2 初級編前半

はじめに

研磨ストーリー

顧客から受領した企業リストに対して企業概要データを付与し、データの集計表や指標を算出して顧客へ渡します。

作業イメージ

添えてある数字が各ステップに対応しています。

ディレクトリ構成

フォルダ	中身
.	ルートディレクトリ(data_engineering)
code	本資料で使用する.Rファイル
input	生データやマスタデータ
output	中間ファイルや研磨後データ

ライブラリを読み込む

• tidyverseとhereを読み込みます

library(tidyverse)
library(here)

2.1 ステップ１：CSVファイルの読み込み

• read_csv
• glimpse

2.1.1 作業内容

• 以下の3種類のcsvファイルを読み込みましょう
  • 企業リスト1.csv
  • 企業リスト2.csv
  • 企業概要データ_2019年1月時点.csv

2.1.2 read_csvでcsvデータを読み込む

• まずは企業リスト1.csvのみを読み込みます
• read_csvの引数の説明は2頁先ににまとめてあります
• カラム型を指定しないときは、カラム型をある程度自動識別し、読み込んだカラム型のメッセージが出ます

df_1 <- read_csv(file = here("input/企業リスト1.csv"),
                 locale = locale(encoding = "shift-jis"))
df_1

-- Column specification ------------------------------------------------------
cols(
  企業コード = col_character()
)

# A tibble: 500 x 1
   企業コード
   <chr>     
 1 J31299770 
 2 E32002046 
 3 D42585413 
 4 J39971897 
 5 J93122775 
 6 J34719839 
 7 L12571447 
 8 D42395106 
 9 J34594067 
10 E32304350 
# ... with 490 more rows

---

• 同様にして企業リスト2.csvも読み込みます
• ここではカラム型の指定も行っています

df_2 <- read_csv(file = here("input/企業リスト2.csv"),
                 locale = locale(encoding = "shift-jis"),
                 col_types = "c")
# これでも可 col_types = cols(企業コード = col_character())
df_2

# A tibble: 500 x 1
   企業コード
   <chr>     
 1 J38109080 
 2 D42631600 
 3 H42150036 
 4 E32060947 
 5 B02122602 
 6 J34020161 
 7 J34747662 
 8 J34830369 
 9 E32572710 
10 J34109464 
# ... with 490 more rows

2.1.3 read_csvの主要な引数

引数	default	意味
file		読み込むファイルのpathを指定
col_names	TRUE	1行目をカラム名として読み込む
col_types	NULL	読み込むカラム型を指定（指定方法は後述）
locale	UTF-8, UTC	locale関数でencodingやタイムゾーン等を指定する
skip	0	先頭n行を飛ばして読み込む
n_max	Inf	読み込む最大行数

• locale関数について
  • 例) locale(encoding = “shift-jis”, tz = “Japan”)
  • 他にもdate_formatなどで日付表示方法などが指定できます
  • timestampデータなどがあるときに有効です

2.1.4 col_typesの書き方

• 文字列で指定
  • col_types = “cci”と書くことで、1列目と2列目は文字型、3列目は整数型で読み込みというように指定ができます
  • 簡易的なコードを書いている場合はこちらでよいでしょう
• cols()で指定（推奨）
  • col_types = cols(カラム名 = col_character()) と記述します
  • データ読み込み時点からカラム型を意識しましょう

カラム型	関数	略記
論理型	col_logical()	l
整数型	col_integer()	i
少数型	col_double()	d
文字型	col_character()	c
因子型	col_factor()	f
skip	col_skip()	-

# 例）このコードは動きません
data <- read_csv(
  here("input/data.csv"),
  col_types = cols(
    col_1 = col_character(),
    col_2 = col_integer()
  ))

2.1.5 COSMOS2（c2）データの読み込み

• ステップ4以降で扱うCOSMOS2のデータ(企業概要データ_2019年1月時点.csv)を読み込みます

c2_201901 <- read_csv(
  here("input/企業概要データ_2019年1月時点.csv"),
  locale = locale(encoding = "shift-jis"))

-- Column specification ------------------------------------------------------
cols(
  企業コード = col_character(),
  本社所在地市区郡 = col_character(),
  業種大分類 = col_character(),
  `資本金(千円)` = col_double(),
  従業員数 = col_double(),
  最新期業績決算期年 = col_double(),
  最新期業績決算期月 = col_double(),
  `最新期業績売上高(百万円)` = col_double(),
  `最新期業績税引後利益(千円)` = col_double(),
  創業年 = col_double(),
  設立年 = col_double()
)

