Split (1)

train · 5.38k rows

input stringlengths 0 929	output stringlengths 0 10.3k	task stringclasses 3 values	index int64 0 5.38k	liscence stringclasses 4 values	source stringclasses 15 values	instruction stringlengths 13 3.45k
	head(df ,n = 10) tail(df ,n = 10) # [Tips] nで表示するデータ数を指定しなければ表示するデータ数は6 # [Tips] nが大きい場合、表示されないことがある。その場合 print(df,n=..)の形で表示可 # [Tips] str(df) の形で各カラムのデータ型 + 値を同時に確認可	code_generation	1,100	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfに読み込んだデータの最初の10行,最後の10行を確認してください。
	mode(df$Age) class(df) # [Tips] データ型の詳細 ##### 1.basic type(オブジェクトの型) # 確認方法 mode()関数,typeof()関数 # 例 vector, list, function 等 # 注意点 vectorのときはvectorとは表示されず、vectorに含まれる要素の型が表示される #### 2.vector型に含まれる要素の型 # 例 logical(0/1の二値), integer(整数), double(小数を含む実数), numeric(数値全般), complex, character, raw # 注意点 typeof()ではintegerとdoubleは区別されるがmodeではnumericとまとめて表示される #### 3.オブジェクトが持つ属性(ラベル情報) # 確認方法 class()関数 # 例 factor, data.frame, tbl_df, matrix, array 等 # 注意点 matrix, arrayに関してはclass属性を持たないが,matrix, arrayとして表示される # class属性を持たない場合、要素のデータ型が表示される #### 4.日付型 # 時刻を扱う型で正式名は「POSIXt 型,POSIXct 型,POSIXlt 型」の3種 # as.Date(date_column, format = "%d/%m/%Y")) # lubridate パッケージを使用すると簡単 ※【7】を参考 # lubridate::dmy(date_column)	code_generation	1,101	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、① df$Ageの基本データ型を確認してください。また、② dfのデータ構造型を確認してください。
	is.vector(df) is.list(df) is.data.frame(df) # [Tips] data.frame型はリスト型の1種として実装されています。	code_generation	1,102	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfのデータ構造型がvector,list,data.frameなのか順に確認してください。
	df$Parch = as.character(df$Parch) mode(df$Parch) # [Tips]型変換をする主な関数 # as.numeric 実数に変換する # as.integer 整数に変換する # as.character 文字列に変換する # as.logical 理論値に変換する # as.matrix マトリクス型に変換する # as.factor 順序なし因子に変換する # as.ordered 順序あり因子に変換する # as_tibble data.frameをtibbleに変換する # [Tips] mutate()を使った型変換 # df %>% mutate(X = as.integer(X)) # [Tips] lubridateパッケージを使った日付型への変換 # make_date(year,month,day) 日付型のデータを生成する # ymd('2022,12,8') ⇒ [1] "2022-12-08"　とPOSIXクラス(日付型)に型変換する # 作成されたPOSIXクラスのデータはdate(),year(),month() などで数値を取得できる	code_generation	1,103	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、df$Parchを数値型から文字型に変換し、データ型(mode)を確認してください。
	dim(df) nrow(df) length(df)	code_generation	1,104	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfのサイズ(行数と列数)、サイズ(行数)、サイズ(列数)を表示してください。
	colnames(df) # [Tips] rownames(df) で行名(行インデックス)の確認 - 文字列型で抽出されるので必要に応じてas.numeric処理 # [Tips] rownames(df) = df$... で...をrawIndexとして設定 # [Tips] rownames(a)=NULL で事実上のreset_index(1から連番に戻す)	code_generation	1,105	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfのカラム名一覧を表示してください。
	x_col = c(colnames(df)) c(x_col[-which(x_col %in% "Survived")]) # [Tips] %in% # 左辺の要素が右辺の要素とマッチしていたらTRUEを返す二項演算子 # 具体的には x_col = ["PassengerId","Survived","Pclass",… ,"Embarked"]に対して、 # [FALSE,TRUE,FALSE,…,FALSE]という同じ長さのベクトルが返ってくる # filter()関数でも使える # [Tips] which # 指定された条件を満たす(=TRUE)要素のインデックス番号を返す関数 # 具体的には [FALSE,TRUE,FALSE,…,FALSE]に対して、[2]というインデックス番号が返ってくる # [Tips] ベクトル[-n] # ベクトルからn番目の要素を削除する	code_generation	1,106	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfのカラム名の一覧からSurvivedを除いたリストを作成してください。
