株式会社エム・ソフト
「ひとりで」「スマホで」「即座に」 測量ができるARアプリ スマホ de サーベイは、特別な機器を使用することなく、誰でも簡単に素早く土量や地形を把握することができるスマートフォンアプリです。土木・建築工事の現場で日常的に生じる測量業務を大幅に省力化することが可能です。 ひとりで測量！ TS（トータルステーション）や巻き尺を用いた従来の測量方法では、２名の計測員がそれぞれTSを操作したりプリズムを持って移動したりする必要がありましたが、スマホ de サーベイを使えば、ひとりの計測員がその場で簡単に測量することが可能です。 スマホだけ！ 従来は、測量結果をPCやクラウドに取り込んでから図化、計算をしていましたが、スマホ de サーベイはスマートフォン（iPhoneまたはiPad）のみで測量／計算を行うため、特別な機器や計算用のPC／クラウド環境も必要ありません。誤差は数％程度（※）で、最大1
概要 R で tidyverse (dplyr+tidyr) に使い慣れているが, Python に乗り換えると pandas がどうも使いにくい, と感じている人の視点で, Rの dplyr などとの比較を通して, pandas の効率的な使い方について書いています. そのため, 「R ユーザーへの」と書きましたが, R経験のない pandas ユーザーであってもなんらかの役に立つと思います. また, 自社インターン学生に対する教材も兼ねています. どちらかというと, 初歩を覚えたての初心者向けの記事となっています. データ分析は一発で終わることはまずなく, 集計・前処理を探索的に行う必要があります. よって, プログラムを頻繁に書き直す必要があり, 普段以上に保守性のある書き方, 例えば参照透過性を考慮した書き方をしたほうが便利です. R の tidyverse の強みとして, 再帰代
ｋ近傍法とは？理論とRでの実装方法！｜スタビジ
k近傍法とはデータを分類する時に活躍する手法です。 ある未知データが与えられたとき、周りの学習データのクラスからその未知データの分類を決定するもの。 そしてkとは手法に与えるパラメーターで、近くに存在する学習データのクラス数を示しています。 たとえば、このような状況では k＝3なので未知データの周りの3つのデータを判断材料とします。 実際に見てみると、青〇のクラスが2つ、緑△のクラスが1つなので、未知データは青〇と判断されます。 続いてこのkを5にするとどうなるでしょう？ k＝5なので周りの5個を判断材料とします。 実際に見てみると、青〇のクラスが2つ、緑△のクラスが3つなので、未知データは緑△と判断されます。 kの値を変えることで分類されるクラスが変わりましたね！ 今回挙げた例は非常に分類が難しい例であり、このような場合はそれほど多くありませんがkの値によって分類されるクラスが変わる可能
ホクソエムサポーターの松本です。音楽を作ったり聴いたりするのが趣味なので、音楽分析に興味があります。音データの分析にはPythonだとlibrosaというとても便利なパッケージがあるのですが、Rにはそういった汎用的なパッケージがなくてちょっと不便です。 最近ふとRでCQT（Constant-Q変換）をしてみたいと思い、既存のパッケージを使ってできないか探してみたところ特に見つからなかったので、どのように実装すればいいのか調べてみました。 スペクトログラムについて 音声や音楽データの分析を行う際には生の波形をそのまま扱うのではなく、スペクトログラム（時間周波数表現）に変換したものを特徴量として利用することがあります。下の画像は「あいうえお」という音声を録音したデータを表したものです。 左図の波形データは横軸は時間、縦軸は振幅を表します。右図のスペクトログラムは横軸は時間、縦軸は周波数、色はそ
各声優の「君を必ず守る」｜１３月２日
「君を必ず守る」cv櫻井孝宏→裏切る 「君を必ず守る」cv石田彰→主人公がトラウマになるような庇い方をして自分が死ぬ 「君を必ず守る」cv内田雄馬→守れない 「君を必ず守る」cv花江夏樹→裏切られる 「君を必ず守る」cv森川智之→ヒロインが死ぬ 「君を必ず守る」cv玄田哲章→敵が全滅する 「君を必ず守る」cv関智一→傷だらけで生還するが戦友を失う 「君を必ず守る」cv中田譲治→主人公を人間を超越した存在に改変してしまう 「君を必ず守る」cv石川界人→自分と主人公以外の世界を滅ぼそうとする 「君を必ず守る」cv杉田智和→「ありがとう杉田くん」cv中村悠一 「君を必ず守る」cv宮野真守→タイムリープする 「君を必ず守る」cv蒼井翔太→タイムリープする（リプライより） 「君を必ず守る」cv大塚明夫→全面核戦争を止める（リプライより） 「君を必ず守る」cv緒方恵美→守れるかどうかはともかくかなりの
