Rにやらせて楽しよう — データの可視化と下ごしらえ
東北大学 生命科学研究科 進化ゲノミクス分野 特任助教
(Graduate School of Life Sciences, Tohoku University)
(Graduate School of Life Sciences, Tohoku University)
- 入門1: データ解析の全体像。Rを使うメリット。Rの基本。
- 入門2: データ可視化の重要性と方法。
- データ構造の処理1: 抽出、集約など。
- データ構造の処理2: 結合、変形など。
- データ内容の処理: 数値、文字列、日時など。
- 統計モデリング基礎: 確率分布、尤度、一般化線形モデル
2021-09-13 北海道大学 生命科学院 特別講義
https://heavywatal.github.io/slides/hokudai2021r/
前処理は大きく2つに分けられる
- データ構造を対象とする処理 — 第3, 4回 本日の話題
- 使いたい部分だけ抽出
- グループごとに特徴を要約
- 何かの順に並べ替え
- 異なるテーブルの結合 👈 第4回ここから
- 変形: 縦長 ↔ 横広
- データ内容を対象とする処理 — 第5回
- 数値の変換: 対数、正規化
- 外れ値・欠損値への対処
- 型変換: 連続変数、カテゴリカル変数、指示変数、因子、日時
- 文字列処理: 正規表現によるパターンマッチ
dplyr — data.frameの高速処理担当
シンプルな関数がたくさん。繋げて使う (piping)
- 抽出
- 列:
select(), - 行:
filter(),distinct(),slice() - 要約・集計
group_by(),summarize(),count()- 並べ替え
arrange(),relocate()- 列の追加・変更
mutate(),rename()- 結合
- 行方向:
bind_rows() - 列方向:
left_join(),inner_join(),full_join()
行の結合: bind_rows()
例。先頭と末尾を6行ずつ取って縦並びで結合する:
bind_rows(head(diamonds), tail(diamonds))
carat cut color clarity depth table price x y z
<dbl> <ord> <ord> <ord> <dbl> <dbl> <int> <dbl> <dbl> <dbl>
1 0.23 Ideal E SI2 61.5 55 326 3.95 3.98 2.43
2 0.21 Premium E SI1 59.8 61 326 3.89 3.84 2.31
3 0.23 Good E VS1 56.9 65 327 4.05 4.07 2.31
4 0.29 Premium I VS2 62.4 58 334 4.20 4.23 2.63
--
9 0.72 Good D SI1 63.1 55 2757 5.69 5.75 3.61
10 0.70 Very Good D SI1 62.8 60 2757 5.66 5.68 3.56
11 0.86 Premium H SI2 61.0 58 2757 6.15 6.12 3.74
12 0.75 Ideal D SI2 62.2 55 2757 5.83 5.87 3.64
🔰 mpg で同様に3行ずつ取って結合してみよう
列の結合: bind_cols()
例。3行2列の表を横並びで結合する:
bind_cols(band_members, band_instruments2)
name band artist plays
<chr> <chr> <chr> <chr>
1 Mick Stones John guitar
2 John Beatles Paul bass
3 Paul Beatles Keith guitar
band_members band_instruments2
name band artist plays
<chr> <chr> <chr> <chr>
1 Mick Stones 1 John guitar
2 John Beatles 2 Paul bass
3 Paul Beatles 3 Keith guitar
中身が合ってなくても行数が合ってれば成功してしまう。
共通する列を糊しろにして結合したい場合は *_join() 関数 →
共通する列で結合: full_join()
他方に無い部分を NA で補完して左右とも全行保持:
full_join(band_members, band_instruments, by = "name")
name band plays
<chr> <chr> <chr>
1 Mick Stones <NA>
2 John Beatles guitar
3 Paul Beatles bass
4 Keith <NA> guitar
band_members band_instruments
name band name plays
<chr> <chr> <chr> <chr>
1 Mick Stones 1 John guitar
2 John Beatles 2 Paul bass
3 Paul Beatles 3 Keith guitar
🔰 結合前と結合後の表を手元でも確認しよう
共通する列で結合: full_join()
結合に使う列の名前が違ってても大丈夫:
full_join(band_members, band_instruments2, by = c(name = "artist"))
name band plays
<chr> <chr> <chr>
1 Mick Stones <NA>
2 John Beatles guitar
3 Paul Beatles bass
4 Keith <NA> guitar
band_members band_instruments2
name band artist plays
<chr> <chr> <chr> <chr>
1 Mick Stones 1 John guitar
2 John Beatles 2 Paul bass
3 Paul Beatles 3 Keith guitar
🔰 結合前と結合後の表を手元でも確認しよう
共通する列で結合: left_join()
右側に無い部分を NA で補完して左側だけ全行保持:
left_join(band_members, band_instruments, by = "name")
name band plays
<chr> <chr> <chr>
1 Mick Stones <NA>
