データハンドリング. 14 データハンドリング [要約] 前章ではデータの一部（subset）を抽出する方法について説明しましたが、本章はデータを拡張する、あるいは全く別のデータが得られるような処理について解説します。 後者は主に元のデータを要約し（記述統計量）、その結果を出力する方法で、前者はデータ内の変数に基づき、指定された計算を行った結果を新しい列として追加する方法です。 今回も 前章と同じデータ を使用します。 pacman::p_load(tidyverse) # データのパスは適宜修正すること # 文字化けが生じる場合、以下のコードに書き換える。 データハンドリングとは？ 「記録」を分析できるデータにするための処理は大きく以下に分類できます データクレンジング データの中身を整えてデータの品質を上げる 揺れやゴミ、重複データを取り除く、データを補完する 任意の型に変換する データハンドリング入門. SappoRo.R #5. kazutan. 1 今回の内容. 1.1 Rのポイントはデータハンドリング. 変数 (列)の選択. 変数 (列)を新規で作成、更新. レコード (行)を条件により抽出、並べ替え. データを集計 (要約) データをグループ化. 複数のデータセットを結合. wide型 (横型)とlong型 (縦型)を変換. 列の結合と分離. 1.2 みなさんどうやってます? これらは基本の関数などでも可能. これらをdplyr + tidyrを活用してやってみます. まずはどういう感じなのかみてみます. 2 具体例_1. 2.1 具体例_1: ほしいもの. このような結果がほしいとします: 2.2 具体例_1: コード. |vxw| cvo| imu| zxt| cnf| geu| ozs| wuk| iyv| hgl| gjd| kqu| uac| jni| gkx| eox| akb| eux| edw| hhq| wks| xid| qkr| cph| ngl| vkw| dgs| jyg| trc| avy| bba| knw| ucm| axs| hso| abu| sbx| oye| uuc| gpg| ezd| emp| cav| wrj| scs| squ| afc| dgd| eut| ksw|