---

2.1.6 glimpseでデータを見る

• カラム数が多いときは、コンソールでデータを表示しても、全てのカラムを確認することができません

c2_201901

# A tibble: 2,111 x 11
   企業コード 本社所在地市区郡 業種大分類 `資本金(千円)` 従業員数
   <chr>      <chr>            <chr>               <dbl>    <dbl>
 1 G92155635  01103_北海道札幌市東区~ G:卸売・小売業，~         862800      114
 2 G92155065  13113_東京都渋谷区~ H:金融・保険業~        3997800     2270
 3 G92143569  01104_北海道札幌市白石区~ G:卸売・小売業，~         830800      627
 4 G92141220  01101_北海道札幌市中央区~ E:建設業           981800      194
 5 G92190707  01109_北海道札幌市手稲区~ G:卸売・小売業，~         419100      267
 6 G92515950  01105_北海道札幌市豊平区~ F:製造業           399000      435
 7 G92508571  27128_大阪府大阪市中央区~ F:製造業         53879600      745
 8 G92559088  01101_北海道札幌市中央区~ K:電気・ガス・水~       27874600     7207
 9 G92552130  01104_北海道札幌市白石区~ E:建設業          3275400     1409
10 G92557890  01110_北海道札幌市清田区~ F:製造業          3815700      295
# ... with 2,101 more rows, and 6 more variables: 最新期業績決算期年 <dbl>,
#   最新期業績決算期月 <dbl>, `最新期業績売上高(百万円)` <dbl>,
#   `最新期業績税引後利益(千円)` <dbl>, 創業年 <dbl>, 設立年 <dbl>

---

glimpse

• 大規模データの確認にはglimpseを使いましょう
• カラムが縦に並ぶのでデータが確認しやすいです

glimpse(c2_201901)

Rows: 2,111
Columns: 11
$ 企業コード                   <chr> "G92155635", "G92155065", "G92143569", "G...
$ 本社所在地市区郡             <chr> "01103_北海道札幌市東区", "13113_東京都渋谷区", "01104_北海道...
$ 業種大分類                   <chr> "G:卸売・小売業，飲食", "H:金融・保険業", "G:卸売・小売業，飲食",...
$ `資本金(千円)`               <dbl> 862800, 3997800, 830800, 981800, 419100, ...
$ 従業員数                     <dbl> 114, 2270, 627, 194, 267, 435, 745, 7207...
$ 最新期業績決算期年           <dbl> 2018, 2018, 2018, 2018, 2018, 2018, 2018, 201...
$ 最新期業績決算期月           <dbl> 3, 3, 3, 3, 2, 3, 3, 3, 3, 12, 3, 3, 3, 12, 3...
$ `最新期業績売上高(百万円)`   <dbl> 19509, 127123, 35949, 100, 42211, 18093, 82001,...
$ `最新期業績税引後利益(千円)` <dbl> 539348, 4389077, -18044, 631424, 252220, 88283, ...
$ 創業年                       <dbl> 1946, 0, 1932, 1917, 0, 1943, 0, 0, 0, ...
$ 設立年                       <dbl> 1951, 1948, 1951, 1951, 1971, 1946, 192...

2.1.7 読み込み時に注意すべき例：０落ち

col_types = “ic”

# A tibble: 3 x 2
  都道府県CODE 都道府県名
         <int> <chr>     
1            1 北海道    
2            2 青森県    
3            3 岩手県    

col_types = “cc”

# A tibble: 3 x 2
  都道府県CODE 都道府県名
  <chr>        <chr>     
1 01           北海道    
2 02           青森県    
3 03           岩手県    

• 左の例では、都道府県CODEを整数として読み込んでいるので頭の0が落ちてしまっています
• 頭の0に意味があるときは、0落ちは問題になります
• データを読み込むときは必ず生データを確認し、カラム型などを意識しましょう

2.1.8 生データの確認方法

• 生データのファイルは、任意のテキストエディタ等で確認する他にも、次のようにして確認する方法があります
• read_lines関数を使って、read_csvと同様に書くことで、生データをテキストとして1行ずつ読み込みます

read_lines(file = here("input/都道府県マスタ.csv"),
           locale = locale(encoding = "shift-jis"),
           n_max = 10) # 先頭から10行を読み込む

 [1] "都道府県CODE,都道府県名" "01,北海道"              
 [3] "02,青森県"               "03,岩手県"              
 [5] "04,宮城県"               "05,秋田県"              
 [7] "06,山形県"               "07,福島県"              
 [9] "08,茨城県"               "09,栃木県"              

