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主にクロス表(分割表)分析をしようかなと思いはじめましたが、あまりクロス表の分析はできず。R言語の練習ブログになっています。

消費動向調査データの分析3 - R言語のdplyrパッケージの主要5関数(filter, arrange, select, mutate, summarize)の練習

 

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 の続きです。今回はdplyrパッケージの主要5関数、filter関数、arrange関数、select関数、mutate関数、summarize関数の練習をしようと思います。

まず、library(dplyr)としてパッケージを呼び込みます。

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filter関数はある条件でデータを絞り込むときに使います。

例えば、12月のデータだけに絞り込みましょう。

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二つの条件をANDでつなぐには、 , で列記すればいいです。

例えば、12月でL5が1.0以上のデータだけに絞り込みしてみます。

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二つの条件をORでつなぐには、 | で列記します。

例えば、2008年と2018年のデータだけに絞り込みましょう。

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arrenage関数は並び替えます。L5の小さい順に表示します。

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head関数を加えてはじめの6行だけの表示にしています。

大きい順に表示するには、desc(L5)としてやります。

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変数を , で列記すれば、複数の列で並び替えもできます。L5の小さい順でL52の小さい順をやってみましょう。

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select関数は表示したい変数を選択できます。Year, Month, Assetだけを表示しましょう。

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わざとYear, Asset, Month として表示する順番を変えてみました。

mutate関数は新しい変数を追加します。L5 + L52 + L2 を LL, U2 + U25 + U5 をUUとした新しい変数を作ってみましょう。

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summarize関数はデータフレーム1行に要約します。例えば、LLの平均値を出しましょう。

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LLの全期間の平均は6.827%, UUの全期間の平均は65.87%です。

summarize関数はgroup_by関数と組み合わせると更に協力になります。年毎のLLとUUの平均値を計算します。

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月ごとのLLとUUの平均値も計算してみます。

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今回は以上です。

 次回は

 

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です。