Mutate を使用して r で新しい変数を作成する方法
このチュートリアルでは、R でmutate()関数を使用して新しい変数をデータ フレームに追加する方法を説明します。
R に新しい変数を追加する
次のdplyrライブラリ関数を使用して、新しい変数をデータ フレームに追加できます。
mutate() – 既存の変数を保持しながら、新しい変数をデータ フレームに追加します
transmute() – データフレームに新しい変数を追加し、既存の変数を削除します
mutate_all() – データフレーム内のすべての変数を一度に変更します
mutate_at() – 特定の変数を名前で変更します
mutate_if() – 特定の条件を満たすすべての変数を変更します
変異()
mutate()関数は、既存の変数をすべて保持しながら、新しい変数をデータ フレームに追加します。 mutate() の基本構文は次のとおりです。
data <- mutate (new_variable = existing_variable/3)
- data:新しい変数を割り当てる新しいデータ ブロック
- new_variable:新しい変数の名前
- existing_variable:新しい変数を作成するために操作を実行するデータ フレーム内の既存の変数
たとえば、次のコードは、新しいroot_sepal_width変数を埋め込みirisデータセットに追加する方法を示しています。
#define data frame as the first six lines of the iris dataset data <- head(iris) #view data data # Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species #1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa #2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa #3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa #4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa #5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa #6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa #load dplyr library library(dplyr) #define new column root_sepal_width as the square root of the Sepal.Width variable data %>% mutate (root_sepal_width = sqrt(Sepal.Width)) # Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species root_sepal_width #1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 1.870829 #2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa 1.732051 #3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa 1.788854 #4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa 1.760682 #5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa 1.897367 #6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa 1.974842
変換()
transmute()関数は、新しい変数をデータ フレームに追加し、既存の変数を削除します。次のコードは、2 つの新しい変数をデータセットに追加し、既存の変数をすべて削除する方法を示しています。
#define data frame as the first six lines of the iris dataset data <- head(iris) #viewdata data # Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species #1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa #2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa #3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa #4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa #5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa #6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa #define two new variables and remove all existing variables data %>% transmute (root_sepal_width = sqrt(Sepal.Width), root_petal_width = sqrt(Petal.Width)) # root_sepal_width root_petal_width #1 1.870829 0.4472136 #2 1.732051 0.4472136 #3 1.788854 0.4472136 #4 1.760682 0.4472136 #5 1.897367 0.4472136 #6 1.974842 0.6324555
mutate_all()
mutate_all()関数はデータ フレーム内のすべての変数を一度に変更するため、 funs()関数を使用してすべての変数に対して特定の関数を実行できます。次のコードは、 mutate_all()を使用してデータ フレーム内のすべての列を 10 で除算する方法を示しています。
#define new data frame as the first six rows of iris without the Species variable data2 <- head(iris) %>% select(-Species) #view the new data frame data2 # Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width #1 5.1 3.5 1.4 0.2 #2 4.9 3.0 1.4 0.2 #3 4.7 3.2 1.3 0.2 #4 4.6 3.1 1.5 0.2 #5 5.0 3.6 1.4 0.2 #6 5.4 3.9 1.7 0.4 #divide all variables in the data frame by 10 data2 %>% mutate_all (funs(./10)) # Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width #1 0.51 0.35 0.14 0.02 #2 0.49 0.30 0.14 0.02 #3 0.47 0.32 0.13 0.02 #4 0.46 0.31 0.15 0.02 #5 0.50 0.36 0.14 0.02 #6 0.54 0.39 0.17 0.04
古い変数名に追加する新しい名前を指定することで、データ フレームに追加の変数を追加できることに注意してください。
data2 %>% mutate_all (funs(mod = ./10))
# Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Sepal.Length_mod
#1 5.1 3.5 1.4 0.2 0.51
#2 4.9 3.0 1.4 0.2 0.49
#3 4.7 3.2 1.3 0.2 0.47
#4 4.6 3.1 1.5 0.2 0.46
#5 5.0 3.6 1.4 0.2 0.50
#6 5.4 3.9 1.7 0.4 0.54
# Sepal.Width_mod Petal.Length_mod Petal.Width_mod
#1 0.35 0.14 0.02
#2 0.30 0.14 0.02
#3 0.32 0.13 0.02
#4 0.31 0.15 0.02
#5 0.36 0.14 0.02
#6 0.39 0.17 0.04
mutate_at()
mutate_at()関数は、特定の変数を名前で変更します。次のコードは、 mutate_at()を使用して 2 つの特定の変数を 10 で割る方法を示しています。
data2 %>% mutate_at (c("Sepal.Length", "Sepal.Width"), funs(mod = ./10))
# Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Sepal.Length_mod
#1 5.1 3.5 1.4 0.2 0.51
#2 4.9 3.0 1.4 0.2 0.49
#3 4.7 3.2 1.3 0.2 0.47
#4 4.6 3.1 1.5 0.2 0.46
#5 5.0 3.6 1.4 0.2 0.50
#6 5.4 3.9 1.7 0.4 0.54
# Sepal.Width_mod
#1 0.35
#2 0.30
#3 0.32
#4 0.31
#5 0.36
#6 0.39
mutate_if()
mutate_if()関数は、特定の条件を満たすすべての変数を変更します。次のコードは、 mutate_if()関数を使用して、要因型の変数を文字型に変換する方法を示しています。
#find variable type of each variable in a data frame data <- head(iris) sapply(data, class) #Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species # "numeric" "numeric" "numeric" "numeric" "factor" #convert any variable of type factor to type character new_data <- data %>% mutate_if(is.factor, as.character) sapply(new_data, class) #Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species # "numeric" "numeric" "numeric" "numeric" "character"
次のコードは、 mutate_if()関数を使用してすべての数値変数を小数点第 1 位に四捨五入する方法を示しています。
#define data as first six rows of iris dataset data <- head(iris) #view data data # Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species #1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa #2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa #3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa #4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa #5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa #6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa #round any variables of type numeric to one decimal place data %>% mutate_if(is.numeric, round, digits = 0) # Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species #1 5 4 1 0 setosa #2 5 3 1 0 setosa #3 5 3 1 0 setosa #4 5 3 2 0 setosa #5 5 4 1 0 setosa #6 5 4 2 0 setosa
参考文献:
R の apply()、lapply()、sapply()、tapply() のガイド
Rで線を配置する方法
R で行をフィルターする方法