• 都道府県CODEは文字列読み込みが良いと考えられます

2.1.9 参考１：カラム型指定tips

• カラム数が多いデータでcol_typesを手作業で入力するのは面倒なので、tipsを伝授します

c2_201901 <- read_csv(
  here("input/企業概要データ_2019年1月時点.csv"),
  locale = locale(encoding = "shift-jis"),
  col_types = cols(
    企業コード  = col_character(),
    本社所在地市区郡  = col_character(),
    業種大分類  = col_character(),
    `資本金(千円)` = col_double(),
    従業員数  = col_double(),
    最新期業績決算期年  = col_double(),
    最新期業績決算期月  = col_double(),
    `最新期業績売上高(百万円)` = col_double(),
    `最新期業績税引後利益(千円)` = col_double(),
    創業年  = col_double(),
    設立年  = col_double()
  )
)

---

• カラム型を指定せずに100行程データを読み込み、読み込んだデータをspecという関数にかけます
• spec関数の出力をコピーして、必要があれば編集し、read_csvの引数に与えればおっけーです

read_csv(file = here("input/企業概要データ_2019年1月時点.csv"),
         locale = locale(encoding = "shift-jis"),
         n_max = 100) %>% spec()

cols(
  企業コード = col_character(),
  本社所在地市区郡 = col_character(),
  業種大分類 = col_character(),
  `資本金(千円)` = col_double(),
  従業員数 = col_double(),
  最新期業績決算期年 = col_double(),
  最新期業績決算期月 = col_double(),
  `最新期業績売上高(百万円)` = col_double(),
  `最新期業績税引後利益(千円)` = col_double(),
  創業年 = col_double(),
  設立年 = col_double()
)

2.1.10 参考２：()付きカラムの取り扱い

glimpse(c2_201901)

Rows: 2,111
Columns: 11
$ 企業コード                   <chr> "G92155635", "G92155065", "G92143569", "G...
$ 本社所在地市区郡             <chr> "01103_北海道札幌市東区", "13113_東京都渋谷区", "01104_北海道...
$ 業種大分類                   <chr> "G:卸売・小売業，飲食", "H:金融・保険業", "G:卸売・小売業，飲食",...
$ `資本金(千円)`               <dbl> 862800, 3997800, 830800, 981800, 419100, ...
$ 従業員数                     <dbl> 114, 2270, 627, 194, 267, 435, 745, 7207...
$ 最新期業績決算期年           <dbl> 2018, 2018, 2018, 2018, 2018, 2018, 2018, 201...
$ 最新期業績決算期月           <dbl> 3, 3, 3, 3, 2, 3, 3, 3, 3, 12, 3, 3, 3, 12, 3...
$ `最新期業績売上高(百万円)`   <dbl> 19509, 127123, 35949, 100, 42211, 18093, 82001,...
$ `最新期業績税引後利益(千円)` <dbl> 539348, 4389077, -18044, 631424, 252220, 88283, ...
$ 創業年                       <dbl> 1946, 0, 1932, 1917, 0, 1943, 0, 0, 0, ...
$ 設立年                       <dbl> 1951, 1948, 1951, 1951, 1971, 1946, 192...

• ()付きカラムは基本的に推奨されません
• 理由は、コードの()と混同しエラーが起こるからです
• Rでは()付きカラムはバッククォートで囲むようにしてください
• コンソールでの表示もバッククォートが付いているのがわかります

2.2 ステップ２：データの縦結合

• bind_rows

2.2.1 作業内容

• ステップ1で読み込んだ以下の2つのデータを縦に結合して1つのデータにします

df_1

# A tibble: 500 x 1
   企業コード
   <chr>     
 1 J31299770 
 2 E32002046 
 3 D42585413 
 4 J39971897 
 5 J93122775 
 6 J34719839 
 7 L12571447 
 8 D42395106 
 9 J34594067 
10 E32304350 
# ... with 490 more rows

df_2

# A tibble: 500 x 1
   企業コード
   <chr>     
 1 J38109080 
 2 D42631600 
 3 H42150036 
 4 E32060947 
 5 B02122602 
 6 J34020161 
 7 J34747662 
 8 J34830369 
 9 E32572710 
10 J34109464 
# ... with 490 more rows

2.2.2 bind_rowsでデータの縦(行)結合

• 結合したいデータをbind_rowsの引数に与えることで、データを縦結合することができます
• df_1とdf_2を縦結合したデータをdf_3とします

df_3 <- bind_rows(df_1, df_2)
df_3

# A tibble: 1,000 x 1
   企業コード
   <chr>     
 1 J31299770 
 2 E32002046 
 3 D42585413 
 4 J39971897 
 5 J93122775 
 6 J34719839 
 7 L12571447 
 8 D42395106 
 9 J34594067 
10 E32304350 
# ... with 990 more rows

