第64回R勉強会@東京まとめ

ダダ @dada271go

data.table::freadは引数data.table = Fでdata.frameで読み込んでくれるのかぁ。 #TokyoR

y4m3 @y4_m3_

大正義 sf package #TokyoR

Hiroaki Yutani @yutannihilation

sfのよさ #TokyoR

koba@DataAnalyst @h_kobayashi1125

地理データは難しそうで、いつも食わず嫌いなんだよな。sfパッケージ覚えとこう。　#tokyor

Uryu Shinya @u_ribo

お、これは何気にrstudioでのスライド投影だ。 #TokyoR

Uryu Shinya @u_ribo

sfかわいいよsf #tokyor

y4m3 @y4_m3_

国土数値情報のデータは施設の住所を都道府県名から番地までを1カラムに入れてくるのが辛い #TokyoR

koba@DataAnalyst @h_kobayashi1125

バリオグラム難しすぎワロタww いつか立ち向かえるかな・・・。pro.arcgis.com/ja/pro-app/too… #tokyor

niszet＠お休み中 @niszet0

#TokyoR plotするだけならggplot2::geom_rasterで出来るんですけどねー…

niszet＠お休み中 @niszet0

#TokyoR moran.testの結果もbroom::tidyで整形できるのだろうか

SKUE @Mr_Sakaue

大学院時代に年度や統計によって粒度の異なるメッシュデータの分析で先輩が苦しんでいたのを思い出した。#TokyoR

Uryu Shinya @u_ribo

sf::plot()はすべての変数を描画するからsubsetするなり[[演算子使うなりしないとあかん（開発版のggplot2::geom_sf使うのもあり） #TokyoR

Yosuke Yasuda @yasu_919

空間データでの回帰分析面白そうだな #tokyor

Tact @saltcooky

場所ごとに回帰分析するとおもしろい傾向が見えてきますね〜 #tokyor

えりばー @eriverjpn

空間統計関連で意外に実務家が多くて驚く。こういう分野もあるんだねえ。 #TokyoR

すーぎー@革カブ @soogie

あとで確認 {LDAvis} 多次元尺度法でわかりやすく可視化してくれる #tokyor

すーぎー@革カブ @soogie

こんなところでanti_joinが #tokyor

Tact @saltcooky

MeCab 体に良さそうなひびき #tokyor

niszet＠お休み中 @niszet0

#TokyoR JUMAN++はwinでは使えないのか…

koba@DataAnalyst @h_kobayashi1125

winユーザーにとってはやっぱりMeCab一択か。 #tokyor

Yosuke Yasuda @yasu_919

Juman++用のRパッケージあったんだ github.com/ymattu/rjumanpp #tokyor

koba@DataAnalyst @h_kobayashi1125

Rのリスト操作は初心者第一関門（わしも怪しいｗ） #tokyor

すーぎー@革カブ @soogie

juman++の正式版公開は2016/10みたいですね。2016/9にはpreview版が出てるので，「登場」は2016/9で合ってる。　nlp.ist.i.kyoto-u.ac.jp/index.php?JUMAN++　 #tokyor