データフレーム（data.frame）を一行ずつ処理したい
ナウく書きたい。
rmap でもいいけど、以下のように purrr::pmap() が良さげ。
> head(iris, 3) %>% + purrr::pmap_dfr(function(...) { + df_row <- tibble(...) + print(df_row) + df_row + }) # A tibble: 1 x 5 Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <fct> 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa # A tibble: 1 x 5 Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <fct> 1 4.9 3 1.4 0.2 setosa # A tibble: 1 x 5 Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <fct> 1 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa # A tibble: 3 x 5 Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <fct> 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 2 4.9 3 1.4 0.2 setosa 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
参考
Noneと''を除去したい
filterにNone食わせれば良いみたい
>>> x = ['', None, 'Hoge', 'Hage'] >>> list(filter(None, x)) ['Hoge', 'Hage']
乱れた列を揃えたい（主にSQL用途）
create table hoge ( hoge string hageeeeeeeeeeee int moge string )
を
create table hoge ( hoge string hageeeeeeeeeeee int moge string )
のように揃えたいときは、↑を一旦適当なファイルに突っ込んでおいて、column するといい
$ column -t -s $' ' <filename>
ggplot2の軸とかに数式を使いたい
expression 使えばよろし。
library("mmetrics") df <- gsummarise(iris, Species, metrics = define(y=sum(Petal.Width))) ggplot(df, aes(x = Species, y = y)) + geom_bar(position = "dodge", color="black", stat="identity") + labs(x = expression(alpha["100"]), y=expression(paste(rho["1"], ", ", rho["2"])))
特異値分解の検算
すぐ忘れる。 svd関数の戻り値をxとして x$u %*% diag(x$d) %*% t(x$v) で元通り。
> b <- array(rnorm(10), dim=c(5,2)) > b [,1] [,2] [1,] -0.5036082 -1.218417405 [2,] -0.7905285 1.331412278 [3,] 0.8311744 -0.147847237 [4,] -0.8628976 0.681707538 [5,] -1.1254487 -0.007460698 > b_svd <- svd(b) > u <- b_svd$u > v <- b_svd$v > sigma <- diag(b_svd$d) > u %*% sigma %*% t(v) [,1] [,2] [1,] -0.5036082 -1.218417405 [2,] -0.7905285 1.331412278 [3,] 0.8311744 -0.147847237 [4,] -0.8628976 0.681707538 [5,] -1.1254487 -0.007460698 > b [,1] [,2] [1,] -0.5036082 -1.218417405 [2,] -0.7905285 1.331412278 [3,] 0.8311744 -0.147847237 [4,] -0.8628976 0.681707538 [5,] -1.1254487 -0.007460698
ある関数のデフォルト引数がある引数のみを、そのデフォルト引数とともに抜く
例えばここにこんな関数があったとする。
f <- function(x, y = 100, args = list()){ y }
そしてこの関数のデフォルト引数がある引数のみを、そのデフォルト引数とともに抜きたいと思うことがある、俺にはある。
こういう処理をしてくれる関数 get_default_args が欲しいということだ
> get_default_args(f) $y [1] 100 $args list()
このような関数は以下のように実装することができる。 詳細はCodeコメントを読んで欲しい。
get_default_args <- function(func){ # formalsで引数とデフォルト引数をまとめてとれる。ただしpairlist型なので無理やりlistにする x <- as.list(formals(func)) # デフォルト引数のない引数（上のk名数fでいうx）はnameオブジェクトと判定されるので、それ以外（デフォルト引数ある引数）をもってくる has_default_value <- purrr::map_lgl(x, ~ !is.name(.x)) purrr::keep(x, has_default_value) }
各大グループにおいて、各小グループの値がどの程度の割合を占めているのかを出す
昔、 r-wakalangで教えてもらったがメモってなかった話なのでメモっておく。
こういうデータ df があった時に
> df <- data.frame( + big_group=rep(letters[1:2], 30), + small_group=rep(1:3, 10), + value=runif(30) + ) > head(df, 10) big_group small_group value 1 a 1 0.44153360 2 b 2 0.85443783 3 a 3 0.70604936 4 b 1 0.76551800 5 a 2 0.42258650 6 b 3 0.07403564 7 a 1 0.41088446 8 b 2 0.61669153 9 a 3 0.57614474 10 b 1 0.57685482
このデータの「各大グループにおいて、各小グループの値がどの程度の割合を占めているのか」を出す場合には以下のようにかく。
一回 summarize をかますとグルーピングが１個外れるってのがみそ（最終的には大グループでのみグルーピングされたデータになっている）。
> library(dplyr, warn.conflicts = FALSE) > df %>% + dplyr::group_by(big_group, small_group) %>% + dplyr::summarise(sum_value = sum(value)) %>% + dplyr::mutate(ratio_value = sum_value / sum(sum_value)) # A tibble: 6 x 4 # Groups: big_group [2] big_group small_group sum_value ratio_value <fct> <int> <dbl> <dbl> 1 a 1 3.93 0.307 2 a 2 4.82 0.376 3 a 3 4.06 0.317 4 b 1 5.91 0.385 5 b 2 6.37 0.416 6 b 3 3.05 0.199
