Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
データフレームを操作/how_to_manipulate_dataframes
Search
florets1
June 08, 2023
Programming
0
360
データフレームを操作/how_to_manipulate_dataframes
florets1
June 08, 2023
Tweet
Share
More Decks by florets1
See All by florets1
複式簿記から純資産を排除する/eliminate_net_assets_from_double-entry_bookkeeping
florets1
0
300
カイ二乗検定は何をやっているのか/What_Does_the_Chi-Square_Test_Do
florets1
6
2.1k
直積は便利/direct_product_is_useful
florets1
3
320
butterfly_effect/butterfly_effect_in-house
florets1
1
140
データハンドリング/data_handling
florets1
2
180
カイ二乗検定との遭遇/The_path_to_encountering_the_chi-square_test
florets1
1
250
率の平均を求めてはいけない/Do_Not_Average_Rates
florets1
11
15k
請求と支払を照合する技術/using_full_join_in_r
florets1
2
230
応用セッション_同じデータでもP値が変わる話/key_considerations_in_NHST_2
florets1
1
1.1k
Other Decks in Programming
See All in Programming
Rubyで始める関数型ドメインモデリング
shogo_tksk
0
110
Amazon S3 TablesとAmazon S3 Metadataを触ってみた / 20250201-jawsug-tochigi-s3tables-s3metadata
kasacchiful
0
160
color-scheme: light dark; を完全に理解する
uhyo
3
290
ソフトウェアエンジニアの成長
masuda220
PRO
10
1.1k
『GO』アプリ データ基盤のログ収集システムコスト削減
mot_techtalk
0
120
Honoのおもしろいミドルウェアをみてみよう
yusukebe
1
210
XStateを用いた堅牢なReact Components設計~複雑なClient Stateをシンプルに~ @React Tokyo ミートアップ #2
kfurusho
1
900
技術を根付かせる / How to make technology take root
kubode
1
250
プログラミング言語学習のススメ / why-do-i-learn-programming-language
yashi8484
0
130
pylint custom ruleで始めるレビュー自動化
shogoujiie
0
120
一休.com のログイン体験を支える技術 〜Web Components x Vue.js 活用事例と最適化について〜
atsumim
0
460
WebDriver BiDiとは何なのか
yotahada3
1
140
Featured
See All Featured
Agile that works and the tools we love
rasmusluckow
328
21k
10 Git Anti Patterns You Should be Aware of
lemiorhan
PRO
656
59k
The Cult of Friendly URLs
andyhume
78
6.2k
How to Create Impact in a Changing Tech Landscape [PerfNow 2023]
tammyeverts
49
2.3k
Fantastic passwords and where to find them - at NoRuKo
philnash
51
3k
A designer walks into a library…
pauljervisheath
205
24k
Refactoring Trust on Your Teams (GOTO; Chicago 2020)
rmw
33
2.8k
Reflections from 52 weeks, 52 projects
jeffersonlam
348
20k
The Art of Delivering Value - GDevCon NA Keynote
reverentgeek
10
1.3k
Side Projects
sachag
452
42k
Design and Strategy: How to Deal with People Who Don’t "Get" Design
morganepeng
129
19k
Git: the NoSQL Database
bkeepers
PRO
427
64k
Transcript
1 2023.06.10 Tokyo.R #106 データフレームを操作
Rでデータを加工してレポート
Tidyverse データの整形がはかどるライブラリ
← 代入
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
▷ パイプライン x ^ 2 %>% sum %>% sqrt という書き方もあります。
tibble() データフレームを作る
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。 =
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)
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)
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)
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。
行を抽出して列を選択する filter() とselect() ▷
inner_join() 結合する details orders × =
さらに結合する items × =
mutate() 列を追加する
結果をdに代入 d
在庫タイプ別の合計金額 ▷ d
注文番号ごとの合計金額 ▷ d
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
dとsを結合
注文番号ごとの割合
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
nestとmapの処理の流れ(1)
nestとmapの処理の流れ(2)
nestとmapの処理の流れ(3)
nestとmapの処理の流れ(4)
nestとmapの処理の流れ(5)
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