データをネストする
このコースでは、77カ国・52年分の経済・社会指標のコレクションを扱います。データは gapminder データフレームに格納されています。
この演習では、tidy な Machine Learning スキルの土台を作るために最初に使うツールである nest() を使って、gapminder データをネストしたデータフレームに変換します。
注: これは gapminder パッケージに含まれるデータセットよりも粒度の細かいバージョンです。このバージョンは dslabs パッケージで利用できます。
この演習はコースの一部です
Tidyverse で学ぶ Machine Learning
演習の手順
- まずは
gapminderの先頭6行を確認しましょう。 - 次に、
group_by()とnest()を使ってデータフレームをcountryごとにネストし、結果をgap_nestedとして保存します。 - 作成したデータフレーム
gap_nestedの先頭6行を確認し、tibble を含む新しい複合列 data に注目してください。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Explore gapminder
head(___)
# Prepare the nested data frame gap_nested
library(tidyverse)
gap_nested <- gapminder %>%
group_by(___) %>%
___()
# Explore gap_nested
head(___)