purrr

Purrrの使い方

I.データ

データはCOVID-19のワクチンの接種状況です。 次よりCSVファイルをダウンロードしました。

https://ourworldindata.org/grapher/daily-covid-vaccination-doses-per-capita?tab=chart&stackMode=absolute&time=earliest..latest&region=World

II.データの概要

データを読み込みます。

# import a library
library(tidyverse)

## ── Attaching packages ─────────────────────────────────────── tidyverse 1.3.0 ──

## ✓ ggplot2 3.3.3     ✓ purrr   0.3.4
## ✓ tibble  3.0.4     ✓ dplyr   1.0.2
## ✓ tidyr   1.1.2     ✓ stringr 1.4.0
## ✓ readr   1.4.0     ✓ forcats 0.5.0

## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## x dplyr::filter() masks stats::filter()
## x dplyr::lag()    masks stats::lag()

# load the data
df0 <- read_csv("vaccination.csv")

## 
## ── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
## cols(
##   Entity = col_character(),
##   Code = col_character(),
##   Date = col_date(format = ""),
##   new_vaccinations_smoothed_per_million = col_double()
## )

列のデータのタイプを取得するコードは次です。

# apply the class() function to each column
df0 %>% map_chr(class)

##                                Entity                                  Code 
##                           "character"                           "character" 
##                                  Date new_vaccinations_smoothed_per_million 
##                                "Date"                             "numeric"

列の重複をのぞいた数を取得するコードは次です。Entity列は国名なので、接種０の国のデータがなければ、９０か国の接種がはじまっています。

# apply the n_distinct() function to each column
df0 %>% map_dbl(n_distinct)

##                                Entity                                  Code 
##                                    90                                    86 
##                                  Date new_vaccinations_smoothed_per_million 
##                                    63                                  1784

データ・フレームを作成するコードは次です。

df0 %>% map_df(function(.x) {
  return(data.frame(n_distinct = n_distinct(.x),
                    class = class(.x)))},
  .id = "veriable")

##                                veriable n_distinct     class
## 1                                Entity         90 character
## 2                                  Code         86 character
## 3                                  Date         63      Date
## 4 new_vaccinations_smoothed_per_million       1784   numeric

~によって簡略なコードにすることもできます。

# create as data frame with the tilde-dot shorthand 
df0 %>% map_df(~(data.frame(n_distinct = n_distinct(.x),
                            class = class(.x))),
               .id = "variable")  

##                                variable n_distinct     class
## 1                                Entity         90 character
## 2                                  Code         86 character
## 3                                  Date         63      Date
## 4 new_vaccinations_smoothed_per_million       1784   numeric

両者の対応を次に示します。