library(dplyr) df <- data.frame(num=1:100) srcs <- temp_srcs("sqlite") tbls <- dplyr:::temp_load(srcs, list(df=df)) temp_tbl <- tbls$sqlite$df print(temp_tbl)
ggplot2で可視化したグラフを資料等で貼り付ける時に、様々な人のことを考えて軸の表記を変えたいという場合がある。 見やすさやさしさ以外は本質的には変わらないが、変更の仕方をたまに調べていることがあるためメモ。 利用ユーザ数が大変多い2つのウェブサイトがあり、そのユーザ数が時系列で記録されたようなデータがあるとする。 > library(tidyverse) > library(lubridate) > library(scales) > > set.seed(2345) > log_tbl <- tibble( + log_date = rep(seq(ymd("20201201"), ymd("20201231"), by = "day"), 2), + site = c(rep("A", 31), rep("G", 31)), + uu = c(rpois(31, 777), rp
ProductGitHub Desktop is now availableThe new GitHub Desktop is now available. It's a fast, easy way to contribute to projects from OS X and Windows. Whether you're new to GitHub or a seasoned user,… The new GitHub Desktop is now available. It’s a fast, easy way to contribute to projects from OS X and Windows. Whether you’re new to GitHub or a seasoned user, GitHub Desktop is designed to simplify
はじめに これまでの連載ではテキストエディタなどでR Markdownの.Rmdファイルを作成して、生Rのコンソールやバッチでレポート出力するという作業を想定していました。レポート作成がルーチンワークになっていればこれはこれで便利です。しかし、探索的な解析をしながらレポートを作りたいといった場合、Rコード片の記述・評価を行いながら、必要なものをレポートに載せていく、という作業になるため、シンプルで最低限の機能のみを実装した生Rは決して使いやすいものではありません。 ではどうするか。レポート作成環境とRコードの実行環境の共存のために、意識の高い我々は生Rを捨て去り、RStudioを使いましょう。RStudioはRでデータ解析を行うための統合解析環境ともいうべきもので、次のような機能を提供します。 コード記述支援(コード補完・スマートインデント・関数定義へのジャンプ) プロジェクト機能(非常に
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