7章 tibbleのtibble
7.0 ライブラリーの読み込み
library("tidyverse")7.1 はじめに
練習問題はありません
7.2 tibbleを作る
tibbleを作る練習問題はありません
7.3 tibbleとdata.frame
tibbleとdata.frame練習問題はありません
7.4 古いコードとの関わり
練習問題1 : オブジェクトがtibbleかどうか、どうやって判断しますか。
tibbleかどうか、どうやって判断しますか。表示させれば、tibbleかどうか判別できます。またはclass()やis_tibble()でも判別可能です
diamonds
# A tibble: 53,940 x 10
carat cut color clarity depth table price x y z
<dbl> <ord> <ord> <ord> <dbl> <dbl> <int> <dbl> <dbl> <dbl>
1 0.23 Ideal E SI2 61.5 55 326 3.95 3.98 2.43
2 0.21 Premium E SI1 59.8 61 326 3.89 3.84 2.31
3 0.23 Good E VS1 56.9 65 327 4.05 4.07 2.31
4 0.290 Premium I VS2 62.4 58 334 4.2 4.23 2.63
5 0.31 Good J SI2 63.3 58 335 4.34 4.35 2.75
6 0.24 Very Good J VVS2 62.8 57 336 3.94 3.96 2.48
7 0.24 Very Good I VVS1 62.3 57 336 3.95 3.98 2.47
8 0.26 Very Good H SI1 61.9 55 337 4.07 4.11 2.53
9 0.22 Fair E VS2 65.1 61 337 3.87 3.78 2.49
10 0.23 Very Good H VS1 59.4 61 338 4 4.05 2.39
# … with 53,930 more rows
class(diamonds)
[1] "tbl_df" "tbl" "data.frame"
is_tibble(diamonds)
[1] TRUE練習問題2 : data.frameとtibbleの演算の違いを比較対照しなさい。
data.frameとtibbleの演算の違いを比較対照しなさい。同じようなコマンドを書いても、dataframeの省略しても検索されるが、tibbleの場合はこのようなことが起こりません。
df <- data.frame(num = 1, chr = "a")
df$c
[1] a
Levels: a
df$ch
[1] a
Levels: a
tb <- as_tibble(df)
tb$c
NULL
警告メッセージ:
Unknown or uninitialised column: 'c'.
tb$ch
NULL
警告メッセージ:
Unknown or uninitialised column: 'ch'. 1列のみを指定した場合、dataframeはベクトルで返されますが、tibbleの場合はこのようなことが起こりません。
df[,"num"]
[1] 1
tb[,"num"]
# A tibble: 1 x 1
num
<dbl>
1 1練習問題3 : 例えばvar <- "mpg"のようにオブジェクトに格納されている変数名を持っている場合、どのようにtibbleから参照変数を抽出できるか。
var <- "mpg"のようにオブジェクトに格納されている変数名を持っている場合、どのようにtibbleから参照変数を抽出できるか。tibbleの場合、tibble[[var]]または、tibble[, var]で抽出可能です。
mt_tbl <- as_tibble(mtcars)
var <- "mpg"
#----------------------------------------
mtcars[[var]]
[1] 21.0 21.0 22.8 21.4 18.7 18.1 14.3 24.4 22.8 19.2 17.8 16.4 17.3 15.2 10.4
[16] 10.4 14.7 32.4 30.4 33.9 21.5 15.5 15.2 13.3 19.2 27.3 26.0 30.4 15.8 19.7
[31] 15.0 21.4
mt_tbl[[var]]
[1] 21.0 21.0 22.8 21.4 18.7 18.1 14.3 24.4 22.8 19.2 17.8 16.4 17.3 15.2 10.4
[16] 10.4 14.7 32.4 30.4 33.9 21.5 15.5 15.2 13.3 19.2 27.3 26.0 30.4 15.8 19.7
[31] 15.0 21.4
#----------------------------------------
mtcars[, var]
[1] 21.0 21.0 22.8 21.4 18.7 18.1 14.3 24.4 22.8 19.2 17.8 16.4 17.3 15.2 10.4
[16] 10.4 14.7 32.4 30.4 33.9 21.5 15.5 15.2 13.3 19.2 27.3 26.0 30.4 15.8 19.7
[31] 15.0 21.4
mt_tbl[, var]
# A tibble: 32 x 1
mpg
<dbl>
1 21
2 21
3 22.8
4 21.4
5 18.7
6 18.1
7 14.3
8 24.4
9 22.8
10 19.2
# … with 22 more rows
#----------------------------------------
mtcars[["var"]]
NULL
mt_tbl[["var"]]
NULL
#----------------------------------------
mtcars$var
NULL
mt_tbl$var
NULL
警告メッセージ:
Unknown or uninitialised column: 'var'. 練習問題4 : 次のデータフレームで非構文名を参照する練習をしなさい
annoying <- tibble(
`1` = 1:10,
`2` = `1` * 2 + rnorm(length(`1`))
