RでCSV読み込みエラーが出る人へ

今回は,プログラミング言語”R”でのCSVファイルの読み込みについて紹介します。

 

学部4年生や大学院1年で新たに研究を始めた方の中では,”R”を使うことになった方もいると思いますので,本記事では,私がRを始めたての時に,最初につまずいたポイントであるCSVファイルの読み込みエラーについて解説しようかと思います。

※”R”とは一般的にデータ解析に便利な言語と言われております。アカデミックな世界では結構この言語が使われている感じがします。”R”についての詳しい説明は既に多くの方が述べているので本記事では割愛します。ちなみに”R”でも機械学習等行えます。

 

CSVファイルとは(ご存じの方は飛ばしてください)

ExcelファイルをRに取り込む際に,一度CSVファイルに形式を変更する必要があります(Excelファイルのまま取り込む方法もあるようですが)。

つまり,ほぼExcelファイルと同じだけど,Rに取り込みやすいように変換されたファイルだと思って下さい。

 

ExcelファイルからCSVファイルへの変換方法

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1)保存したいエクセルファイルの「ファイル」タブを押して,左側真ん中にある「名前を付けて保存」の項目をクリック

 

2)画像にあるように,保存するファイル形式をExcelブックではなく,「CSV(コンマ区切り)※」にします。

※「CSV UTF-8(コンマ区切り)」という方を選択するとR取り込み時に上手く反映されないことがありますので注意してください(私だけかもしれません)。

 

以上でCSVファイルへの変換は終了です。

 

CSVファイルへと変換したものをRstudioの作業フォルダに入れておく(意外と重要)

当時は,ここに気づかず数日止まっていました。。。

 

作成したCSVファイルは,Rstudioで指定している「Default working directory(Rでの作業フォルダ)」で設定してあるフォルダの中に入れておいてください。

この設定が分からない方のために,以下に簡単な操作方法を書いておきます。

まずRstudioを起動して,上のツールバーにある,「Tools」をクリックすると,その中に,「Global Options」という項目があると思うので,それをクリックすると以下のようなものが表示されるかと思います。

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この画像中の「Default working directory...」の部分がRstudioにおける作業フォルダとなります。

”Browse”ボタンからフォルダを指定できます(作業用フォルダはあらかじめデスクトップ等どこでもいいのでフォルダを作成しておく)。

 

指定出来ると,画像中の黒塗りの部分に選択したフォルダが作業用フォルダとして表示されるかと思います。

 

ここまで出来たら,画像中の右下”Apply”をクリックして完了です。

 

 

■できたCSVファイルのRstudioへの取り込み

正直,これ以降は他にも多くの方がブログ等で紹介されているので,本記事はあくまでも一例として捉えて下さい。

とりあえず,CSVファイルの読み込みだけできればいい言う方向けに,以下のコード挙げておきます。

 

以下のコードの,CSVファイルの名前部分を自分で名付けたがいる名に変えて,実行すれば読み込まれるはずです。

Rstudioでread.csvを実行する際は,”read.csv”を入れれば,あとはガイドが出てくるので,基本的にはそれに沿って書き込んだ方が無難です(英語ですが)。

data <- read.csv("CSVファイルの名前.csv",
header = TRUE,
fileEncoding = "utf-8",
row.names = 1)

#data <-で読み込むデータをdataという名前に格納

#read.csvとはcsvファイルを読み込むための関数(プログラムの世界ではこういった機能を関数とよ)

#header = TRUEとは,読み込むがいるに見出しがあるかないか,あるなら,TRUEにしとくか,そもそもデフォルトでTRUEだった気がするので,わざわざこの部分は省略してもよかった気が。。

 

 

■読み込んだファイルの確認

データが読み込まれているかを確認するために,以下のコードを実行することで,ファイルの内容が確認できます。

view(data)

 #今回はdataという名前で,読み込んだデータを格納しているので,()内をdataにしていますが,読み込む際の名前を別の名前にしたら,()内の名前も適宜変更してください。

 

これを実行してエラーが出なければ,Rstudio の新しいタブに自分の読み込んだファイルがデータをして表示されるはずです。

 

 

 

 

