tidyrによるデータの整形
tidyrの関数を使い、扱いにくいデータを分析しやすい整然データ形式に変換します。
「tidyrによるデータの整形」はCoddyKit上の無料R Academyレッスンです。 これはレッスン3/3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。
tidyrを使ったデータ整理の概要
tidyrパッケージは、扱いにくいデータを構造化された形式に整理するのに役立ちます。
データのピボット：横長から縦長へ
pivot_longer()を使って、横長形式のデータを縦長形式に変換します。
library(tidyr)
data <- data.frame(Name = c('Alice', 'Bob'), Jan = c(10, 15), Feb = c(20, 25))
data_long <- pivot_longer(data, cols = c('Jan', 'Feb'), names_to = 'Month', values_to = 'Score')データのピボット：縦長から横長へ
pivot_wider()を使って、縦長形式のデータを横長形式に変換します。
data_wide <- pivot_wider(data_long, names_from = 'Month', values_from = 'Score')列の分割
separate()関数は1つの列を複数の列に分割します。
data <- data.frame(Name = c('Alice_Smith', 'Bob_Jones'))
data_separated <- separate(data, Name, into = c('FirstName', 'LastName'), sep = '_')列の結合
unite()関数は複数の列を1つに結合します。
data_united <- unite(data_separated, FullName, FirstName, LastName, sep = ' ')欠損値の処理
drop_na()を使ってデータセットから欠損値を削除します。
library(dplyr)
data_clean <- data %>% drop_na()欠損値の置換
replace_na()を使って、欠損値を指定した値で補完します。
data_filled <- data %>% mutate(Score = replace_na(Score, 0))複数のtidyr関数の組み合わせ
pivot_longer()、separate()、unite()を組み合わせて、データを包括的に整理できます。
data_tidy <- data %>% pivot_longer(cols = c('Jan', 'Feb'), names_to = 'Month', values_to = 'Score') %>% separate(Name, into = c('FirstName', 'LastName'), sep = '_') %>% unite(FullName, FirstName, LastName, sep = ' ')まとめ
このレッスンでは、次のことを学びました。
pivot_longer()とpivot_wider()を使ってデータの形状を変更する方法- 構造化されたデータのために列を分割および結合する方法
drop_na()とreplace_na()を使って欠損値を処理する方法
AI チューターと学ぶ R — 無料
ブラウザでリアルコードを書いて実行し、24/7 の AI チューターから瞬時にサポートを受け、ウェブまたはアプリで続きから学習できます。
- コース
- 43
- レッスン
- 159
よくある質問
「tidyrによるデータの整形」レッスンは無料ですか？
はい。「tidyrによるデータの整形」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。
「tidyrによるデータの整形」で何を学びますか？
tidyrの関数を使い、扱いにくいデータを分析しやすい整然データ形式に変換します。 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3/3です。
「tidyrによるデータの整形」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