Preface The aim of this book is to provide the fundamentals for data analysis for genomics. We developed this book based on the computational genomics courses we are giving every year. We have had invariably an interdisciplinary audience with backgrounds from physics, biology, medicine, math, computer science or other quantitative fields. We want this book to be a starting point for computational
折れ線グラフの端っこにラベルを付けるやつ（ggplot2） - StatsBeginner: 初学者の統計学習ノート
最近になって遅ればせながらggplot2を頻繁に使うようになってきました。 で、↑こういうふうに、折れ線の端っこにラベルを置きたいと思いました。白黒の記事原稿で4本もの折れ線を重ねるのは見づらいのでそもそもやめたほうがいいですが、人生いろいろあるわけです。 そして、ggplot2の線種は見分けがつきにくいので、凡例だけで示すのは難しい。 ググると解説ブログがいくつか見つかりますが、パット見では何をやっているのか意味がわかりやすくない気もしたので、メモしておきます。 考え方としては、 ggplot2の他にggrepelパッケージを入れておく。これは互いに重ならない「いい感じのラベル」を書くときに使うもの。 x軸の範囲を左右に少し広げておく。 折れ線の末端を「点」とみなして、そこに新たに散布図を描くようなイメージで、geom_text_repelでテキストを置く。 散布図にnudge（点とラベ
初心者向きにR言語を用いたFIRフィルターの作成方法をまとめました。基本的な流れは、前回投稿したR言語を用いたIIRフィルターの作成とほぼ同じです。 パッケージの準備 signal パッケージ[1]を使用し、FIRフィルターを作成します。まず、パッケージをインストールします。 #signalパッケージのダウンロード install.packages("signal") #ライブラリーの読み込み library("signal") #入力データの作成（周波数が10Hzと50Hzのサイン波のデータの合成、サンプリング周波数：1kHz、１０秒間のデータ） time <- seq(from=0, by=1/1000, length=10000) #時間軸 data <- sin(2*pi*10*time) + sin(2*pi*50*time) #入力データの図示 plot(time, data,
今回から、いよいよR言語を使って行う解析に入ります。最初の解析は、線形モデルによる回帰分析です。 Rでは様々な解析用・分析用関数が用意されています。そして、次の3種類がR言語で回帰分析用の関数として用意されているものです。 １．lsfit() ……最小二乗法を用いた回帰分析。 ２．lm() ……線形モデルを用いた回帰分析。 ３．glm() ……一般線形モデルを用いた回帰分析。 今回はこのうちの2つ目。”lm()”という関数を用いて、線形モデルによる回帰分析を行う方法について、説明してきます。Pythonでの回帰分析はこちら→Python3で線形モデルによる回帰分析とプロット
Rは簡単なプログラミング言語だよ、独特だけれどもね
データサイエンスブームもひと段落しつつあるこの頃であるが、統計解析や機械学習を行なうために、どのプログラミング言語を学習すべきかと言う質問はずっと頻出の質問だ。候補や推奨を見るとPython、R、Matlab、Juliaあたりが人気の候補だが、なぜかRは学習困難な言語と言う話がされることがあり*1、醜悪と言っている人もいる。しかし、人気のプログラミング言語の中ではシンプルな文法を持っているのがRなので、これは違和感のある主張だ。 1. Rの文法はとても簡素 他のプログラミング言語にそこそこ習熟*2してからRの文法を学ぶと、あれも無い、これも無いと、潔さに感服する。 1. 変数が値渡しのみ C/C++で言うポインターや、PythonやJuliaにある参照渡しと値渡しの違い*3に悩む必要がない。 2. 動的型付けのみ あらかじめ型宣言する必要もなく、関数すら変数として取り扱える*4。 3. 無
Rで学ぶ計量経済学と機械学習
Rで学ぶ計量経済学と機械学習 Contents Rの基礎 データ整理 test_scores.xlsx データの可視化 回帰分析 計量経済学１：回帰分析とマッチング 計量経済学２：操作変数法 計量経済学３：回帰不連続デザイン（+モンテカルロ・シミュレーション入門） 計量経済学４：固定効果モデル 計量経済学５：差の差(DID)法 機械学習１：線形回帰・ロジスティック回帰 機械学習２：リッジ回帰・Lasso 機械学習３：決定木・アンサンブル学習 機械学習４：ニューラルネットワーク・ディープラーニング・大規模言語モデル Authors 安藤道人（立教大学） 三田匡能（株式会社 GA technologies）