今回は短いですが,このくらいで。

では

VOSviewerでWeb of scienceの文献ネットワークを可視化

■VOSviewerとは

VOSviewerとは,テキストデータを解析(テキストマイニングや関連マップ等)するソフトのようです(多分このページ読む方であれば,VOSviewerがどんなことをするかはご存じかと思います)。他にも同じようなソフトに「Cytoscape」等あるようです。

VOSviewerに関しての,日本語の説明サイトが絶望的に少ないので,ここで紹介しておきます。

 

あくまでも,とりあえず使ってみたい人向けですので,詳しい使用方法等は書いてないです(こういう使い方もあるんだ位でとらえていただけるとありがたい)。

 

細かく使いたい方は,

↓公式?がManualを出しているので,英語が得意な方はこちらを読んだ方が正確に書かれています。

http://www.vosviewer.com/documentation/Manual_VOSviewer_1.6.4.pdf

 

■使用方法

ここでは,”Web of science”から得た論文情報データをもとに,その解析します。

 

(1)Web of scienceからの論文情報データの取得方法

操作手順は以下。

まずはWeb of scienceにて,調べたいワードで検索する。

 

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この画像が出てくるので,真ん中らへんにある「エクスポート」をクリックすると以下の画像が現れる。

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ここでの設定は画像の通り,

→「すべてのレコード」を選択,

→レコードコンテンツは「詳細表示と引用文献」を選択←引用文献がないと文献同士の関係性を表示できないはずです。

→ファイルフォーマットは「タブ区切り(Win)」を選択←Windows用,Mac用もあるので,Macの人はタブ区切り(Mac)を選択。

 

あとは「エクスポート」をクリックすれば,自分のパソコンにタブ区切りのテキストデータファイル(文献情報)がダウンロードされます。

  

 

(2) VOSviewerでの使い方

①ファイルデータのソフトへの読み込み

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1つめの画像にあるFileタブにある「Create」ボタンを押すと,2つ目の画像にあるような画面が現れる。

 

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2つ目の画像にある,「Create a map based on text data」を選択して,「Next」をクリック(他の方法もあるが,ここでは省略する)。

 

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今回はWeb of scienceからのデータなので,上から2番目を選択して「Next」クリック。

 

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先ほど,Web of scienceから取得したデータを,“Web of science file:“の下にある部分にドラッグするか,右の「…(Browse)」からデータを選択する。「Next」クリック。

ちなみに,ドラッグによるデータ読み込みだとパソコンが固まることがあるので,後者の方法がおすすめ。

 

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何もいじらずに「Next」クリック。

 

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ここもそのまま,「Next」クリック。

 

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元データの中から抽出された単語数が表示されますが、

各単語の内で文献リストに出てくる頻度をパラメータとしてその回数を自分で設定します。

画像中では"10"としていますが、この場合、10回以上を閾値として、その回数以上出てくる単語を後のグラフに表示するという設定だと思います。

画像中では、閾値を超えた単語数が42 meet the thresholdとなり、42個の単語は条件に当てはまったということになります。

もちろん閾値となる数字を低くすればその分だけ、表示される文字数も多くなります。

設定後は「Next」クリック。

 

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→単語数いじって「Next」

 

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 こんな感じになるはず。

ここで、グラフに要らない・表示させたくない単語があれば、☑外して除外できます。

これで最後なので,「Finish」をクリック

 

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 そうするとこんな感じに表示されるはずです。

 

 

手探りで使用してみましたが,他にもいい活用方法等色々あると思います。

 

 

連携大学院のメリット・デメリット

現在、連携大学院の修士学生として某研究所にお世話になっているので、

連携大学院とはどんなものなのかを紹介しようと思います。

 

 

■連携大学院とは

まず、連携大学院とは

大学に籍を置いているが、研究室は国立の研究所にあり研究活動もそこで行える制度です。

私の場合は、大学院進学(修士課程の時)を機に大学自体を変えました。

大学院進学後の指導教員は研究所の所属の先生で、私を含めその先生の研究室を志望した学生は研究室自体が研究所にあるという状況です。

 

最近、大学院では研究所との連携を深める動きがあるようで、研究所に所属している研究員の方をその研究科の客員教員として招き入れ、学生が連携大学院として研究所で研究をするというような制度を推進しているみたいです。