2 John Beatles guitar
3 Paul Beatles bass
band_members band_instruments
name band name plays
<chr> <chr> <chr> <chr>
1 Mick Stones 1 John guitar
2 John Beatles 2 Paul bass
3 Paul Beatles 3 Keith guitar
その逆は right_join()
🔰 結合前と結合後の表を手元でも確認しよう
共通する列で結合: inner_join()
左右ともに共通する値のある行だけ保持:
inner_join(band_members, band_instruments, by = "name")
name band plays
<chr> <chr> <chr>
1 John Beatles guitar
2 Paul Beatles bass
band_members band_instruments
name band name plays
<chr> <chr> <chr> <chr>
1 Mick Stones 1 John guitar
2 John Beatles 2 Paul bass
3 Paul Beatles 3 Keith guitar
🔰 結合前と結合後の表を手元でも確認しよう
joinまとめ
生命科学における left_join() の例
左: 興味のある遺伝子の発現データ
右: 全遺伝子のアノテーション情報
↓ left_join(by = “遺伝子名”)
興味のある遺伝子の発現+アノテーション
join例題: nycflights13 データセット
🔰 関連するdata.frameをいろいろな方法で結合してみよう。
install.packages("nycflights13")
library(nycflights13)
data(package = "nycflights13")
# airlines, airports, flights, planes, weather
tidyr — data.frameの変形・整形担当
- 横広から縦長に
pivot_longer(),gather()- 縦長から横広に
pivot_wider(),spread()- 列を分離、結合
separate(),unite()- 入れ子構造をつくる、解消する
nest(),unnest()
etc.
- こういう変形なしでそのまま使えるデータは激レア
- エクセルでポチポチやらず、tidyrで手続きを記述しよう
- ちょっとハードルは高いけど、使えるようになると強い💪
pivot_longer() 横広から縦長に
複数列にまたがる値を1列にする。
そのラベルも合わせて移動。
table4a
pivot_longer(table4a, 2:3, names_to = "year", values_to = "cases")
🔰 変形前と変形後を手元のRで確認してみよう。
pivot_longer() 横広から縦長に: relig_income の例
宗教と収入の関係を調査したデータ。
世帯数のカウントが複数列にまたがっている。
print(relig_income)
religion <$10k $10-20k $20-30k $30-40k $40-50k $50-75k $75-100k $100-150k >150k Don't know/refused
<chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 Agnostic 27 34 60 81 76 137 122 109 84 96
2 Atheist 12 27 37 52 35 70 73 59 74 76
3 Buddhist 27 21 30 34 33 58 62 39 53 54
4 Catholic 418 617 732 670 638 1116 949 792 633 1489
--
15 Other Christian 9 7 11 13 13 14 18 14 12 18
16 Other Faiths 20 33 40 46 49 63 46 40 41 71
17 Other World Religions 5 2 3 4 2 7 3 4 4 8
18 Unaffiliated 217 299 374 365 341 528 407 321 258 597
pivot_longer() 横広から縦長に: relig_income の例
宗教と収入の関係を調査したデータ。
こうなってたらggplotできるのに。
print(relig_long)
religion income count
<chr> <chr> <dbl>
1 Agnostic <$10k 27
2 Agnostic $10-20k 34
3 Agnostic $20-30k 60
4 Agnostic $30-40k 81
--
177 Unaffiliated $75-100k 407
178 Unaffiliated $100-150k 321
179 Unaffiliated >150k 258
180 Unaffiliated Don't know/refused 597
🔰 次ページの答えを見ず自力でやってみよう
pivot_longer() 横広から縦長に: relig_income の例
複数列にまたがっている世帯数カウントを count 1列に移動。
列名になってた収入帯を income 列に移動。
relig_long = relig_income[1:2, 1:4] %>% print() %>%
pivot_longer(!religion, names_to = "income", values_to = "count") %>%
print()
religion <$10k $10-20k $20-30k
<chr> <dbl> <dbl> <dbl>
1 Agnostic 27 34 60
2 Atheist 12 27 37
religion income count
<chr> <chr> <dbl>
1 Agnostic <$10k 27
2 Agnostic $10-20k 34
3 Agnostic $20-30k 60
4 Atheist <$10k 12
5 Atheist $10-20k 27
6 Atheist $20-30k 37
移動する列を指定する !religion のところは直接 2:10 とかも可。
pivot_wider() 縦長から横広に
1列に収まっていた値を複数列の行列に変換。
そのラベルを列の名前にする。
