select、filter、arrange、mutate など、データを変換するための動詞を学びます。これらの関数を使って counties データセットを加工し、特定の観測値を確認しながら、データに関する質問に答えていきます。

dplyrでデータを探索する

データを理解する

列の選択

filter と arrange の動詞

観測値の並べ替え

条件でのフィルタリング

filter と arrange

mutate() 動詞

公務員数の計算

郡における女性の割合を計算する

mutate、filter、arrange

dplyr でデータを変換する

データの変換方法を学んだら、次は解釈しやすくするためにデータをどのように集計するかを知りたくなります。count、group_by、summarize、ungroup、そして slice_min/slice_max など、多くの観測値を要約するために使える関数を学びます。

count 動詞

地域ごとのカウント

州ごとの市民数を数える

mutate と count の活用

group_by、summarize、ungroup の動詞

要約の作成

州ごとの要約

州と地域ごとの要約

slice_min と slice_max 動詞

各地域から1つの郡を選ぶ

各地域で最も所得が低い州を見つける

summarize、slice_max、count を組み合わせて使う

データを集計する

列を選択・変換する高度な方法を学びます。さらに、選択したい列の条件を指定できる select ヘルパー関数や、rename 動詞についても学びます。

セレクトヘルパー

rename 動詞

count の後で列名を変更する

select の中で列名を変更する

relocate 動詞

relocate の活用

4つの動詞から適切なものを選ぶ

データの選択と変換

毎年アメリカで生まれた赤ちゃんの名前を表す新しいデータセットを扱います。より複雑な問いを立てて答えるために、グループ化した mutate とウィンドウ関数の使い方を学びます。さらに、dplyr と ggplot2 を組み合わせて、データ探索を深める興味深いグラフを作成します。

babynames データ

特定の年でのフィルタリングと並べ替え

各年で最も人気の名前を見つける

ggplot2 で名前を可視化する

グループ化したmutate

各名前が最も一般的だった年を見つける

各名前ごとの合計と最大値を追加する

正規化した人気度の変化を可視化する

ウィンドウ関数

名前の頻度を比率で表す

名前の人気が大きく跳ね上がった年

おめでとうございます！

ケーススタディ: babynames データセット

US Baby Name Records

Course Glossary

2015 US Census

魅力的なデータセットを見つけて、もっと深く理解したいと思ったとします。データに関する疑問にどうやって答え始めればよいでしょうか？ そのために dplyr を使えます。dplyr は、データの基本的な変換にも役立ちます。このコースでは、データを集計したり、変数を追加・削除・変更したりする方法も学びます。学習の途中では、アメリカ合衆国の郡に関する情報を含むデータセットを探索します。最後には、これらのツールを babynames データセットに適用して、アメリカの赤ちゃんの名前のトレンドを調べます。

動画にはライブ字幕が含まれており、動画左下の "Show transcript" をクリックすると表示できます。

コース用語集は、右側のリソースセクションにあります。

CPE クレジットを取得するには、コースを完了し、認定アセスメントで 70% 以上のスコアを達成する必要があります。右側の CPE クレジットの案内をクリックするとアセスメントに移動できます。

Introduction to the Tidyverse

dplyrを使ってデータを変換・集計し、変数を追加・削除・変更する方法を学び、実例に応用します。

dplyr で行うデータ操作

dplyrを用いたデータ変換と操作の方法を学び、Tidyverseのスキルを身につけましょう。

group_by、summarize、ungroup の動詞

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