20161226補足資料

#今日使うデータセットの読み込み
library(datasets)
head(infert)

#パッケージの読み込み
library(dplyr)
library(tidyr)

データの概要：

自然流産と人工流産後の不妊症に関するデータ

学歴(Education)，年齢(age)，出産回数(parity)，人工流産回数(induced)，case，過去の自然流産回数(spontaneous)，matched set number(stratum)，stratum number(pooled.stratum)

今日用いる手法

1つまたは複数の列に対して条件を指定し，その条件にあう行を抽出する．

filter()

指定した行を切り出す．

slice()

指定した列の中身を昇順にして並び替える．

arrange()

必要な列だけを取り出す．

select() 　

列の名前を変更する．

rename()

新しい列を追加する．

mutate()　

filter()

“data39”というデータフレームにageが39である人たちのデータを代入する．

data39 <- filter(infert, age == 39)
data39

slice()

“infert”の中から5行目から8行目を切り出す．切り出したデータを dataslice に入れて表示させる．

dataslice <- slice(infert, 5:8) 
dataslice

arrange()

データを年齢順に並び替えます．並び替えたデータを dataage に入れて，最初の20行を表示させる．

dataage <- arrange(infert, age)
head(dataage, 20)

arrange()

データを年齢順に並び替えるが，今度は降順に並べ替える．そのためにはdesc()を用いる．

dataage <- arrange(infert, desc(age))
head(dataage, 20)

select()

age, case, stratum を取り出し，“datacut” に入れて最初のほうを表示させる． 最初にデータセットの名前を入れると，あとは“$”で指定しなくてもデータの名前を入れればよい．

datacut <- select(infert, age, case, stratum)
head(datacut)

rename()

列名を変更するときに使う．「rename(データセット, 新しい列名 = 既存の列名)」という使い方でよい． ここでは“datacut”から取り出す． 新しい名前が左辺に来ていることに注意．

 dataarename <- rename(datacut, 年齢 = age, ケース = case, 層 = stratum)
 head(dataarename)

クロス集計

educationとinducedでクロス集計をする．

eduage <- count(infert, education, induced)
eduage

mutate()

違うデータセットを用います．

head(airquality)

華氏を摂氏に計算し直す．

df <- mutate(airquality, TempC = (5 / 9) * (Temp - 32))
 head(df)

四捨五入をして小数点第二位で丸める．

 df <- mutate(df, TempC = round(TempC, 1))
 head(df)

Tempの列を削除する

 df2 <- select(df, -Temp)
 head(df2)

順番の並べ替え

 df3 <- select(df2, Ozone, Solar.R, Wind, TempC, Month, Day)
 head(df3)

参考資料

http://hikaru1122.hatenadiary.jp/