 142E 21.4 4 121 109 4.11 2.78 18.6 1 1 4 2

35 Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species

36 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa

37 2 4.9 3 1.4 0.2 setosa

38 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa

39 4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa

40 5 5 3.6 1.4 0.2 setosa

41 6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa

42 7 4.6 3.4 1.4 0.3 setosa

43 8 5 3.4 1.5 0.2 setosa

44 9 4.4 2.9 1.4 0.2 setosa

45 10 4.9 3.1 1.5 0.1 setosa

46 11 5.4 3.7 1.5 0.2 setosa

47 12 4.8<

R言語 rbindやcbindを使いやすくしてみた【自作関数】

関数の紹介

mergeRowAndColnamesWithData

rowBind

colBind

関数の使いかた

mergeRowAndColnamesWithData

rowBind

R言語　rbindやcbindを使いやすくしてみた【自作関数】