	rm(list = ls())	code_generation	1,107	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、現在のEnvironmentに含まれる変数を全て削除してください。
	help(read_excel) # [Tips]?read_excelでもよい	code_generation	1,108	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、read_excel関数の構文、引数などを確認してください。
	add = function(a,b){a+b} add(5,10) # [Tips] 繰り返し処理for # for (i in 1:100) {s = s + i} が基本の形	code_generation	1,109	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、与えられた2変数a.bを足す関数addを作成し、a=5,b=10に適用してください。
	tmp = data.frame(name=c("Tanaka","Suzuki"),age=c(15,16)) # [Tips] 空のdfの生成と繰り返し処理for,rbindの組み合わせ # df = data.frame() # counter = 0 # for (i in 1:5){ 処理 # df = rbind(df,処理で生成されたdf) # counter = counter +1 # print(counter) # } # counter = counter +1 # print(counter)	code_generation	1,110	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、name=c("Tanaka","Suzuki"),age=c(15,16)を持つデータフレームtmpを作成してください。
	# ①ctrl+shift+M # ②Ctrl+Shift+C # ③Ctrl+Shift+R # ④Ctrl+Shift+Z # [Tips]セクションは折りたためたり、コンソール画面上でジャンプしやすかったりと非常に強力！	code_generation	1,111	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、以下のショートカットキーを確認してください。 # ①pipe演算子(`%>%`)を作成する # ②コメントアウトする # ③セクションを作成する # ④ ctrl+zで戻ってから「進む」(redo)
	tmp = df %>% select(Name) is.vector(tmp) is.data.frame(tmp) # [Tips] selectを使って1列を指定した場合、そのままdata.frame型で抽出される	code_generation	1,112	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfのNameの列をtmpとして抽出してください。tmpのデータ構造型がベクトルではなくdata.frameであることを確認してください。
	tmp = df[,"Name"] is.vector(tmp) is.data.frame(tmp) # [Tips] [,…]を使って1列を指定した場合、自動的にベクトル型に変換される	code_generation	1,113	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、selectを使わずdfのName列をtmpとして抽出してください。 tmpのデータ構造型がdata.farmeではなくベクトル型であることを確認してください。
	df %>% select(-Name)	code_generation	1,114	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfのName列以外の列を抽出してください。
	df %>% select(Name,Age)	code_generation	1,115	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfのNameとAgeの列を抽出してください。
	df %>% filter(Age >= 30)	code_generation	1,116	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfのage列の値が30以上のデータを抽出してください。
	df %>% filter(Sex != "female")	code_generation	1,117	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfのsex列がfemaleではないデータのみ抽出してください。
	df %>% filter(Sex == "female" & Age >= 40) # [Tips] 同一カラム内の複数の値を条件付ける場合の %in% # filter (Sex %in% c('male','female'))のようにc()でまとめても可	code_generation	1,118	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfのage列の値が40以上かつsex列がfemaleのデータのみ抽出してください。
	df %>% filter(Sex == "female" \| Age >= 40)	code_generation	1,119	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfのage列の値が40以上またはsex列がfemaleのいずれか一方は満たすデータを抽出してください。
	df %>% filter(!(Sex == "female" \| Age >= 40))	code_generation	1,120	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfのage列の値が40以上ではないかつ sex列がfemaleではないデータを抽出してください。
	df %>% filter(str_detect(Name, "Mrs")) # [Tips] 特定のカラムから特定の文字数だけ抽出して新しいカラムを生成する	code_generation	1,121	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfのname列に[Mrs]が含まれるデータを抽出してください。
	df %>% select(contains("P")) # [Tips]主なヘルパ関数(複数のカラムを簡単に指定できる) # starts_with 任意の文字列から始まる # contains 任意の文字列を含む # everything 全ての列を選択	code_generation	1,122	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfの[P]を含むカラム名のデータを抽出してください。
