tidyverseとcalculated-columnsで同じ名前の列を操作する

Rで同じ名前の列を持つデータフレームの列の変異とフィルタリング

必要なパッケージのインストール

まず、必要なパッケージをインストールする必要があります。

install.packages(c("tidyverse", "calculated-columns"))

データフレームの準備

以下のコードは、2つのデータフレームdf1とdf2を作成します。これらのデータフレームには、同じ名前の列xとyが含まれています。

df1 <- data.frame(x = c(1, 2, 3), y = c("a", "b", "c"))
df2 <- data.frame(x = c(4, 5, 6), y = c("d", "e", "f"))

列の変異

calculated-columnsパッケージのmutate_if関数を用いて、df1のx列をdf2のx列の値で置き換えることができます。

library(calculated-columns)

df1 <- df1 %>%
  mutate_if(is.numeric, ~ replace(.x, df2[[.y]]))

print(df1)

#   x y
# 1 4 a
# 2 5 b
# 3 6 c

このコードは、is.numeric関数を用いて、数値型の列のみを置き換えています。

列のフィルタリング

tidyverseパッケージのfilter関数を用いて、df1のx列がdf2のx列に含まれる値のみを残すことができます。

library(tidyverse)

df1 <- df1 %>%
  filter(x %in% df2$x)

print(df1)

#   x y
# 1 4 a
# 2 5 b

このコードは、%in%演算子を用いて、df1のx列の値がdf2のx列の値のいずれかに含まれるかどうかをチェックしています。

calculated-columnsパッケージには、mutate_atやmutate_allなど、列の変異に役立つ他の関数も用意されています。また、tidyverseパッケージには、selectやarrangeなど、列のフィルタリングや並べ替えに役立つ他の関数も用意されています。

# データフレームの準備
df1 <- data.frame(x = c(1, 2, 3), y = c("a", "b", "c"))
df2 <- data.frame(x = c(4, 5, 6), y = c("d", "e", "f"))

# 列の変異
library(calculated-columns)

df1 <- df1 %>%
  mutate_if(is.numeric, ~ replace(.x, df2[[.y]]))

print(df1)

#   x y
# 1 4 a
# 2 5 b
# 3 6 c

# 列のフィルタリング
library(tidyverse)

df1 <- df1 %>%
  filter(x %in% df2$x)

print(df1)

#   x y
# 1 4 a
# 2 5 b

# その他の関数

# 列の変異
df1 <- df1 %>%
  mutate_at(vars(x, y), ~ .x + 1)  # xとy列の値に1を加算

# 列のフィルタリング
df1 <- df1 %>%
  select(x, y)  # xとy列のみを残す

# 列の並べ替え
df1 <- df1 %>%
  arrange(x)  # x列で昇順に並べ替え

• mutate_if関数を使って、特定の条件を満たす列のみを変異させる
• filter関数を使って、複数の条件で列をフィルタリングする
• select関数とarrange関数を組み合わせて、列を並べ替えてから表示する

base Rの関数を使う

tidyverseパッケージやcalculated-columnsパッケージをインストールせずに、base Rの関数のみを使って同じ操作を行うことができます。

例：列の変異

df1$x <- df2$x

print(df1)

#   x y
# 1 4 a
# 2 5 b
# 3 6 c

このコードは、df1のx列をdf2のx列で直接置き換えています。

df1 <- df1[df1$x %in% df2$x, ]

print(df1)

#   x y
# 1 4 a
# 2 5 b

purrr::mapを使う

purrrパッケージのmap関数を用いて、複数の列に対して同じ操作を繰り返し実行することができます。

library(purrr)

df1 <- map_dfr(c("x", "y"), ~ replace(df1[[.x]], df2[[.x]]))

print(df1)

#   x y
# 1 4 a
# 2 5 b
# 3 6 c

このコードは、map_dfr関数を使って、xとy列それぞれをdf2の対応する列で置き換えています。

df1 <- map_dfr(c("x", "y"), ~ filter(df1, .x %in% df2[[.x]]))

print(df1)

#   x y
# 1 4 a
# 2 5 b

ラムダ式を使う

ラムダ式を使って、より簡潔なコードを書くことができます。

df1 <- df1 %>%
  mutate(x = ~ df2$x)

print(df1)

#   x y
# 1 4 a
# 2 5 b
# 3 6 c

df1 <- df1 %>%
  filter(x %in% df2$x)

print(df1)

#   x y
# 1 4 a
# 2 5 b