Control Flow

Overview

Teaching: 45 min
Exercises: 20 min

Questions

How can I make data-dependent choices in R?

How can I repeat operations in R?

Objectives

Write conditional statements with if() and else().

Write and understand for() loops.

コードを書く際、実行の流れを制御する必要がよくあります。これは、ある条件、または一連の条件が満たされたときに、実行されるようにすればできます。あるいは、決まった回数実行されるよう設定することもできます。

Rでは、流れを制御する方法がいくつかあります。条件付きの宣言で、最もよく使われるのが「構文（constructs）」です：

# if
if (condition is true) {
  perform action
}

# if ... else
if (condition is true) {
  perform action
} else {  # that is, if the condition is false,
  perform alternative action
}

例えばRに、もし変数 x が特定の値を持っていた場合、メッセージを表示させたいとします。

x <- 8

if (x >= 10) {
  print("x is greater than or equal to 10")
}

x

[1] 8

xは、10より大きくないため、表示された宣言はコンソール上に表示されません。10より小さい場合に違ったメッセージを表示させるためには、 else 宣言を追加しなければなりません。

x <- 8

if (x >= 10) {
  print("x is greater than or equal to 10")
} else {
  print("x is less than 10")
}

[1] "x is less than 10"

else if を使うと、複数の条件を試すこともできます。

x <- 8

if (x >= 10) {
  print("x is greater than or equal to 10")
} else if (x > 5) {
  print("x is greater than 5, but less than 10")
} else {
  print("x is less than 5")
}

[1] "x is greater than 5, but less than 10"

重要： Rが if() 宣言の中の条件を計算する際、論理要素（ TRUE or FALSE ）を探します。初心者には複雑なので、混乱してしまうかもしれません。例えば：

x  <-  4 == 3
if (x) {
  "4 equals 3"
} else {
  "4 does not equal 3"          
}

[1] "4 does not equal 3"

ここで見たように、ベクトルxが FALSE であるので、不等号のメッセージが表示されたのです。

x <- 4 == 3
x

[1] FALSE

チャレンジ１

if() 宣言を使って、gapminder のデータセットに2002年の記録があるかどうかを伝える適当なメッセージを表示してください。 2012年についても、同じことをしてください。
チャレンジ１の解答

any() を使わないチャレンジ１の解答をまず見てみましょう。最初に、gapminder$year の内、どの要素が 2002 と等しいかを記した論理ベクトルを手に入れます：
gapminder[(gapminder$year == 2002),]
そして、データフレーム gapminder の2002と対応する行の数を数えます：
rows2002_number <- nrow(gapminder[(gapminder$year == 2002),])
2002年の記録が存在するということは、 rows2002_number が１以上あるということです：
rows2002_number >= 1
全てを合わせると、以下になります：
if(nrow(gapminder[(gapminder$year == 2002),]) >= 1){
   print("Record(s) for the year 2002 found.")
}
any() を使えば、もっと早くできます。論理条件は、次のように書けます：
if(any(gapminder$year == 2002)){
   print("Record(s) for the year 2002 found.")
}

次のような警告メッセージをもらった人はいますか？

Warning in if (gapminder$year == 2012) {: the condition has length > 1 and
only the first element will be used

もし、１つ以上の要素を持つベクトルを評価する条件の場合、関数 if() は走るのですが、最初の要素の条件しか評価しません。ここでは、確実に条件の長さは１であるようにする必要があります。

ヒント：any() と all()

any() 関数は、少なくとも１つ TRUE の値がある場合、 TRUE を返し、そうでない場合は、 FALSE を返します。これは、 %in% 演算子でも同様に使えます。関数 all() は、その名前が示唆しているように、ベクトル内の全ての値が TRUE である時のみ、 TRUE となります。