pivot_wider(table2, names_from = type, values_from = count)
🔰 変形前と変形後を手元のRで確認してみよう。
pivot_wider() 縦長から横広に: fish_encounters
発信器のついた魚が観測地点を通過したことを記録したデータ。
既にggplotしやすそうな形だけど、あえて1魚1行の横広にしたい。
print(fish_encounters)
fish station seen
<fct> <fct> <int>
1 4842 Release 1
2 4842 I80_1 1
3 4842 Lisbon 1
4 4842 Rstr 1
--
111 4864 I80_1 1
112 4865 Release 1
113 4865 I80_1 1
114 4865 Lisbon 1
print(fish_wide)
fish Release I80_1 Lisbon Rstr Base_TD BCE BCW BCE2 BCW2 MAE MAW
<fct> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int>
1 4842 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2 4843 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
3 4844 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
4 4845 1 1 1 1 1 NA NA NA NA NA NA
--
16 4862 1 1 1 1 1 1 1 1 1 NA NA
17 4863 1 1 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
18 4864 1 1 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
19 4865 1 1 1 NA NA NA NA NA NA NA NA
🔰 次ページの答えを見ず自力でやってみよう
pivot_wider() 縦長から横広に: fish_encounters
観測地点 station を列名に移動。
観察されたかどうか seen を各列に移動。存在しなければ NA
fish_encounters %>%
pivot_wider(names_from = station, values_from = seen)
fish Release I80_1 Lisbon Rstr Base_TD BCE BCW BCE2 BCW2 MAE MAW
<fct> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int>
1 4842 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2 4843 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
3 4844 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
4 4845 1 1 1 1 1 NA NA NA NA NA NA
--
16 4862 1 1 1 1 1 1 1 1 1 NA NA
17 4863 1 1 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
18 4864 1 1 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
19 4865 1 1 1 NA NA NA NA NA NA NA NA
values_fill = 0 とすれば NA じゃなく 0 で埋められる。
pivot_wider() 縦長から横広に: 練習問題1
print(population)
country year population
<chr> <int> <int>
1 Afghanistan 1995 17586073
2 Afghanistan 1996 18415307
3 Afghanistan 1997 19021226
4 Afghanistan 1998 19496836
--
4057 Zimbabwe 2010 13076978
4058 Zimbabwe 2011 13358738
4059 Zimbabwe 2012 13724317
4060 Zimbabwe 2013 14149648
🔰 1国のデータが1行になるように変形しよう↓
country 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
<chr> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int>
1 Afghanistan 17586073 18415307 19021226 19496836 19987071 20595360 21347782 22202806 23116142 24018682 24860855 25631282 26349243 27032197 27708187 28397812 29105480 29824536 30551674
2 Albania 3357858 3341043 3331317 3325456 3317941 3304948 3286084 3263596 3239385 3216197 3196130 3179573 3166222 3156608 3151185 3150143 3153883 3162083 3173271
3 Algeria 29315463 29845208 30345466 30820435 31276295 31719449 32150198 32572977 33003442 33461345 33960903 34507214 35097043 35725377 36383302 37062820 37762962 38481705 39208194
4 American Samoa 52874 53926 54942 55899 56768 57522 58176 58729 59117 59262 59117 58652 57919 57053 56245 55636 55274 55128 55165
--
