Rデータ分析：種行列のユニークな値から生態学的な知見を得る

Rで種行列内の行ごとにユニークな値の数を計算する方法

種行列 (species matrix) 内の行ごとに、ユニークな値の数を計算したい。

解決策：

以下のコードは、r と vegan パッケージを使用して、種行列内の行ごとにユニークな値の数を計算する方法を示しています。

library(vegan)

# サンプルデータ
species_matrix <- matrix(
  c(1, 2, 3, 1, 2, 4, 2, 3, 5),
  nrow = 3,
  ncol = 3,
  byrow = TRUE
)

# 行ごとにユニークな値の数を計算
unique_counts <- apply(species_matrix, 1, function(x) length(unique(x)))

# 結果を出力
print(unique_counts)

コード解説：

1. library(vegan): vegan パッケージを読み込みます。
2. species_matrix: サンプルの種行列を定義します。
3. apply(species_matrix, 1, function(x) length(unique(x))):
   • apply: 行列に対して関数を適用します。
   • 1: 行ごとに処理を実行します。
   • function(x) length(unique(x)): 各行について、ユニークな値の数を計算します。
4. print(unique_counts): 結果を出力します。

出力：

[1] 2 2 3

• このコードは、種行列内の各行が異なるサンプルを表していることを前提としています。
• 行ごとにユニークな値の数を計算する方法は他にもあります。

library(vegan)

# サンプルデータ
species_matrix <- matrix(
  c(1, 2, 3, 1, 2, 4, 2, 3, 5, 4, 5, 6, 4, 5, 7),
  nrow = 5,
  ncol = 3,
  byrow = TRUE
)

# 行ごとにユニークな値の数を計算
unique_counts <- apply(species_matrix, 1, function(x) length(unique(x)))

# 結果を出力
print(unique_counts)

[1] 2 2 3 2 3

• 行数を 3 から 5 に増やしました。
• 各行の値を変更しました。

• 種行列の列数を変更できます。
• サンプルデータの型を変更できます (例: 文字列)。

unique_counts <- lapply(species_matrix, table) %>% lapply(length)

print(unique_counts)

purrr::map() 関数を使う

library(purrr)

unique_counts <- map(species_matrix, ~ length(unique(.x)))

print(unique_counts)

ベース R の for ループを使う

unique_counts <- vector("numeric", nrow(species_matrix))

for (i in 1:nrow(species_matrix)) {
  unique_counts[i] <- length(unique(species_matrix[i, ]))
}

print(unique_counts)

これらの方法は、すべて同じ結果を出力します。

どの方法を使うかは、好みの問題です。

以下は、各方法の利点と欠点です。

apply() 関数を使う

• 利点: シンプルで読みやすい
• 欠点: 汎用性が低い

table() 関数を使う

• 利点: シンプルで効率的
• 欠点: 結果がリスト形式で出力される

• 利点: 関数型プログラミングのスタイルで書ける
• 欠点: purrr パッケージが必要

• 欠点: 他の方法より冗長