繰り返し行う処理

一連の値に繰り返し同じ演算をしたい場合、そして繰り返す順番も重要である場合は、 for() ループを使いましょう。 for() ループは、先ほどシェルのレッスンで見ましたね。これは、最も柔軟なループの演算子ですが、それゆえ、正しく使うのが最も難しいです。繰り返す順番が重要（つまり直前の繰り返しの結果をもとに、次々と繰り返しの演算行われる形）でない限り、 for() ループを使うのを避けましょう。

for() ループの基本構造は：

for(iterator in set of values){
  do a thing
}

例：

for(i in 1:10){
  print(i)
}

[1] 1
[1] 2
[1] 3
[1] 4
[1] 5
[1] 6
[1] 7
[1] 8
[1] 9
[1] 10

1:10 の部分は、ベクトルをその場で作るもので、他のベクトルの間中、繰り返すこともできます。

for() ループを、もうひとつの for() ループと入れ子となる形にすれば、２つのことを同時に繰り返すこともできます。

for(i in 1:5){
  for(j in c('a', 'b', 'c', 'd', 'e')){
    print(paste(i,j))
  }
}

[1] "1 a"
[1] "1 b"
[1] "1 c"
[1] "1 d"
[1] "1 e"
[1] "2 a"
[1] "2 b"
[1] "2 c"
[1] "2 d"
[1] "2 e"
[1] "3 a"
[1] "3 b"
[1] "3 c"
[1] "3 d"
[1] "3 e"
[1] "4 a"
[1] "4 b"
[1] "4 c"
[1] "4 d"
[1] "4 e"
[1] "5 a"
[1] "5 b"
[1] "5 c"
[1] "5 d"
[1] "5 e"

結果を表示させずに、ループの結果を新しいオブジェクトとして書くこともできます。

output_vector <- c()
for(i in 1:5){
  for(j in c('a', 'b', 'c', 'd', 'e')){
    temp_output <- paste(i, j)
    output_vector <- c(output_vector, temp_output)
  }
}
output_vector

 [1] "1 a" "1 b" "1 c" "1 d" "1 e" "2 a" "2 b" "2 c" "2 d" "2 e" "3 a"
[12] "3 b" "3 c" "3 d" "3 e" "4 a" "4 b" "4 c" "4 d" "4 e" "5 a" "5 b"
[23] "5 c" "5 d" "5 e"

このアプローチが役に立つこともありますが、’結果を太らせる’ （結果のオブジェクトを段々積み上げる）と、演算する上で非効率になります。ゆえに、多くの値の間を繰り返すときは避けましょう。

ヒント：結果を太らせないようにしましょう

初心者と経験のあるRユーザーの両方の足を引っ張るループの使い方の一つとして、結果のオブジェクト（ベクトル、リスト、行列、データフレーム）をループするたびに作ってしまうということがあります。コンピュータはこれを扱うのがとても下手で、すぐに計算が遅くなります。適当な次元を持つ空の結果オブジェクトを前もって宣言しておく方が効率的です。もし、上記の行列に蓄積される最後の結果が何になるかを知っていたら、 5行、5列の数列を作成しておいて、それぞれの繰り返しで、適切な場所へ結果を蓄積しましょう。

よりよい方法は、（空の）出力オブジェクトを、値を埋める前に宣言することです。この例では、より複雑に見えますが、それでもより効率的です。

output_matrix <- matrix(nrow=5, ncol=5)
j_vector <- c('a', 'b', 'c', 'd', 'e')
for(i in 1:5){
  for(j in 1:5){
    temp_j_value <- j_vector[j]
    temp_output <- paste(i, temp_j_value)
    output_matrix[i, j] <- temp_output
  }
}
output_vector2 <- as.vector(output_matrix)
output_vector2

 [1] "1 a" "2 a" "3 a" "4 a" "5 a" "1 b" "2 b" "3 b" "4 b" "5 b" "1 c"
[12] "2 c" "3 c" "4 c" "5 c" "1 d" "2 d" "3 d" "4 d" "5 d" "1 e" "2 e"
[23] "3 e" "4 e" "5 e"