216 West Bank and Gaza Strip 2598393 2722497 2851993 2980563 3099951 3204572 3291620 3363542 3426549 3489743 3559856 3638829 3725076 3817551 3914035 4012880 4114199 4218771 4326295
217 Yemen 15018201 15578640 16088019 16564235 17035531 17522537 18029989 18551068 19081306 19612696 20139661 20661714 21182162 21703571 22229625 22763008 23304206 23852409 24407381
218 Zambia 8841338 9073311 9320089 9577483 9839179 10100981 10362137 10625423 10894519 11174650 11470022 11781612 12109620 12456527 12825031 13216985 13633796 14075099 14538640
219 Zimbabwe 11639364 11846110 12045813 12229500 12384727 12503652 12586763 12640922 12673103 12693047 12710589 12724308 12740160 12784041 12888918 13076978 13358738 13724317 14149648
pivot_wider() 縦長から横広に: 練習問題2
print(population)
country year population
<chr> <int> <int>
1 Afghanistan 1995 17586073
2 Afghanistan 1996 18415307
3 Afghanistan 1997 19021226
4 Afghanistan 1998 19496836
--
4057 Zimbabwe 2010 13076978
4058 Zimbabwe 2011 13358738
4059 Zimbabwe 2012 13724317
4060 Zimbabwe 2013 14149648
🔰 1年のデータが1行になるように変形しよう↓
year Afghanistan Albania Algeria American Samoa Andorra Angola Anguilla Antigua and Barbuda Argentina Armenia Aruba Australia Austria Azerbaijan Bahamas Bahrain Bangladesh Barbados Belarus Belgium Belize Benin Bermuda Bhutan Bolivia (Plurinational State of) Bonaire, Saint Eustatius and Saba Bosnia and Herzegovina Botswana Brazil British Virgin Islands Brunei Darussalam Bulgaria Burkina Faso Burundi Cabo Verde Cambodia Cameroon Canada Cayman Islands Central African Republic Chad Chile China China, Hong Kong SAR China, Macao SAR Colombia Comoros Congo Cook Islands Costa Rica Côte d'Ivoire Croatia Cuba Curaçao Cyprus Czech Republic Democratic People's Republic of Korea Democratic Republic of the Congo Denmark Djibouti Dominica Dominican Republic Ecuador Egypt El Salvador Equatorial Guinea Eritrea Estonia Ethiopia Fiji Finland France French Polynesia Gabon Gambia Georgia Germany Ghana Greece Greenland Grenada Guam Guatemala Guinea Guinea-Bissau Guyana Haiti Honduras Hungary Iceland India Indonesia Iran (Islamic Republic of) Iraq Ireland Israel Italy Jamaica Japan Jordan Kazakhstan Kenya Kiribati Kuwait Kyrgyzstan Lao People's Democratic Republic Latvia Lebanon Lesotho Liberia Libya Lithuania Luxembourg Madagascar Malawi Malaysia Maldives Mali Malta Marshall Islands Mauritania Mauritius Mexico Micronesia (Federated States of) Monaco Mongolia Montenegro Montserrat Morocco Mozambique Myanmar Namibia Nauru Nepal Netherlands Antilles Netherlands New Caledonia New Zealand Nicaragua Niger Nigeria Niue Northern Mariana Islands Norway Oman Pakistan Palau Panama Papua New Guinea Paraguay Peru Philippines Poland Portugal Puerto Rico Qatar Republic of Korea Republic of Moldova Romania Russian Federation Rwanda Saint Kitts and Nevis Saint Lucia Saint Vincent and the Grenadines Samoa San Marino Sao Tome and Principe Saudi Arabia Senegal Serbia & Montenegro Serbia Seychelles