概要

データフレームを効率よく処理するときの定番といえばーー？

せーの！

『『{dplyr}！！！』』

正解！素晴らしい！10ポインツ！

ですが欠損値を埋めたり、一行だけ消したり・・・といった風に、何らかしらの理由でデータの中身を直接修正したいときもありますよね。
データを画一的に処理するときは{dplyr}は大変重宝しますが、個々のデータ修正自体には少々使いづらいです。

そこでRStudio上でのデータ編集に役立つ、あまり認知されていないものの超絶使いやすい{editData}というRStudio用の拡張機能（アドイン）を紹介します。

導入

CRAN版と開発版の2つがあります。お好きなほうをどうぞ。
個人的には開発版がおすすめです。
この記事では開発版を使っています。CRAN版と若干仕様が違うので注意してください。

# CRAN版
install.packages("editData")

# 開発版
# {devtools}パッケージが必要です。
devtools::install_github("cardiomoon/editData")

導入完了後に、一旦RStudioを再起動してください。

操作

予め編集したいデータセットを用意しておいてください。

df1 <- iris

1. エディタの起動

関数で呼び出す方法と、アドインから開く方法があります。
どちらでもOKです。

関数による呼び出し

df2 <- editData::editData(df1)

追記：プラグインの不具合なのか、コールバックが上手くいかないようなので、編集したデータフレームを代入する形で呼び出してください。同じデータフレームに代入するようにすると上書きになります。

上書きしたい場合

df1 <- editData::editData(df1)

アドインからの起動

~~ここです。~~

~~エディタが起動したらOr Enter data name欄に編集したいデータフレーム名を入力しましょう。~~

追記：コールバックエラーが発生しているので、先に紹介した方法（関数で起動）でないと変更が反映されないようです。そのため、CSV出力を想定している時以外はこの方法は使えないと思われます。

3. データの検索 (AND検索）

編集したいデータを探すためには、Search欄を使った検索が便利です。
例えば、以下のような条件のデータを探しているとします。

Sepal.Width = 3.2、
Petal.Length = 1.4
Species = setosa

その場合は、こんな感じで入力すれば絞り込めます。列名と紐づけたような検索やOR検索は恐らくできないですが、欲しいデータの中身が幾つか分かっていれば十分だと思います。

4. データの中身を編集

先ほど絞り込んだデータを編集しましょう。
今回は、Sepal.Lengthを『4.6 ⇒ 5.0』に変更してみましょう。
編集したい数値をダブルクリックして書き換えるだけです。

再び同じ条件で検索して、データが変更されていることを確認しましょう。

3. データの追加

Add Newをクリックして、適当にデータを入力してみましょう。
Update⇒Closeでウィンドウを閉じると変更が適用されます。

データが最後尾に追加されたのが確認できます。

なお任意の場所にデータを追加したい場合、追加したい場所の下の行を選択してInsert Rowをクリックします。

5. 行の削除

要らない行を選択してDelete Rowを押せば消えます。

6. 変更の適用

必要な編集が完了したらDoneを押します。これでR上に変更が反映されます。

7. データの全削除

Resetを押すことでデータの中身をすべて削除できます。
列名は生き残っているので、一旦更地にしてからデータを手動で追加していく場合に使用できます。
普通はあまり使わないと思います。

8. データの復旧

Restore

Restoreを押すことで、直前の操作（追加・削除）に限り、戻すことができます。
2回以上前の操作は戻せないほか、行の増減を伴わない作業（データ自体の編集）も、この方法では戻せないようです。
これらの操作を戻したい場合は、次項の初期化で行うことができます。

Cancel（初期化）

追加・削除・編集したデータを編集前に戻すには、左上のCancelを押します。
Rにエディタ上の変更が反映されないので、Restoreで戻せないものも初期化することで復旧可能です。

FAQ

Q. Addin欄にeditDataが表示されない
A. RStudioを再起動すれば多分でてきます。

Q. エディタは起動するけどデータが正常に表示されない
A. オブジェクト名（データフレーム名）が3文字以上でないとダメなようです。名前を変えてみてください。

# この場合はダメ
df <- iris
editData::editData(df)

# この場合はOK
df1 <- iris
editData::editData(df1)

Q. 何ができないか？
A. 例えば、以下のことができないと思います。必要であればR上で個別に操作してください。

列の追加
列名の編集
行・列の並び替え
縦持ち・横持ちの置換

Q. 日本語に対応しているか？
A. 対応しています。標準のedit()では日本語が文字化けすることがありますが、editDataでは問題なく扱えます。

Q. N/Aを検索したい
A. 検索欄ではN/Aを直接検索することはできなそうですが、カラムをクリックして昇順・降順いずれかでソートすると最後尾にN/Aのデータが集まりますので、このソート機能を活用するとよいでしょう。

おわりに

多少使い勝手の悪い部分もありますが、データをRStudio上で直接編集できるのは超ありがたいです。

皆様のデータ分析に役立ちますように。

Enjoy!

おしまい。

参考文献

package editData : An RStudio Addin for Editing A ‘data.frame’

【R】 データ編集に超便利な {editData} を紹介する

概要

導入

操作