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--- 00.初めての医療統計rとezr:04.googlecolaboratoryでrプログラミング [2019/10/13] – [変更したipynbファイルでRを実行してみる] adash333
+++ 00.初めての医療統計rとezr:04.googlecolaboratoryでrプログラミング [2022/03/23] (現在) – [流れ] adash333
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 ====== 04.GoogleColaboratoryでRプログラミング ======
  ---//2019/10/10 更新//
+[[00.初めての医療統計rとezr:index.html|初めての医療統計RとEZRトップページ]]
 前回は、[[00.初めての医療統計rとezr:03.excelでcsv出力|03.Excelでcsv形式でデータを保存]]で、Rで自作データを読み込むための準備を行いました。
 今回は、[[https://colab.research.google.com/|GoogleColaboratory]]を用いて、オンライン上でRプログラミングを行い、[[[[00.初めての医療統計rとezr:03.excelでcsv出力|03.Excelでcsv形式でデータを保存]]のcsvデータを読み込んで、平均値や最大値などを計算してみたいと思います。
+===== 流れ =====
+（１）https://colab.research.google.com/drive/17wdl8HaRrjCQpdRC3Sg9KAqH2DQNLryr
+を、名前をつけて保存。（Rが使用できる設定になっている。）
+（２）Rでプログラミング（tidyverseはあらかじめ入っている）
+（３）以下のサイトで、Googleドライブ経由でipynbファイルをhtmlファイルに変換（googleログインが必要）
+https://htmtopdf.herokuapp.com/ipynbviewer/
+===== 参考：tibbleとtribble =====
+# tibble, tribbleについては以下のページを参考に
+# https://opur.club/textbook/2018-2-2/#tibble
+<code>
+library(tidyverse)
+d <- tribble(
+  ~ID,~age,~sex,~DM,~HbA1c00M,~HbA1c01M,~HbA1c02M,~HbA1c03M,
+,56,"M",1,7.3,7.4,7.3,7.4,
+,77,"F",1,8.3,8.4,8.3,8.2,
+,68,"M",1,7.1,7,7,7,
+,81,"F",1,7.6,7.4,7.3,7.4,
+,42,"M",1,10.1,8.4,7.3,6.5,
+,65,"M",1,6.1,6.2,6.2,6.3,
+,68,"F",1,7.8,7.4,7.9,8.4
+)
+d
+</code>
+csvファイルの読み込み
+<code>
+# データの取り込み
+library(tidyverse)
+d <- read_csv("book2.csv")
+d
+</code>
+===== ソースコード =====
+https://colab.research.google.com/drive/1tbREJ52ZgSwaVCsGT1SSfUHMO-3xh06O
 ===== 開発環境 =====
 Windows10 Pro (1803) (OSは何でもよいです)
 Chrome
 Googleアカウント
+===== GoogleColaboratoryでRプログラミングを行うようにする方法の大まかな流れ =====
+＜方法1＞　←　最もお勧めです
+以下のテンプレートへ行き、Googleログインして、『ファイル』＞『ドライブにコピーを保存』を順にクリックすると、自分のipynbファイルとして、そのままRを利用することができます。
+https://colab.research.google.com/drive/1Wbt_tHd9KFEEszzXchwuFrhyCNR_KgtC
+{{:00.初めての医療統計rとezr:pasted:20191013-165744.png}}
+＜方法2＞
+流れとしては、
+  -GoogleColaboratoryで『PYTHON3の新しいノートブック』を作成
+  -GoogleDriveで上記ipynbファイルを『Text Editor for Drive』で開き、''%%"kernelspec":{"name":"ir","display_name":"R"}%%''に変更
+  -GoogleColaboratoryで再度、上記ipynbファイルを開く
+となります。以下に、詳しく説明していきたいと思います。
 ===== GoogleColaboratoryで新規ipynbファイルを作成 =====
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 {{:00.初めての医療統計rとezr:pasted:20191013-062417.png}}
+{{:00.初めての医療統計rとezr:pasted:20191013-073932.png}}
 下の方へ行き、『Save』をクリックします。
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 試しに、以下を入力して、Shift+Enterで、実行してみます。
+Rに標準で入っているirisデータを用いて表示してみます。
 <code>
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 {{:00.初めての医療統計rとezr:pasted:20191013-063956.png}}
+<code>
+str(iris)
+</code>
+{{:00.初めての医療統計rとezr:pasted:20191013-075904.png}}
+以下のコードを入力して、グラフを描いてみます。
+<code>
+# ggplotのキャンバスを作成
+# ggplot()関数の第1引数はdata、第2引数はmappingとなる
+# aesにcolor = Speciesを追加
+p_3 <- ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length, color = Species)) +
+  geom_point()
+# 出力
+p_3
+</code>
+{{:00.初めての医療統計rとezr:pasted:20191013-073751.png}}
+===== ソースコード =====
+https://colab.research.google.com/drive/1tbREJ52ZgSwaVCsGT1SSfUHMO-3xh06O
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 年12月26日に更新
 R言語 標準データセットの私的まとめ
+https://kazutan.github.io/fukuokaR11/intro_ggplot2.html
+ggplot2による可視化入門
+kazutan
+/9/15
+===== GoogleColaboratoryに関するリンク =====
+https://qiita.com/shoji9x9/items/0ff0f6f603df18d631ab
+@shoji9x9
+年06月09日に更新
+Google Colabの使い方まとめ
+https://www.codexa.net/how-to-use-google-colaboratory/
+Google Colabの知っておくべき使い方 – Google Colaboratoryのメリット・デメリットや基本操作のまとめ
+.03.30
+by codexaチーム
+https://ntk-lab.com/google_colab/
+分で分かるGoogle Colaboratoryの使い方
+.10.26
+https://qiita.com/kaito_takahashi/items/a5a785a5bebe030cbe2b
+@kaito_takahashi
+年04月09日に投稿
+【初心者向け】Google Colaboratoryの使い方
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