記事の目的

データを整理する際にとても使えるライブラリである「dplyr」についていくつか解説します！
ここに乗せているソースコードは、コピペで全部再現できます。

目次

No.	目次	説明
1	ライブラリと使用するデータ	dplyr / iris
2	sample_n	データからランダムにいくつか抽出
3	select	条件に合う"列"抽出
4	filter	条件に合う"行"抽出
5	group_by+summarise	グループごとに統計量などを抽出
6	mutate	データをいじって新しい列を追加
7	arrange	並び替え( 昇順 , 降順 )
8	rename	カラムの名前変更

1. ライブラリと使用するデータ

libraryはもちろんdplyrです！
データはirisのデータセットを使用します。

library(dplyr)
iris %>% head()

2. sample_n (データからランダムにいくつか抽出)

iris %>% sample_n(5)

3. select (条件に合う"列"抽出)

iris %>% select(Sepal.Length) %>% sample_n(5)

4. filter (条件に合う"行"抽出)

# 種類を確認 (uniqueはdplyr関係ないです。)
iris$Species %>% unique()

# 種類で指定
iris %>% filter(Species=="versicolor") %>% sample_n(5)

# 数値で指定
iris %>% filter(Sepal.Length>6.5) %>% sample_n(5)

5. group_by+summarise (グループごとに統計量などを抽出)

iris %>% group_by(Species) %>%
  summarise(Sepal縦の長さの平均=mean(Sepal.Length),
            Sepal横の長さの合計=sum(Sepal.Width))

6. mutate (データをいじって新しい列を追加)

# 足し算の列を追加
iris %>% mutate(Sepal縦と横の合計=Sepal.Length+Sepal.Width) %>% 
  sample_n(5)

# クラスを数字に変換
# ifelse(条件,条件がTRUEのときの値,条件がFALSEのときの値)
iris %>% mutate(class=ifelse(Species=="setosa",1,
                             ifelse(Species=="versicolor",2,3))) %>%
  sample_n(5)

7. arrange (並び替え)

# 昇順
iris %>% arrange(Sepal.Length) %>% head(5)

# 降順
iris %>% arrange(desc(Sepal.Length)) %>% head(5)

8. rename (カラムの名前変更)

iris %>% rename(種類=Species) %>% sample_n(5)