目次
【R】 dplyr::group_nestを使って集計する
【R】 tibbleには何でも入れられる？ <- ここ
はじめに
dplyrパッケージを使っているとよくtibbleに変換されてしまいます。このtibbleにはいろいろなデータを入れることができるようで、tibbleやggplot2で作ったグラフを入れてみます。RStudioを使うとデータを階層的に見ることができるのでお薦めします。
データを作ってみる
サインカーブのデータを作ってみます。
library(tidyverse)
library(magrittr)
sine.data <- tibble(cycle=1:4)
sine.data %<>% mutate(sine=map(cycle, ~(tibble(x=0:99/50) %>% mutate(y=sinpi(x*.x)))))
sine列には、tibbleの中にcycle周期分のsineデータが入っています。
次にそれをグラフにしてみます。
sine.data %<>% mutate(graph=map(sine, ~(ggplot(.x, aes(x,y))+geom_point())))
mapの使い方が分からない時には、目次の一番上のリンクを辿ってみてください。
RStudioでsine.dataの中を見ると
このようになっています。
4つのグラフを1つにまとめて表示してみます。
リストとして取り出して、arrangeGrobで1つにまとめています。
library(gridExtra)
plot(arrangeGrob(grobs=sine.data$graph), ncol=2)
データを保存
次にそれぞれのデータをファイルに保存してみます。
一旦リストにしてからwalkを使って保存しています。泥臭くなってしまいましたが、良い方法があれば教えてください。
y <- sine.data %>% select(cycle, sine) %>% as.list %>% transpose
y %>% walk(~(write_csv(.x$sine, paste0("sine", .x$cycle, ".csv"))))
sine1.csv,sine2.csv,sine3.csv,sine4.csvの4つのファイルができているはずです。
データファイルを読み込む
ファイルを作りましたので、それを全部読み込んでみます。
sine.data2 <- tibble(file.name=list.files(pattern=".csv", full.names=T))
sine.data2 %<>% mutate(sine=map(file.name, ~read_csv(.x)))
1行目で拡張子がcsvのファイル名のリストを作って、2行目で読み込んでいます。これらデータを使って上に書いたようにグラフを作ることもできます。
また、sine.data2 %>% unnest(sine) で読み込んだデータ全部つなぎ合わせることもできます。
tibbleには列単位で、同じデータタイプである制約がありますが、リストにできるものであれば、tibbleやグラフデータなどいろいろなタイプのでデータが入れられます。