| Oracle® R Enterpriseユーザーズ・ガイド リリース1.5 E67082-02 |
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分析用のデータの準備での一般的な手順は、データを再フォーマットするか新しい列を導出してデータセットに追加することによってデータを変換することです。この項の例では、データのフォーマットおよび列の導出のための2つの方法を示します。例3-7では、列のデータをフォーマットするための関数を作成し、例3-8では、transform関数を使用して同じことを行います。例3-9では、transform関数を使用して、列をデータセットに追加します。
例3-9では、transform関数を使用して派生列をデータセットに追加した後に、追加の列を追加します。
関連項目:
derived.Rのスクリプト例
例3-7 データのフォーマット
# Create a function for formatting data.
petalCategory_fmt <- function(x) {
ifelse(x > 5, 'LONG',
ifelse(x > 2, 'MEDIUM', 'SMALL'))
}
# Create an ore.frame in database memory with the iris data set.
iris_of <- ore.push(iris)
# Select some rows from iris_of.
iris_of[c(10, 20, 60, 80, 110, 140),]
# Format the data in Petal.Length column.
iris_of$Petal.Length <- petalCategory_fmt(iris_of$Petal.Length)
# Select the same rows from iris_of.
例3-7のリストR> # Create a function for formatting data.
R> petalCategory_fmt <- function(x) {
+ ifelse(x > 5, 'LONG',
+ ifelse(x > 2, 'MEDIUM', 'SMALL'))
+ }
R> # Create an ore.frame in database memory with the iris data set.
R> iris_of <- ore.push(iris)
R> # Select some rows from iris_of.
R> iris_of[c(10, 20, 60, 80, 110, 140),]
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
10 4.9 3.1 1.5 0.1 setosa
20 5.1 3.8 1.5 0.3 setosa
60 5.2 2.7 3.9 1.4 versicolor
80 5.7 2.6 3.5 1.0 versicolor
110 7.2 3.6 6.1 2.5 virginica
140 6.9 3.1 5.4 2.1 virginica
R> # Format the data in Petal.Length column.
R> iris_of$Petal.Length <- petalCategory_fmt(iris_of$Petal.Length)
R> # Select the same rows from iris_of.
R> iris_of[c(10, 20, 60, 80, 110, 140),]
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
10 4.9 3.1 SMALL 0.1 setosa
20 5.1 3.8 SMALL 0.3 setosa
60 5.2 2.7 MEDIUM 1.4 versicolor
80 5.7 2.6 MEDIUM 1.0 versicolor
110 7.2 3.6 LONG 2.5 virginica
140 6.9 3.1 LONG 2.1 virginica
例3-8 transform関数の使用方法
# Create an ore.frame in database memory with the iris data set.
iris_of2 <- ore.push(iris)
# Select some rows from iris_of.
iris_of2[c(10, 20, 60, 80, 110, 140),]
iris_of2 <- transform(iris_of2,
Petal.Length = ifelse(Petal.Length > 5, 'LONG',
ifelse(Petal.Length > 2, 'MEDIUM', 'SMALL')))
iris_of2[c(10, 20, 60, 80, 110, 140),]
例3-8のリストR> # Create an ore.frame in database memory with the iris data set.
R> iris_of2 <- ore.push(iris)
R> # Select some rows from iris_of.
R> iris_of2[c(10, 20, 60, 80, 110, 140),]
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
10 4.9 3.1 1.5 0.1 setosa
20 5.1 3.8 1.5 0.3 setosa
60 5.2 2.7 3.9 1.4 versicolor
80 5.7 2.6 3.5 1.0 versicolor
110 7.2 3.6 6.1 2.5 virginica
140 6.9 3.1 5.4 2.1 virginica
R> iris_of2 <- transform(iris_of2,
+ Petal.Length = ifelse(Petal.Length > 5, 'LONG',
+ ifelse(Petal.Length > 2, 'MEDIUM', 'SMALL')))
R> iris_of2[c(10, 20, 60, 80, 110, 140),]
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
10 4.9 3.1 SMALL 0.1 setosa
20 5.1 3.8 SMALL 0.3 setosa
60 5.2 2.7 MEDIUM 1.4 versicolor
80 5.7 2.6 MEDIUM 1.0 versicolor
110 7.2 3.6 LONG 2.5 virginica
140 6.9 3.1 LONG 2.1 virginica
例3-9 派生列の追加
# Set the page width.
options(width = 80)
# Create an ore.frame in database memory with the iris data set.
iris_of <- ore.push(iris)
names(iris_of)
# Add one column derived from another
iris_of <- transform(iris_of, LOG_PL = log(Petal.Length))
names(iris_of)
head(iris_of, 3)
# Add more columns.
iris_of <- transform(iris_of,
SEPALBINS = ifelse(Sepal.Length < 6.0, "A", "B"),
PRODUCTCOLUMN = Petal.Length * Petal.Width,
CONSTANTCOLUMN = 10)
names(iris_of)
# Select some rows of iris_of.
iris_of[c(10, 20, 60, 80, 110, 140),]
例3-9のリストR> # Set the page width.
R> options(width = 80)
R> # Create an ore.frame in database memory with the iris data set.
R> iris_of <- ore.push(iris)
R> names(iris_of)
[1] "Sepal.Length" "Sepal.Width" "Petal.Length" "Petal.Width" "Species"
R> # Add one column derived from another
R> iris_of <- transform(iris_of, LOG_PL = log(Petal.Length))
R> names(iris_of)
[1] "Sepal.Length" "Sepal.Width" "Petal.Length" "Petal.Width" "Species"
[6] "LOG_PL"
R> head(iris_of, 3)
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species LOG_PL
1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 0.3364722
2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa 0.3364722
3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa 0.2623643
R> # Add more columns.
R> iris_of <- transform(iris_of,
SEPALBINS = ifelse(Sepal.Length < 6.0, "A", "B"),
PRODUCTCOLUMN = Petal.Length * Petal.Width,
CONSTANTCOLUMN = 10)
R> names(iris_of)
[1] "Sepal.Length" "Sepal.Width" "Petal.Length" "Petal.Width"
[5] "Species" "LOG_PL" "CONSTANTCOLUMN" "SEPALBINS"
[9] "PRODUCTCOLUMN"
R> # Select some rows of iris_of.
R> iris_of[c(10, 20, 60, 80, 110, 140),]
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species LOG_PL
10 4.9 3.1 1.5 0.1 setosa 0.4054651
20 5.1 3.8 1.5 0.3 setosa 0.4054651
60 5.2 2.7 3.9 1.4 versicolor 1.3609766
80 5.7 2.6 3.5 1.0 versicolor 1.2527630
110 7.2 3.6 6.1 2.5 virginica 1.8082888
140 6.9 3.1 5.4 2.1 virginica 1.6863990
CONSTANTCOLUMN SEPALBINS PRODUCTCOLUMN
10 10 A 0.15
20 10 A 0.45
60 10 A 5.46
80 10 A 3.50
110 10 B 15.25
140 10 B 11.34