Raspberry Piでモーターを駆動——ケイエスワイ「モーター ドライバー ボード for Pi」発売｜fabcross
ケイエスワイは、Raspberry Pi向けの「モーター ドライバー ボード for Pi」を発売した。 同ボードは、NXP MC33886を2個搭載。Raspberry Piで2台のDCモーターまたは1台のステッピングモーター（バイポーラ駆動）を駆動できる。Raspberry Piを使った搬送用ロボットや、We-Botのような2軸で動かすロボットを自作するのに適しているという。 Raspberry Piの全モデルに対応するGPIOインターフェースソケット（メス）や、はんだ付け不要なモータースクリューターミナルを搭載する。モータードライバーチップに採用したMC33886は、大電流に対する短絡遮断機能および低電圧無効化機能を備える。ボードの外形寸法は65×56mmで重量が36g。電源入力範囲は7～40Vとなる。 価格は3300円（税込）で、同社ECサイトで販売中だ。
SkyWay（スカイウェイ） - NTT Communicationsが提供するWebRTCアプリ開発者向けマルチプラットフォームSDK&API
SkyWayは、ビデオ・音声・データ通信機能をアプリケーションに簡単に実装できる SDK&APIです。ビデオ会議や、オンライン診療、遠隔ロボットなど、リアルタイムな コミュニケーションを実現します。
これはR Advent Calendar 2021の24日目の記事です（ということにさっきしました）（遅刻）。 https://qiita.com/advent-calendar/2021/rlang Apache ArrowとDuckDB arrowパッケージ Rのarrowパッケージ（バージョン6.0.0）に遂にjoin系の機能やdplyr::group_by()への対応が入りいよいよ日常的に使っていきたいと思ったのでどのくらい早いのか計ってみようと思います。 私はApache Arrowを最近知り、凄いプロジェクトがあるものだと衝撃を受けたクチです。 https://github.com/apache/arrow Apache Arrowについてはクリアコード社のサイトにて積極的に日本語の情報発信されているのでまずそちらをご覧いただくのも良いと思います。 Apache Arrowのご
The Qiita Advent Calendar 2020 is supported by the following companies, organizations, and services.
This is the online version of Causal Inference: The Mixtape Causal inference encompasses the tools that allow social scientists to determine what causes what. In a messy world, causal inference is what helps establish the causes and effects of the actions being studied—for example, the impact (or lack thereof) of increases in the minimum wage on employment, the effects of early childhood education
はじめに 購買データの分析と言えば、RFM分析が有名ですね。リーセンシ―Recency（直近購買からの経過時間）、フリークエンシーFrequency（購買回数）、マネタリーMonetary-value（平均購買額)は購買行動を簡潔に表す指標です。これらの指標と確率分布を利用して個人レベルの購買行動や特性を予測・分析するモデルがマーケティングでは様々考案されています。このアプローチは、顧客の生涯価値（Customer Lifetime Value, CLV）を考え、個人レベルの購買力総合指標を用いた顧客管理に非常に役立ちます。 RFMではダメなのか？ RFM自体は顧客の潜在的な（真の）購買特性を表すものではなく、特性から発生した行動の間接的な結果です。それゆえ顧客の把握という意味では欠点があります。例えば同じリーセンシーのAさん、Bさんがいたとしてフリークエンシーが異なれば、AさんとBさんの
dplyr 1.0.0 を使ってみる: summarise() - Technically, technophobic.
