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
前処理勉強会_発表資料_MITTI_20210724.pdf
Search
Sponsored
·
Your Podcast. Everywhere. Effortlessly.
Share. Educate. Inspire. Entertain. You do you. We'll handle the rest.
→
mitti1210
July 21, 2021
Science
3
1.4k
前処理勉強会_発表資料_MITTI_20210724.pdf
Rによるオープンデータ前処理勉強会(医療データ)の発表資料です。
勉強会はこちら
https://connpass.com/event/219249/
mitti1210
July 21, 2021
Tweet
Share
More Decks by mitti1210
See All by mitti1210
前処理R 第2回資料
mitti1210
0
420
Rによるオープンデータ 前処理勉強会(医療データ) _オープニング
mitti1210
3
2.1k
前処理をRでしたい! ~DPCデータに挑戦!~
mitti1210
2
240
Fukuoka.R #15 順序尺度の時系列変化を 折れ線グラフとヒートマップで 可視化してみた
mitti1210
1
13k
20190605_プログラム未経験者がMOOCでRを独学してみたら・・・
mitti1210
1
12k
Other Decks in Science
See All in Science
AIによる科学の加速: 各領域での革新と共創の未来
masayamoriofficial
0
460
データベース12: 正規化(2/2) - データ従属性に基づく正規化
trycycle
PRO
0
1.1k
因果推論と機械学習
sshimizu2006
1
880
白金鉱業Vol.21【初学者向け発表枠】身近な例から学ぶ数理最適化の基礎 / Learning the Basics of Mathematical Optimization Through Everyday Examples
brainpadpr
1
660
コンピュータビジョンによるロボットの視覚と判断:宇宙空間での適応と課題
hf149
1
570
力学系から見た現代的な機械学習
hanbao
3
4k
People who frequently use ChatGPT for writing tasks are accurate and robust detectors of AI-generated text
rudorudo11
0
210
【RSJ2025】PAMIQ Core: リアルタイム継続学習のための⾮同期推論・学習フレームワーク