2.2.3 参考１：３つ以上のデータの縦結合

• 3つ以上のデータを縦結合したい場合も、2つの場合と同様にして引数に渡します

bind_rows(df_1, df_2, df_3)

# A tibble: 2,000 x 1
   企業コード
   <chr>     
 1 J31299770 
 2 E32002046 
 3 D42585413 
 4 J39971897 
 5 J93122775 
 6 J34719839 
 7 L12571447 
 8 D42395106 
 9 J34594067 
10 E32304350 
# ... with 1,990 more rows

2.2.4 参考２：カラム名不一致データの縦結合

• カラム名が一致するものはカラム名で紐づく
• 全てのデータとカラムが保持される
• 欠損値はNAとなる

d1

# A tibble: 1 x 2
  col_1 col_2
  <dbl> <dbl>
1     1     1

d2

# A tibble: 1 x 2
  col_2 col_3
  <dbl> <dbl>
1     2     2

bind_rows(d1, d2)

# A tibble: 2 x 3
  col_1 col_2 col_3
  <dbl> <dbl> <dbl>
1     1     1    NA
2    NA     2     2

2.2.5 参考３：データの横（列）結合

• 縦結合と同様にbind_colsでデータを横(列)結合できます
• カラム名が重複すると、カラムの識別がつくようにカラム名が自動的に変更されます

bind_cols(df_1, df_2) 

# A tibble: 500 x 2
   企業コード...1 企業コード...2
   <chr>          <chr>         
 1 J31299770      J38109080     
 2 E32002046      D42631600     
 3 D42585413      H42150036     
 4 J39971897      E32060947     
 5 J93122775      B02122602     
 6 J34719839      J34020161     
 7 L12571447      J34747662     
 8 D42395106      J34830369     
 9 J34594067      E32572710     
10 E32304350      J34109464     
# ... with 490 more rows

---

• 縦結合とは異なり、行数が揃っていないと横結合することはできません

bind_cols(df_1, df_3)

Error: Can't recycle `..1` (size 500) to match `..2` (size 1000).

補足

• bind_colsはbase関数のcbindと同様の操作で、キーの指定をした横結合はしません
• 単純にデータが横にくっつきます
• キーを指定する横結合はステップ５で説明します

2.3 ステップ３：レコードの重複消去

• n_distinct
• distinct

2.3.1 作業内容

• 企業コードを縦結合したデータには、重複しているレコードがあります
• 重複レコードの数を調べて重複レコードを消去します

縦結合したデータdf_3で重複している企業コード

# A tibble: 226 x 1
   企業コード
   <chr>     
 1 B02122602 
 2 B02122602 
 3 B42124422 
 4 B42124422 
 5 B42539783 
 6 B42539783 
 7 B42588245 
 8 B42588245 
 9 C62177407 
10 C62177407 
# ... with 216 more rows

2.3.2 n_distinctで重複があるか調べる

• n_distinctは、引数にデータを与えると、与えたデータから重複レコードを除いたレコード数を返す関数です
• たとえば左データでは、7行のうち2,4,5行目の計3行が重複しているので、n_distinctにかけると4が返ってきます

d

# A tibble: 7 x 1
  code 
  <chr>
1 a    
2 a    
3 b    
4 b    
5 a    
6 c    
7 d    

d %>% n_distinct()

[1] 4

---

• 元のレコード数からn_distinctの返り値（重複を除いたレコード数）を引くことで、重複していたレコード数がわかります
• この値が0であった場合は、重複レコードは1つもないということになります

d

# A tibble: 7 x 1
  code 
  <chr>
1 a    
2 a    
3 b    
4 b    
5 a    
6 c    
7 d    

nrow(d) - n_distinct(d)

[1] 3

2.3.3 distinctで重複レコードの消去

• distinctの引数にデータを与えると、重複レコードが消去されたデータが返ってきます
• 新出レコードは残し、既出レコードは消去されます

d

# A tibble: 7 x 1
  code 
  <chr>
1 a    
2 a    
3 b    
4 b    
5 a    
6 c    
7 d    

d %>% distinct()

# A tibble: 4 x 1
  code 
  <chr>
1 a    
2 b    
3 c    
4 d    

2.3.4 企業コードの重複確認と重複消去

• 企業コードの重複数を確認し、重複を消去します
• 重複を消去したデータを、df_3_distinctとします

重複レコード数の確認

# もとのデータ数 - 重複消去後のデータ数 = 重複データ数
nrow(df_3) - n_distinct(df_3)

[1] 113

df_3_distinct <- df_3 %>% distinct() 
nrow(df_3_distinct)