dplyr 1.0.0 がリリースされてもう1ヶ月。日本語でもちらほら紹介のブログ記事やスライドが出てきています。 が、意外と summarise() の挙動変更に触れたやつないなと思って、軽く紹介します。 ちなみに、この記事で取り上げた quantile() の活用例は公式ブログに載っているものです。英語が苦でない方はこっちを読んだほうが早いかもです。 そもそも summarise() の挙動って？ まずは、これまでの dplyr の挙動を確認しておきましょう。 summarise() は、 グループ化されたデータフレームの値を集約し、グループ化を1つ解除する 集約された結果は単一の値になっている必要がある という動き方をします。 1. グループ化されたデータフレームの値を集約し、グループ化を1つ解除する まず1点目。summarise() はすべてのグループ化を解除するわけではありませ
This is based on: https://www.r-bloggers.com/setting-up-the-twitter-r-package-for-text-analytics/ https://www.r-bloggers.com/greenville-on-twitter/ Install the twitteR package and make it available in your R session. #install.packages("twitteR") #install.packages("tidytext") #install.packages("dplyr") #install.packages("ggplot2") Now on the Twitter side you need to do a few things to get setup if
GitHub - uribo/fgdr: Utilities for Fundamental Geospatial Data
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BigqueryのJSONデータをRで読み込む際はndjsonのstream_in関数を利用する - 盆栽日記
Bigqueryで取得したデータを整形したい。 Bigqueryで全て完結するならそうしたいがとりあえず時間がないのである程度BQでやってあとはRでやることにする。 しかしネストされているのでJSONでしかダウンロードできないよと言われてしまった。 んじゃJSONでダウンロードしてjsonliteパッケージので読もうとしたら以下のようなエラーが出た。 parse_con(txt, bigint_as_char) でエラー: parse error: trailing garbage 検索すると以下のSOにたどり着く。 https://stackoverflow.com/questions/26519455/error-parsing-json-file-with-the-jsonlite-package/26522000 どうやら各行はJSONのフォーマットになっているものの各オブジェクト
Google’s R Style Guide
Google’s R Style Guide R is a high-level programming language used primarily for statistical computing and graphics. The goal of the R Programming Style Guide is to make our R code easier to read, share, and verify. The Google R Style Guide is a fork of the Tidyverse Style Guide by Hadley Wickham license. Google modifications were developed in collaboration with the internal R user community. The
2021年12月4日に行われたJapan.R 2021 での発表資料です。 https://japanr.connpass.com/event/230381/ 資料で使っているRコードはこちらになります。 https://github.com/dropout009/japanr2021
R の統計解析結果を AI に解説させる - Qiita
R の統計解析結果を AI に解説させる統計ソフト (ウェブアプリ) を作って無料公開しました プロンプトや実際のコード、AI のモデルによる違いなどの情報を載せてあります。 自己紹介 エミュイン合同会社 で開発に関わっています。 ふだんは臨床医です。この記事が、Qiitaへの初投稿になります。 最近、弊社より ブラウザだけで使える無料統計ソフト Reactive stat をリリースしました。 信頼性の高い R で統計解析し、その結果を AI が解説します！ その背景には、統計に苦労している医療者の助けになりたい、という気持ちがあります。 医療における統計の環境 学会発表や学術論文では統計を避けて通れない 医師は、臨床以外に、学術活動として、学会発表や学術論文の記述をすることも求められます。専門医などの資格取得には、論文発表の業績を要求されることが一般的です。看護師も、学会などで看護研究
ggplot2の図をパネル状に並べる (cowplot, patchwork, egg, ggpubr) - A plant researcher
6 min read ggplot2の図をパネル状に並べる (cowplot, patchwork, egg, ggpubr) 2018/07/21 ggplot2パネル表示のメモ とくに論文書きでは関係する図をパネル状に並べて表示する機会が多い。 ggplot2のfacetファミリーでどうにかできる場合はいいが、そうでないとパネル分けでいつももたつく。 いくつかのパネル作成パッケージを比較して頭の中を整理する。 packages 現行でパネル作成可能なパッケージなうち、以下の４パッケージを試す。 cowplot patchwork egg ggpubr そのほかにもまだいくつかあるが省略。 grid R core どのパッケージも内部的にはgrid経由で表示している viewport/grid.layout gridExtra & gtable Arranging multiple gr
