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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。

外資系企業動向調査の分析2 - R言語のas_tibble関数でtibbleに変換して、filter関数、select関数、mutate関数、arrange関数

 

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 の続きです。

前回は e-Statから出力したファイルをそのままR言語に読込ませて、R言語上で整理されたデータにする、という作業でした。

今回は各データを大きい順に並び替えてみましょう。

せっかくだから、tidyverseパッケージを使ってみましょう。

まずは、tidyverseパッケージをインストールします。install.packages関数です。

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インストールしたら、library関数で読込みます。

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まずは、データフレームを as_tibble関数で tibble に変換します。

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tibbleはhead関数を使わなくても、はじめの数行、10行しか表示しません。そして、str関数を使わなくてもこのデータフレームが261観測、9変数だとわかりますし、各変数の型もわかります。

arrange関数で並び替えましょう。

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2015年が3681社で一番多いですね。

操業中で並び替えます。

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これも2015年度ですね。

設立後初決算前で並び替えます。

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2011年度が一番多く24社です。

未設立未操業で並び替えます。

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2013年度、2012年度、2008年度が8社で一番多いです。

休眠中で並び替えます。

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2008年度が78社で一番です

撤退で並び替えます。

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2010年度が172社で一番多いです。

調査対象外で並び替えます。

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2007年度が106社で一番です。

業種を合計だけに絞り込んでみましょう。filter関数です。

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さらにselect関数で年度から操業中までを表示しましょう。

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select関数では変数A:変数B とすると、変数Aと変数Bの間にあるすべての変数を選択できます。

さらに、mutate関数で操業率(操業中 / 合計)を計算しましょう。

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さらに、arrange関数で操業率の大きい順にしましょう。

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2014年度が 92.8%で一番高く、2009年度が89.3%で一番低いです。3ポイントぐらいしか違わないですね。

今回は以上です。

 次回は

 

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です。