[1] 887

2.3.5 参考１：複数カラムデータの重複消去

• たとえば左のような複数カラムデータがあるとします
• カラムcol_1の重複しているレコードを消去するには、distinctの引数に重複消去するカラム名を与えます

d

# A tibble: 4 x 3
  col_1 col_2 col_3
  <dbl> <chr> <chr>
1     1 a     東京 
2     2 a     滋賀 
3     2 b     大阪 
4     2 a     滋賀 

d %>% distinct(col_1)

# A tibble: 2 x 1
  col_1
  <dbl>
1     1
2     2

カラムcol_2, col_3が消えてしまいました。

---

• 引数.keep_all = TRUEとすることによって、重複消去したカラム以外のカラムも残すことができます。

d

# A tibble: 4 x 3
  col_1 col_2 col_3
  <dbl> <chr> <chr>
1     1 a     東京 
2     2 a     滋賀 
3     2 b     大阪 
4     2 a     滋賀 

d %>% distinct(col_1, .keep_all = TRUE)

# A tibble: 2 x 3
  col_1 col_2 col_3
  <dbl> <chr> <chr>
1     1 a     東京 
2     2 a     滋賀 

---

• 複数のカラムを引数に与えると、与えたカラムのレコードの積集合が重複していた時、レコードが消去されます

d

# A tibble: 4 x 3
  col_1 col_2 col_3
  <dbl> <chr> <chr>
1     1 a     東京 
2     2 a     滋賀 
3     2 b     大阪 
4     2 a     滋賀 

d %>% distinct(col_1, col_2, col_3)

# A tibble: 3 x 3
  col_1 col_2 col_3
  <dbl> <chr> <chr>
1     1 a     東京 
2     2 a     滋賀 
3     2 b     大阪 

2.4 ステップ４：カラムの選択

• select

2.4.1 作業内容

• c2のデータから必要なカラムのみを抽出します

c2_201901 %>% glimpse()

Rows: 2,111
Columns: 11
$ 企業コード                   <chr> "G92155635", "G92155065", "G92143569", "G...
$ 本社所在地市区郡             <chr> "01103_北海道札幌市東区", "13113_東京都渋谷区", "01104_北海道...
$ 業種大分類                   <chr> "G:卸売・小売業，飲食", "H:金融・保険業", "G:卸売・小売業，飲食",...
$ `資本金(千円)`               <dbl> 862800, 3997800, 830800, 981800, 419100, ...
$ 従業員数                     <dbl> 114, 2270, 627, 194, 267, 435, 745, 7207...
$ 最新期業績決算期年           <dbl> 2018, 2018, 2018, 2018, 2018, 2018, 2018, 201...
$ 最新期業績決算期月           <dbl> 3, 3, 3, 3, 2, 3, 3, 3, 3, 12, 3, 3, 3, 12, 3...
$ `最新期業績売上高(百万円)`   <dbl> 19509, 127123, 35949, 100, 42211, 18093, 82001,...
$ `最新期業績税引後利益(千円)` <dbl> 539348, 4389077, -18044, 631424, 252220, 88283, ...
$ 創業年                       <dbl> 1946, 0, 1932, 1917, 0, 1943, 0, 0, 0, ...
$ 設立年                       <dbl> 1951, 1948, 1951, 1951, 1971, 1946, 192...

2.4.2 必要なカラム

• 必要なカラムは次の6つです

• 企業コード
• 本社所在地市区郡
• 業種大分類

• 従業員数
• 最新期業績売上高(百万円)
• 最新期業績税引後利益(千円)

• 今c2データにあるカラムは以下の11個です

c2_201901 %>% colnames()

 [1] "企業コード"                 "本社所在地市区郡"          
 [3] "業種大分類"                 "資本金(千円)"              
 [5] "従業員数"                   "最新期業績決算期年"        
 [7] "最新期業績決算期月"         "最新期業績売上高(百万円)"  
 [9] "最新期業績税引後利益(千円)" "創業年"                    
[11] "設立年"                    

2.4.3 selectでカラムの選択

• データとカラム名をselectの引数に渡すことで、データから選択したカラムを抽出することができます

c2_201901 %>%
  select("企業コード", "本社所在地市区郡", "業種大分類",
         "従業員数", `最新期業績売上高(百万円)`,
         `最新期業績税引後利益(千円)`) %>% 
  glimpse()

Rows: 2,111
Columns: 6
$ 企業コード                   <chr> "G92155635", "G92155065", "G92143569", "G...
$ 本社所在地市区郡             <chr> "01103_北海道札幌市東区", "13113_東京都渋谷区", "01104_北海道...
$ 業種大分類                   <chr> "G:卸売・小売業，飲食", "H:金融・保険業", "G:卸売・小売業，飲食",...
$ 従業員数                     <dbl> 114, 2270, 627, 194, 267, 435, 745, 7207...
$ `最新期業績売上高(百万円)`   <dbl> 19509, 127123, 35949, 100, 42211, 18093, 82001,...
$ `最新期業績税引後利益(千円)` <dbl> 539348, 4389077, -18044, 631424, 252220, 88283, ...