	df %>% filter(str_detect(Name, "Mrs"))	code_generation	1,123	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfのname列に[Mrs]が含まれるデータを抽出してください。
	df %>% top_n(10, Fare) df %>% top_n(-10, Fare)	code_generation	1,124	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfの中でFareの上位10件を抽出後、下位10件を抽出してください。
	df %>% select(where(is.numeric))	code_generation	1,125	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfの中で数値型の列のみ抽出してください。
	df %>% select(-SibSp) # 複数カラムを削除する場合 # select(-c(flag,id))	code_generation	1,126	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rでselect関数を用いてdfからSibSpの列を削除してください。
	df[, "Parch"] = NULL	code_generation	1,127	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	RでNULLを用いてdfからParchの列を削除してください。
	df[4,"Age"]=40	code_generation	1,128	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfの4行目のAge列を40に上書きしてください。
	df %>% mutate(test = 1) # [Tips] 架空のランダムデータの生成 # rnorm(n=100, mean=1, sd=1) #正規分布 # runif(n=100, min=0, max=10) #一様分布,範囲を指定して乱数生成 # rpois(n=100, lambda=5) #ポアソン分布 # rbinom(n=100, size = 50, prob = 0.5) # 二項分布,成功確率50%を50回試行した結果の値を100個生成する	code_generation	1,129	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfに列名「test」で値がすべて1のカラムを追加してください。
	df %>% mutate(over60 = if_else(Age > 60,1,0))	code_generation	1,130	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfのAge列にて>60の場合に1が立つ、新しいカラム「over60」を追加してください。
	df %>% mutate(Sex = if_else(Sex == "male",0,1))	code_generation	1,131	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfのsex列にてmale→0、それ以外→1に置換してください。
	df %>% mutate(Embarked = case_when( Embarked == "C" ~ "1", Embarked == "Q" ~ "2", Embarked == "S" ~ "3", TRUE ~ as.character(Embarked) )) %>% mutate(Embarked = as.numeric(Embarked)) # [Tips]case_whenでは元と同じ型で一度出力する必要があり、その後as.numericで数値型に直している # [Tips]複数列に同時に同じ処理をしたい場合はapply関数 # apply(df,1or2,function) dfに対して1(行),2(列)ごとにfunctionする # df[to_enc_col] = # apply(df[to_enc_col],2,function(x){ # x = case_when( # x == "C" ~ "1", # x == "Q" ~ "2", # x == "S" ~ "3", # TRUE ~ as.character(x) # ) # as.numeric(x) # }) # [Tips] 1行だけの簡易置換はifelseが便利 # 例 . df %>% mutate(Weekly_Sales = ifelse(Weekly_Sales<0, 0, Weekly_Sales))	code_generation	1,132	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfのEmbarked列にてc→1、Q→2、S→3に置換し,データ型をnumeric型に変更してください。
	round(df$Fare,1) # [Tips]round関数は偶数への最近接丸めされる # 端数が <0.5のとき切り捨て >0.5のとき切り上げ =0.5のとき切り捨てと切り上げのうち偶数となる方へ丸める	code_generation	1,133	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfのfare列すべてを小数点以下で丸めてください。
	df %>% rename(class = Pclass, parch = Parch) # [Tips] selectでselect(新列名 = 旧列名)とする形でも可 # [Tips] colnames(df) = names(list_data) の形も可. namesはベクトル型のインデックスを取得する.	code_generation	1,134	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfに含まれる次の列名を変更してください。 Pclass⇒class, Parch⇒parch
	df %>% arrange(desc(Age)) # [Tips] arrange(df,列名)で昇順 # [Tips] 複数条件かつ降順のときはdescが2つ必要なので注意 # data %>% arrange(desc(id),desc(ds))	code_generation	1,135	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfのAge列を降順に並び替えてください。
