Rで解析：インタラクティブなピボットテーブル。「rpivotTable」パッケージ
データの特徴を探るのに大変便利な、インタラクティブなピポットテーブルを出力するパッケージの紹介です。とにかく使用してみることをオススメします。 本パッケージではテーブルでデータの出現数、割合、最大値や最小値などを表示するだけではなく、ヒートマップ、折れ線グラフ、棒グラフ、積み上げグラフなどでインタラクティブに確認することができます。 パッケージのバージョンは0.3.0。実行コマンドはwindows 11のR version 4.1.2で確認しています。 パッケージのインストール下記、コマンドを実行してください。 #パッケージのインストール install.packages("rpivotTable")実行コマンド詳細はコメント、パッケージのヘルプを確認してください。コマンドを実行すると結果はRではブラウザ、RStudioを利用することでViewerおよびwebブラウザでも操作が可能です。
【R】Rで関数型プログラミング - 歩いたら休め
最近Rを使っていて、dplyrなどの強力なパッケージで気軽にデータの成形ができることに感動しています。 先輩に渡してもらったコードの中で、tidyr::spreadにデータフレームをパイプ%>%で渡し、 データの成形を一気に終わらせていて、こいつはただごとではないと感じました。 その後、今日の仕事時間の半分はRで遊んでました。 もうPythonのpandasなんかでデータの集計なんてできません。 qiita.com ただ、私はPythonユーザーなので、リストっぽいものは全部リストっぽく操作できる統一的な世界観に慣れてしまっているため、 Rの無駄に高機能な関数を使って操作することに慣れません。 毎回「こんな関数ないかなー」と調べたり、「さっきも同じようなコード書いたよなあ」と思ったり、 強い関数を使っている分、多くの関数を知らないと意味が分からないコードになってしまいがちです。 ところで、
政府統計の総合窓口(e-Stat)のAPIを使ってみよう [R編] - Qiita
はじめに Qiita Rアドベント に政府統計ポータル（e-Stat）と R でサンタさんの12月の出費動向を調べてみたという良記事がありました。 とても参考になるのですが、ポータルからマウスで項目をクリックしていくのが大変です。特に最後の方のフェーズではページが強制的にフルスクリーンになってしまい、上記アドベントの操作を確認できなくなります。 そこでAPIを使ってみます。 その前に、e-Stat API を少し触ってみましょう。 公式説明PDFをパクる 恐れおおくも総務省統計局統計センター様謹製PDF の最後の事例をパクります。 RCurl でjson形式のデータを引っ張ってきます。次世代統計システムから取得した自分のアカウントが必要です。以下のコードで yourAPPID の部分を取得したID に変更してください。 さらに加えて、統計表IDや分類表IDが必要なんですが、後述します。 >
![政府統計の総合窓口(e-Stat)のAPIを使ってみよう [R編] - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3bd856b17c9617e8636631f09579cefb652cfedc/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JUU2JTk0JUJGJUU1JUJBJTlDJUU3JUI1JUIxJUU4JUE4JTg4JUUzJTgxJUFFJUU3JUI3JThGJUU1JTkwJTg4JUU3JUFBJTkzJUU1JThGJUEzJTI4ZS1TdGF0JTI5JUUzJTgxJUFFQVBJJUUzJTgyJTkyJUU0JUJEJUJGJUUzJTgxJUEzJUUzJTgxJUE2JUUzJTgxJUJGJUUzJTgyJTg4JUUzJTgxJTg2JTIwJTVCUiVFNyVCNyVBOCU1RCZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnM9NzFmZmQwOTBjNmJmMzY2MjEwYzc2NmU2MmNkMThiMjA%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBSX0xpbnV4JnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz0yMmU3MGFmMWFjYjEwZmQzZmE2NWQ2ZjllZTliYjUzMA%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D068a7d77f1c5d7ea4e23469eaf685629)
R vs Python：データ解析を比較 | POSTD
主観的な観点からPythonとRの比較した記事は山ほどあります。それらに私たちの意見を追加する形でこの記事を書きますが、今回はこの2つの言語をより客観的な目線で見ていきたいと思います。PythonとRを比較をしていき、同じ結果を引き出すためにはそれぞれどんなコードが必要なのかを提示していきます。こうすることで、推測ではなく、それぞれの言語の強みと弱みの両者をしっかりと理解できます。 Dataquest では、PythonとRの両方の言語のレッスンを行っていますが、データサイエンスのツールキットの中では両者ともそれぞれに適所があります。 この記事では、NBA選手の2013/2014年シーズンの活躍を分析したデータセットを解析していきます。ファイルは ここ からダウンロードしてください。解析はまずPythonとRのコードを示してから、その後に2つの異なるアプローチを解説し議論していきます。つま
