クロス集計〜公式：dplyr + tidyr = (xtabs|(f)table) - My Life as a Mock Quant
特にやりたくはないんだけど、クロス集計をしなければならない状況がある。そんなときExcelを使ってもいいんだろうけど、レポーティングまで含めてRでやってしまいたい、あると思います。そんな時どうするかって話。 Rには既に xtabs関数 (f)table関数 というクロス集計してくれる関数があるんだけど、こいつらの使い方覚えるのめんどくさい（毎度ググってる）し、特に他のデータハンドリング系関数との相性もよくはないので、全てdplyr＆tidyrパッケージで済ませたい。 なので、以下、xtabs＆table関数の結果と同じになるように、dplyr&tidyrで書いてみる。 使用するパッケージ 当然、dplyr&tidyrは使う。 library(dplyr) library(tidyr) dplyr, tidyrの使い方については plyr: データ分割-関数適用-再結合を効率的に - Hea
ログ解析入門withR InnovationEggNo3
フリーソフトウェア「KH Coder」を使った計量テキスト分析 ―手軽なマウス操作による分析からプラグイン作成まで― #TokyoWebmining 41stkhcoder
『2-0の魔力なんて無かった』
皆様こんにちは、アメーバのデータ分析に携わっている和田(@wdkz) です。あと少しでサッカーワールドカップ2014が開幕しそうな今日このごろ（*執筆時点）、サッカー好きな自分としては楽しみで仕方ありません。ちなみに好きな(だった)選手はアルベルティーニ、グアルディオラ、ピルロです。今回のワールドカップも2006年の大会同様に大活躍するピルロを見たいですねー。また、大久保のサプライズ選考で話題となった日本代表にも期待しています。大久保といえば自身の名を冠した「オオクボ」というフェイントがあることは皆さんご存知でしょうか？スペインマジョルカ時代にも試合で使っていたので、ヨーロッパでは「クライフターン」に匹敵するくらいの知名度があるはずです(きっと)。 というわけで、本記事ではサッカーワールドカップのデータをRを使って分析してみたいと思います。 今回分析する項目 1. ゴールの生じやすい時間
plyrパッケージの使い方メモ
となる。 まずはパッケージのロードと、よく使われるサンプルデータ（baseball)を表示 library(plyr) head(baseball) ## id year stint team lg g ab r h X2b X3b hr rbi sb cs bb so ## 4 ansonca01 1871 1 RC1 25 120 29 39 11 3 0 16 6 2 2 1 ## 44 forceda01 1871 1 WS3 32 162 45 45 9 4 0 29 8 0 4 0 ## 68 mathebo01 1871 1 FW1 19 89 15 24 3 1 0 10 2 1 2 0 ## 99 startjo01 1871 1 NY2 33 161 35 58 5 1 1 34 4 2 3 0 ## 102 suttoez01 1871 1 CL1 29 128 35
dplyrのバージョンが0.2に上がって - 盆栽日記
dplyrのバージョンが2.0に上がって少し便利になりました。 詳しくは以下のリリースノートをご覧ください。 https://github.com/hadley/dplyr/releases/tag/v0.2.0 以下の3点が大きな変更点。 %.%が%>%に変わった do()が生まれ変わった 新しい便利関数が加わった 簡単に解説します。 %.%が%>%に変わった %.%（chain演算子）は皆様多用されているかと思いますがいかんせんシフトキーを一度離す必要があるのでタイプしづらい。ということでmagrittrパッケージから%>%演算子をインポートしてきたとのことです。%.%はいずれ廃止するけど、すぐじゃないからまあ慌てるなとも。 do()が生まれ変わった do()は今回のバージョンアップに伴い生まれ変わったとのことです（completely overhauled）。 正直な話、do()使っ
tidyr: シンプルなデータ変形ツール
data.frameを縦長・横広・入れ子に変形・整形するためのツール。 dplyr や purrr と一緒に使うとよい。 reshape2 を置き換えるべく再設計された改良版。 tidyverse に含まれているので、 install.packages("tidyverse") で一括インストール、 library(tidyverse) で一括ロード。 https://r4ds.hadley.nz/data-tidy.html https://github.com/tidyverse/tidyr vignette("tidy-data") demo(package = "tidyr") https://speakerdeck.com/yutannihilation/tidyr-pivot パイプ演算子 |> についてはdplyrを参照。 Pivoting: 縦長 ↔ 横広 https://