---

• 変数を選択したデータをc2_201901_selectedとします

c2_201901_selected <- c2_201901 %>%
  select("企業コード",
         "本社所在地市区郡",
         "業種大分類",
         "従業員数",
         `最新期業績売上高(百万円)`,
         `最新期業績税引後利益(千円)`)
c2_201901_selected

# A tibble: 2,111 x 6
   企業コード 本社所在地市区郡 業種大分類 従業員数 `最新期業績売上高(百万円)`~
   <chr>      <chr>            <chr>         <dbl>            <dbl>
 1 G92155635  01103_北海道札幌市東区~ G:卸売・小売業，~      114            19509
 2 G92155065  13113_東京都渋谷区~ H:金融・保険業~     2270           127123
 3 G92143569  01104_北海道札幌市白石区~ G:卸売・小売業，~      627            35949
 4 G92141220  01101_北海道札幌市中央区~ E:建設業        194              100
 5 G92190707  01109_北海道札幌市手稲区~ G:卸売・小売業，~      267            42211
 6 G92515950  01105_北海道札幌市豊平区~ F:製造業        435            18093
 7 G92508571  27128_大阪府大阪市中央区~ F:製造業        745            82001
 8 G92559088  01101_北海道札幌市中央区~ K:電気・ガス・水~     7207              100
 9 G92552130  01104_北海道札幌市白石区~ E:建設業       1409            23288
10 G92557890  01110_北海道札幌市清田区~ F:製造業        295            61249
# ... with 2,101 more rows, and 1 more variable:
#   `最新期業績税引後利益(千円)` <dbl>

2.4.4 参考１：不要な読み込みはしない

• 不要カラムが事前に分かっている場合は、(特に大規模データでは)データ読み込み時点で対処した方が効率的です

# 不要なカラムはcol_skip()として読み込まないようにする
c2_201901_selected <- read_csv(
  here("input/企業概要データ_2019年1月時点.csv"),
  locale = locale(encoding = "shift-jis"),
  col_types = cols(
    企業コード  = col_character(),
    本社所在地市区郡  = col_character(),
    業種大分類  = col_character(),
    `資本金(千円)` = col_double(),
    従業員数  = col_double(),
    最新期業績決算期年  = col_skip(), # 不要
    最新期業績決算期月  = col_skip(), # 不要
    `最新期業績売上高(百万円)` = col_double(),
    `最新期業績税引後利益(千円)` = col_double(),
    創業年  = col_skip(),  # 不要
    設立年  = col_skip()   # 不要
  )
)

2.4.5 参考２：ベクトルで変数の選択

want_var <- c("col_1", "col_2")
d %>% select(any_of(want_var))
d %>% select(all_of(want_var))

• 上記のようにカラムをベクトルで選択することもできますが、any_ofとall_ofを使い分ける必要があります

• any_of
  • カラム名ベクトルに含まれるカラムを選択します
  • 存在しないカラムがあってもエラーになりません
• all_of
  • カラム名ベクトルの全てのカラムを選択します
  • 存在しないカラムがある場合はエラーになります

次頁で例を示します。

---

• any_ofは存在しないカラムがあってもエラーが出ない

want_var <- c("企業コード", "従業員数", "企業規模")
c2_201901 %>% select(any_of(want_var)) %>% head(2)

# A tibble: 2 x 2
  企業コード 従業員数
  <chr>         <dbl>
1 G92155635       114
2 G92155065      2270

• all_ofは存在しないカラムがあるとエラーが出る

want_var <- c("企業コード", "従業員数", "企業規模")
c2_201901 %>% select(all_of(want_var)) %>% head(2)

Error: Can't subset columns that don't exist.
x Column `企業規模` doesn't exist.