ggplot2再入門（2015年バージョン）
最新版はこちら： https://speakerdeck.com/yutannihilation/ggplot2zai-ru-menRead less
可視化で理解する「負の二項分布」 - ほくそ笑む
みどりぼんでカウントデータの過分散対策のために使われると書かれている負の二項分布ですが、Wikipediaの説明を読んでもよく分かりません。 そこでおススメなのが、このスライドです。 負の二項分布について from Hiroshi Shimizu ようするに、負の二項分布は、 がガンマ分布に従うようなポアソン分布だと思えばだいたい OK みたいです。 今日はこれを可視化してみます。 負の二項分布(Negative Binomial Distribution) 負の二項分布はパラメータを 2つ持ちます。成功回数を表す と成功確率を表す です。 統計言語 R には負の二項分布に従う乱数を生成する関数 rnbinom() があり、これらのパラメータはそれぞれ引数 size と prob に対応しています。 したがって、, の負の二項分布は次のようにして描画できます。 negative_binom
Rで解析:グーグルマップへいろいろ追記「RgoogleMaps」パッケージの紹介
グーグルマップのデータをローカルに取得し、矢印やポイント、文字を追記できる「RgoogleMaps」パッケージの紹介です。なお、ローカルに取得した地図データはネットに接続しなくとも、矢印やポイント、文字の追記が可能です。 パッケージでは、矢印、点、線、テキストを地図に追記することができます。また、サーバーへ負担をかけない「優しいパッケージ」です。 パワーポイントなどで情報を追記していた方にオススメです。札幌市内を例に紹介します。 機会があれば、また札幌に散歩へいきたいと思います。今の時期、北海道最高です。 パッケージのバージョンは1.2.0.7。実行コマンドはR version 3.2.2で確認しています。 パッケージのインストール下記コマンドを実行してください。 #パッケージのインストール install.packages("RgoogleMaps")実行コマンド詳細はコメント、パッケー
「Rプログラミング入門」をPythonで書き直す - めもめも
何の話かというと RStudioではじめるRプログラミング入門 作者: Garrett Grolemund,大橋真也,長尾高弘出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2015/03/25メディア: 大型本この商品を含むブログを見る 某編集長から上記の書籍が送られてきて、「これは、次はRの本を書けという指示か？？？？」と勘ぐってみたものの、筆者はPython派なので、「これと同じことは全部Pythonでもできるんだよー」と言いたくなって、このエントリーを書き始めた次第です。ちなみに、この本、Rの入門書としてはよくできているので、これのPython版ができたら、それはそれで役に立つ気もします。 なお、このエントリーでは、あくまでコードの部分だけを書き直して、RとPythonの差異についての説明だけを行ないます。コードそのものの説明については、上記の書籍をご購入ください。 環境準備 IP
データの不備を統計的に見抜く (Gelman's Secret Weapon) - ほくそ笑む
リクルートの高柳さん、Yahooの簑田さんと共同で翻訳した本が出版されます。 「みんなのR」(原題：R for Everyone)です。 みんなのR -データ分析と統計解析の新しい教科書- 作者: Jared P. Lander,Tokyo.R（協力）,高柳慎一,牧山幸史,簑田高志出版社/メーカー: マイナビ発売日: 2015/06/30メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ (7件) を見る この本は、統計言語 R のインストール・基本的な使い方から始まり、統計解析の基礎からちょっと高度な話題まで、幅広く取り扱っています。 特徴としては、 RStudio の使用を推奨 グラフィクスはすべて ggplot2 を使用 plyr, data.table, stringr といった、モダンな便利パッケージを使用*1 説明に使用されるデータはすべて Web からダウンロード可能 R
Python for R Users
2. Basic Commands Dec 2014 Copyrigt www.decisionstats.com Licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License. i Functions R Python Downloading and installing a package install.packages('name') pip install name Load a package library('name') import name as other_name Checking working directory getwd() import os os.getcwd() Setting working directory setw
