dplyrによるデータラングリング
dplyrを使い、データのフィルタリング、並べ替え、選択、変換、要約を効果的に行います。
「dplyrによるデータラングリング」はCoddyKit上の無料R Academyレッスンです。 これはレッスン2/3です。 下記で完全なレッスンを無料で読むことができます。その後、ブラウザ内の組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューターでハンズオン演習できます。 これはR Academy学習パスの一部であり、ウェブとCoddyKitアプリ全体で進捗が同期されます。 R Academyコースには全3レッスンが含まれています。
dplyrを使ったデータ加工の概要
dplyrを使ったデータ加工の概要
dplyrパッケージは、Rでデータをフィルタリング、並べ替え、選択、要約するための強力なツールを提供します。
行のフィルタリング
行のフィルタリング
filter()関数は条件に基づいて行を選択します。
library(dplyr)
data <- mtcars %>% filter(mpg > 20)列の選択
列の選択
select()関数は特定の列を抽出します。
data <- mtcars %>% select(mpg, hp, cyl)データの並べ替え
データの並べ替え
arrange()関数は行を昇順または降順に並べ替えます。
data <- mtcars %>% arrange(desc(mpg))データの変換
データの変換
mutate()関数は新しい変数を作成します。
data <- mtcars %>% mutate(mpg_to_hp = mpg / hp)データの要約
データの要約
summarize()関数は要約統計量を計算します。
summary_data <- mtcars %>% summarize(mean_mpg = mean(mpg), max_hp = max(hp))データのグループ化
データのグループ化
group_by()関数は、要約する前にデータをグループ化します。
grouped_data <- mtcars %>% group_by(cyl) %>% summarize(mean_mpg = mean(mpg))複数のdplyr関数の組み合わせ
複数のdplyr関数の組み合わせ
パイプ演算子%>%を使って、複数のdplyr関数を連結できます。
data <- mtcars %>% filter(mpg > 20) %>% select(mpg, hp) %>% arrange(desc(hp))まとめ
まとめ
このレッスンでは、次のことを学びました。
dplyrを使ってデータをフィルタリング、選択、並べ替え、変換する方法- データを要約およびグループ化する方法
- パイプ演算子を使って複数のdplyr関数を組み合わせる方法
よくある質問
「dplyrによるデータラングリング」レッスンは無料ですか？
はい。「dplyrによるデータラングリング」の完全なテキストはこのウェブで無料で読めます。インタラクティブに演習し（組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューター）、R Academyコースの残りをアンロックするには、CoddyKit PROにアップグレードしてください。 R Academyコースには全3レッスンが含まれています。
「dplyrによるデータラングリング」で何を学びますか？
dplyrを使い、データのフィルタリング、並べ替え、選択、変換、要約を効果的に行います。 ブラウザで直接実行するハンズオンコードでR Academyを演習し、24時間対応のAIチューターがレッスンを進める中での質問に答えます。
R Academyを始めるのに経験は必要ですか？
事前経験は必要ありません。CoddyKitのR Academyは初級者から上級者向けに構成されているため、ここから始めるか最初から始めて、自分のペースで進むことができます。 これはレッスン2/3です。
「dplyrによるデータラングリング」レッスンにはどのくらい時間がかかりますか？
ほとんどのCoddyKitレッスンは約5～10分かかります。各レッスンはコンパクトでインタラクティブなので、着実に進歩し、ウェブとアプリ全体で正確に前回の場所から再開できます。
このR Academyレッスンでコードを書いて実行できますか？
はい。すべてのR Academyレッスンに組み込みコードエディタが含まれているため、ブラウザでリアルコードを書いて実行し、即座のAIフィードバックを取得できます。ローカル設定は不要です。
このコースのすべてのレッスン
- Tidyverse入門
- dplyrによるデータラングリング
- tidyrによるデータの整形