そこで今回は、実際に連携大学院を経験している身として、これから進学を考えている人に向けて、そのメリット・デメリットを挙げていこうと思います。

 

■メリット

・国立の研究所の施設を使えること

・学生でありながらプロの研究員の方を間近でみれること

・研究室にもよりますが、大学よりも研究費に恵まれていること

・様々な研究員の方と知り合いになれること(研究者としての顔を広げられる)

リサーチアシスタントとして研究しながら、給料がもらえる確率が高い

 

以上に主なメリットを挙げてみました。

メリットは多くありますが、最大のメリットは何といってもプロの研究員の研究ぶりを間近で見れることだと思います。

私は学部時代、大学の研究室に所属していたため、教授の仕事を間近で見る機会はありませんでした(相談等はちゃんとのってくれます)。

修士入学後、連携大学院で研究所に来るとまず驚いたのは、学生も研究員の方と同じ部屋で研究ができ、周りにいるのはプロの研究員・ポスドクの方だったことです(正直少し焦りました...)。普通の大学の研究室であれば、いたとしても博士課程の人で、プロの仕事ぶりを横からみれるなんてことはまずないと思います。これから研究者を目指す自分にとっては、自分の目標が目の前にいて話もできる状況なので、自分がこれから何をすべきか、どの程度のレベルまで研究をもっていけばいいのか、研究員の労働とはどういうものなのか、を間近で見れる上に相談までのって頂けるため、非常に貴重な経験をさせてもらっていると思います(研究員人柄にもよりますが、親切な方に恵まれました)。

 

また研究室によるところはありますが、基本的に研究所は大学よりも基盤の研究費が多く、実験系の研究であれば、大学の研究室よりも実験に関するお金を出してもらいやすいと思います(少なくとも私はびっくりするくらいお金を使わせて頂きました)。そもそも研究設備がかなり揃っているため、研究がしやすいです。

 

研究所といっても中身は会社のようなものなので、全体の人数は多く、昼休みや5時以降にサークル活動のようなスポーツ同好会をする機会があります。そこでは、研究室以外の異分野の研究員の方ともつながりができるため、研究者としての顔を広げる以外にも、単純に交友関係が広がるかと思います(担当教員に聞けばどういう同好会があるのか教えてくれるはずです)。

 

また、研究所で学生として研究をする場合、リサーチアシスタントとして月に数万円ですが、バイト代を出してくれる研究室が多いようです。私の友人は月に10万弱もらってました(修士学生にそこまで払ってくれるところは少ないと思いますが)。いずれにせよ、経済面で困っている場合には、お金のサポートをしてくれる場合があります。

 

 

■デメリット

・学生の身分なので、少し研究室での肩身が狭い

・同期や先輩、後輩が来る可能性がかなり低いので、研究室飲み会などの大学生っぽいイベントはないと思った方が良い

・研究室にもよるが、年齢層が若干上の方が多いことが多いので、気軽に研究や実験方法を聞くのには抵抗がある

 

以上に考えられるデメリットを挙げてみましたが,総括していえることは,圧倒的に年齢層が上の方が多いことです。書いてみると意外とデメリットが少なかった(笑)

(余談ですが,私は大学院受験時,連携大学院に所属する上でやっていけそうかどうなのか的なことは面接で聞かれました。)

人間関係も一から作り直すことになるので,大変ですが良い社会勉強になるかと思います。結局のところ本人次第なところはありますが,以上に挙げたことが余程苦痛に感じないのであれば大丈夫かと思います。

 

■まとめ

連携大学院のいい点・悪い点を挙げてみましたが,結局のところその研究室によってさまざまだと思います。個人的な感想としては,肩身が狭い部分はあるものの,様々な面で自分の成長になっていると感じます。

これから連携大学院への進学を考えている方は教授の指導方針はもちろんのこと,研究室の雰囲気や研究費の状況等も聞いておいた方がいいと思います。

1つ注意したいのは,担当教員は研究室の良いところを推してくることが大半(デメリットを言ってくれる人はあまり見かけません)なので,その研究室に先輩学生が所属しているのであれば,その人のアドレスを入手して(担当教員に聞けば教えてくれるはずです),実際の研究室の雰囲気を聞いた方がいいと思います

