R for Data Science : Answers
  • 0章 はじめに
  • 1章 ggplot2によるデータ可視化
  • 2章 ワークフロー:基本
  • 3章 dplyrによるデータ変換
  • 4章 ワークフロー:スクリプト
  • 5章 探索的データ分析
  • 6章 ワークフロー:プロジェクト
  • 7章 tibbleのtibble
  • 8章 readrによるデータインポート
  • 9章 tidyrによるデータの整理
  • 10章 dplyrによる関係データ
  • 11章 stringrによる文字列
  • 12章 forcatsでファクタ
  • 13章 lubridateによる日付と時刻
  • 14章 magrittrでパイプ
  • 15章 関数
  • 16章 ベクトル
  • 17章 purrrでイテレーション
  • 18章 modelrを使ったモデルの基本
  • 19章 モデル構築
  • 20章 purrrとbroomによる多数のモデル
  • 21章 マークダウン
  • 22章 ggplot2でコミュニケーションのためのグラフ作成
  • 23章 Rマークダウンフォーマット
  • 24章 Rマークダウンフロー
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  • Rではじめるデータサイエンス
  • 注意事項
  • 動作環境
  • 参考文献

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0章 はじめに

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最終更新 3 年前

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Rではじめるデータサイエンス

この本はの演習問題の回答を記載したものです。したがって、章立ては日本語版に準じています。

Rではじめるデータサイエンスの英語版は より無料で閲覧が可能です。

注意事項

基本的には、{tidyverse}を使ったコーディングスタイルですが、引数のありなしや、同じ動作を行う場合であっても、異なる記述形式でコーディングしている箇所があります。

また、常に最適化されたコードを載せているわけでもなく、場合によって意図的に{tidyverse}を使った非効率なコードを記述している場合もあります。その点は、ご自身で改善されることを望みます。

翻訳に関しては杜撰かつ解釈の取り違いよる回答の誤りもあるかと思います。疑問点があれば、下記参考文献一覧より原著をあたってください。

動作環境

下記の環境のもと、動作することを確認しています。

sessionInfo() 
R version 3.5.3 (2019-03-11)
Platform: x86_64-apple-darwin15.6.0 (64-bit)
Running under: macOS Mojave 10.14.5

Matrix products: default
BLAS: /System/Library/Frameworks/Accelerate.framework/Versions/A/Frameworks/vecLib.framework/Versions/A/libBLAS.dylib
LAPACK: /Library/Frameworks/R.framework/Versions/3.5/Resources/lib/libRlapack.dylib

locale:
[1] ja_JP.UTF-8/ja_JP.UTF-8/ja_JP.UTF-8/C/ja_JP.UTF-8/ja_JP.UTF-8

attached base packages:
[1] stats     graphics  grDevices utils     datasets  methods   base     

other attached packages:
[1] forcats_0.4.0        stringr_1.4.0        dplyr_0.8.1          purrr_0.3.2         
[5] readr_1.3.1          tidyr_0.8.3          tibble_2.1.2         ggplot2_3.1.1       
[9] tidyverse_1.2.1.9000

loaded via a namespace (and not attached):
 [1] Rcpp_1.0.1       cellranger_1.1.0 pillar_1.4.1     compiler_3.5.3   dbplyr_1.4.0     plyr_1.8.4      
 [7] tools_3.5.3      lubridate_1.7.4  jsonlite_1.6     nlme_3.1-137     gtable_0.3.0     lattice_0.20-38 
[13] pkgconfig_2.0.2  rlang_0.3.4      reprex_0.3.0     cli_1.1.0        DBI_1.0.0        rstudioapi_0.10 
[19] haven_2.1.0      withr_2.1.2      xml2_1.2.0       httr_1.4.0       fs_1.3.1         generics_0.0.2  
[25] hms_0.4.2        grid_3.5.3       tidyselect_0.2.5 glue_1.3.1       R6_2.4.0         readxl_1.3.1    
[31] modelr_0.1.4     magrittr_1.5     backports_1.1.4  scales_1.0.0     rvest_0.3.4      assertthat_0.2.1
[37] colorspace_1.4-1 stringi_1.4.3    lazyeval_0.2.2   munsell_0.5.0    broom_0.5.2      crayon_1.3.4

参考文献

Wickham, Hadley, and Garrett Grolemund. 2017. R for Data Science: Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data. 1st ed. O’Reilly Media.
R for Data Science: Exercise Solutions. 2019. Jeffrey B. Arnold
Hadley, Grolemund(2017)「Rではじめるデータサイエンス」(黒川 利明・大橋 真也訳) O'Reilly Japan.
Rではじめるデータサイエンス
https://r4ds.had.co.nz