そこで今回は「Rとウェブの融合」をお休みして、data.tableとdplyrによる大規模データの高速処理について紹介します。0.2を利用しています。ページサイズが大きく、表示に時間がかかる恐れがあります。【018/6/13日更新】パッケージとは、Rの機能を拡大させてくれるものだわ。必要不可欠なものだと言っても過言ではないです。今回は【RStudio】で、パッケージをインストールする方法と、読み込む方法を書いているわ。データの読み込みでインストールしたdplyrパッケージについて紹介します。dplyrはデータを効率的直感的に操作することを可能にする追加機能です。操作の基本はパイプです。今回はR言語のdplyrの紹介です。表計算をするなら使いたいパッケージ、それがdplyrです。このようにgatherとspreadは対応しています。spreadを実行する際、処理後に各レコードが一意に特定できる列主キーにあたるようなものが必要となります。関数の引数で指定する必要はないのですが、これがないと展開してくれず.Rでは変数へのデータを代入する方法として「-」を使用します。この方法だと、むやみに変数が増える場合がありコードを改良する際に可読性に障害が出る場合があります。var)などが標準実装されている。dplyrパッケージを用いれば、レコード数や変数の多いデータの処理が高速に行える。変数が増えても処理速度は変わらない。Wickhamが作成したデータ操作に特化したRのパッケージ。彼がこれまでに作成した有名なRパッケージにはggplot2やplyr、reshape2などがある。Tokyo.Rに行くたびにdplyrの話が話題に上がっていて、数か月前は完全に「なんすか、それ?意味あるんすか?」みたいな感じだったんですが、最近データの前処理で使いまくりです。filter、部分的変更mutate、要約summarise、ソートarrangeなどの処理を施すためのパッケージ。ameに関する部分が強化されている。dplyrパッケージを使うと、もっと簡単に実現できます。ameを縦長・横長・入れ子に変形・整形するためのツール。置き換えるべく再設計された改良版。Rというより、代表的なライブラリであるdplyrやmagrittrの機能ですけど。