gesonanko
0
700
タンパク質間相互作⽤を利⽤した⼈⼯知能による新しい薬剤遺伝⼦-疾患相互作⽤の同定
tagtag
PRO
0
180
データマイニング - グラフ構造の諸指標
trycycle
PRO
0
280
知能とはなにかーヒトとAIのあいだー
tagtag
PRO
0
170
イロレーティングを活用した関東大学サッカーの定量的実力評価 / A quantitative performance evaluation of Kanto University Football Association using Elo rating
konakalab
0
220
Featured
See All Featured
Building Adaptive Systems
keathley
44
3k
Practical Orchestrator
shlominoach
191
11k
Learning to Love Humans: Emotional Interface Design
aarron
275
41k
The State of eCommerce SEO: How to Win in Today's Products SERPs - #SEOweek
aleyda
2
9.9k
Let's Do A Bunch of Simple Stuff to Make Websites Faster
chriscoyier
508
140k
Beyond borders and beyond the search box: How to win the global "messy middle" with AI-driven SEO
davidcarrasco
3
77
How to Think Like a Performance Engineer
csswizardry
28
2.5k
Leveraging LLMs for student feedback in introductory data science courses - posit::conf(2025)
minecr
1
200
The Myth of the Modular Monolith - Day 2 Keynote - Rails World 2024
eileencodes
26
3.4k
世界の人気アプリ100個を分析して見えたペイウォール設計の心得
akihiro_kokubo
PRO
67
37k
個人開発の失敗を避けるイケてる考え方 / tips for indie hackers
panda_program
122
21k
Intergalactic Javascript Robots from Outer Space
tanoku
273
27k
Transcript
