グループの要約

パッケージを使う場合は、library()関数 を使用します。

library(dplyr)

これでパッケージdplyrが使える状態になります。プログラムのなかで :: の記号がある場合は、「このパッケージを使用してます」という意味です（記号::は、使用しなくても構いません）。ダウンロードした、パッケージdplyrを使用してみます。データセット sample01 をdataに格納します（ファイルの読み込み）。

data <- read.csv("sample01.csv", header=T, fileEncoding = "UTF-8")
head(data)

ダウンロードしたパッケージdplyrをlibrary()関数で起動します。

library(dplyr)

treatmentAとBのage、scoreの平均および標準偏差を一気に出力。group_by()で層別、summarise()で各層の要約を実行します。na.rm = TRUEは、欠損値を無視するための理論値です。.group = “drop” により、summarise()関数が保持しているグループ化を解除することができる。改めて、group_byで設定すれば問題はない。

data %>%
  group_by(treatment) %>%
  summarise(
    age_mean = mean(age, na.rm = TRUE),
    age_sd = sd(age, na.rm = TRUE),
    score_mean = mean(score, na.rm = TRUE),
    score_sd = sd(score, na.rm = TRUE),
    .group = "drop"
  )

階層的な構造（入れ子）になっている値の要約
各treatmentの男性、女性の人数を一気に出力。

data %>%
  group_by(treatment, sex) %>%
  summarise(
    count = n()  ,
    .groups = "drop"
  )

パイプ演算子 %>%

パイプ演算子 %>%の使い方。便利な使い方があれば随時更新します。

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2023.04.22