Juliaでデータサイエンス100本ノック（構造化データ加工編） - Qiita

データサイエンティスト協会によるデータサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）をJuliaで解きました。 はじめに わざわざ紹介するまでもありませんが、Juliaは書きやすくて実行が速いモダンな科学計算向け言語として昨今注目を集めています。ただ、まだデータをこねくりまわすコード例が少なく、前処理などの用途で使うには少しとっつきづらさも残っていると思います。つい先月公開されたデータサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）はそんな日頃遭遇するデータ処理のタスクを効果的にカバーしているもので、Python、R、SQLでの回答例もついています。ということで、いっちょこれをJuliaでやって実地で使えるように練習しようと思い立ち、やってみました。いくぶんでも参考になるかもしれないので、あくまで一回答例として公開してみます。 コード https://github.com/Ken-Kurok

[sh19910711]

"JuliaでRのtidyverseのようにテーブルを扱うため、DataFrames.jlを基本として、クエリ機能をDataFramesMetaで補っています。Rの %>%　に相当する |> でどんどん処理をつなげていけるのが便利です"

[misshiki]

“データサイエンティスト協会によるデータサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）をJuliaで解きました。”