લॲཧΛRͰͬͯΈͨʂ DPCσʔλʹઓʂ 1 2021/07/24 MITTI
ϑΥϧμͷ४උ .*55*ͷൃදͰҎԼͷߏͰϑΥϧμΛ࡞͍ͬͯ·͢ 3ͰͰ͖·͕࣌ؒ͢ͷ߹্ল͘ͷͰࣄલʹ࡞͢ΔͱਐΊ͍͢Ͱ͢ 2 ϓϩδΣΫτ ϑΥϧμ JOQVU TVNNBSZ .%$@@ PVUQVU
JOQVU .%$@@
μϯϩʔυ 3 ͜ͷ4 ࢪઃ֓ཁද ʢ̔ʣ࣬ױผखज़ผूܭ MDC07 ˎ2016,20172ͭʹ͔Ε͍ͯΔ MDC07ɿܗ֎Պ
μϯϩʔυͱอଘϑΝΠϧ໊ ͜ͷϑΥϧμ໊ͱϑΝΠϧ໊ͰਐΊ·͢ 4 ϓϩδΣΫτ ϑΥϧμ JOQVU TVNNBSZ .%$@@ PVUQVU TVNNBSZ
.%$@@ ʢ̔ʣ࣬ױผखज़ผूܭ MDC07 ࢪઃ֓ཁද
ࣄલ४උ 5 #ࠓճtidyverseύοέʔδΛ͍·͢ɻ #Πϯετʔϧͨ͜͠ͱͳ͍ํઌʹΠϯετʔϧ install.packages(“tidyverse") #ͲͪΒͷൃදͰ͍·͢ #Πϯετʔϧͨ͠ύοέʔδͷݺͼग़͠ library(tidyverse) #ࠓճಛʹdplyr,tidyr,stringr,purrrΛ༻ library(readxl)
#excelͷಡΈࠐΈʹ༻
ୀӃױऀௐࠪ 6 https://www.mhlw.go.jp/stf/shingi2/0000196043_00003.html
ख࡞ۀͰͰ͖Δʁ 7 ෳྻ໊ ࡏӃ ͍Βͳ͍ ϋΠϑϯ ͍Βͳ͍ ͕มΘΔͱ ૿͑ͨΓݮͬͨΓ͢Δ ͕มΘΔͱ
පӃ໊͕มΘΔ͜ͱ͕͋Δ ͕มΘΔͱ ප໊มΘΔ͜ͱ͕͋Δ ԣྻɺॎߦ ºؒ ʢ༌݂Ҏ֎ͷ࠶ܝʣ Λআ͍͕ͨ߹ܭ ͕มΘΔͱ ൪߸ҧ͏͜ͱ͕͋Δ ௨൪ʹલͷͷࠂࣔ൪߸
͜ΕͳΒੳʹ͔͚ͨΓάϥϑ͕࡞ΕΔ 8 ͰมΘΔ൪߸Λ ἧ͑ͨ ࢢொଜ໊͚ͨ ෳΛͭͳ͛ͨ ප໊ͰݕࡧͰ͖Δ ਓ͚ͩʹͨ͠
ࠓճͷલॲཧ ˔UJEZʢવσʔλʣʹ͢Δ ˔จࣈྻॲཧ ˔܁Γฦ͠ॲཧʹରԠ͢Δ ˔ؔͰ·ͱΊΔ 9
UJEZʢવσʔλʣͱʁ 8JLJQFEJB༷ΑΓ IUUQTKBXJLJQFEJBPSHXJLJ5JEZ@EBUB 10
σʔλͷܗɿUJEZS 11 ࡶવσʔλ %>% pivot_longer ( col = c("6࣌", "12࣌",
“18࣌”) , names_to = “࣌ࠁ” , values_to = “ఱؾ”)
UJEZʹ͢ΔͨΊͷઓ͍ 12 5JEZ /PU5JEZ
ࠓճͷલॲཧ ˔UJEZʢવσʔλʣʹ͢ΔɿUJEZS ˔จࣈྻॲཧɿTUSJOHS ˔܁Γฦ͠ॲཧʹରԠ͢ΔɿQVSSS ˔ؔͰ·ͱΊΔɿGVODUJPO ˔͚ͬͭ͘ΔɿKPJO 13
จࣈྻॲཧɿTUSJOHS 14 TUSJOHS දతͳؔ આ໌ ݕࡧ TUS@EFUFDU ͋Δจࣈྻؚ͕·Ε͍ͯͨΒ536& நग़ TUS@FYUSBDU
