tidyverse脳になって階層構造のあるデータフレームを使いこなそう
@yutannihilationが書いたtidyverseの記事を眠気眼の状態で読んでしまって、眠気も吹き飛んで3時起きしました。訴訟。 さて、Rアドベントカレンダーの中で @yutannihilation や @takeshi0406 がtidyverseについての記事を続けて書いていることからも、tidyverseの普及具合がわかる昨今ですが、これらの記事の中であまり言及されていないことがあります。それはtidyverseに含まれるパッケージの一つである{dplyr}や{tidyr}が提供するnested data frameです。私個人はこれを階層構造のあるデータフレームと呼んでいます。 一人Rアドベントカレンダーの3日目では、tidyverseに欠かせない思想である、この階層構造のあるデータフレームについて説明をしたいと思います。といっても春先に書いたこの記事の再放送的な感じでもあ
dplyrのベクトル要素変換用関数3種
if_else関数 ドキュメントによるとこの関数は、R標準の制御関数の一つであるifelse()と比べてより厳密 strict なものであるらしい。ここでの strict とはどういうことか。yutannihilation さんがこんな記事を書いてくれたのでこちらを読んでほしい。 ifelse()は危険なのでやめてdplyr::if_else()を使いましょう 真偽値の判定を実行するコード（xはyよりも大きい、xのクラスはzである、とか）と、真偽それぞれの状況の応答を引数に与えて実行する。またこの関数は、それだけでなくxの値が欠損値である場合についても特定の処理を実行するという特徴をもつ。欠損値に対する挙動は引数missingによって与える。 x <- c(-3:3, NA) if_else(x < 0, "negative", "positive", missing = "missing
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