crosshyouスマートフォン用の表示で見るcrosshyou主にクロス表(分割表)分析をしようかなと思いはじめましたが、あまりクロス表の分析はできず。R言語の練習ブログになっています。R言語のas_tibble関数でtibbleに変換して、filter関数、select関数、mutate関数、arrange関数データ分析www.crosshyou.infoの続きです。e-Statから出力したファイルをそのままR言語に読込ませて、R言語上で整理されたデータにする、という作業でした。今回は各データを大きい順に並び替えてみましょう。tidyverseパッケージを使ってみましょう。tidyverseパッケージをインストールします。install.packages関数です。インストールしたら、library関数で読込みます。tibbleはhead関数を使わなくても、はじめの数行、10行しか表示しません。str関数を使わなくてもこのデータフレームが261観測、9変数だとわかりますし、各変数の型もわかります。arrange関数で並び替えましょう。2015年が3681社で一番多いですね。操業中で並び替えます。これも2015年度ですね。設立後初決算前で並び替えます。2011年度が一番多く24社です。未設立未操業で並び替えます。2013年度、2012年度、2008年度が8社で一番多いです。休眠中で並び替えます。2008年度が78社で一番です撤退で並び替えます。2010年度が172社で一番多いです。調査対象外で並び替えます。2007年度が106社で一番です。業種を合計だけに絞り込んでみましょう。filter関数です。select関数で年度から操業中までを表示しましょう。すると、変数Aと変数Bの間にあるすべての変数を選択できます。合計)を計算しましょう。arrange関数で操業率の大きい順にしましょう。92.8%で一番高く、2009年度が89.3%で一番低いです。3ポイントぐらいしか違わないですね。次回はwww.crosshyou.infoです。