TUS@FYUSBDU@BMM TUS@TVC ͋ΔύλʔϯʹҰக͢ΔจࣈྻΛநग़ ࠷ॳʢ࠷ޙʣ˓จࣈΛநग़ ஔ͖͑ TUS@SFQMBDF TUS@SFQMBDF@BMM ύλʔϯʹϚονͨ͠ՕॴΛஔ Ճ TUS@D จࣈྻΛ͚ͬͭ͘Δ https://kazutan.github.io/kazutanR/stringr-intro.html ͕ৄ͍͠Ͱ͢ʂ
TUSJOHSͱਖ਼نදݱ 15 ྫʣ“MDC_02_8_07_2019.xlsx"ͱ͍͏ϑΝΠϧ໊͔Β৭ʑऔΓग़͍ͨ͠ str_extract(“จࣈྻ”, “݅” ) ݅ʹ৭ʑͳࢦఆ͕Ͱ͖Δ [ ] ͜ͷதʹ͋Δɾจࣈɾه߸
\\d \\D จࣈ . ͳΜͰO K * 0ճҎ্ͷ܁Γฦ͠ { } ׅހͷ͚ͩ܁Γฦ͠ ^ จࣈྻͷઌ಄ $ จࣈྻͷ࠷ޙ fi MFl.%$@@@@YMTY TUS@FYUSBDU fi MF z<aaE>\^z TUS@FYUSBDU fi MF z.%$ <aaE>\^z TUS@FYUSBDU fi MF l<>Y z 4ܻ MDCɹҙͷ܁Γฦ͠ɹ4ܻ .(ه߸ͷυοτ)ɹ xɹɹɹҙͷ܁Γฦ͠
˔UJEZʢવσʔλʣʹ͢Δ ˔จࣈྻॲཧ ˔܁Γฦ͠ॲཧʹରԠ͢Δ ˔ؔͰ·ͱΊΔ 16
17 ྫʣ&YDFMͷෳλϒΛҰؾʹಡΈࠐΉ ܁Γฦ͠QVSSS
͚ͬͭ͘ΔɿEQMZSKPJO 18 https://github.com/rstudio/cheatsheets/raw/master/data-transformation.pdf
˔UJEZʢવσʔλʣʹ͢Δ ˔܁Γฦ͠ॲཧʹରԠ͢Δ ˔จࣈྻॲཧ ˔ؔͰ·ͱΊΔ 19
ؔͰ·ͱΊΔϝϦοτͱϙΠϯτ ˔ෆཁͳม͕ݮΔ ˔ଞͷϑΝΠϧͰར༻Ͱ͖ΔɻNBQ͕͍͘͢ͳΔɻ 20 ؔͰΘΕΔม Βͳ͍ ϑΥϧμʹ͋ΔϑΝΠϧΛ ·ͱΊͯಡΈࠐΊΔ
ؔͰ·ͱΊΔϝϦοτͱϙΠϯτ ˔͋Δ্͕ख͍͔ͬͨ͘Βͱ͍ͬͯҧ͏Ͱ্ख͘ߦ͔֬͘ೝඞཁ ɹɾYMT͕YMTYʹมΘͬͯରԠͰ͖Δίʔυ ɹɾΤϥʔ͕ग़ͨΒͦͷؔ͠ʹܧ͍͗ͯ͘͠ 21
۩ମྫ 22
ࠂࣔ൪߸Λଗ͑ΔͨΊͷલॲཧ 23
σʔλΛ֬ೝ ɾཉ͍͠σʔλ͚ͩ͜͜ ɾ˞ͷϚʔΫ͍Βͳ͍ ɾͷྻΛ͍ͨ͠ ɾվߦ͍Βͳ͍ 24 ▶︎
͜Ε͚ͩͳΒίʔυ͔͚ͦ͏
Ͱྻ໊͕มΘ͍ͬͯͳ͍͔νΣοΫ 25 1ʙ3ྻͱ”ࢪઃ໊”ͷྻ͚ͩཉ͍͠ʂ select(1:3, “ࢪઃ໊”)
SFBE@FYDFMͰಡΈࠐΉ 26 read_excel ( path=ϑΝΠϧͷύε , sheet=γʔτͷ໊લ͔˓൪ͷγʔτ, #ࢦఆ͠ͳ͚Ε1ຕͷγʔτ skip=ઌ಄ʹ͍Βͳ͍ߦ͕͋Εࢦఆ ,
col_names=ྻ໊Λࢦఆ͍ͨ͠߹ʢFALSEʹ͢Δͱྻ໊ΛಡΈࠐ·ͳ͍ʣ , n_max=Կߦ·ͰಡΈࠐΉ͔ʁ ) ଓ͖σϞͰʂ
࡞ͬͨͷΛؔʹ͢Δ 27 ଓ͖σϞͰʂ
