library(tidyverse)
dat <- read_csv(
file = "data/mc360000.csv",
locale=locale(encoding="shift-jis"),
skip = 3,
col_names = FALSE
)ここでは、列名を作成することを考えます。
View(dat)データを眺めると、
1行目 総数 NA … NA NA … 2行目 死亡数 NA … 百分率 NA … 3行目 1995 2000 … 1995 2000 …
と、こんな感じで、1行目から3行目までで合わせて列のような形です。
これを
1行目 総数 総数 … 2行目 死亡数 死亡数 … 3行目 1995 2000 …
として、
総数_死亡数_1995 | 総数_死亡数_2000 | …
というような形の列名にすることができれば、pivot_longerで処理をまとめてできそうです。
ここで1行ずつ抜き出してベクトルに変換しましょう。
1行を抜き出すには、slice関数を利用するか、
data[1,]
の書き方を利用します
row1 <- dat %>% slice(1)
row1# A tibble: 1 × 61
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 X13
<chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
1 <NA> 総数 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
# ℹ 48 more variables: X14 <chr>, X15 <chr>, X16 <chr>, X17 <chr>, X18 <chr>,
# X19 <chr>, X20 <chr>, X21 <chr>, X22 <chr>, X23 <chr>, X24 <chr>,
# X25 <chr>, X26 <chr>, X27 <chr>, X28 <chr>, X29 <chr>, X30 <chr>,
# X31 <chr>, X32 <chr>, X33 <chr>, X34 <chr>, X35 <chr>, X36 <chr>,
# X37 <chr>, X38 <chr>, X39 <chr>, X40 <chr>, X41 <chr>, X42 <chr>,
# X43 <chr>, X44 <chr>, X45 <chr>, X46 <chr>, X47 <chr>, X48 <chr>,
# X49 <chr>, X50 <chr>, X51 <chr>, X52 <chr>, X53 <chr>, X54 <chr>, …row1 <- dat[1,]
row1# A tibble: 1 × 61
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 X13
<chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
1 <NA> 総数 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
# ℹ 48 more variables: X14 <chr>, X15 <chr>, X16 <chr>, X17 <chr>, X18 <chr>,
# X19 <chr>, X20 <chr>, X21 <chr>, X22 <chr>, X23 <chr>, X24 <chr>,
# X25 <chr>, X26 <chr>, X27 <chr>, X28 <chr>, X29 <chr>, X30 <chr>,
# X31 <chr>, X32 <chr>, X33 <chr>, X34 <chr>, X35 <chr>, X36 <chr>,
# X37 <chr>, X38 <chr>, X39 <chr>, X40 <chr>, X41 <chr>, X42 <chr>,
# X43 <chr>, X44 <chr>, X45 <chr>, X46 <chr>, X47 <chr>, X48 <chr>,
# X49 <chr>, X50 <chr>, X51 <chr>, X52 <chr>, X53 <chr>, X54 <chr>, …それで、これをベクトルに変換したいのですがそれは、as_vector()でできます
as_vector(row1) X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11
NA "総数" NA NA NA NA NA NA NA NA NA
X12 X13 X14 X15 X16 X17 X18 X19 X20 X21 X22
NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA "男"
X23 X24 X25 X26 X27 X28 X29 X30 X31 X32 X33
NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
X34 X35 X36 X37 X38 X39 X40 X41 X42 X43 X44
NA NA NA NA NA NA NA NA "女" NA NA
X45 X46 X47 X48 X49 X50 X51 X52 X53 X54 X55
NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
X56 X57 X58 X59 X60 X61
NA NA NA NA NA NA ということで、
row1 <- dat %>% slice(1) %>% as_vector()
row2 <- dat %>% slice(2) %>% as_vector()
row3 <- dat %>% slice(3) %>% as_vector()
dat_colname <- tibble(
r1 = row1,
r2 = row2,
r3 = row3
)
dat_colname# A tibble: 61 × 3
r1 r2 r3
<chr> <chr> <chr>
1 <NA> <NA> <NA>
2 総数 死亡数 1995
3 <NA> <NA> 2000
4 <NA> <NA> 2005
5 <NA> <NA> 2010
6 <NA> <NA> 2014
7 <NA> <NA> 2015
8 <NA> <NA> 2016
9 <NA> <NA> 2017
10 <NA> <NA> 2018
# ℹ 51 more rowsこのデータから列名をつくります。
まず、欠損値をうめます。