Tokyor42 ggplot2
2. AGENDA n 自己紹介 n ggplot2によるデータの可視化 n ggplot2とは n 棒グラフ n 折れ線グラフ n 散布図 n ヒストグラム n 箱ひげ図 3. AGENDA n 自己紹介 n ggplot2によるデータの可視化 n ggplot2とは n 棒グラフ n 折れ線グラフ n 散布図 n ヒストグラム n 箱ひげ図 4. 自己紹介 里 洋平 （@yokkuns） Ø やってきたこと Ø Webアプリ開発 Ø 統計解析/データマイニング Ø マーケティング Ø 今やってること Ø 全社横断の分析 Ø 分析環境の整備
「R Tips」で学ぶR言語のプログラミング的Tips
統計学やR言語を勉強していく過程で、R言語のプログラミング的な側面や言語仕様をちゃんと理解したいと思うようになりました。ということでチャンレンジしたのが、『R-Tips』です。 このサイトはいくつかのトピックに分かれているので、自分のRの使い方に合わせて勉強しや少なっています。まだまだ前半戦ですが、特に覚えておきたいコマンドを中心にメモを書いていきます。 (03/22 10:50) 回帰分析部分の説明を追記 x <- "1245"< span> # 中身についての情報を取得 str(x) #=> chr "1245" summary(x) # Length Class Mode # 1 character character # 基本的な情報 y <- c(2, 3, 4, 5)< span> summary(y) # Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Ma
第４２回Tokyo.Rを開催しました。 - yokkunsの日記
第４２回Tokyo.Rを開催しました！ https://atnd.org/events/54680 今回は、いつもと違って、Y!Jのでの開催で、 株式会社Qubital（キュービタル）データサイエンスさんの社員の方々がスタッフをやってくださいました。 ありがとうございます！！ 前半セッション R入門（dplyrでデータ加工)：@gepuro R入門（dplyrでデータ加工)-TokyoR42 from Atsushi Hayakawa ggplot2によるデータ可視化：@yokkuns Tokyor42 ggplot2 from Yohei Sato Rコードと実行結果：http://rpubs.com/yokkuns/27108 データ分析するときの4つの視点：@yokkuns Tokyor42_r_datamining_18 from Yohei Sato Rコードと実行結果：http
Rのパワーアップキットを使ってイケてるグラフをサクッと作成しよう【R入門講座】
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
Python + PypeRでPythonからRをつかってみる - 工作とかオーディオとか
Pythonは機械学習周りのパッケージは充実している感じがあるのですが、どうにも統計周りのパッケージが不足している感じがあって、PythonからRを叩くパッケージを試してみることにしました。 PythonからRをつかうパッケージとしてはRPy2が有名っぽいですが、 There is currently no binaries or support for Microsoft Windows (more for lack of ressources than anything else). とのことで・・・ 試しにeasy_installでインストールしてみましたがエラーが出てインストールできなかったので、違う方法を試すことにしました。 PythonからRを使いたい -だがRPy2おめーはダメだ- - 盆栽日記を見てPypeRのほうを試すことにしました。 インストールはいつもどおりeasy_
簡単:RとGoogle Analyticsの連携
Google Cloud Platform lets you build, deploy, and scale applications, websites, and services on the ... にアクセスして、プロジェクトを新規作成し「APIと認証」から「APIを見る」にAnalytics APIと入力しステータスをONにしてください。その後、「認証情報」から新しいクライアントIDをアプリケーションの種類を「インストールされているアプリケーション」で作成し、クライアントIDならびにクライアントシークレットを取得してください。なお、インストールされているアプリケーションの種類は「その他」で構いません。 パッケージのインストール 下記のコマンドを実行してください。 [code language=”R”] #パッケージのインストール install.packages(“RGoogl
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RPubs - R中級入門；プログラミングで自作関数を
R と SQL を対応付けてみた 〜data.table 編〜 - あらびき日記
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