ࠂࣔ൪߸ͱ௨൪ͷؔ 28 ৽͍͠ͷ௨൪ͱݹ͍ͷࠂࣔ൪߸ͷࣈ͕߹͏Α͏ʹjoin͢Δ ৽͍͠ %>% left_join(ݹ͍, by = c(“௨൪” =
“ࠂࣔ൪߸”)
ʂ 29 ଓ͖σϞͰʂ
ࢢொଜ൪߸ ૯লͷσʔλ͔ΒࢢொଜίʔυͷϑΝΠϧ͕μϯϩʔυͰ͖Δ 30 https://www.soumu.go.jp/denshijiti/code.html
ୀӃױऀௐࠪ 31 https://www.mhlw.go.jp/stf/shingi2/0000196043_00003.html
·ͣྻ໊͔Β 32 ෳྻ໊ ࡏӃ ͍Βͳ͍ ϋΠϑϯ ͍Βͳ͍ ͕มΘΔͱ ૿͑ͨΓݮͬͨΓ͢Δ ͕มΘΔͱ
පӃ໊͕มΘΔ͜ͱ͕͋Δ ͕มΘΔͱ ප໊มΘΔ͜ͱ͕͋Δ ԣྻɺॎߦ ºؒ ʢ༌݂Ҏ֎ͷ࠶ܝʣ Λআ͍͕ͨ߹ܭ ͕มΘΔͱ ൪߸ҧ͏͜ͱ͕͋Δ ௨൪ʹલͷͷࠂࣔ൪߸
࡞ઓ ˔ྻ໊ͷΈΛಡΈࠐΈॎʹ͢Δ 33
࡞ઓ ˔UJEZS fi MM Ͱ/"Λ্ͷͰຒΊΔ 34
࡞ઓ ˔UJEZSVOJUF ͰෳྻΛͭʹ߹ମͤ͞Δ 35 ৽͍͠ྻ໊ ܨ͍͛ͨྻ ϕΫτϧʹม QVMM Ͱ0, ͜͜Ͱશ෦
࡞ઓ ˔TUS@SFQMBSF@BMMͰ/"ه߸Λফ͢ 36 ΈͰ͜ΕΒͷه߸εϖʔεΛফ͢͜ͱՄೳ ࠓճɻͱεϖʔεΛফͨ͠
ؔʹ͢Δ 37 ଓ͖σϞͰʂ
දه༳Εͷ֬ೝ 38 ࡏӃ ͍Βͳ͍ ϋΠϑϯ ͍Βͳ͍ ͕มΘΔͱ ૿͑ͨΓݮͬͨΓ͢Δ ͕มΘΔͱ පӃ໊͕มΘΔ͜ͱ͕͋Δ
͕มΘΔͱ ප໊มΘΔ͜ͱ͕͋Δ ԣྻɺॎߦ ºؒ ʢ༌݂Ҏ֎ͷ࠶ܝʣ Λআ͍͕ͨ߹ܭ ͕มΘΔͱ ൪߸ҧ͏͜ͱ͕͋Δ ௨൪ʹલͷͷࠂࣔ൪߸
දه༳ΕΛ୳͢ ˔֤ͷྻ໊Λऔಘ ˔TFUEJ ff Ͱยํʹ͔͠ͳ͍ͷΛ୳͢ TFUEJ ff " #
▶︎ "ʹ͔͠ແ͍ͷΛநग़ TFUEJ ff # " ▶︎ #ʹ͔͠ແ͍ͷΛநग़ 39
40 ͱɺͱಉ͡ ͱʹҧ͍͕͋Εදه༳ΕͷՄೳੑ දه༳ΕͰͳ͘ ͦͦͦͷʹ͔͠ͳ͔ͬͨՄೳੑ
͜ΕͰσʔλ͕ಡΈࠐΊΔʢޙͰ͢ʣ 41 ଓ͖σϞͰʂ
͍Βͳ͍ྻ 42 ࡏӃ ͍Βͳ͍ ϋΠϑϯ ͍Βͳ͍ ͕มΘΔͱ පӃ໊͕มΘΔ͜ͱ͕͋Δ ԣྻɺॎߦ ºؒ
ʢ༌݂Ҏ֎ͷ࠶ܝʣ Λআ͍͕ͨ߹ܭ ͕มΘΔͱ ൪߸ҧ͏͜ͱ͕͋Δ ௨൪ʹલͷͷࠂࣔ൪߸ ͕มΘΔͱ ප໊มΘΔ͜ͱ͕͋Δ ͕มΘΔͱ ૿͑ͨΓݮͬͨΓ͢Δ
ࡏӃͱʢ࠶ܝʣͷྻ͍Βͳ͍ ˔TFMFDU ͱDPOUBJOT ͰߜΓࠐΊΔ 43
ϋΠϑϯΛফ͢ ▶︎ σʔλʹม 44 ϋΠϑϯ ͍Βͳ͍ ͕มΘΔͱ පӃ໊͕มΘΔ͜ͱ͕͋Δ ԣྻɺॎߦ ºؒ
͕มΘΔͱ ൪߸ҧ͏͜ͱ͕͋Δ ௨൪ʹલͷͷࠂࣔ൪߸ ͕มΘΔͱ ૿͑ͨΓݮͬͨΓ͢Δ ͕มΘΔͱ ප໊มΘΔ͜ͱ͕͋Δ
SFBESQBSTF@OVNCFS ˔SFBESQBSTF@OVNCFS ࢦఆͨ͠ྻΛσʔλʹ͢Δ ˔NVUBUF BDSPTT બͼ͍ͨྻ ؔ Ͱෳྻಉ࣌ʹॲཧ͢Δ 45