Rでデータハンドリング ～データフレーム30分クッキング～
で データハンドリング ～ データフレーム 30 分クッキング ～ 2 本日のメニュー � データフレームとは ← � データフレームの作成 � データハンドリングの方法と例 3 データフレームとは EXCEL：シート ACCESS：テーブル SAS：データセット � 統計解析を行うデータの形式は様々 � （ R 上で）データを手で入力して・・・ � テキストファイル，EXCEL，ACCESS，SAS などの形式 � R でデータ解析を行う際は，データフレームという形式 にデータを変換することが多い（見た目は行列） 4 データフレームとは � 数値ベクトルや文字ベクトル， 因子ベクトルなどの異なる型の データをまとめてもつ変数 ⇒ 外見は行列と同じ ⇒ 各列の要素の型はバラバラ でも構わない � データフレームの各行・各列は ラベルを必ず持ち，ラベルに よる操作が可能 5 本日のメニュー
R入門（dplyrでデータ加工)-TokyoR42
5. 分析ツール ● R○ 無料,非エンジニアでも扱いやすい言語 ● Python ○ Numpy, Scipy, Scikit-learnなどの科学計算ライブラリ が充実。エンジニアに親しまれやすい ● Julia ○ 2012年登場,玄人向け, 開発段階 ● Excel ○ ほとんどの人が使える。ピボットテーブル便利 ● など Japan.Rでパネルディスカッションを 予定してます。 7. R言語の使い方に困ったら ● Rjpwiki ○ http://www.okada.jp.org/RWiki/ ● RPubs ○ https://rpubs.com/ ● seekR ○ http://seekr.jp/ ● R-tips ○ http://cse.naro.affrc.go.jp/takezawa/r-tips/r.html ● JIN’S Page ○ http://www1.
plyr: データ分割-関数適用-再結合を効率的に
Split, Apply, Combine 特定の条件でデータを分割し、それぞれに関数を適用し、再びそれを統合する。 R標準 apply 系の関数よりも直感的な使い方ができ、処理も高速。 Rの中から install.packages("plyr") でインストールし、 使う前に library(plyr) で読み込む。 http://plyr.had.co.nz/ http://www.jstatsoft.org/v40/i01 https://www.rdocumentation.org/packages/plyr https://cran.r-project.org/web/packages/plyr/index.html コア関数 from to array da.fr list nothing array aaply adply alply a_ply data.frame dap
44. データの加工と抽出 - R-Source
論理ベクトルが TRUE となっている行にのみアクセスする．例えば x[sapply(x, is.numeric)] ならば数値データにのみアクセスする．
「plyrパッケージで君も前処理スタ☆」改め「plyrパッケージ徹底入門」
14. 何はともあれ可視化しておく 14 Ozone50 100 150 0 50 100 150 Cor : 0.348 5: 0.243 6: 0.718 7: 0.429 8: 0.53 9: 0.18 Cor : -0.612 5: -0.451 6: 0.357 7: -0.667 8: -0.74 9: -0.61 Cor : 0.699 5: 0.613 6: 0.668 7: 0.723 8: 0.605 9: 0.828 Solar.R100 200 300 0 100 200 300 Cor : -0.127 5: -0.217 6: 0.612 7: -0.234 8: -0.188 9: -0.0939 Cor : 0.294 5: 0.482 6: 0.647 7: 0.331 8: 0.457 9: 0.123 Wind10 15 20 5 10 15 20 C
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