R で dplyr transmute 関数を使用する方法 (例あり)

R のtransmute()関数を使用すると、新しい計算変数をデータ フレームに追加し、既存の変数を削除できます。

この関数は次の基本構文を使用します。

 df %>% transmute(var_new = var1 * 2)

この例では、 var1という既存の変数を 2 倍することで、 var_newという新しい変数が作成されます。

次の例は、R の次のデータ フレームでtransmute()関数を使用する方法を示しています。

 #create data frame
df <- data. frame (team=c('A', 'B', 'C', 'D', 'E'),
                 points=c(99, 90, 86, 88, 95),
                 assists=c(33, 28, 31, 39, 34),
                 rebounds=c(30, 28, 24, 24, 28))

#view data frame
df

  team points assists rebounds
1 A 99 33 30
2 B 90 28 28
3 C 86 31 24
4 D 88 39 24
5 E 95 34 28

例 1: transmute() を使用して新しい変数を作成する

次のコードは、 transmute()を使用して新しい変数を作成する方法を示しています。

 library (dplyr)

#create new variable called points2
df %>% transmute(points2 = points * 2)

  points2
1,198
2,180
3,172
4,176
5,190

Point2 の値は、ポイント列の元の値に 2 を乗算した値に等しくなります。

transmute()関数は実際には元のデータ フレームを変更しないことに注意してください。

transmute()関数の結果を新しいデータ フレームに保存するには、それらを変数に保存する必要があります。

 library (dplyr)

#store results of transmute in variable
df_points2 <- df %>% transmute(points2 = points * 2)

#view results
df_points2

  points2
1,198
2,180
3,172
4,176
5,190

transmute()の結果は新しいデータ フレームに保存されるようになりました。

例 2: transmute() を使用して複数の新しい変数を作成する

次のコードは、 transmute()を使用して既存の変数から複数の新しい変数を作成する方法を示しています。

 library (dplyr)

#create multiple new variables
df %>%
 transmute(
  points2 = points * 2,
  rebounds_squared = rebounds^2,
  assists_half = assists/2,
  team_name= paste0(' team_ ', team)
)

  points2 rebounds_squared assists_half team_name
1,198,900 16.5 team_A
2 180 784 14.0 team_B
3 172 576 15.5 team_C
4 176 576 19.5 team_D
5 190 784 17.0 team_E

4 つの新しい変数が作成されたことに注意してください。

追加リソース

次のチュートリアルでは、R で他の一般的な操作を実行する方法について説明します。

dplyrでrelocate()関数を使用する方法
dplyrでslice()関数を使用する方法
dplyrで行番号でフィルタリングする方法