	t(df)	code_generation	1,136	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfの行と列を入れ替えた形に並び替えてください。
	unique(df$Sex)	code_generation	1,137	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfのSexの列のユニークな要素を確認してください。
	n_distinct(df$Sex)	code_generation	1,138	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfのSex列のユニークな要素数を確認してください。
	library(skimr) skim(df) # n_unique列を確認する	code_generation	1,139	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、ibrary(skimr)を使ってdfの各列のユニークな要素数を確認してください。
	df %>% group_by(Embarked) %>% summarise(hoge=n()) # [Tips]group_by + summarise()の形 # group_byでグループ化された状態でsummarise(xxx = 集計関数())でグループ別に集計できます。 # 集計関数n() はデータの行数をカウントします。	code_generation	1,140	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfのembarked列の要素と出現回数を確認してください。
	df %>% distinct(Cabin,Ticket.keep_all = T) # [Tips]重複があった場合は初出の情報のみ残る。 # .keep_allがない場合、削除に使った列のみ抽出される。	code_generation	1,141	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfのcabin、Ticket列で重複を削除し、data.frame全体を抽出してください。
	colSums(is.na(df)) # [Tips]colSumsは対象のdata.frame,カラムの合計値を算出する # [Tipe]変数が多い場合見づらいので以下の形で降順にするとよい # data.frame(missing_cnt = colSums(is.na(df))) %>% filter(missing_cnt > 0) %>% arrange(desc(missing_cnt)) # [Tips] 欠損値の可視化用ライブラリnaniar # missing_col = row.names(data.frame(missing_cnt = colSums(is.na(df))) %>% filter(missing_cnt > 0)) # gg_miss_var(df %>% select(missing_col), show_pct = TRUE)	code_generation	1,142	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfのカラムごとの欠損値の個数を確認してください。
	skim(df) # [Tips]n_missingの列で欠損値の確認が可能です。	code_generation	1,143	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、library(skim)を使って、dfのカラムごとの欠損値の個数を確認してください。
	df %>% mutate(Sex = na_if(Sex ,"female"))	code_generation	1,144	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfのSex列のfemaleをNA(欠損値)にする
	df %>% replace_na(replace = list(Sex="female")) # [Tips] 一括で欠損値を0に置換したい場合 # df %>% mutate_all(~replace(., is.na(.), 0)) を使う # mutate_all() はmap()ファミリーの関数を内部的に使用しており、 # 各列に対してラムダ式「~ + 関数」を適用する.	code_generation	1,145	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfのSex列の欠損値を"female"で補完してください。
	df %>% group_by(Sex) %>% mutate(new_age = if_else(is.na(Age),mean(Age,na.rm=T),Age))	code_generation	1,146	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfのAge列の欠損値をSex別のAgeの平均値で補完してください。
	df %>% arrange(-Fare) %>% fill(Age) #　[Tips] .direction = "up" を指定することでデータを上向きに補完する	code_generation	1,147	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfをFareの降順にした上で、Age列の欠損値をその直前の方の値で補完してください。
	df = df %>% drop_na(Age) # [Tips]全カラムで一気にチェック・削除する場合はdrop_na(everything())	code_generation	1,148	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、df$Age列で1つでも欠損値がある行を削除してください。
	library(stringr) toupper(df$Name) tolower(df$Name)	code_generation	1,149	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、library(stringr)を使ってdfのnameの列をすべて大文字に変換し、その後すべて小文字に変換してください。
	str_replace_all(df$Sex, pattern="female", replacement="Python")	code_generation	1,150	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfのsex列に含まれる「female」という単語を「Python」に置換してください。