R, Python & Julia in Data Science: A comparison | R-bloggers
[This article was first published on R-Bloggers – eoda GmbH, and kindly contributed to R-bloggers]. (You can report issue about the content on this page here) Want to share your content on R-bloggers? click here if you have a blog, or here if you don't. As digitalization progresses and data science interfaces continue to grow, new opportunities are constantly emerging to reach the personal analysi
ロジスティック回帰：標準誤差が異常に大きい場合の対処
手元のデータでRのglm関数を使ってロジスティック回帰分析をしていたところ、以下のようなエラーが出た。 Warning message: glm.fit: 数値的に 0 か 1 である確率が生じました summary関数で結果を表示することはできるのだが、切片やいくつかの変数の標準誤差が異常に大きい。数千もの値になっている。これは何か問題があると思って調べたところ、完全分離（complete separation）が起きている場合にこのような計算結果が表示されることが分かった。完全分離とは、「独立変数と従属変数のクロス表において度数がゼロのセルが存在する」（林他 2017, p.225）ことを指す。このような場合、「対数オッズがプラスまたはマイナス無限大になってしまい、反復計算の過程で最終的な解に収束していかない」（林他 2017, p.225）ことが知られている。林他（2017）によると
ホクソエムサポーターの輿石です。普段はデータ分析会社で分析業務や社内Rパッケージ開発をはじめ分析環境を整備する仕事をしています。 最近WEB系のメディアで「バーチャートレース(bar chart race )」と呼ばれるぬるぬる動く棒グラフを見ることが増えてきました。興味を惹くという点で優れた面白い可視化だと思います。Rではgganimateパッケージを使うことで簡単にggplot2のグラフをアニメーションにできたので、作成方法を細かい部分含めて紹介します。 なお、本記事ではggplot2の詳細には触れていませんが、詳細は「Rグラフィックスクックブック」がオススメです。なんと本記事が投稿された2019年11月21日は約6年ぶりの改版となる第2版の発売日なようです！6年前は少し面倒だったことも今ではより簡単にできるようになっていたりするので、すでにggplot2が使えるあなたも是非ッ。 Rグ
dplyrで書きたい！ Rユーザーの中にはdplyrパッケージが好きな方も多いのではないでしょうか。 dplyrといえばこんな感じですよね。 library(dplyr, warn.conflicts = FALSE) mtcars |> filter(cyl > 6) |> select(cyl, mpg) |> mutate(mpg_int = mpg |> round(0)) |> slice(2:4) |> as_tibble() # 表示を整えるためにtibbleに変換 #> # A tibble: 3 × 3 #> cyl mpg mpg_int #> <dbl> <dbl> <dbl> #> 1 8 14.3 14 #> 2 8 16.4 16 #> 3 8 17.3 17
小林 庸平 | Yohei KOBAYASHI on Twitter: "BBCは2018年からデータの可視化にRのggplotを使っていて、BBCスタイルのグラフを作成するためのbbplotなるパッケージを公表しているとのこと。今度遊んでみたい。 How the BBC Visual and Dat… https://t.co/wOnwBuXC22"
BBCは2018年からデータの可視化にRのggplotを使っていて、BBCスタイルのグラフを作成するためのbbplotなるパッケージを公表しているとのこと。今度遊んでみたい。 How the BBC Visual and Dat… https://t.co/wOnwBuXC22
ゼロからリリースまで。新規事業を創出するTakramのプロジェクトディレクション──メタパ（Metapa）｜Takram
ゼロからリリースまで。新規事業を創出するTakramのプロジェクトディレクション──メタパ（Metapa） コロナ禍によってオンラインでのコミュニケーションが急速に加速するなかで、にわかに注目を集める「メタバース」。「Takram Night #3」では、Takramが手がけたリアルとバーチャルが融合したメタバースショッピングモール「メタパ（Metapa）」をテーマに、デザインエンジニア緒方壽人とデジタルプロダクトデザイナー川崎陸が話しました。オンライン／オフラインのハイブリッドな体験のコンセプト策定からプロトタイピング、サービスのリリースまでのプロジェクトの舞台裏を実際のエピソードを交えながらお届けします。 Text by Asuka KawanabeTakramでは、さまざまなかたちでTakramに興味をもってくださっているたくさんの方々との新たな出会いの場となるよう、カジュアルなトー
