借り手の人種・民族別（年別）（II）

この演習では、iotools と bigtabulate を使って、借り手の人種・民族を年ごとに集計します。

この演習はコースの一部です

Rで学ぶスケーラブルなデータ処理

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演習の手順

iotools と bigtabulate はワークスペースに読み込まれています。

チャンクを行列として読み込み、その後、借り手の人種と年で集計する関数 make_table() を作成します。
こちらで用意したファイル接続からデータを取り込むために、chunk.apply() を使います。
race_year_table をデータフレームに変換します。

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。

# Open a connection to the file and skip the header
fc <- file("mortgage-sample.csv", "rb")
readLines(fc, n = 1)

# Create a function to read chunks
make_table <- function(chunk) {
    # Create a matrix
    m <- ___(chunk, sep = ",", type = "integer")
    colnames(m) <- mort_names
    # Create the output table
    ___(m, c("borrower_race", "year"))
}

# Import data using chunk.apply
race_year_table <- ___(fc, make_table)

# Close connection
close(fc)

# Cast it to a data frame
rydf <- ___(race_year_table)

# Create a new column Race with race/ethnicity
rydf$Race <- race_cat

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