 

連携大学院について聞きたいことがあれば,コメントいただければ返信します。

 

それではまた

 

 

 

博士進学に関する悩みと情報公開

こんにちは。

日曜なのに雨模様で気分も晴れない今日この頃ですね。

 

最近の悩みの種である、今後の「進学か就職か」問題について、情報共有の意味も込めて書きたいと思います。

 

■博士進学

いきなりですが、博士進学※について書きます。

※博士とはなにか知らない人のために:博士課程とは大学4年卒業後、修士課程(博士前期課程とも)2年間研究をし、さらにその後も3年間(基本的に)研究を続けることで博士号を取得することです。理系のアカデミックな世界で研究を続けるには必要な資格のようなものです。

 

博士進学をする上でほとんどの人が悩むことは、その後の進路(仕事につけるか)だと思います。

そんなわけで、私が聞いたり調べたことを記します。

博士進学後のキャリアとして挙げられるもの、

 

・大学教員(理想はここの人が多いはず)

・国立研究開発法人の研究員

ポスドク

・企業就職

・開業?etc

 

博士進学する人の多くは、いずれ大学教員になることを目指して研究を続けるのではないでしょうか?

いわゆるアカデミックポストは、政府の研究費削減や少子化により今後ポストが減っていくことから就くのがかなり難しいようですが、博士進学率も同時に減少しているようなので(そこまで減っているかは分かりませんが)今後のポスト獲得競争率が今以上に激化するかはまだ分かりません。  

国立研究開発法人の研究員ですが、こちらについても研究員の枠が決まっているため、運要素が大きいようで正規雇用の研究員になるには、実力に加えてコネや運が絡んできそうです(現在、連携大学院で某研究所にお邪魔して研究もしていますが、ポスト獲得はなかなか厳しいようです)

 

一方で、企業就職は割と多い感じがします。私の知っている範囲でも大半は博士課程終了後、企業就職する人が多いように感じます(最近は企業も博士学生をさいようするようになってきた?)。

 

 

■就職

理系の大学生は学部にもよりますが、修士課程までは進学する人が多いですよね。

企業就職に関しても、修士課程までであれば、初任給も数万上がるところが多いため、学部の研究で物足りなさを感じた大学生は修士課程でもう少し研究力や専門知識を高めてから就職する人が多いように感じます。

就職の面で、修士学生が企業就職で求められるのは、専門知識よりかは研究能力だとよく聞くので、企業就職を目指している学部4年生は、修士進学後の研究は出来る限り自分で考える力を鍛えることをおすすめします(1人で研究をしろという意味ではないです)。

ところが、これが博士課程まで進学となると話が別になるようで、就職率が一気に落ちるみたいです。よく言われている原因は以下、

・企業は入社時にそこまでの専門性を求めていない(その企業と完全にマッチしている研究テーマならいいかもしれませんが)。

・博士3年間を自分の企業で勉強してもらった方がよいと考えている(要するに使い勝手のいい人間を育てたい可能性も?)。

 

以上まとめると、企業就職するなら、学部・修士の内に頑張って就職を決めた方が賢明(一部博士を優先して採用するところもあるようですが)。

ただし、最近は博士の採用もするようになってるみたいです。

ポスドク問題もずっと問題になっているので、博士採用枠の確保として政府が企業への補助金を出すなどの法案ができればいいんですけど、、

 

 

■決断

色々書きましたが、私の決めた進路は「博士進学」です。

明らかに修士で就職を決めた方が、一般的には幸せな人生を送れると思います。

ただ、単純に研究が好きで、今後の人生に挑戦や刺激を求め続けていきたいと思っているため、博士に進学することに決めました。安定した生活を送るよりも、多少不安定でも攻め続ける人生の方が面白いと個人的には思っています。

 

ただし、今後10年で博士課程が実力に見合った正当な社会評価がされるとは思えませんし、博士進学後に絶対に安定したキャリアが待っているとは限らないと思います。それでも、研究力の減少が危惧されている日本を誰かが支えていかなければならないため、汚れ役であっても誰かがその役目をしなければと思います(言い方が悪いですがお許しを)。

みなさんも博士への道、どうでしょうか。