★データ解析備忘録★

ゆる〜い技術メモ

『データサイエンティストのための最新知識と実践 Rではじめよう! [モダン]なデータ分析』という本をちょっとだけ書きました。

タイトル通りです。

データサイエンティストのための最新知識と実践 Rではじめよう! [モダン]なデータ分析

データサイエンティストのための最新知識と実践 Rではじめよう! [モダン]なデータ分析

もう発売されてますし、Tokyo.Rではもう宣伝したのですが一応。

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Rのdplyr::renameとSASのDATA STEP のRENAMEステートメントでは変数の書く順番が違うので注意

タイトル通りです。 SASとRと両方使う人でないと特に意識する場面はないと思いますが、どちらも記法が酷似しているので両方使う人は気をつけてないとミスります。

Rのdplyr::rename

dplyr::rename(新しい変数名=古い変数名) です。

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RStudio Server + tidyverse + RMeCab で日本語もOKなDockerイメージを作りました

内容をアップデートしました

y-mattu.hatenablog.com

はじめに

RStudio Server の Docker イメージを作りました。入っているメインコンテンツは、tidyverse なパッケージ群、MeCab および {RMeCab}パッケージ、LaTeX環境 です。また、ggplot2 などでの日本語プロットも文字化けしないようにIPAexフォントを入れています。

RStudio Server の構築手順

Docker をインストール

OS によって変わってくるので、各自検索してください。自分は Mac で boot2docker を使っています。この環境の場合、こちらなどが参考になります。以下、Docker がインストールされていて docker コマンドが使えることを前提とします。

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tidyverseの正式登場でDockerまわり(rocker)もいろいろ変わってた

はじめに

データ分析では再現性が大切です。しかし、同じコードとデータを使っていても実行環境の違い(OS, ソフトやパッケージのバージョンなど)によって結果が異なることがあります。複数の場所で同じ環境をそろえるための手段の一つとして、はオープンソースコンテナー管理ソフトウェアであるDockerを使うことが考えられます。Dockerのデータ分析での活用については以下の記事が詳しいです。

qiita.com

tidyverseの登場とDockerまわりの変化

さて、昨年のRStudio ver1.0 のリリースとほぼ同時期にtidyverseが登場し、RStudio Server のDockerイメージを提供しているrockerでのコンテナの種類も変わっていたようです。 それまではhadleyverse*1(便利なパッケージ群)とLaTeX環境が入った rocke/hadleyverse がメイン だったのが、現在は追加されるパッケージやソフトに合わせて以下の4つになっています。

rocker/hadleyverseも生きてはいますが、Docker Hub の冒頭に「これじゃなくて代わりにtidyverse使えよ」って書いてあります。

別にhadleyverseを使ったからと言って何か不都合があるわけではないのですが、RStudio Server の環境構築にDockerを使う場合や自分でDockerイメージを作る場合は頭の片隅に入れておくと良さそうです、&tidyverse周りはまだこれからも変わる(とHadley Wickhamが仄めかしている)可能性が高いので、Rのパッケージと同時にDockerまわりも注視していきたいです。