一人R + GISアドベントカレンダーの1日目です。初日は自作パッケージの話をします。 現在、タイトルにあるように日本の行政区域地図を容易に描画するための{jpndistrict}というパッケージを開発中です。このパッケージの基本的な使い方について紹介します。 開発の動機 市区町村境界ある都道府県の地図を描きたい、特定の市区町村を選んで、例えば3つの町だけの地図を描きたい。いや、3つもいらない。A町だけで良い。こんなことが、よくあります。 地図を描画するにはShapefileを用いますが、これを自作するのは困難なので、誰か（主に行政や企業）が作ったものを使うことになります。ですが次に問題となるのが、どのShapefileを使うのが良いのか、ということだったりします。色々な団体がShapefileを配布してくれるのはありがたいのですが、選択肢が多いのです。また、たくさんShapefileをダ

この記事が想定する読者層 もしあなたが「プログラマー」ならば、この記事はまるで不要かもしれません。 ここで言うプログラマーとは、たとえば以下のような習慣を持っている人です。 ほとんど同じ処理をソースコード中に2回以上書いていたら違和感を感じる 出力結果が変わらなくても、実行速度や理解しやすさのためにソースコードを書き直すことがある Gitなどのバージョン管理システムを使うことができ、過去のソースコードを「日付の含まれたファイル名でバージョンごとに別ファイルとして保存しておけばよい」とは考えない 動作テストを自動化し、ソースコードを書き換えてもそれぞれの関数の挙動が意図したものになっているかを確認できる この記事は、ひょんなことからRに出会い、コードをコピペで動かせるようになり、 「いつかコピペじゃないコードが書けるようになりたい」 「他のプログラミング言語もできるようになりたい」 とぼんや

この記事について この記事では、R言語で書かれたコードを、パッケージとして開発・管理するメリットとその方法について紹介しています。以下はあくまで概要であるため、詳細についてはぜひ今年2月にオライリージャパンから邦訳刊行された『Rパッケージ開発入門』 や、その原著のR packages（ウェブ版）、そして記事末尾のリファレンスをご参照下さい。 想定する読者層 業務・研究、あるいはプライベートでR言語を使いプログラムを書いている、またはこれから書く予定がある 他の人からもらったRのコード（または、他の人に渡したRのコード）がなぜかうまく動かなかった経験がある 以前書いたソースコードやファイルが散らばっており途方に暮れたことがある Rのパッケージ開発なにそれこわいと感じている 提案 次のような場合、分析タスクの運用や共有を楽にするため、Rのコードをパッケージ化しましょう。 その場限りの分析用では

会社に優秀な後輩が入ってきて、優秀な先輩（私でゎない）の助けを得ながら、立派な分析者・Rプログラマーとして成長しつつあります。 しかし、R言語だけで全ての作業が完結できるわけではありません。手元でデータを加工・分析するための環境としては素晴らしいのですが、大規模な計算では遅かったり（パフォーマンスを上げるにしても工夫が必要だったり）、クラスベースのオブジェクト指向が無いため、プログラムが大きくなるにつれて関数の整理が難しかったり、言語としてつらい面も多いです。 また、データ分析して作ったモデルをサービスに乗せる際には別の言語を使う必要があると思います。一応、shinyというWEBアプリを作るためのライブラリもあるものの、「社外向けのサービスでバリバリ使ってるぜ！」という話は聞いたことがありません。 というわけで、R言語メインのプログラマーが、一歩進んでスクリプト言語（Python）が抵抗な