Sierra Leone Singapore Sint Maarten (Dutch part) Slovakia Slovenia Solomon Islands Somalia South Africa South Sudan Spain Sri Lanka Sudan Suriname Swaziland Sweden Switzerland Syrian Arab Republic Tajikistan Thailand The Former Yugoslav Republic of Macedonia Timor-Leste Togo Tokelau Tonga Trinidad and Tobago Tunisia Turkey Turkmenistan Turks and Caicos Islands Tuvalu Uganda Ukraine United Arab Emirates United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland United Republic of Tanzania United States of America Uruguay US Virgin Islands Uzbekistan Vanuatu Venezuela (Bolivarian Republic of) Viet Nam Wallis and Futuna Islands West Bank and Gaza Strip Yemen Zambia Zimbabwe
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19 2013 30551674 3173271 39208194 55165 79218 21471618 14300 89985 41446246 2976566 102911 23342553 8495145 9413420 377374 1332171 156594962 284644 9356678 11104476 331900 10323474 65341 753947 10671200 19130 3829307 2021144 200361925 28341 417784 7222943 16934839 10162532 498897 15135169 22253959 35181704 58435 4616417 12825314 17619708 1385566537 7203836 566375 48321405 734917 4447632 20629 4872166 20316086 4289714 11265629 158760 1141166 10702197 24895480 67513677 5619096 872932 72003 10403761 15737878 82056378 6340454 757014 6333135 1287251 94100756 881065 5426323 64291280 276831 1671711 1849285 4340895 82726626 25904598 11127990 56987 105897 165124 15468203 11745189 1704255 799613 10317461 8097688 9954941 329535 1252139596 249865631 77447168 33765232 4627173 7733144 60990277 2783888 127143577 7273799 16440586 44353691 102351 3368572 5547548 6769727 2050317 4821971 2074465 4294077 6201521 3016933 530380 22924851 16362567 29716965 345023 15301650 429004 52634 3889880 1244403 122332399 103549 37831 2839073 621383 5091 33008150 25833752 53259018 2303315 10051 27797457 NA 16759229 256496 4505761 6080478 17831270 173615345 1344 53855 5042671 3632444 182142594 20918 3864170 7321262 6802295 30375603 98393574 38216635 10608156 3688318 2168673 49262698 3487204 21698585 142833689 11776522 54191 182273 109373 190372 31448 192993 28828870 14133280 NA 9510506 92838 6092075 5411737 45233 5450223 2071997 561231 10495583 52776130 11296173 46926963 21273228 37964306 539276 1249514 9571105 8077833 21898061 8207834 67010502 2107158 1132879 6816982 1195 105323 1341151 10996515 74932641 5240072 33098 9876 37578876 45238805 9346129 63136265 49253126 320050716 3407062 106627 28934102 252763 30405207 91679733 13272 4326295 24407381 14538640 14149648
pivot_wider() 縦長から横広に: 練習問題3
print(us_rent_income)
GEOID NAME variable estimate moe
<chr> <chr> <chr> <dbl> <dbl>
1 01 Alabama income 24476 136
2 01 Alabama rent 747 3
3 02 Alaska income 32940 508
4 02 Alaska rent 1200 13
--
101 56 Wyoming income 30854 342
102 56 Wyoming rent 828 11
103 72 Puerto Rico income NA NA
104 72 Puerto Rico rent 464 6
🔰 income と rent の推定値がそれぞれ列となるように変形しよう
GEOID NAME income rent
