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Tokoy.R #99 パーマーステーションのペンギンたち #1

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June 03, 2022

Tokoy.R #99 パーマーステーションのペンギンたち #1

Rのpalmerpenguinsパッケージの紹介。

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June 03, 2022
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Transcript

  1. パーマーステーションの ペンギンたち #1 Tokyo.R #99 (2022/06/04) @bob3bob3 Artwork by @allison_horst

  2. パーマーステーションのペンギンたち Rには様々なサンプルデータセットが用 意されているのもいいところ。
 その中でもpalmerpenguinsパッケージの データセットが練習用、学習用にちょう ど良いので紹介したいというお話。
 とりあえず、いますぐ
 install.packages("palmerpenguins") しましょう!
 Artwork

    by @allison_horst
  3. どう良いの? • ペンギンがかわいい。 • 整形済みのデータと整形前のデータの両方がある。 • 名義尺度と連続尺度の両方の変数が含まれる。 • 名義尺度の変数が複数含まれる。 •

    連続尺度の変数も複数含まれる。 • 欠測値(NA)が含まれる。 • 日時の変数が含まれる。 • ペンギンがカワイイ。
  4. palmerpenguinsパッケージ 南極にある米国の越冬基地パーマー基地において Kristen Gorman 博士が行ったペン ギンの生態調査のデータセットです。
 引用元 引用元

  5. 引用元

  6. 引用元

  7. トージャーセン島 引用元 Cynthia Spence (CC BY-NC-ND 4.0) トージャーセン島から眺めるパーマー基地 Cynthia Spence

    (CC BY-NC-ND 4.0)
  8. 引用元

  9. 引用元 IMDb パーマー基地が舞台となる日本映画

  10. どんなデータ? • 2007年、2008年、2009年の3回の調査(越冬隊?)。
 • ビスコー諸島、ドリーム島、トージャーセン島の3か所。
 • アデリーペンギン、ヒゲペンギン、ジェンツーペンギンの3種のペンギン。
 • 嘴の長さ、高さ、翼の長さ、体重、性別、血液検査の結果などが含まれる。
 アデリー(Adelie)


    ジェンツー(Gentoo)
 ヒゲ(Chinstrap)
 Stan Shebs (CC BY-SA 3.0) 
 Andrew Shiva(CC BY-SA 4.0)
 Stan Shebs (CC BY-SA 3.0) 

  11. アデリーペンギン Wikipediaより引用 
 • くちばしの根元から先端近くまで羽毛でおおわ れているのも特徴で、くちばしが短いように見え るが、口を開けると目の前まで開く。これは南極 の厳しい寒さに適応した結果羽毛が無い部分が 少なくなったと考えられる。 


    • また、他のペンギンに比べて尾羽が長いが、こ れはヒゲペンギン、ジェンツーペンギンにも共通 する特徴である。ペンギンの分類ではこの3種類 をまとめてアデリーペンギン属(Pygoscelis属)と して扱う。
 • Suicaのペンギンのモデル。 
 Jerzy Strzelecki(CC BY 3.0)
  12. ヒゲペンギン Wikipediaより引用
 • 目の後ろから喉を通る黒い帯模様が あるのが特徴である。和名の「ヒゲペ ンギン」は喉を通る帯模様をあごひげ に見立てたものである。また、英名 の"Chinstrap"は帽子やヘルメットの あごひものことで、これもやはり喉を 通る帯模様に由来している。


    引用元
  13. ジェンツーペンギン Wikipediaより引用
 • 両目をつなぐ白い帯模様が特徴であ る。
 • 大きさはペンギン18種類のうち、コウ テイペンギン、キングペンギンに次い で3番目に大きい。また、オスの方がメ スよりわずかに大きい。更に、ペンギ

    ンで最も泳ぐのが速いペンギンでもあ る。最高時速は時速35kmにも達す る。
 Ben Tubby(CC BY 2.0)
  14. 2つのデータセット penguins_raw 生のデータ
 • 17変数
 • studyName: 研究名(越冬隊ごと?) 
 •

