Rで様々な表を書く。<br />パラメータの多いStanの結果も美しい表に。 – MrUnadon – Bayesian Statistical Modelings with R and Rstan
まずはTwitterでこの記事をシェアする author: Unadon (見習い飯炊き兵) 動作環境:Mac OS Sierra 10.12.1; R version３.３.１; rstan 2.10.1 はじめに Rを使う時、私はわざわざ表など使わず、”head(data)”なんかでデータの確認を済ませてしまったりすることが多いです。 でも、他人と共有するとなると、見せ方を考えなければならない。それで、面倒だけどエクセルにコピペして…とやっていました。 また、Rのコンソールに収まりきれないデータを確認したいときなども、何らかの手立てを考える必要があるとおもいます。 今回は、そんなデータの確認に使える”表の出力”についてまとめていきます。 本稿のお品書き package{DT}: dataframeをHTMLの表に一発変換(データが大きい場合有用) package{knitr}: dat
JapanR_2017_LT // Speaker Deck
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tidyverse脳になって階層構造のあるデータフレームを使いこなそう
@yutannihilationが書いたtidyverseの記事を眠気眼の状態で読んでしまって、眠気も吹き飛んで3時起きしました。訴訟。 さて、Rアドベントカレンダーの中で @yutannihilation や @takeshi0406 がtidyverseについての記事を続けて書いていることからも、tidyverseの普及具合がわかる昨今ですが、これらの記事の中であまり言及されていないことがあります。それはtidyverseに含まれるパッケージの一つである{dplyr}や{tidyr}が提供するnested data frameです。私個人はこれを階層構造のあるデータフレームと呼んでいます。 一人Rアドベントカレンダーの3日目では、tidyverseに欠かせない思想である、この階層構造のあるデータフレームについて説明をしたいと思います。といっても春先に書いたこの記事の再放送的な感じでもあ
俺たちのtidyverseはこれからだ！ - Technically, technophobic.
※この投稿はR Advent Calendar 2016の6日目の記事です。 11/27のJapan.R 2016でLTしたtidyverseについて書きます。スライドは以下です。 Tidyverseとは from yutannihilation （ちなみに、この投稿のタイトルは@siero5335さんのツイートがエモくてすてきだったので勝手に拝借しました。すみません） tidyverseとは 単に「tidyverse」と言ったときに、この言葉が指す対象はいくつかあります。 概念 パッケージ （GitHub上の）組織 あと、誰が運営しているのか分からない謎のTwitterアカウントとかもあるんですが、あれはたぶんただの脇役なので捨ておきましょう。以下、順番に説明していきます。 tidyverse（概念） tidyverseというのは、R界の神として崇められるHadley Wickhamが作
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