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Tokyor36

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dplyr intro

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Tokyor36

  1. 1. dplyrパッケージ 徹底解説
  2. 2. 所沢 義男
  3. 3. ところさ わよしお
  4. 4. さて
  5. 5. dplyrパッ ケージと は
  6. 6. 高速集計
  7. 7. それに尽 きる
  8. 8. 7倍高速 (俺集計/plyr比)
  9. 9. これ以上 は
  10. 10. 解説 面倒
  11. 11. 記事を書いたの で検索してくだ さい
  12. 12. dplyrで検索 + 日本語の 検索結果
  13. 13. さて
  14. 14. そんな役に立つ 話はどうでもい いんだ
  15. 15. %.%
  16. 16. chain演算子
  17. 17. これですよ
  18. 18. %.%
  19. 19. これを使うと一 連の集計作業を まとめていける
  20. 20. 普通はこう
  21. 21. res1 <- filter(iris,Sepal.Length>6) res2 <- group_by(res1, Species) summarise(res2, count=n())
  22. 22. 中間生成物が なんだか嫌
  23. 23. かといって
  24. 24. summarise( group_by( filter(iris, Sepal.Length>6), Species) count=n() )
  25. 25. 入れ子は わからん
  26. 26. %.%
  27. 27. iris %.% filter(Sepal.Length>6) %.% group_by(Species) %.% summarise(count=n())
  28. 28. すっきり!!!
  29. 29. どんどんつなげ ていけちゃう
  30. 30. iris %.% filter(Sepal.Length>6) %.% group_by(Species) %.% summarise(count=n()) %.% mutate(all=sum(count)) %.% select(Species, all) %.% ggplot(aes(x=Species, y=all)) + geom_bar(stat="identity")
  31. 31. これはク セになる
  32. 32. まるで
  33. 33. せっかくなので この快感を五感 で感じたい
  34. 34. %.%を耳で感じ るパッケージ
  35. 35. 作った
  36. 36. pings パッケージ
  37. 37. pings( iris %.% filter(Sepal.Length>4) %.% group_by(Species) %.% summarise(count=n()) )
  38. 38. 人は涙の分だけ 強くなる
  39. 39. 使った%.%の分 だけ高みにのぼ れる
  40. 40. library(devtools) install_github("dichika/pings")
  41. 41. enjoy!!!

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