library(tidyverse)それでは、left_join、実践していきましょう。
まずスライドで利用していたデータを作っておきます。
library(tidyverse)
dat <- tribble(
~date , ~patient_id, ~kensa_id, ~value,
"2020/4/1", 1 , "a342" , 6.8 ,
"2020/4/1", 2 , "a342" , 5.6 ,
"2020/4/2", 1 , "a341" , 52 ,
"2020/4/2", 3 , "a340" , 32
)ここで利用しているtribble関数、チルダ列名とかいて、その後、データを入力することで「表の形」そのままでtibbleが作れるので、こういう風に、データの位置を考えながら表を作成しないといけないときに結構便利です。
kensa <- tribble(
~kensa_id, ~kensa_name, ~unit,
"a340" , "AST" , "IU" ,
"a341" , "ALT" , "IU" ,
"a342" , "HbA1c" , "%"
)
dat# A tibble: 4 × 4
date patient_id kensa_id value
<chr> <dbl> <chr> <dbl>
1 2020/4/1 1 a342 6.8
2 2020/4/1 2 a342 5.6
3 2020/4/2 1 a341 52
4 2020/4/2 3 a340 32 kensa# A tibble: 3 × 3
kensa_id kensa_name unit
<chr> <chr> <chr>
1 a340 AST IU
2 a341 ALT IU
3 a342 HbA1c % まず、これらのデータを結合していきましょう。
left_join(dat, kensa, by = "kensa_id")# A tibble: 4 × 6
date patient_id kensa_id value kensa_name unit
<chr> <dbl> <chr> <dbl> <chr> <chr>
1 2020/4/1 1 a342 6.8 HbA1c %
2 2020/4/1 2 a342 5.6 HbA1c %
3 2020/4/2 1 a341 52 ALT IU
4 2020/4/2 3 a340 32 AST IU できました!
パイプ関数を利用するのであれば、
dat %>%
left_join(kensa, by = "kensa_id")# A tibble: 4 × 6
date patient_id kensa_id value kensa_name unit
<chr> <dbl> <chr> <dbl> <chr> <chr>
1 2020/4/1 1 a342 6.8 HbA1c %
2 2020/4/1 2 a342 5.6 HbA1c %
3 2020/4/2 1 a341 52 ALT IU
4 2020/4/2 3 a340 32 AST IU でもOKです。パイプは一つ目のアーギュメントとして扱われるので、左側の表 %>% left_join(右側の表…)となっている必要があることに注意が必要です。
kensa2 <- kensa %>% rename(id = kensa_id)
kensa2# A tibble: 3 × 3
id kensa_name unit
<chr> <chr> <chr>
1 a340 AST IU
2 a341 ALT IU
3 a342 HbA1c % ここで、
colnames(dat)[1] "date" "patient_id" "kensa_id" "value" colnames(kensa2)[1] "id" "kensa_name" "unit" 左と、右の表の結合したい列の名前が違う場合も処理しておきましょう。
dat %>%
left_join(kensa2, by="kensa_id")Error in `left_join()`:
! Join columns in `y` must be present in the data.
✖ Problem with `kensa_id`.だと、右側にkensa_idという名前の列がないのでエラーになります。
dat %>%
left_join(kensa2, by=c("kensa_id"="id"))# A tibble: 4 × 6
date patient_id kensa_id value kensa_name unit
<chr> <dbl> <chr> <dbl> <chr> <chr>
1 2020/4/1 1 a342 6.8 HbA1c %
2 2020/4/1 2 a342 5.6 HbA1c %
3 2020/4/2 1 a341 52 ALT IU
4 2020/4/2 3 a340 32 AST IU このようにベクトルで与えてあげるとうまくくっつきました。
このベクトルで与えてあげる方法は、
test1 <- tribble(
~idA, ~idB, ~value1,
1 , 1 , 10 ,
1 , 2 , 11 ,
2 , 1 , 12 ,
2 , 2 , 13 ,
1 , 2 , 14 ,
2 , 2 , 15
)
test2 <- tribble(
~category, ~id, ~value2,
1 , 1 , "dog" ,
1 , 2 , "cat" ,
2 , 1 , "pig" ,
2 , 2 , "cow"
)
test2# A tibble: 4 × 3
category id value2
<dbl> <dbl> <chr>
1 1 1 dog
2 1 2 cat
3 2 1 pig
4 2 2 cow 二つ以上の列を基準として結合する場合にも使えて、
test1 %>%
left_join(test2, by=c("idA"="category", "idB"="id"))# A tibble: 6 × 4
idA idB value1 value2
<dbl> <dbl> <dbl> <chr>
1 1 1 10 dog
2 1 2 11 cat
3 2 1 12 pig
4 2 2 13 cow
5 1 2 14 cat
6 2 2 15 cow こんな風にくっつきます。
また、ここで、
samename1 <- test1 %>% rename(value = value1)
samename2 <- test2 %>% rename(value = value2)
colnames(samename1)[1] "idA" "idB" "value"colnames(samename2)[1] "category" "id" "value" で、同じ名前の列が結合した後に出現する場合もみておきましょう。
byの中身はここではあまり関係ないので、変数に収納しておきます。
join_this <- c("idA"="category", "idB"="id")
samename1 %>%
left_join(samename2, by=join_this)# A tibble: 6 × 4
idA idB value.x value.y
<dbl> <dbl> <dbl> <chr>
1 1 1 10 dog
2 1 2 11 cat
3 2 1 12 pig
4 2 2 13 cow
5 1 2 14 cat
6 2 2 15 cow どうでしょうか?
左と右の表にそれぞれ、結合に用いない列名が同じ、valueというものがあるため、left_joinすると、自動的に、value.x value.yと名前が変わっています。この動作、コントロールすることも可能で、
samename1 %>%
left_join(samename2,
by=join_this,
suffix=c("__left","__right"))# A tibble: 6 × 4
idA idB value__left value__right
<dbl> <dbl> <dbl> <chr>
1 1 1 10 dog
2 1 2 11 cat
3 2 1 12 pig
4 2 2 13 cow
5 1 2 14 cat
6 2 2 15 cow と、このようにsuffixアーギュメントに左、右の順番で、列名の後ろにくっつけたい文字列を指定してあげることができます。