ヒント：while ループ

ときには、ある条件が満たされるまで繰り返す必要がある場合に出くわすこともあるでしょう。これは、 while() ループを使えばできます。
while(this condition is true){
  do a thing
}
例として、このwhileループは一様分布（runif() 関数）から0.1よりも小さい数を得るまで、０から１の間で乱数を生成します。
z <- 1
while(z > 0.1){
  z <- runif(1)
  print(z)
}
while() ループは、いつも適当であるとは言えません。特に、条件が決して満たされないことによる無限ループに陥らないように特に注意する必要があります。

チャレンジ２

output_vector と output_vector2 のオブジェクトを比較しましょう。同じですか？もし違ったら、なぜそうなったのでしょう？ output_vector2 の最後のコードのかたまりを output_vector と同じにするには、どう変えればよいでしょうか？
チャレンジ２の解答

２つのベクトルが同じかを調べるために、 all() 関数を使いましょう：
all(output_vector == output_vector2)
しかし、 output_vector の全ての要素は、 output_vector2 にあります：
all(output_vector %in% output_vector2)
そして、その逆もしかり。
all(output_vector2 %in% output_vector)
それゆえ、output_vector と output_vector2 の要素は、違う順番で蓄積されただけです。この理由は、 as.vector() は列ごとに行列に要素を入力する形で出力するからです。 output_matrix を見てみると、要素を行ごとに欲しいということに気づくでしょう。解決方法は、 output_matrix を転置することです。転置関数 t() を呼ぶか、要素を正しい順番で入力するか、いずれかの方法で対応可能です。最初の解決方法は、もともとのものを次の形で変更する必要があります：
output_vector2 <- as.vector(output_matrix)
を、以下へ
output_vector2 <- as.vector(t(output_matrix))
二番目の解決方法は、次のように変える必要があります：
output_matrix[i, j] <- temp_output
を、以下へ。
output_matrix[j, i] <- temp_output

チャレンジ３

gapminder データを大陸ごとにループし、平均余命が50歳以上かどうかを表示するスクリプトを書きましょう。
チャレンジ３の解答

手順1：大陸ベクトルから、確実に全ての唯一無二な値を抜き出せるかを確かめましょう。
gapminder <- read.csv("data/gapminder_data.csv")
unique(gapminder$continent)
手順2：これらの大陸のそれぞれにループをし、その 部分集合 データごとに平均余命を出す必要があります。それは次の形でできます：

‘大陸（continent）’ の唯一無二の値のそれぞれについてループする

大陸のそれぞれの値ごとに、この部分集合の平均余命を蓄積する一時的な変数を作る

計算した平均余命を返し、出力を表示させる：
for( iContinent in unique(gapminder$continent) ){
   tmp <- mean(subset(gapminder, continent==iContinent)$lifeExp)
   cat("Average Life Expectancy in", iContinent, "is", tmp, "\n")
   rm(tmp)
}
手順3：演習は、平均余命が50歳以上かどうかの結果だけを出力したいというものでした。ゆえに、 if 条件を、表示させる前につける必要があります。これは、演算された平均余命が基準値以上か、基準値未満かを判別し、結果によって出力を表示させる必要があります。上から (3) を修正する必要があります：

3a. もし計算された平均余命が、ある基準（50歳）未満の場合、大陸と、平均余命は基準未満であるという宣言を、そうでない場合は、大陸と、平均余命は基準値以上であるという宣言を返しなさい：
thresholdValue <- 50

for( iContinent in unique(gapminder$continent) ){
   tmp <- mean(subset(gapminder, continent==iContinent)$lifeExp)
   
   if(tmp < thresholdValue){
       cat("Average Life Expectancy in", iContinent, "is less than", thresholdValue, "\n")
   }
   else{
       cat("Average Life Expectancy in", iContinent, "is greater than", thresholdValue, "\n")
        } # end if else condition
   rm(tmp)
   } # end for loop

