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はじめに 今回は、複数(主に2つ)のdata.frameを結合する方法についてまとめます。 実際に分析する際に、1つのdata.frameだけで完結することはあんまりなく、マスタデータの結合など複数のdata.frameを組み合わせて使う必要がありますが、またまたdplyrを使えば簡単にできます。 結合と言っても、結構色んな方法があるので、分かりやすいようにチートシートからイメージ図を拝借してきました。 1つのdata.frameを操作する場合は、↓の記事を参照してください。 dplyrを使いこなす！基礎編 dplyrを使いこなす！Window関数編 JOINの種類 JOINの種類は大きく分けて以下の3つあります。 種類 説明

はじめに dplyrの使い方にちょっと慣れてくると、「あー、これもうちょっと簡単にできないの？」みたいな事が出てきたりします。 今回は、そんな悩みをほんのちょっと解決できるかもしれない、Window関数について解説したいと思います。 SQLに詳しい人はすぐイメージできると思いますが、私の周りにもWindow関数の存在自体を知らない人が結構居たのでいい機会なので、ざっくりまとめます。 dplyrってなんぞやという方は、基礎編の記事を見ていただければと。 Window関数を使うと簡単にできることの例 とは言っても、具体的に何ができるのか、分からなかったら読むのもメンドクサイので、まずは簡単にできることを紹介します。 ランキング（タイ順位考慮あり、なし等含む） 前日比、前週比（前後のレコードとの比較等） 累積（累積和等） 移動平均（Windowサイズの指定、Windowの位置、重み等） どれも自

みんな大好きHadley氏作ったreadrが0.1.0になったようなので、早速試してみました。 今回はやったのは、使い方の確認と簡単な速度比較です。 まずは、readrの紹介から。 readrとは 表形式のデータを高速に、そして簡単に読み込むことを目的としたRのpackage。 一応、ファイル書き込み用の関数もあります。 使い方 読み込み用の関数は幾つかありますが、代表的なread_delimを説明します。 read_csvやread_tsv等は、read_delimのパラメータが設定されているラッパーです。

はじめに 4月ということで、新卒が入ってきたりRを使ったことないメンバーがJOINしたりしたので、 超便利なdplyrの使い方を何回かに分けてまとめて行きます。 Rは知らないけど、SQLとか他のプログラミング言語はある程度やったことあるみたいな人向けです。 dplyrを使いこなす！シリーズ 基礎編以外も書きましたので、↓からどうぞ。 dplyrを使いこなす！Window関数編 dplyrを使いこなす！JOIN編 dplyrとは データフレームの操作に特化したパッケージです。 Rは基本的に処理速度はあまり早くないですが、dplyrはC++で書かれているのでかなり高速に動作します。 ソースの可読性もよくなるので、宗教上の理由で禁止されている人以外は使うメリットは大きいです。 処理可能なデータサイズの目安 あくまでも個人の環境に強く依存した感覚値ですが、1000万行、100MBぐらいのデータサイ