2.4.6 参考３：変数消去

• 選択した変数を消去したい場合は、変数名にマイナスをつけて ー変数名と書きます

d

# A tibble: 3 x 3
      x     y     z
  <int> <int> <int>
1     1     4     7
2     2     5     8
3     3     6     9

d %>% select(-"y", -"z") 

# A tibble: 3 x 1
      x
  <int>
1     1
2     2
3     3

---

• ベクトルで変数消去することも可能です
• マイナスはall_ofかany_ofの前につけます

d

# A tibble: 3 x 3
      x     y     z
  <int> <int> <int>
1     1     4     7
2     2     5     8
3     3     6     9

del_var <- c("y", "z")
d %>% select(-all_of(del_var))

# A tibble: 3 x 1
      x
  <int>
1     1
2     2
3     3

2.4.7 参考４：クォート

• selectにおいて、カラム名はクォーテーションで囲んでも、囲まなくてもOKです
• ただしカラム名に括弧がある場合などは例外で、バッククォート「`」で囲む必要があります
  • カラム名の括弧がコードの括弧と混同するのを防ぐためです

c2_201901 %>% 
  select(企業コード, "従業員数", `最新期業績売上高(百万円)`) %>%
  head(3)

# A tibble: 3 x 3
  企業コード 従業員数 `最新期業績売上高(百万円)`
  <chr>         <dbl>                      <dbl>
1 G92155635       114                      19509
2 G92155065      2270                     127123
3 G92143569       627                      35949

2.5 ステップ５：データの横結合

• left_join

2.5.1 作業内容

• ステップ3と4で作成した以下の2つのデータを、企業コードをキーにして結合(joinやmergeとも言う)します

df_3_distinct

# A tibble: 887 x 1
   企業コード
   <chr>     
 1 J31299770 
 2 E32002046 
 3 D42585413 
 4 J39971897 
 5 J93122775 
 6 J34719839 
 7 L12571447 
 8 D42395106 
 9 J34594067 
10 E32304350 
# ... with 877 more rows

c2_201901_selected

# A tibble: 2,111 x 7
   企業コード 本社所在地市区郡 業種大分類 `資本金(千円)` 従業員数
   <chr>      <chr>            <chr>               <dbl>    <dbl>
 1 G92155635  01103_北海道札幌市東区~ G:卸売・小売業，~         862800      114
 2 G92155065  13113_東京都渋谷区~ H:金融・保険業~        3997800     2270
 3 G92143569  01104_北海道札幌市白石区~ G:卸売・小売業，~         830800      627
 4 G92141220  01101_北海道札幌市中央区~ E:建設業           981800      194
 5 G92190707  01109_北海道札幌市手稲区~ G:卸売・小売業，~         419100      267
 6 G92515950  01105_北海道札幌市豊平区~ F:製造業           399000      435
 7 G92508571  27128_大阪府大阪市中央区~ F:製造業         53879600      745
 8 G92559088  01101_北海道札幌市中央区~ K:電気・ガス・水~       27874600     7207
 9 G92552130  01104_北海道札幌市白石区~ E:建設業          3275400     1409
10 G92557890  01110_北海道札幌市清田区~ F:製造業          3815700      295
# ... with 2,101 more rows, and 2 more variables:
#   `最新期業績売上高(百万円)` <dbl>, `最新期業績税引後利益(千円)` <dbl>

2.5.2 いろいろな結合方法

left_join

left_join

right_join

full_join

inner_join

anti_join

2.5.3 left_joinのイメージ

色付きカラムが企業コードだと思ってください。

• left_joinでは第一引数の行を全て保持します
• 第二引数の行は、キーが第一引数と一致した行のみ残します
• 第二引数のカラムは、キーが一致しない場合NAとなります

2.5.4 結合する方法を決める

• df_3_distinctの企業コードに対してc2のデータを紐づけたいので、ここではleft_joinを使って結合します

df_3_distinct

# A tibble: 887 x 1
   企業コード
   <chr>     
 1 J31299770 
 2 E32002046 
 3 D42585413 
 4 J39971897 
 5 J93122775 
 6 J34719839 
 7 L12571447 
 8 D42395106 
 9 J34594067 
10 E32304350 
# ... with 877 more rows

c2_201901_selected 

# A tibble: 2,111 x 7
   企業コード 本社所在地市区郡 業種大分類 `資本金(千円)` 従業員数
   <chr>      <chr>            <chr>               <dbl>    <dbl>
 1 G92155635  01103_北海道札幌市東区~ G:卸売・小売業，~         862800      114
 2 G92155065  13113_東京都渋谷区~ H:金融・保険業~        3997800     2270
 3 G92143569  01104_北海道札幌市白石区~ G:卸売・小売業，~         830800      627
 4 G92141220  01101_北海道札幌市中央区~ E:建設業           981800      194
 5 G92190707  01109_北海道札幌市手稲区~ G:卸売・小売業，~         419100      267
 6 G92515950  01105_北海道札幌市豊平区~ F:製造業           399000      435
 7 G92508571  27128_大阪府大阪市中央区~ F:製造業         53879600      745
 8 G92559088  01101_北海道札幌市中央区~ K:電気・ガス・水~       27874600     7207
 9 G92552130  01104_北海道札幌市白石区~ E:建設業          3275400     1409
10 G92557890  01110_北海道札幌市清田区~ F:製造業          3815700      295
# ... with 2,101 more rows, and 2 more variables:
#   `最新期業績売上高(百万円)` <dbl>, `最新期業績税引後利益(千円)` <dbl>

