データフレームを操作/how_to_manipulate_dataframes

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1. 1 2023.06.10 Tokyo.R #106 データフレームを操作
2. Rでデータを加工してレポート
3. Tidyverse データの整形がはかどるライブラリ
4. ← 代入
5. c() ベクトルを作る ベクトルの1番目の要素x[1]の値は0.3
6. ▷ パイプライン x ^ 2 %>% sum %>% sqrt という書き方もあります。
7. tibble() データフレームを作る
8. この資料の表記ルール データフレームやCSVファイルのようなテーブル形状のデータを右図のように表記します。 =
9. 架空の業務システム order_no 1 client AAA 1 abcd 2300 100 seq_no unit_price item qty 2 efg 1500 90 (new)
10. order_no 1 client AAA orders (注文ヘッダー) 1 abcd 2300 100 seq_no unit_price item qty 2 efg 1500 90 (new)
11. 1 abcd 2300 100 seq_no unit_price item qty 2 efg 1500 90 (new) details (注文明細) order_no 1 client AAA items (商品)
12. read_csv() ファイルを読み込む データフレーム(tibble)として読み込まれます。
13. 行を抽出して列を選択する filter() とselect() ▷
14. inner_join() 結合する details orders × ＝
15. さらに結合する items × ＝
16. mutate() 列を追加する
17. 結果をdに代入 d
18. 在庫タイプ別の合計金額 ▷ d
19. 注文番号ごとの合計金額 ▷ d
20. 注文番号ごとの合計金額をsに代入 s ▷ d 注文番号ごとの合計金額
21. dとsを結合
22. 注文番号ごとの割合
23. 注文番号ごとの割合 nestとmapを使って書く例 中間変数無しで一気通貫に書ける
24. nestとmapの処理の流れ(1)
25. nestとmapの処理の流れ(2)
26. nestとmapの処理の流れ(3)
27. nestとmapの処理の流れ(4)
28. nestとmapの処理の流れ(5)
29. まとめ Tidyverse 便利なライブラリ ← 代入 C() ベクトル ▷ パイプライン tibble() データフレーム read_csv() 読み込む filter() 抽出 select() 選択 inner_join() 結合 mutate() 列を追加 group_by() グループ化 summarise() 集計 group_nest() 入れ子にする map_dbl() リストに関数適用 ~ . ラムダ式 unnest() 入れ子を解除