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Pandas と dplyr のより網羅的な対比は、既に記事が出ています。 私が参考にしたものをこの記事の末尾で紹介していますので、詳しくはそちらをご覧ください 。 前置き｜テーブルのキーの扱い方の違い Pandas を使い始める前に理解すべきこととして、dplyr と Pandas ではテーブルのキーの扱い方に大きな違いがあります。この違いを認識していなかった私はかなり苦戦しました…… 以下の2点を理解して (覚悟して？) おくと、学習コストが多少減るのではないでしょうか。 Pandas ではテーブルのキーが Index という別オブジェクトで管理されていること Pandas ではキーや列名に階層構造を持たせられること dplyr におけるキーの扱い R のデータフレームにはテーブルのキーを表す方法として row names という仕組みが用意されています。しかし、dplyr (が利用し
dplyr::select 関数 select 関数は、与えられた条件に基づいて、特定の列を抽出する関数である。例えば rice データセットから、系統（variety）、処理（fert）、根部乾燥重量（root_dry_mass）、地上部乾燥重量（shoot_dry_mass）の 4 列だけを取り出してサブセットを作成したい場合は、次のようにする。 # d.subset <- d[, c('variety', 'fert', 'root_dry_mass', 'shoot_dry_mass')] d.subset <- d %>% select(variety, fert, root_dry_mass, shoot_dry_mass) head(d.subset) ## # A tibble: 6 x 4 ## variety fert root_dry_mass shoot_dry_m
メモ：dplyr・ggplot2 で {{ }} を使う - Technically, technophobic.
追記（2021/03/26）: 開発版では「facet_*() の場合」も動くようになりました。 こういうデータが手元にあるとします。 library(readr) library(dplyr, warn.conflicts = FALSE) library(ggplot2) library(lubridate, warn.conflicts = FALSE) d_raw <- read_csv( "https://stopcovid19.metro.tokyo.lg.jp/data/130001_tokyo_covid19_patients.csv", col_types = cols( No = col_integer(), 全国地方公共団体コード = col_integer(), 公表_年月日 = col_date(), 発症_年月日 = col_date(), 確定_年月日 = c
Overview dbplyr is the database backend for dplyr. It allows you to use remote database tables as if they are in-memory data frames by automatically converting dplyr code into SQL. To learn more about why you might use dbplyr instead of writing SQL, see vignette("sql"). To learn more about the details of the SQL translation, see vignette("translation-verb") and vignette("translation-function"). #
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
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
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dplyr のアレを Pandas でやる - Qiita
dplyr | R / dplyr パッケージによるデータ操作と集計
A dplyr backend for databases
このPRQLってやつdplyrに似てる！ - Qiita
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