- RT @rstudiotips : Have you seen our new learnr package? Easily build your own interactive tutorials using #rmarkdown : blog.rstudio.com/2017/07/11/int… #rstats pic.twitter.com/lgErxxmAbB 09:11:35
- RT @tuntuku_sy : Googleが可視化ツールFacetsを公開。Facets Overviewでは統計量を、Facets Diveではデータの個別の情報をいい感じに確認できる。これはすごく便利そう。 research.googleblog.com/2017/07/facets… pic.twitter.com/WIkNsTym7G 09:29:24
- tidyr と %>% の初心者なもので…変形処理が tidyr だけでは終始せづ，途中で %>% の流れがとぎれる．lower, upper 列を post.eff() に %>% したいのだが…まあ，いろいろ調べたり試行錯誤してるうちに何かサトれるかもしれませんね… pic.twitter.com/ABZLUV5u8D 11:34:04
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- @Atsushi776 なるほど！ dplyr::mutate でしたか！ありがとうございます． 12:24:40
- さきほどの tidyr がよくわかってなくて %>% で流せない問題，mutate を使えばいいよ，と教えていただきました．ありがとうございます！ pic.twitter.com/F04vGWTbnl 12:32:41
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- @Atsushi776 ありがとうございます．私のアタマの中がすこしだけ tidy になりました…magrittr の %>% は R におけるパイプ処理（だけ），dplyr や tidyr は apply 系関数や reshape なあれこれの廃絶 → 置き換え…といったところでしょうか… 14:40:06
- RT @fronori : Rのmagrittrの世界でパイプ演算 %>% で流れるように処理をつなぐときは、最後の代入に -> を使うと流れの向きを一貫させられる。ただし、主要なRスタイルガイドの推奨には反するので自己責任で。 www.google.co.jp/amp/s/www.r-bl… 同じ感覚を持つ人がいて嬉しい。 14:41:57
- @Atsushi776 なるほど… 再帰代入は data.frame のデータを使って，その data.frame を書き換えたりするような操作ですよね．たいへん明確だと感じました．%>% はなくてもよいが，わかりやすくなることもある…ぐらいですかね． 15:19:04
- RT @kazutan : いままで何も考えずtidyr使ってきたけど、reshape2と比較したときのメリット・デメリットって確かになんだろう…dplyrとあわせて使いやすいってのは感じるけど。 15:27:01
- @Atsushi776 %>% 好きの人たちにとっては，まさに「続出」かと思います．パイプに慣れてない人はどうでしょうね．まわりの R 初心者の院生さんたちを見ていますと，Excel 上の手動操作を連想させる再帰代入的な書き換えこそが「理解しやすい」と感じているように見えます…いろいろと勉強になります． 15:47:34