	str_replace(df[1,"Name"],pattern="Harris", replacement="") # [Tips] {base_R}文字列の一部抽出 # substring("aaavvv",first = 1,last = 3) 開始地点と終了地点を指定 # [Tips] {stringrパッケージ}文字列の一部抽出 # library(stringr) # str_sub("aaavvv" , start = -3, end = -1) 開始地点と終了地点を指定,負の値も使用可能 # mutate(hoge = str_sub(train$huge,start = -3 ,end = -1)) hugeの後ろから3文字を抽出したhoge列を追加する # str_locate：指定パターンにマッチする箇所の文字数を返す , start end の2値が戻り値 ※最初の箇所以外も見たい場合はstr_locate_all() # str_subset：指定パターンを含む文字列を返す	code_generation	1,151	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfのname列1行目の「Braund, Mr. Owen Harris」の「Harris」を消去してください。
	df %>% mutate(test = paste(Age,Embarked,sep = "_")) # [Tips] paste(Age,"_",Embarked)でもいいがスペースが入り見づらい # [Tips] sep = "" と指定することで文字列を詰めた状態で抽出することが可能	code_generation	1,152	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfにage(num型)とembarked(chr型)の列を「_」で結合した列を追加(列名はtest)してください。
	df2 = left_join(df2,df,by="PassengerId")	code_generation	1,153	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、df2にdfを左結合（結合キーはPassengerId）し、df2に格納してください。
	df2 = inner_join(df2,df,by="PassengerId")	code_generation	1,154	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、df2にdfを内部結合（結合キーはPassengerId）し、df2に格納してください。
	a = rbind(df2,df2) dim(a) # [Tips] df union(df2) と同義	code_generation	1,155	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、df2(714行22列)とdf2を行方向に連結したaを作成し、行列数を確認してください。
	b = cbind(df2,df2) dim(b) # [Tips]rbindのrはrawを維持した状態での結合、つまり下に付与される形 #　　　 cbindのcはcolumnを維持した状態での結合、つまり右に付与される形 # [Tips] 任意の配列をdfに追加する # data.frame(df2 , name = df$name) という書き方で # df2にname列を追加するという処理ができる	code_generation	1,156	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、df2(714行22列)とdf2を列方向に連結したbを作成し、行列数を確認してください。
	Sex_enc = df %>% distinct(Sex, .keep_all = F) %>% mutate(Sex_label = as.numeric(as.factor(Sex))) df = left_join(df,Sex_enc,by="Sex") head(df) # [Tips] as.factorで順序を持った因子型に変換した後、as.numericを使い数値のみ取得	code_generation	1,157	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfのsex列をラベルエンコーディング(1,2,…)してください。
	df %>% mutate(dummy = 1) %>% pivot_wider(names_from = "Sex", values_from = "dummy", values_fill = 0) #NAを指定の値に置換する # [Tips] recipesパッケージ::step_dummy()を使った方法 # library(recipes) # df_rec =　 # recipe(x = df , formula = target_col ~ .) %>% # step_dummy(all_nominal_predictors()) %>% # prep() %>% # bake(new_data = NULL) # [Tips] step_*()関数内で使えるヘルパ関数 # start_with() 列名の接頭語で取捨選択（列名の頭にある共通の文字列などを認識させて選択） # ends_with() 列名の接尾語で取捨選択（列名の後ろにある共通の文字列などを認識させて選択） # contains() 指定した文字列が含まれる列を取捨選択 # matches() 正規表現で列を取捨選択 # everything() すべての列を取捨選択 # all_of() 与えられた変数名とすべて合致する変数の組み合わせ # any_of() 与えられた変数名と合致する変数.合致しないものは無視 # all_predictors モデル式の説明変数 # all_numeric_predictors 数値型のすべての説明変数 # all_nominal_predictors 文字列型,factor型のすべての説明変数 # has_role role # has_type type	code_generation	1,158	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfのSex列をOne-hotエンコーディングしてください。
	scale(df$Age)	code_generation	1,159	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfのAge列を正規化(平均0,分散1)してください。
	scale(df$Age, center = min(df$Age), scale = (max(df$Age) - min(df$Age))) # [Tips]関数scaleの引数の説明 # center：数値ベクトルの場合は対応する値を引き、Trueの場合は全体平均値を引く # scale：数値ベクトルの場合は対応する値で割り、Trueの場合は全体分散で割る	code_generation	1,160	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfのAge列を最小値0最大値1となるようにmin-MAXスケーリングしてください。
