オブジェクトの型

オブジェクトの型

オブジェクトにはそれぞれ｢型｣があります。

例えば、「日付｣というデータを扱うことを考えて見ましょう。

表記の方法では、

• 2015年１月５日
• 2015/01/05
• Jan.05, 2015
• 平成乙未年睦月五日

など全く同じ日付を示していても、いろいろな表現が考えられます。文字だけでも、全角半角の違いや漢数字アラビア数字の違いが出ますが、単なる表記の違いにとどまらず、太陰暦やイスラム暦など暦の考え方が異なる場合も想定されます。

しかし、ある日時を示すデータであるという意味においては、計算上は全く同じように扱ってもらわないと、計算する上で一々表記の違いに対応しなければならないのは困り者です。

コンピュータ上では、日付はどういう表記の仕方にかかわらず、同じものとして扱って欲しいですね。言い換えれば、同じ「もの」としての日付オブジェクトは、あらかじめ定義されていて、表記方法にいろいろなバリエーションがあると考えたほうが便利です。

Rにはあらかじめ定義が示されているオブジェクトの型（＝クラス）があります。

監査でよく用いるデータの型は次のようなものでしょう。

型によって処理できる演算が異なります。したがって型を適切に選ぶことは後の処理を都合よく進める上でとても大事なことです。

例えば、数字型は四則演算はできますが、文字型では適いません。「2015/01/05｣を文字型として定義すると、単なる文字の羅列になりますが、数値型にすると、２０１５÷１÷５が計算されてしまいます。日時型とすれば、曜日を求めたり表記を好みに合わせて変更することも可能です。

ベクトルという考え

Rの最も特徴的なデータの型はベクトル型です。ベクトルは様々なところで登場する、Rを使う上では最も基本となるオブジェクトの型で、数値型のオブジェクトの並んだものいう理解が早いでしょう。

Rでは、c()関数を使ってベクトルを生成します。

> vec <- c(1,3)  #例１
> vec
[1] 1 3
> vec1 <- c(1,3,5)  #例２
> vec1
[1] 1 3 5
> vec2 <- c(vec1, 6, 7, 8)  #例３
> vec2
[1] 1 3 5 6 7 8

例１では、高等学校で習った二次元ベクトルです。

ベクトルは矢印で表現していたように、方向と大きさを持ちます。したがって、それは二次元に限らず、三次元さらにはそれより上の次元のベクトルも存在します。

例２は、３次元のベクトルです。

例３のようにベクトルの中にベクトルを含めることも可能です。

データを処理するに当たって、このベクトル型を理解しておくことはとても重要です。

ベクトルの操作

ベクトルから一部を取り除く

以下のように

> 1:5
[1] 1 2 3 4 5
> 1:5[-4]
[1] 1 2 3 4 5
> (1:5)
[1] 1 2 3 4 5
> (1:5)[-4]  #４番めの要素を除く
[1] 1 2 3 5

データフレーム

監査で最も使うのが、データフレーム型です。

データフレームは厳密な定義より前に、概念はとても簡単で、まずはいわゆる表計算ソフトで扱うような表をイメージしてください。

データフレーム型は見た目は行列と似ていますが、行列型とは以下のような違いがあります。

• 行列が行と列にそれぞれ数字や数字を意味する記号（数値型の変数やベクトル型の変数）が並んでいるのに対し、要素としてのデータに文字型など数字以外が扱える。つまり、列の属性に応じたデータの型（例えば名前なら文字型、血液型ならカテゴリ型、など）を持つことができるというのが大きな特徴です。

• 数学でいう行列と違い、行や列に任意の見出しをつけられる

このデータフレーム型を理解することはRを会計監査に用いる上では必須です。

一般にあふれているデータは意図せずともこのタイプになっています。会計監査で扱うデータは、もちろん金額が最も重要ですが、金額以外の項目として、取引日付、入出金区分、貸借区分、取引先名称、入力者などが入るので、必然的にデータフレームとして扱うことにならざるを得ません。