更新履歴 2019-12-25 : "Kubernetes モードを試してみる" を追加 2019-12-10 : "Containerized モードを試してみる" を追加 はじめに アクセスする人数が多くなってきたときに、どうやってShiny Appをスケールさせるかなーと考えていたときに、たまたまこのOSSを見つけたので検証してみました Shiny Server の運用上の課題 OSSのShiny Serverでは、1つのShinyappが 1 processで動くため、複数人のユーザでアクセスすると、急に動きがもっさりしがちです。例えば、ユーザA、Bの順でアクセスして、データをロードしはじめると、ユーザAの処理が終わるまで、ユーザBは待たないといけないので、待っている間ストレスがかかります OSSのShiny Server自体では、認証の機能を持っていないので（Shiny Serv
GitHub - krzjoa/awesome-r-dataviz: Curated resources about Data Visualization, Drawing & Publishing in R
ggrgl - 3d extension to ggplot. waffle - Make waffle (square pie) charts in R. ggridges - Geoms to make ridgeline plots with ggplot2. ggchicklet - Create Chicklet (Rounded Segmented Column) Charts. ggdendro - Tools to extract dendrogram plot data for use with ggplot. ggcorrplot - Visualization of a correlation matrix using ggplot2. [Tutorial] corrgram - A simple way to create correlograms from raw
Produce nice outputs for graphical, tabular and textual reporting in R-Report...Dr. Volkan OBAN
ggplot2で魅せる・役立つ・引き立つグラフを！ 上から順に、コードを実行しながら読んでいただけたら、 およそ必要なスキル(日常で使える大体のグラフ)は出力できるようになっているはずです。
このエントリは、Sansan Advent Calendar 2019 21日目の記事です。 adventar.org 基本的にタイトルの通りですが、この記事では統計的ネットワーク分析のデファクトスタンダードとなっているERGMをRで実装していきます。 {igraph}以外のパッケージは使わずにできるだけスクラッチで開発します。 前もって断っておきますが、正しくパラメータ推定できるような実装には至ることができませんでした。 ERGMとは ERGM = Exponential Random Graph Model 日本語では「指数ランダムグラフモデル」と訳されることが多いです。 略称は「あーぐむ」と読むようです。 概要については以下の記事で紹介されています。 qiita.com ERGMを使うと何が嬉しいのか 観測されたネットワークが、どのような構造的なメカニズムによって生成されたのかを知る
R言語のコミュニティ https://r-wakalang.slack.com で回答したのでメモ。 質問はこんな感じ（意訳しています）。 次のようなデータを以下のルールで処理したい。 データを上から下に見ていき、 (1) before に TRUE が出たら、それ以降は after を TRUE にする。 (2) ただし、condition が FALSE になったら after を FALSE にして状態をリセットする。 これを、for を使わないやり方で書きたい。（データにすでにある after は答えあわせ用） before condition after 1 FALSE FALSE FALSE 2 FALSE TRUE FALSE 3 TRUE TRUE TRUE 4 FALSE TRUE TRUE 5 FALSE TRUE TRUE 6 FALSE FALSE FALSE 7
R言語を学ぶのは難しい、という話のLT。 (2022/04/17: 誤記を修正)
Rひとりアドベントカレンダー22日目です。終盤に差し掛かってまいりました。 さて、国内の臨床試験はUMIN-CTRに登録するようになっている（特定臨床研究はjRCTだったりするが）。 そしてUMIN-CTRはスナップショットとして登録情報をCSVで公開している。 https://www.umin.ac.jp/ctr/csvdata.html 列名が２段になっているのでとりあえず１行目はスキップして２行目を列名として読み込むようにする。 library(readr) ctr <- read_csv("https://upload.umin.ac.jp/ctr_csv/ctr_data_j.csv.gz", skip = 1) ただし、１行目とひもづけることでユニークになる列名も多数あるようで列名が重複してるぜというメッセージが出るので注意。 ちゃんと分析に使いたい場合は自分で列名を綺麗にした
日本人が頻繁に遭遇するデータ操作を効率的に行うための{zipangu}パッケージ、想定よりも多くの人が喜んでくれたようで、私としても嬉しく思っています。 はてなブログに投稿しました #はてなブログ 住所や年号、漢数字のデータ操作を楽にするRパッケージをCRANに登録しました - cucumber fleshhttps://t.co/5I3rntfrio— Uryu Shinya (@u_ribo) 2019年12月2日 記事の最後にプロジェクトの協力者を募集したら数名からの反応があり、また新機能の要望も挙げられました。 ありがとうございます。 さて、次のリリースでは郵便番号の処理を効率的に行う機能を実装する計画でいます。 具体的には日本郵便が提供する郵便番号csvファイル（以下、郵便番号データ）をRで読み込む関数と、郵便番号の検索および住所情報を返却する機能です。 github.com A
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RでUMINの臨床試験データを取得する - 盆栽日記
郵便番号データをtidyにする挑戦 - cucumber flesh
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