)1という変数を抽出。1と2の散布図をプロットする。2を1で割った、3という新しい列を作成する。列の名前を
one、two、threeに変更する。
annoying[["1"]]
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
annoying$`1`
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
#----------------------------------------
ggplot(annoying, aes(x = `1`, y = `2`)) +
geom_point()
#----------------------------------------
annoying %>%
mutate(`3` = `2` / `1`)
# A tibble: 10 x 3
`1` `2` `3`
<int> <dbl> <dbl>
1 1 3.61 3.61
2 2 5.39 2.70
3 3 4.82 1.61
4 4 7.57 1.89
5 5 10.9 2.18
6 6 12.1 2.01
7 7 13.4 1.91
8 8 13.9 1.74
9 9 17.1 1.90
10 10 20.9 2.09
#----------------------------------------
annoying[["3"]] <- annoying$`2` / annoying$`1`
annoying[["3"]] <- annoying[["2"]] / annoying[["1"]]
#----------------------------------------
annoying %>%
rename(one = `1`, two = `2`, three = `3`)
# A tibble: 10 x 3
one two three
<int> <dbl> <dbl>
1 1 3.61 3.61
2 2 5.39 2.70
3 3 4.82 1.61
4 4 7.57 1.89
5 5 10.9 2.18
6 6 12.1 2.01
7 7 13.4 1.91
8 8 13.9 1.74
9 9 17.1 1.90
10 10 20.9 2.09練習問題5 : tibble::enframe()はいつ使用しますか。
tibble::enframe()はいつ使用しますか。tibble::enframe()は名前付きのベクトルに対して、名前と値を持つtibbleに変換します。
enframe(c(x1 = 1,
x2 = 2,
x3 = 3))
# A tibble: 3 x 2
name value
<chr> <dbl>
1 x1 1
2 x2 2
3 x3 3練習問題6 :tibbleのフッターに追加の列名を追加するオプションは何ですか。
tibbleのフッターに追加の列名を追加するオプションは何ですか。consoleにtibbleの変数名が収まりきらない場合、残っている変数名がフッターに表示される仕様になっています。このtibbleの変数名の数をコントロールするのがn_extraです。
print(nycflights13::flights)
# A tibble: 336,776 x 19
year month day dep_time sched_dep_time
<int> <int> <int> <int> <int>
1 2013 1 1 517 515
2 2013 1 1 533 529
3 2013 1 1 542 540
4 2013 1 1 544 545
5 2013 1 1 554 600
6 2013 1 1 554 558
7 2013 1 1 555 600
8 2013 1 1 557 600
9 2013 1 1 557 600
10 2013 1 1 558 600
# … with 336,766 more rows, and 14 more
# variables: dep_delay <dbl>,
# arr_time <int>, sched_arr_time <int>,
# arr_delay <dbl>, carrier <chr>,
# flight <int>, tailnum <chr>,
# origin <chr>, dest <chr>, air_time <dbl>,
# distance <dbl>, hour <dbl>, minute <dbl>,
# time_hour <dttm>
print(nycflights13::flights, n_extra = 5)
# A tibble: 336,776 x 19
year month day dep_time sched_dep_time
<int> <int> <int> <int> <int>
1 2013 1 1 517 515
2 2013 1 1 533 529
3 2013 1 1 542 540
4 2013 1 1 544 545
5 2013 1 1 554 600
6 2013 1 1 554 558
7 2013 1 1 555 600
8 2013 1 1 557 600
9 2013 1 1 557 600
10 2013 1 1 558 600
# … with 336,766 more rows, and 14 more
# variables: dep_delay <dbl>,
# arr_time <int>, sched_arr_time <int>,
# arr_delay <dbl>, carrier <chr>, …
print(nycflights13::flights, n_extra = 0)
# A tibble: 336,776 x 19
year month day dep_time sched_dep_time
<int> <int> <int> <int> <int>
1 2013 1 1 517 515
2 2013 1 1 533 529
3 2013 1 1 542 540
4 2013 1 1 544 545
5 2013 1 1 554 600
6 2013 1 1 554 558
7 2013 1 1 555 600
8 2013 1 1 557 600
9 2013 1 1 557 600
10 2013 1 1 558 600
# … with 336,766 more rows, and 14 more最終更新