    Sample Number: 標本番号(連番) 
 • Species: ペンギンの種(学名付き) 
 • Region: 調査した地域 
 • Island: 調査した島 
 • Stage: 発育段階 
 • Individual ID: 個体ID 
 • Clutch Completion: 巣の完成度 
 • Date Egg: 巣に1個以上の卵が確認された日? 
 • Culmen Length (mm): くちばしの長さ 
 • Culmen Depth (mm): くちばしの高さ 
 • Flipper Length (mm): 翼の長さ 
 • Body Mass (g): 体重 
 • Sex: 性別
 • Delta 15 N (o/oo): 窒素同位体比(δ15N) 
 • Delta 13 C (o/oo): 炭素同位体比(δ13C) 
 • Comments: コメント 
 penguins 使いやすく加工されたデータ 
 • 8変数
 • species: ペンギンの種 
 • island: 調査した島 
 • bill_length_mm: くちばしの長さ 
 • bill_depth_mm: くちばしの高さ 
 • flipper_length_mm: 翼の長さ 
 • body_mass_g: 体重 
 • sex: 性別
 • year: 調査した年 
 Artwork by @allison_horst
  15. とりあえず生データを確認 library(palmerpenguins) penguins_raw |> head(10) |> View()

  16. サマリーを確認 library(summarytools) penguins_raw |> dfSummary() |> view() • 欠測値(NA)がある。
 •

    値がすべて同じ列がある。
 • 同じ個体IDが3回出現している。

  17. 変数間の関係の概要 penguins_raw |> dplyr::select( #余分な変数を除外 !c( `Sample Number`, Region, Stage,

    `Individual ID`, Comments ) ) |> GGally::ggpairs( aes(colour = Species), title = "Palmer Penguins Raw" )
  18. 変数間の関係の概要 penguins_raw |> dplyr::select( #余分な変数を除外 !c( `Sample Number`, Region, Stage,

    `Individual ID`, Comments ) ) |> GGally::ggpairs( aes(colour = Species), title = "Palmer Penguins Raw" ) Date Egg x studyName と Species x Island が気になる。
  19. 研究名ごとの期間 penguins_raw |> group_by(studyName) |> summarise(Start = min(`Date Egg`), End

    = max(`Date Egg`)) # studyName Start End # <chr> <date> <date> #1 PAL0708 2007-11-09 2007-12-03 #2 PAL0809 2008-11-02 2008-11-25 #3 PAL0910 2009-11-09 2009-12-01
  20. 調査した島と生息するペンギンの種 penguins_raw |> xtabs(~ Species + Island, data = _)

    # Island #Species Biscoe Dream Torgersen # Adelie Penguin (Pygoscelis adeliae) 44 56 52 # Chinstrap penguin (Pygoscelis antarctica) 0 68 0 # Gentoo penguin (Pygoscelis papua) 124 0 0
  21. 「オスの方がメスよりわずかに大きい」? penguins_raw |> drop_na(Sex) |> ggplot(aes(x = Sex, y =

    `Body Mass (g)`)) + geom_violin(aes(colour=Sex, fill = Sex)) + geom_boxplot(width = 0.3) + geom_jitter(width = 0.15, height = 0) + facet_wrap(vars(Species)) + labs( title = "性別と体重", x = "性別", y = "体重 (g)", colour = "性別", fill = "性別" ) + theme(text = element_text(size = 18))
  22. to be continued... 今後の予定: 1. データセットの紹介(今回) 2. データクリーニング ◦ penguins_rawからpenguinsへ

    3. 可視化例 4. 分析例 ◦ シンプソンのパラドクス ◦ 次元縮約 ◦ クラスタリング ◦ 判別モデル ◦ などなど いらすとやにはアデリーペン ギンがいなかった…… タイトルの「パーマーステーションのペ ンギンたち」は『ウォーターシップダウ ンのウサギたち』をもじったつもり。