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Juliaで前処理
- 7. 7
dplyr実行例
iris2 <- iris[iris$Sepal.Length > 7.0, ]
iris2[["SLM"]] <- mean(iris2$Sepal.Length)
iris2 <- iris2[ , c("Sepal.Length", "Species", "SLM")]
iris2 <- iris2[order(iris2$Sepal.Length), ]
dplyr不使用
library(dplyr)を実行
iris2 <- iris %>%
filter(Sepal.Length > 7.0) %>%
mutate(SLM = mean(Sepal.Length)) %>%
select(Sepal.Length, Species, SLM) %>%
arrange(Sepal.Length)
- 18. 18
Julia dplyr LINQ
行の抽出 @where filter Where
列の追加 @transform mutate Select(?)
グループ化+計算 @by Groupby
グループ化 @groupby group_by
要約 @based_on summarise
並び替え @orderby arrange OderBy
列の選択 @select select Select
dplyrとの対応表
- 22. 22
処理をつなげる@linq
iris2 = @linq iris ¦>
@where(:SepalLength .> 7.0) ¦>
@transform(SLM = mean(:SepalLength)) ¦>
@select(:SepalLength, :SLM, :Species) ¦>
@orderby(:SLM)
• ¦>はdplyrにおける%>%と同じ.パイプの役割を持つ
*¦>はデフォルトであるのでDataFramesMetaがなくても使える
機能紹介
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処理をつなげる@linq
iris2 = @linq iris ¦>
where(:SepalLength .> 7.0) ¦>
transform(SLM = mean(:SepalLength)) ¦>
select(:SepalLength, :SLM, :Species) ¦>
orderby(:SepalLength)
• @linqでつなげば@は不要になる
機能紹介