dat_colname <- dat_colname %>%
fill(r1,r2,r3,.direction="down")
dat_colname# A tibble: 61 × 3
r1 r2 r3
<chr> <chr> <chr>
1 <NA> <NA> <NA>
2 総数 死亡数 1995
3 総数 死亡数 2000
4 総数 死亡数 2005
5 総数 死亡数 2010
6 総数 死亡数 2014
7 総数 死亡数 2015
8 総数 死亡数 2016
9 総数 死亡数 2017
10 総数 死亡数 2018
# ℹ 51 more rowsそして、separate関数の反対の動作をする関数があるのでそれを利用していましょう。uniteです。
dat_colname2 <- dat_colname %>%
unite(col = "coln", r1, r2, r3,sep="_", remove=FALSE)
View(dat_colname2)この作成したcoln列をベクトルとしてとりだして、datの列名にしてあげればよいです
ベクトルとして列を取り出す場合は、pull()を使います。また、setNames関数で文字ベクトルを一括して表の列名にしていできます。
vec_coln <- dat_colname2 %>%
pull(coln)
vec_coln [1] "NA_NA_NA" "総数_死亡数_1995" "総数_死亡数_2000" "総数_死亡数_2005"
[5] "総数_死亡数_2010" "総数_死亡数_2014" "総数_死亡数_2015" "総数_死亡数_2016"
[9] "総数_死亡数_2017" "総数_死亡数_2018" "総数_死亡数_2019" "総数_百分率_1995"
[13] "総数_百分率_2000" "総数_百分率_2005" "総数_百分率_2010" "総数_百分率_2014"
[17] "総数_百分率_2015" "総数_百分率_2016" "総数_百分率_2017" "総数_百分率_2018"
[21] "総数_百分率_2019" "男_死亡数_1995" "男_死亡数_2000" "男_死亡数_2005"
[25] "男_死亡数_2010" "男_死亡数_2014" "男_死亡数_2015" "男_死亡数_2016"
[29] "男_死亡数_2017" "男_死亡数_2018" "男_死亡数_2019" "男_百分率_1995"
[33] "男_百分率_2000" "男_百分率_2005" "男_百分率_2010" "男_百分率_2014"
[37] "男_百分率_2015" "男_百分率_2016" "男_百分率_2017" "男_百分率_2018"
[41] "男_百分率_2019" "女_死亡数_1995" "女_死亡数_2000" "女_死亡数_2005"
[45] "女_死亡数_2010" "女_死亡数_2014" "女_死亡数_2015" "女_死亡数_2016"
[49] "女_死亡数_2017" "女_死亡数_2018" "女_死亡数_2019" "女_百分率_1995"
[53] "女_百分率_2000" "女_百分率_2005" "女_百分率_2010" "女_百分率_2014"
[57] "女_百分率_2015" "女_百分率_2016" "女_百分率_2017" "女_百分率_2018"
[61] "女_百分率_2019" dat# A tibble: 29 × 61
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 X13
<chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
1 <NA> 総数 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
2 <NA> 死亡… <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> 百分… <NA>
3 <NA> 1995 2000 2005 2010 2014 2015 2016 2017 2018 2019 1995 2000
4 X60-… 21420 30251 30553 29554 24417 23152 21021 20468 20031 19425 100 100
5 X60… 8 10 7 8 7 6 5 4 4 10 0 0
6 X61… 235 359 375 307 240 200 191 148 170 162 1.1 1.2
7 X62… - 1 3 - 2 1 2 2 1 - - 0
8 X63… 1 1 3 - 2 3 - - - - 0 0
9 X64… 111 164 197 187 158 176 165 162 161 151 0.5 0.5
10 X65… 1 4 5 4 10 3 6 3 4 3 0 0
# ℹ 19 more rows
# ℹ 48 more variables: X14 <chr>, X15 <chr>, X16 <chr>, X17 <chr>, X18 <chr>,
# X19 <chr>, X20 <chr>, X21 <chr>, X22 <chr>, X23 <chr>, X24 <chr>,
# X25 <chr>, X26 <chr>, X27 <chr>, X28 <chr>, X29 <chr>, X30 <chr>,
# X31 <chr>, X32 <chr>, X33 <chr>, X34 <chr>, X35 <chr>, X36 <chr>,
# X37 <chr>, X38 <chr>, X39 <chr>, X40 <chr>, X41 <chr>, X42 <chr>,
# X43 <chr>, X44 <chr>, X45 <chr>, X46 <chr>, X47 <chr>, X48 <chr>, …ちょうど、
length(vec_coln)[1] 61ncol(dat)[1] 61ベクトルの長さと列数が一致していますね?
dat2 <- dat %>% setNames(vec_coln)
View(dat2)うまくいきました。これで、最初の3行は必要ないので、消しましょう。あと、4行目、X60-X84 総数 に該当する行の消しておきます(個別のデータのみにしたい状況としておきまｓ)slice関数は、中の数字に―をつけると削除するという意味になるので、
dat3 <- dat2 %>%
slice(-(1:4))
View(dat3)いかがでしょうか?
NA_NA_NAという列名はきになるので適当に変えておきましょう
dat4 <- dat3 %>%
rename(cause = NA_NA_NA)
View(dat4)