<chr> <chr> <dbl> <dbl>
1 01 Alabama 24476 747
2 02 Alaska 32940 1200
3 04 Arizona 27517 972
4 05 Arkansas 23789 709
--
49 54 West Virginia 23707 681
50 55 Wisconsin 29868 813
51 56 Wyoming 30854 828
52 72 Puerto Rico NA 464
separate() 列を分離
table3 %>% separate(rate, into = c("cases", "population"), sep = "/")
country year cases population
<chr> <int> <chr> <chr>
1 Afghanistan 1999 745 19987071
2 Afghanistan 2000 2666 20595360
3 Brazil 1999 37737 172006362
4 Brazil 2000 80488 174504898
5 China 1999 212258 1272915272
6 China 2000 213766 1280428583
sep は指定しなくてもデフォルトで記号や空白を認識してくれる。
🔰 変形前と変形後を手元のRで確認してみよう。
unite() 列を融合
table5 %>% unite(YEAR, century, year, sep = "") %>%
mutate(YEAR = as.integer(YEAR))
country YEAR rate
<chr> <int> <chr>
1 Afghanistan 1999 745/19987071
2 Afghanistan 2000 2666/20595360
3 Brazil 1999 37737/172006362
4 Brazil 2000 80488/174504898
5 China 1999 212258/1272915272
6 China 2000 213766/1280428583
結合直後は文字列になっているので数値なら忘れずに変換。
🔰 変形前と変形後を手元のRで確認してみよう。
separate() / unite() 練習問題1
🔰 table3 の rate を分割したあと、また元に戻してみよう。
🔰 table3 の year を分割して table5 を作ってみよう。
print(table3)
country year rate
<chr> <int> <chr>
1 Afghanistan 1999 745/19987071
2 Afghanistan 2000 2666/20595360
3 Brazil 1999 37737/172006362
4 Brazil 2000 80488/174504898
5 China 1999 212258/1272915272
6 China 2000 213766/1280428583
separate() / unite() 練習問題2
🔰 world_bank_pop の indicator を3列に分割してみよう。
(sep = "." を指定せず省略する。理由は文字列処理の回で説明)
print(world_bank_pop)
country indicator 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
<chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 ABW SP.URB.TOTL 4.244400e+04 4.304800e+04 4.367000e+04 4.424600e+04 4.466900e+04 4.488900e+04 4.488100e+04 4.468600e+04 4.437500e+04 4.405200e+04 4.377800e+04 4.382200e+04 4.406400e+04 4.436000e+04 4.467400e+04 4.497900e+04 4.527500e+04 4.557200e+04
2 ABW SP.URB.GROW 1.182632e+00 1.413021e+00 1.434560e+00 1.310360e+00 9.514777e-01 4.913027e-01 -1.782333e-02 -4.354289e-01 -6.984006e-01 -7.305493e-01 -6.239346e-01 1.004566e-01 5.507148e-01 6.695040e-01 7.053514e-01 6.804037e-01 6.559290e-01 6.538489e-01
3 ABW SP.POP.TOTL 9.085300e+04 9.289800e+04 9.499200e+04 9.701700e+04 9.873700e+04 1.000310e+05 1.008320e+05 1.012200e+05 1.013530e+05 1.014530e+05 1.016690e+05 1.020530e+05 1.025770e+05 1.031870e+05 1.037950e+05 1.043410e+05 1.048220e+05 1.052640e+05
4 ABW SP.POP.GROW 2.055027e+00 2.225930e+00 2.229056e+00 2.109354e+00 1.757353e+00 1.302039e+00 7.975628e-01 3.840600e-01 1.313107e-01 9.861642e-02 2.126801e-01 3.769848e-01 5.121450e-01 5.929140e-01 5.874924e-01 5.246582e-01 4.599292e-01 4.207807e-01
--
1053 ZWE SP.URB.TOTL 4.125987e+06 4.225519e+06 4.323307e+06 4.356041e+06 4.381920e+06 4.413845e+06 4.452539e+06 4.497911e+06 4.550222e+06 4.609702e+06 4.676094e+06 4.749752e+06 4.830153e+06 4.915898e+06 5.009411e+06 5.109528e+06 5.215921e+06 5.328745e+06