/"Λʹม͢Δ ˔SFQMBDF@OB ࢦఆͨ͠ྻ ม͍ͨ͠ ˔ؔʹҾ͕͋Δ߹ෳͷؔΛඞཁͱ͢Δ߹ ɹNVUBUF BDSPTT બͼ͍ͨྻ
dؔ Λ͏ 46
͜͜·ͰΛؔʹ͢Δ 47 ଓ͖σϞͰʂ
ࠂࣔ൪߸͕Ͱҧ͏ 48 ͕มΘΔͱ පӃ໊͕มΘΔ͜ͱ͕͋Δ ԣྻɺॎߦ ºؒ ͕มΘΔͱ ൪߸ҧ͏͜ͱ͕͋Δ ௨൪ʹલͷͷࠂࣔ൪߸ ͕มΘΔͱ
૿͑ͨΓݮͬͨΓ͢Δ ͕มΘΔͱ ප໊มΘΔ͜ͱ͕͋Δ
ࢪઃ֓ཁදͱKPJO͢ΔʂDTWϑΝΠϧʹ͢Δ 49 ଓ͖σϞͰʂ
͜͜·ͰͰ͖Δͱ܁Γฦ͢͜ͱ͕Ͱ͖Δ 50 ԣྻɺॎߦ ºؒ ͕มΘΔͱ ૿͑ͨΓݮͬͨΓ͢Δ ͕มΘΔͱ ප໊มΘΔ͜ͱ͕͋Δ
51 ྫʣ&YDFMͷෳλϒΛҰؾʹಡΈࠐΉ ܁Γฦ͠QVSSS
˔ϑΥϧμʹ͋ΔΤΫηϧϑΝΠϧΛ·ͱΊͯಡΈࠐΉ -JTU fi MFT ϑΥϧμ໊ NBQؔΛͬͯ܁Γฦ͢ 52 pattern=Ͱ݅ΛߜΔ ଓ͖σϞͰʂ
ྻҧ͏ 53 ͕มΘΔͱ ૿͑ͨΓݮͬͨΓ͢Δ ͕มΘΔͱ ප໊มΘΔ͜ͱ͕͋Δ
XJEFσʔλ 54 σʔλ͕ԣʹฒΜͰ͍Δ
MPOHσʔλͳΒؔͳ͍ʂ ˔UJEZͳΒྻ͕૿͑Δ͚ͩ 55
UJEZSQJWPU@MPOHFSͰॎ࣋ͪσʔλʹม QJWPU@MPOHFS ɹDPMT·ͱΊ͍ͨྻ ɹOBNFT@UP·ͱ·ͬͨޙʢྻ໊ʣͷྻ໊ ɹWBMVFT@UP·ͱ·ͬͨޙʢʣͷྻ໊ 56
QJWPU@MPOHFSͷOBNFT@TFQ OBNFT@TFQͰྻΛׂ͢Δ͜ͱ͕Ͱ͖Δ 57
5JEZ 58 ଓ͖σϞͰʂ
දه༳ΕΛ͢ 59 ͕มΘΔͱ ප໊มΘΔ͜ͱ͕͋Δ
දه༳ΕΛ͢ ˔UJEZʹͳ͔ͬͨΒNVUBUFͱJGFMTFͰ͙͢ʹͤΔ 60
61 ྫʣ&YDFMͷෳλϒΛҰؾʹಡΈࠐΉ ܁Γฦ͠QVSSS
࠷ޙʹશ෦ͷϑΝΠϧΛಡΈࠐΉ 62 ଓ͖σϞͰʂ
͓ർΕ༷Ͱͨ͠ʂʂʂ ྻߦͷσʔλʂʂ 63
՝ ࠓճ࠷৽ͷͷපӃͷ໊લʹ߹Θ͍ͤͯΔ ɹɾ࠷৽ͷʹͳ͍පӃল͔Ε͍ͯΔ ɹɾ߹ซͨ͠පӃରԠ͍ͯ͠ͳ͍ ▶︎ ʢࣗͷࣄͷൣғͩͱࠔΒͳ͍͕ʣ ɹɹݚڀͰ͏ͳΒͬͱݫີʹ͢Δඞཁ͕͋Δ͔͠Εͳ͍
▶︎ ɹ%1$Λѻ͏ํͷҙݟΛͬͯΈ͍ͨͰ͢ɻ 64
લॲཧ͕Ͱ͖Ε࣍ʹਐΊΔ ूܭɹɹɹɹɹɹɹɹɹɹɹɹɹɹ8&#ΞϓϦʢTIJOZʣ 65
TIJOZͳΒʂʂʂ 66
ऴΘΓʹ ˔&YDFMͷख࡞ۀͰͰ͖ͳ͍͜ͱ͕3QZUIPOͳΒͰ͖ͯ͠·͍·͢ ˔ҩྍ౷ܭ&YDFMͷ࡞Γํ͕ྑ͚Εલॲཧ΄΅ඞཁ͋Γ·ͤΜ ˔ͨͩ৭ʑͳσʔλΛੳͨ͘͠ͳΔͱલॲཧඞཁʹͳΓ·͢ ɹʢ༧ࢉͷׂҎ্લॲཧʹ͍ͬͯΔͱ͍͏ӟʜʣ ˔·ͩ·ͩஓͳίʔυଟ͍Ͱ͢ɻ ɹͲͷఔͷ࣮ྗ͔ʢશવμϝ ࠷ݶΫϦΞ
ଈઓྗʹͳΔPSOPUʣ ɹΞυόΠεɾϑΟʔυόοΫ͍͚ͨͩΔͱ͍Ͱ͢ʂ 67