2.5.5 left_joinでデータの結合

• キーとするカラムは引数byで指定します
• ジョインしたデータをdata_1とします

data_1 <- 
  df_3_distinct %>%
  left_join(c2_201901_selected, by = "企業コード")
data_1 %>% glimpse()

Rows: 887
Columns: 7
$ 企業コード                   <chr> "J31299770", "E32002046", "D42585413", "J...
$ 本社所在地市区郡             <chr> "13103_東京都港区", "27123_大阪府大阪市淀川区", "13103_東京都...
$ 業種大分類                   <chr> "I:不動産業", "L:サービス業", "J:運輸・通信業", "L:サービス業...
$ `資本金(千円)`               <dbl> 931300, 1098300, 6120900, 15432800, 99049...
$ 従業員数                     <dbl> 64, 1120, 216, 31059, 314, 1167, 880, 15...
$ `最新期業績売上高(百万円)`   <dbl> 6555, 100, 31746, 334093, 69308, 54667, 107643,...
$ `最新期業績税引後利益(千円)` <dbl> 910536, 1775694, 408523, 2544502, 763986, 319544...

2.5.6 参考：right_join

• 引数に与えるデータの順番を変えれば、right_joinを使っても、先ほどと同様の結合をすることができます
• left_joinとright_joinは混在させないようにしましょう（混在すると可読性が下がってしまうため）

c2_201901_selected %>%
  right_join(df_3_distinct, by = "企業コード") %>%
  glimpse()

Rows: 887
Columns: 7
$ 企業コード                   <chr> "G92155065", "G92515950", "G92543356", "G...
$ 本社所在地市区郡             <chr> "13113_東京都渋谷区", "01105_北海道札幌市豊平区", "01101_北海...
$ 業種大分類                   <chr> "H:金融・保険業", "F:製造業", "E:建設業", "F:製造業", "G...
$ `資本金(千円)`               <dbl> 3997800, 399000, 252800, 16500900, 931630...
$ 従業員数                     <dbl> 2270, 435, 903, 1278, 455, 2547, 606, 80...
$ `最新期業績売上高(百万円)`   <dbl> 127123, 18093, 16223, 112638, 361158, 116457, 1...
$ `最新期業績税引後利益(千円)` <dbl> 4389077, 88283, 515387, 442755, 12313348, 537846...

2.6 箸休めスライド

• relocate
• Tabキーで補完

2.6.1 relocateでカラムを少しだけ並び替え

• relocateは選択したカラムを先頭に移動できる関数です
• data_1で従業員数カラムは4番目にありますが、従業員数カラムに注目したい場合1番目にあると嬉しいです
• 本資料では見栄えのために今後使用していきます

data_1 %>%
  head(3)

# A tibble: 3 x 7
  企業コード 本社所在地市区郡 業種大分類 `資本金(千円)` 従業員数
  <chr>      <chr>            <chr>               <dbl>    <dbl>
1 J31299770  13103_東京都港区 I:不動産業         931300       64
2 E32002046  27123_大阪府大阪市淀川区~ L:サービス業~        1098300     1120
3 D42585413  13103_東京都港区 J:運輸・通信業~        6120900      216
# ... with 2 more variables: `最新期業績売上高(百万円)` <dbl>,
#   `最新期業績税引後利益(千円)` <dbl>

data_1 %>% head(3) %>%
  relocate(従業員数)

# A tibble: 3 x 7
  従業員数 企業コード 本社所在地市区郡 業種大分類 `資本金(千円)`
     <dbl> <chr>      <chr>            <chr>               <dbl>
1       64 J31299770  13103_東京都港区 I:不動産業         931300
2     1120 E32002046  27123_大阪府大阪市淀川区~ L:サービス業~        1098300
3      216 D42585413  13103_東京都港区 J:運輸・通信業~        6120900
# ... with 2 more variables: `最新期業績売上高(百万円)` <dbl>,
#   `最新期業績税引後利益(千円)` <dbl>

2.6.2 Tabキーで補完入力

• 関数内でTabキー(またはctrl + space)を押すと、使用できる引数候補が表示され引数の説明も表示してくれます

---

• データにあるカラム名もTabで参照できます
• またクォーテーション内でTABキーを押すと、作業ディレクトリのファイルやフォルダを参照できます