1054 ZWE SP.URB.GROW 2.523735e+00 2.383683e+00 2.287853e+00 7.542999e-01 5.923367e-01 7.259207e-01 8.728304e-01 1.013857e+00 1.156296e+00 1.298719e+00 1.429993e+00 1.562926e+00 1.678574e+00 1.759630e+00 1.884390e+00 1.978869e+00 2.060865e+00 2.140007e+00
1055 ZWE SP.POP.TOTL 1.222225e+07 1.236616e+07 1.250052e+07 1.263390e+07 1.277751e+07 1.294003e+07 1.312427e+07 1.332991e+07 1.355847e+07 1.381060e+07 1.408632e+07 1.438665e+07 1.471083e+07 1.505451e+07 1.541168e+07 1.577745e+07 1.615036e+07 1.652990e+07
1056 ZWE SP.POP.GROW 1.298782e+00 1.170597e+00 1.080653e+00 1.061280e+00 1.130323e+00 1.263909e+00 1.413720e+00 1.554735e+00 1.700106e+00 1.842497e+00 1.976756e+00 2.109672e+00 2.228306e+00 2.309366e+00 2.344799e+00 2.345643e+00 2.336070e+00 2.322864e+00
nest() 入れ子にする
グループ毎にdata.frameを区切ってlist型の列に入れる。
purrrパッケージと共に扱えるようになると強力 (今回は紹介だけ)
nest() 入れ子にする
グループ毎にdata.frameを区切ってlist型の列に入れる。
mpg_nested = mpg %>% nest(data = !drv) %>% print()
drv data
<chr> <list>
1 f <tbl_df [106 x 10]>
2 4 <tbl_df [103 x 10]>
3 r <tbl_df [25 x 10]>
mpg_nested$data[[1]]
manufacturer model displ year cyl trans cty hwy fl class
<chr> <chr> <dbl> <int> <int> <chr> <int> <int> <chr> <chr>
1 audi a4 1.8 1999 4 auto(l5) 18 29 p compact
2 audi a4 1.8 1999 4 manual(m5) 21 29 p compact
3 audi a4 2.0 2008 4 manual(m6) 20 31 p compact
4 audi a4 2.0 2008 4 auto(av) 21 30 p compact
--
103 volkswagen passat 2.0 2008 4 manual(m6) 21 29 p midsize
104 volkswagen passat 2.8 1999 6 auto(l5) 16 26 p midsize
105 volkswagen passat 2.8 1999 6 manual(m5) 18 26 p midsize
106 volkswagen passat 3.6 2008 6 auto(s6) 17 26 p midsize
前処理は大きく2つに分けられる
- データ構造を対象とする処理 👈 第3, 4回 本日の話題
- 使いたい部分だけ抽出 —
select(),filter() - グループごとに特徴を要約 —
group_by(),summarize() - 何かの順に並べ替え —
arrange() - 異なるテーブルの結合 —
*_join() - 変形: 縦長 ↔ 横広 —
pivot_longer(),pivot_wider()
- 使いたい部分だけ抽出 —
- データ内容を対象とする処理 — 第5回
- 数値の変換: 対数、正規化
- 外れ値・欠損値への対処
- 型変換: 連続変数、カテゴリカル変数、指示変数、因子、日時
- 文字列処理: 正規表現によるパターンマッチ
憶えなくていい。公式サイトなどを見ながら作業
🔰 課題: economics を変形して作図しよう
print(economics)
date pce pop psavert uempmed unemploy
<date> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 1967-07-01 506.7 198712.0 12.6 4.5 2944
2 1967-08-01 509.8 198911.0 12.6 4.7 2945
--
573 2015-03-01 12158.3 320230.8 7.4 12.0 8504
574 2015-04-01 12193.8 320402.3 7.6 11.5 8526
🔰 課題: world_bank_pop を変形して作図しよう
printdf(world_bank_pop)
country indicator 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
<chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 ABW SP.URB.TOTL 4.244400e+04 4.304800e+04 4.367000e+04 4.42460e+04 4.466900e+04 4.488900e+04 4.488100e+04 4.468600e+04 4.437500e+04 4.405200e+04 4.377800e+04 4.382200e+04 4.406400e+04 4.436000e+04 4.467400e+04 4.497900e+04 4.527500e+04 4.557200e+04
2 ABW SP.URB.GROW 1.182632e+00 1.413021e+00 1.434560e+00 1.31036e+00 9.514777e-01 4.913027e-01 -1.782333e-02 -4.354289e-01 -6.984006e-01 -7.305493e-01 -6.239346e-01 1.004566e-01 5.507148e-01 6.695040e-01 7.053514e-01 6.804037e-01 6.559290e-01 6.538489e-01
