データに対するマッピング

mutate() と組み合わせることで、map() を使って計算結果をデータフレームに追加できます。map() は常にリストのベクトルを返すため、数値ベクトルとして取り出すには unnest() を使う必要があります。

ここでは、この機能を使って、gapminder データセットに含まれる各国の平均人口を計算します。

この演習はコースの一部です

Tidyverse で学ぶ Machine Learning

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演習の手順

map() を使って mean() 関数を適用し、各国の人口平均を計算して、mutate() で mean_pop という新しいリスト列として追加します。
pop_nested の先頭6行を確認します。
unnest() を使って mean_pop リストを数値列に変換し、pop_mean データフレームとして保存します。
head() を使って pop_mean を確認します。

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。

# Calculate the mean population for each country
pop_nested <- gap_nested %>%
  mutate(mean_pop = map(___, ~mean(.x$___)))

# Take a look at pop_nested
head(___)

# Extract the mean_pop value by using unnest
pop_mean <- pop_nested %>% 
  unnest(___)

# Take a look at pop_mean
head(___)

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