はじめに
本書の特徴
本書の構成
本書の対象読者
本書で解説しなかったこと
さあRStudioで分析を
tidyverseとは
tidyverseのパッケージ
tidyverseの過去
tidyverseの未来
第1章 RStudioの基礎
1-1 RStudioのダウンロードとインストール
macOS
Windows
1-2 RStudioの基本操作
RStudioのインターフェース
プロジェクト機能
Rスクリプトの新規作成と保存
Rのコマンドの実行
オブジェクトの確認
補完機能
Jobs機能
1-3 RStudioを自分好みにカスタマイズ
RStudio全般
コーディング
外観
Terminal
キーボードショートカット
1-4 ファイルの読み込み
Rの標準関数の問題点
readrパッケージ
Excelファイルの読み込み
SAS,SPSS,STATAファイルの読み込み
RStudio（GUI）によるデータの読み込み
ファイル読み込みのまとめ
1-5 RやRStudioで困ったときは
ヘルプを使う
Vignetteを見る
チートシートを使う
コマンドパレット
1-6 まとめ
第2章 スクレイピングによるデータ収集
2-1 なぜスクレイピングが必要か
スクレイピングとは
手作業によるデータ取得の限界
2-2 スクレイピングに必要なWeb知識
HTML
CSS
XMLとXPath
2-3 Rによるスクレイピング入門
rvestパッケージ
Webページタイトルの抽出
パイプ演算子
スクレイピング実践
2-4 API
APIとは
rtweetパッケージによるTwitterデータの収集
ツイートの収集
COLUMN ブラウザの自動操作
COLUMN Webスクレイピングをするときの注意点
2-5 まとめ
参考文献
第3章 dplyr/tidyrによるデータ前処理
3-1 tidy dataとは
tidy dataの定義
tidyではないデータ
3-2 tidyrによるtidy dataへの変形
tidyではないデータ
pivot_longer()による縦長データへの変形
pivot_wider()による横長のデータへの変形
3-3 dplyrによる基本的なデータ操作
tibbleとデータフレームの違い
dplyrの関数の概要
1つのデータフレームを操作する関数の共通点と%>%
演算子による処理のパイプライン化
filter()による行の絞り込み
COLUMN dplyrの関数内でのコード実行
arrange()によるデータの並び替え
select()による列の絞り込み
relocate()による列の並べ替え
mutate()による列の追加
summarise()によるデータの集計計算
3-4 dplyrによる応用的なデータ操作
グループ化
COLUMN 複数の値を返す集約関数とsummarise()
COLUMN ウィンドウ関数
COLUMN selectのセマンティクスとmutateのセマンティクス
複数の列への操作
3-5 dplyrによる2つのデータセットの結合と絞り込み
inner_join()によるデータの結合
さまざまなキーの指定方法
inner_join()以外の関数によるデータの結合
semi_join()、anti_join()による絞り込み
3-6 tidyrのその他の関数
separate()による値の分割
extract()による値の抽出
separate_rows()による値の分割（縦方向）
暗黙の欠損値
complete()による存在しない組み合わせの検出
COLUMN group_by()による存在しない組み合わせの表示
fill()による欠損値の補完
replace_na()による欠損値の置き換え
3-7 まとめ
第4章 ggplot2を用いたデータ可視化
4-1 可視化の重要性
4-2 ggplot2パッケージを用いた可視化
準備
エステティックマッピング
COLUMN グラフに肉付けする
統計的処理：stat
COLUMN X軸に離散変数をマッピングした場合における折れ線グラフ
配置の指定：position
COLUMN position_dodge()とposition_dodge2()
軸の調整
グラフの保存
4-3 他者と共有可能な状態に仕上げる
themeの変更
文字サイズやフォントの変更
配色の変更
ラベルを変更する
4-4 便利なパッケージ
複数のグラフを並べる
表示される水準の順番を変更したい
4-5 まとめ
参考文献
第5章 R Markdownによるレポート生成
5-1 分析結果のレポーティング
ドキュメント作成の現場
手作業によるドキュメント作成の問題点
5-2 R Markdown入門
Hello, R Markdown
Rmdファイルと処理フロー
Markdownの基本
Rチャンク
ドキュメントの設定
RStudioで使える便利なTips
COLUMN Visual ModeによるRmdファイルの編集
5-3 出力形式
html_document形式
pdf_document形式
word_document形式
スライド出力
R Markdownの出力形式を提供するパッケージ
COLUMN 日本語環境での注意点
5-4 まとめ
参考URL・参考文献
付録A stringrによる文字列データの処理
A-1 文字列データとstringrパッケージ
A-2 文字列処理の例
str_c()による文字列の連結
str_split()による文字列の分割
str_detect()による文字列の判定
COLUMN fixed()/coll()を用いた挙動の調整
str_count()による検索対象の計上
str_locate()による検索対象の位置の特定
str_subset()/str_extract()による文字列の抽出
str_sub()による文字列の抽出
str_replace()による文字列の置換
str_trim()/str_squish()による空白の除去
A-3 正規表現
任意の文字や記号の検索
高度な検索
regex()
A-4 まとめ
付録B lubridateによる日付・時刻データの処理2
B-1 日付・時刻のデータ型とlubridateパッケージ
B-2 日付・時刻への変換
文字列から日付・時刻への変換
数値から日付・時刻への変換
readrパッケージによる読み込み時の変換
B-3 日付・時刻データの加工
B-4 interval
B-5 日付、時刻データの計算・集計例
wday()を使った曜日の計算例
floor_date()を使った週ごとの集計例
B-6 タイムゾーンの扱い
B-7 その他の日付・時刻データ処理に関する関数
zipanguパッケージ
sliderパッケージ