--
1055 ZWE SP.POP.TOTL 1.222225e+07 1.236616e+07 1.250052e+07 1.26339e+07 1.277751e+07 1.294003e+07 1.312427e+07 1.332991e+07 1.355847e+07 1.381060e+07 1.408632e+07 1.438665e+07 1.471083e+07 1.505451e+07 1.541168e+07 1.577745e+07 1.615036e+07 1.652990e+07
1056 ZWE SP.POP.GROW 1.298782e+00 1.170597e+00 1.080653e+00 1.06128e+00 1.130323e+00 1.263909e+00 1.413720e+00 1.554735e+00 1.700106e+00 1.842497e+00 1.976756e+00 2.109672e+00 2.228306e+00 2.309366e+00 2.344799e+00 2.345643e+00 2.336070e+00 2.322864e+00
少し前に出てきたこれ、そろそろできるのでは
print(VADeaths)
Rural Male Rural Female Urban Male Urban Female
50-54 11.7 8.7 15.4 8.4
55-59 18.1 11.7 24.3 13.6
60-64 26.9 20.3 37.0 19.3
65-69 41.0 30.9 54.6 35.1
70-74 66.0 54.3 71.1 50.0
↓ 下ごしらえ: 作図・解析で使いやすい整然データに
lbound ubound region sex death
<int> <int> <chr> <chr> <dbl>
1 50 54 Rural Male 11.7
2 50 54 Rural Female 8.7
3 50 54 Urban Male 15.4
4 50 54 Urban Female 8.4
--
17 70 74 Rural Male 66.0
18 70 74 Rural Female 54.3
19 70 74 Urban Male 71.1
20 70 74 Urban Female 50.0
ちょっと補足
class(VADeaths)
[1] "matrix" "array"
rownames(VADeaths)
[1] "50-54" "55-59" "60-64" "65-69" "70-74"
VADeaths %>%
as.data.frame() %>% # dplyr/tidyrで扱うのはdata.frame
rownames_to_column("age") %>% # 行名は扱いにくいので普通の列に
print()
age Rural Male Rural Female Urban Male Urban Female
1 50-54 11.7 8.7 15.4 8.4
2 55-59 18.1 11.7 24.3 13.6
3 60-64 26.9 20.3 37.0 19.3
4 65-69 41.0 30.9 54.6 35.1
5 70-74 66.0 54.3 71.1 50.0
🔰 課題: VADeaths を縦長にしてggplotしてみよう
as.data.frame(VADeaths) %>% # data.frameに変換
rownames_to_column("age") # 行名を列に
age Rural Male Rural Female Urban Male Urban Female
1 50-54 11.7 8.7 15.4 8.4
2 55-59 18.1 11.7 24.3 13.6
3 60-64 26.9 20.3 37.0 19.3
4 65-69 41.0 30.9 54.6 35.1
5 70-74 66.0 54.3 71.1 50.0
🔰 課題: anscombe を縦長にしてggplotしてみよう
anscombe %>% rowid_to_column("id") # IDをつけておく
id x1 x2 x3 x4 y1 y2 y3 y4
<int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 1 10 10 10 8 8.04 9.14 7.46 6.58
2 2 8 8 8 8 6.95 8.14 6.77 5.76
3 3 13 13 13 8 7.58 8.74 12.74 7.71
4 4 9 9 9 8 8.81 8.77 7.11 8.84
--
8 8 4 4 4 19 4.26 3.10 5.39 12.50
9 9 12 12 12 8 10.84 9.13 8.15 5.56
10 10 7 7 7 8 4.82 7.26 6.42 7.91
11 11 5 5 5 8 5.68 4.74 5.73 6.89
🔰 課題: anscombe の要約統計量を計算しよう
4組のx-yは、平均・分散・相関係数がほぼ同じ？
group mean_x mean_y sd_x sd_y cor_xy
<int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 1 9 7.500909 3.316625 2.031568 0.8164205
2 2 9 7.500909 3.316625 2.031657 0.8162365
3 3 9 7.500000 3.316625 2.030424 0.8162867
4 4 9 7.500909 3.316625 2.030579 0.8165214
Reference
- R for Data Science — Hadley Wickham and Garrett Grolemund
- https://r4ds.had.co.nz/, Paperback, 日本語版書籍
前処理大全 — 本橋智光
RユーザのためのRStudio[実践]入門 (宇宙船本) — 松村ら
- 整然データとは何か — @f_nisihara
- Speaker Deck, Colorless Green Ideas
- Older versions
- 「Rにやらせて楽しよう — データの可視化と下ごしらえ」 岩嵜航 2018
- 「Rを用いたデータ解析の基礎と応用」石川由希 2019 名古屋大学
- 「Rによるデータ前処理実習」 岩嵜航 2020 東京医科歯科大
- 「Rを用いたデータ解析の基礎と応用」 石川由希 2021 名古屋大学