「{dplyr}を使用したRにおけるデータ操作の入門」

『{dplyr}を活用したRでのデータ操作入門』

Rで最も一般的なデータ操作の課題を解決するのに役立つ{dplyr}パッケージの使い方を学びましょう

はじめに

以前の投稿では、Rでのデータ操作について説明しました。特に、ベクトル、ファクター、リスト、データフレームの作成と操作方法を示しました。これはRの入門として初心者を対象としていました。また、できるだけベースRで操作を行い、パッケージを読み込む必要はありませんでした。

この投稿では、Rでデータを操作する方法を再度紹介しますが、この回は{dplyr}パッケージを使用します。

positのHadley Wickham氏と同僚によって開発された{dplyr}パッケージは、次のような最も一般的なデータ操作の課題を解決するための完全な関数セットを提供します：

• 値に基づいて観測値をフィルタリングする
• 値または位置に基づいて観測値を抽出する
• 特定の行の数または割合に基づいて観測値をサンプリングする
• 1つまたは複数の変数に基づいて観測値をソートする
• 変数名または位置に基づいて変数を選択する
• 変数名を変更する
• 既存の変数に基づいて新しい変数を追加する
• 観測値または変数を単一の記述的な指標にまとめる
• グループごとに任意の操作を実行する
• 観測値を2つ以上のグループに分類する
• など

パッケージの詳細情報は、dplyr.tidyverse.orgで確認できます。

• ペース、努力、スタミナ
• 「検索強化生成の力：BaseとRAG LLMs with Llama2の比較」
• 最終フロンティアの記録：30日間の#30DayMapChallengeの旅を完遂する

この投稿では、{dplyr}パッケージを使用したデータ操作とデータ管理のための最も一般的な関数を紹介します（データフレームを例に示します）。ただし、これは完全なリストではありません！ここで紹介されている関数以外にも他の関数が必要になる可能性があります。興味を持たれた読者の方は、この投稿の最後にさらなるリソースをご覧ください。

よく尋ねられる質問の一つは、まずベースRでデータ操作を学ぶべきか、それとも直接{dplyr}を学ぶべきかということです。

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