男性の氏名を抜き出すのは下のコードになります。条件に関しては基本的には以下の条件式を使います。Bは似ていますが、Bにあたる部分で==であれば1つしか入りません。%in%は1つでも複数でも大丈夫です。c("男性","女性")]のようにc関数を使います。条件は複数でも可能です。filter関数を使うRにはデータフレームを扱うのに非常に便利なtidyverse(タイディーバース)パッケージというものがあります。今からRを勉強するのであればtidyverseから勉強したほうがわかりやすく実用的です。このサイトでも2章・3章でtidyverseパッケージを使ったデータ処理・グラフ作成を紹介しています。データフレームから特定の行だけを抜き出す関数がfilter関数になりますが、【2-4】Rで指定した列や行だけを取り出すselect関数、slice関数、filter関数を紹介しますで詳しく説明しています。4.まとめ今回は特定の条件にあう要素を抜き出す方法について紹介しました。]は検定や機械学習で訓練モデルとテストモデルに分けるときなどにも使いますので両方使えると便利です。第3章ではggplot2を使ったグラフの作り方を紹介しています。今回は密度曲線を紹介します。密度曲線は馴染みがないヒストグラムと同じくデータの分布を知るのに有効です。自分は分布の見やすさや相手の提示のしやすさでいうとヒストグラムより好きです。1.データの読み込み今回もggplotパッケージが含まれているtidyverseパッケージを読み込みます。#tidyverseパッケージを読み込みます。"http://cran.us.r-project.org")#既にtidyverseパッケージをインストールしている方は以下でもOKlibrary(tidyverse)#データ取り込みます。read.csv(url)このデータはヒストグラムを作る時に作ったデータと同じものを使用しています。下のグラフは正規分布のような形ではなく山が2個あります。この山のことを「モード」といい、もしかしたら2つ以上の別の集団が潜んでいるのでは?と考えるヒントをくれます。ちなみにこの密度曲線を男女で色分けすると下のようになります。なにもかも「正規分布かどうか!?」だけではなく、純粋にどんな分布になっているかをみることも大切だと思います。面積が1になる密度曲線は基本面積が1になります。棒グラフは棒の長さが平均を示す以外情報を持っていません。ヒストグラムや密度曲線は棒グラフよりも男性と女性の傾向が把握できます。個人的には密度曲線の方が見やすく感じます。3.密度曲線の基本的な作り方ggplot2でヒストグラムを作る時にはgeom_density関数を使います。○○で先の滑らかさを設定する項目があります。bwの数値が増えるとなめらかになるのがわかります。このbw=○○はgeom_histogramのbinwidth=○○に対応しています。設定を変えながらちょうどいい数値を見つけてみてください。