プライヤーの使い方チュートリアル

データの分割、適用、結合、要約の機能を提供する plyr パッケージは、簡潔なデータ操作機能を提供します。主な関数には、データを変数で分割する Split、リストに関数を適用する Wrapply、および apply to が含まれます

plyr パッケージを使用して R でデータを操作するにはどうすればよいですか?

plyr パッケージは、次のスイートを提供します。 R でのデータ操作用の関数。一般的なデータ操作タスクに一貫性のある簡潔な構文が提供され、大規模で複雑なデータセットの操作が容易になります。 plyr パッケージには、データの分割、適用、結合、および要約のための関数が含まれています。

plyr パッケージの主な機能とその使用方法は何ですか?

• split(): データ フレームをデータ フレームに分割します。 1 つ以上のグループ化変数に基づくデータ フレームのリスト。
• lapply(): リストの各要素に関数を適用し、結果のリストを返します。
• apply(): 関数を行に適用します。
• ddply(): データ フレームの各グループに関数を適用して、概要または新しいデータを返すために、split() と lagply() を組み合わせます。 Frame.

plyr を使用して概要統計を作成し、データ変換を実行する方法?

• summarize(): データ フレームの各グループの統計の概要テーブルを作成します。
• transform():各行に関数を適用することで、データ フレームに新しい列を追加します。
• mutate():transform() に似ていますが、新しい列を作成するのではなく、既存の列を上書きします。

plyr パッケージの使用方法高度なデータ操作タスク?

plyr パッケージは、次のような幅広い高度なデータ操作タスクに使用できます:

• ワイド形式からロング形式へのデータの再形成、またはその逆のデータの再形成
• 複数のグループ化変数によるデータの集計
• フィルタリング複雑な基準に基づくデータ
• カスタム集計関数とデータ変換の作成

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