R !!!dplyr {{outline}} library(dplyr) !filter() *レコードにフィルターをかけて、必要なレコードだけを選び出す {{pre > ToothGrowth %>% filter(supp=="VC") %>% head() len supp dose 1 4.2 VC 0.5 2 11.5 VC 0.5 3 7.3 VC 0.5 4 5.8 VC 0.5 5 6.4 VC 0.5 6 10.0 VC 0.5 > ToothGrowth %>% filter(supp=="OJ") %>% head() len supp dose 1 15.2 OJ 0.5 2 21.5 OJ 0.5 3 17.6 OJ 0.5 4 9.7 OJ 0.5 5 14.5 OJ 0.5 6 10.0 OJ 0.5 > ToothGrowth %>% filter(supp!="OJ") %>% head() len supp dose 1 4.2 VC 0.5 2 11.5 VC 0.5 3 7.3 VC 0.5 4 5.8 VC 0.5 5 6.4 VC 0.5 6 10.0 VC 0.5 > ToothGrowth %>% filter(dose==1.0) %>% head() len supp dose 1 16.5 VC 1 2 16.5 VC 1 3 15.2 VC 1 4 17.3 VC 1 5 22.5 VC 1 6 17.3 VC 1 > ToothGrowth %>% filter(dose>1.0) %>% head() len supp dose 1 23.6 VC 2 2 18.5 VC 2 3 33.9 VC 2 4 25.5 VC 2 5 26.4 VC 2 6 32.5 VC 2 > ToothGrowth %>% filter(dose<1.0) %>% head() len supp dose 1 4.2 VC 0.5 2 11.5 VC 0.5 3 7.3 VC 0.5 4 5.8 VC 0.5 5 6.4 VC 0.5 6 10.0 VC 0.5 }} * %in% で左右に並べることで、左の中のレコードで右側のどれかに該当するものを選ぶ **左側がデータフレームで、その中の見出しに含まれるもののうち、特定の該当するものについて、ベクトルにまとめてあるものを右側にして、該当するものだけのレコードを抽出する。 df %>% filter(id %in% hit) !select() *特定のカラムだけ抽出 !mutate() *mutate(付け足すカラム名 = 変換操作) {{pre > head(ToothGrowth) len supp dose 1 4.2 VC 0.5 2 11.5 VC 0.5 3 7.3 VC 0.5 4 5.8 VC 0.5 5 6.4 VC 0.5 6 10.0 VC 0.5 > ToothGrowth %>% mutate(result = len * dose) %>% head() len supp dose result 1 4.2 VC 0.5 2.10 2 11.5 VC 0.5 5.75 3 7.3 VC 0.5 3.65 4 5.8 VC 0.5 2.90 5 6.4 VC 0.5 3.20 6 10.0 VC 0.5 5.00 }} *結果を保存するには、普通に左辺に代入すればよい ToothGrowthResult <- ToothGrowth %>% mutate(result = len * dose) !top_n(上位何位まで, カラム名) *順位を指定しても、タイがある場合は、該当するもの全部 *上位を出してくれるが、並べ替えはしてくれない（並べ替えは、下の arrange()） {{pre > dim(YNUJ4_19) [1] 2760 4 > head(YNUJ4_19) SL MHD MDD diff 2 5 1.750000 1.750000 0.0000000 3 7 1.666667 1.833333 -0.1666667 4 5 1.250000 2.250000 -1.0000000 5 11 2.400000 1.700000 0.7000000 6 9 2.375000 1.625000 0.7500000 9 4 2.000000 1.000000 1.0000000 > YNUJ4_19 %>% top_n(5, MHD) SL MHD MDD diff 1 17 5.062500 1.562500 3.500000 2 15 5.285714 1.285714 4.000000 3 19 5.055556 2.000000 3.055556 4 13 5.083333 1.333333 3.750000 5 19 5.111111 1.611111 3.500000 > YNUJ4_19 %>% top_n(5, SL) SL MHD MDD diff 1 19 2.111111 3.055556 -0.9444444 2 19 4.611111 2.888889 1.7222222 3 19 3.000000 2.388889 0.6111111 4 19 4.777778 1.611111 3.1666667 5 19 2.111111 2.833333 -0.7222222 6 19 4.000000 2.222222 1.7777778 7 19 2.722222 2.388889 0.3333333 8 19 3.055556 2.722222 0.3333333 9 19 3.500000 1.666667 1.8333333 10 19 4.388889 1.555556 2.8333333 11 19 2.833333 2.833333 0.0000000 12 19 2.277778 3.000000 -0.7222222 13 19 5.055556 2.000000 3.0555556 14 19 5.111111 1.611111 3.5000000 15 19 2.611111 2.888889 -0.2777778 16 19 3.111111 2.388889 0.7222222 17 19 3.222222 2.611111 0.6111111 18 19 3.222222 2.222222 1.0000000 19 19 3.611111 2.388889 1.2222222 }} *下位から選ぶ場合は、マイナスをつける {{pre > YNUJ4_19 %>% top_n(-5, diff) SL MHD MDD diff 1 12 1.727273 3.909091 -2.181818 2 9 1.375000 3.875000 -2.500000 3 10 1.222222 3.777778 -2.555556 4 10 1.333333 3.666667 -2.333333 5 12 1.181818 5.000000 -3.818182 > tail(YNUJ4_19 %>% arrange(desc(diff)), 5) SL MHD MDD diff 2756 12 1.727273 3.909091 -2.181818 2757 10 1.333333 3.666667 -2.333333 2758 9 1.375000 3.875000 -2.500000 2759 10 1.222222 3.777778 -2.555556 2760 12 1.181818 5.000000 -3.818182 }} !arrange() *昇順 *降順は arrange(desc()) {{pre > YNUJ4_19 %>% top_n(5, MHD) %>% arrange(MHD) SL MHD MDD diff 1 19 5.055556 2.000000 3.055556 2 17 5.062500 1.562500 3.500000 3 13 5.083333 1.333333 3.750000 4 19 5.111111 1.611111 3.500000 5 15 5.285714 1.285714 4.000000 > YNUJ4_19 %>% top_n(5, MHD) %>% arrange(desc(MHD)) SL MHD MDD diff 1 15 5.285714 1.285714 4.000000 2 19 5.111111 1.611111 3.500000 3 13 5.083333 1.333333 3.750000 4 17 5.062500 1.562500 3.500000 5 19 5.055556 2.000000 3.055556 > YNUJ4_19 %>% top_n(5, MHD) %>% arrange(desc(SL)) SL MHD MDD diff 1 19 5.055556 2.000000 3.055556 2 19 5.111111 1.611111 3.500000 3 17 5.062500 1.562500 3.500000 4 15 5.285714 1.285714 4.000000 5 13 5.083333 1.333333 3.750000 }} {{pre > YNUJ4_19 %>% arrange(desc(MHD)) %>% top_n(10, MHD) SL MHD MDD diff 1 15 5.285714 1.285714 4.000000 2 19 5.111111 1.611111 3.500000 3 13 5.083333 1.333333 3.750000 4 17 5.062500 1.562500 3.500000 5 19 5.055556 2.000000 3.055556 6 13 5.000000 1.916667 3.083333 7 14 5.000000 1.384615 3.615385 8 15 4.928571 1.642857 3.285714 9 13 4.833333 1.250000 3.583333 10 13 4.833333 1.833333 3.000000 }}