チャレンジ４

チャレンジ３のスクリプトをそれぞれの国とごとにループする形で修正しなさい。今回は、平均余命は、50歳未満か、50歳以上70歳未満か、70歳以上かを表示しましょう。
チャレンジ４の解答

チャレンジ３の解答を、 lowerThreshold と upperThreshold の２つの基準値を加え、if-else 宣言を拡張する形で修正します：
 lowerThreshold <- 50
 upperThreshold <- 70
 
for( iCountry in unique(gapminder$country) ){
    tmp <- mean(subset(gapminder, country==iCountry)$lifeExp)
    
    if(tmp < lowerThreshold){
        cat("Average Life Expectancy in", iCountry, "is less than", lowerThreshold, "\n")
    }
    else if(tmp > lowerThreshold && tmp < upperThreshold){
        cat("Average Life Expectancy in", iCountry, "is between", lowerThreshold, "and", upperThreshold, "\n")
    }
    else{
        cat("Average Life Expectancy in", iCountry, "is greater than", upperThreshold, "\n")
    }
    rm(tmp)
}

チャレンジ5 - 上級

gapminder データセットで、それぞれの国ごとにループするスクリプトを書き、国が ‘B’ で始まるかどうかをテストし、平均余命が50歳以下の場合、平均余命を時間ごとの移り変わりで示した線グラフを書きましょう。
チャレンジ5の解答

シェルのレッスンで紹介したgrep コマンドを「B」で始まる国を見つけるために使います。まず、これをどういうふうにするかを理解しましょう。シェル節に従って、以下を試してみたいと思うかもしれません：
grep("^B", unique(gapminder$country))
でも、このコマンドを演算すると、順序なし因子変数 country の「B」で始まる要素番号を返します。値を得るためには、 grep コマンドの、value=TRUE オプションを加える必要があります：
grep("^B", unique(gapminder$country), value=TRUE)
これらの国々をcandidateCountriesと呼ぶ変数に蓄積し、その変数のそれぞれでループするようにしましょう。そのループの中で、それぞれの国の平均余命を演算子、もし平均余命が50歳未満でったら、平均余命の進展をみるために、with() とsubset()を使い、base-plotを用いてプロットしましょう：
thresholdValue <- 50
candidateCountries <- grep("^B", unique(gapminder$country), value=TRUE)

for( iCountry in candidateCountries){
    tmp <- mean(subset(gapminder, country==iCountry)$lifeExp)
    
    if(tmp < thresholdValue){
        cat("Average Life Expectancy in", iCountry, "is less than", thresholdValue, "plotting life expectancy graph... \n")
        
        with(subset(gapminder, country==iCountry),
                plot(year,lifeExp,
                     type="o",
                     main = paste("Life Expectancy in", iCountry, "over time"),
                     ylab = "Life Expectancy",
                     xlab = "Year"
                   ) # end plot
              ) # end with
    } # end for loop
    rm(tmp)
 }```
> {: .solution}
{: .challenge}

Key Points

Use if and else to make choices.

Use for to repeat operations.

previous episode

R for Reproducible Scientific Analysis

next episode

Control Flow

Overview

チャレンジ１

チャレンジ１の解答

ヒント：`any()` と `all()`

繰り返し行う処理

ヒント：結果を太らせないようにしましょう

ヒント：while ループ

チャレンジ２

チャレンジ２の解答

チャレンジ３

チャレンジ３の解答

チャレンジ４

チャレンジ４の解答

チャレンジ5 - 上級

チャレンジ5の解答

Key Points

previous episode

next episode

previous episode

R for Reproducible Scientific Analysis

next episode

Control Flow

Overview

チャレンジ１

チャレンジ１の解答

ヒント：any() と all()

繰り返し行う処理

ヒント：結果を太らせないようにしましょう

ヒント：while ループ

チャレンジ２

チャレンジ２の解答

チャレンジ３

チャレンジ３の解答

チャレンジ４

チャレンジ４の解答

チャレンジ5 - 上級

チャレンジ5の解答

Key Points

previous episode

next episode

ヒント：`any()` と `all()`