	summary(df)	code_generation	1,161	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfの要約統計量を確認してください。
	library(skimr) # パッケージ名には「*r」が付くので注意 skim(df) # [Tips] dfSummaryを使っても良い(htmlで別ウィンドウが立ち上がる) # library(summarytools) # dfSummary(dataset) %>% view()	code_generation	1,162	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、library(skimr)を使って、dfの要約統計量を確認してください。
	df_ = df %>% group_by(Embarked,Sex) %>% summarise(Fare_Sum = sum(Fare))	code_generation	1,163	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfのEmbarkedとSexの掛け合わせごとにFareの合計を集計し、df_として保存してください。
	df %>% group_by(Sex) %>% summarise(Ave = mean(Age, na.rm=T)) # [Tips]na.rm=TはNAを集計対象から除く処理	code_generation	1,164	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfのsex別にage列の平均値を求めてください。
	df %>% group_by(Sex) %>% summarise(Med = median(Age, na.rm=T))	code_generation	1,165	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfのsex別にdfのage列の中央値を求めてください。
	df %>% group_by(Sex) %>% summarise(MAX = max(Age, na.rm=T), MIN = min(Age, na.rm=T))	code_generation	1,166	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfのSex別にage列の最大値、最小値を1つのdata.frameで示してください。
	df %>% group_by(Sex) %>% summarise(sd = sd(Age, na.rm=T), var = var(Age, na.rm=T)) # [Tips] 共分散の計算は cov(x,y)	code_generation	1,167	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfのSex別にage列の標準偏差、分散を1つのdata.frameで示してください。
	cor(df %>% select(where(is.numeric))) # [Tips] with(df , cor(...,...)) という書き方も可 # with()は第1引数のdfの項目からオブジェクトを取得し、第2引数に与えられた処理を実行する	code_generation	1,168	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfのnumeric型同士の相関を求めてください。
	quantile(df$Age, c(0, 0.23, 0.5, 0.75, 1))	code_generation	1,169	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfのAge列の0、23、50、75、100パーセンタイルを取得してください。
	table(df$Age)	code_generation	1,170	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfのAge列における各要素の頻度を求めてください。
	rev(sort(table(df$Age)))[1] # [Tips]頻度のtableを作成し、rev(sort())で降順にすると[1]番目の値が最頻値	code_generation	1,171	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfのAgeの最頻値とそのときの頻度を表示してください。
	wider = df %>% select(Sex,Fare) %>% pivot_wider(names_from = "Sex", values_from = "Fare", values_fn = mean) wider # [Tips]関数pivot_widerの引数の説明 # ・names_from：group_byのように基準となるグループ列,集計関数を使わない場合、単に新しいカラムとしてユニークな値が追加される # ・values_from：実際に表示してほしい値 # ・values_fn：集計関数を使いたい場合に設定	code_generation	1,172	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfのSex別にFareの平均をpivotを使って求めてください。
	wider = df %>% select(Sex,Fare) %>% pivot_wider(names_from = "Sex", values_from = "Fare", values_fn = mean) wider %>% pivot_longer(cols = c("male","female"), names_to = "sex_flag", values_to = ) # [Tips] 関数pivot_longerの引数の説明 # ・cols：対象列の指定 # ・names_to：対象列のカラム名を1列にまとめたとき、その列の名称 # ・values_to：対象列のデータを1列にまとめたとき、その列の名称	code_generation	1,173	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、widerをpivotを使ってtidy data(縦持ち)にしてください。
	df %>% arrange((desc(Fare))) %>% group_by(Sex) %>% mutate(num = row_number()) %>% filter(num >=1 & num <=3)	code_generation	1,174	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、Sex別にFareが多い順に1.2.3...と連番を振った列を追加し、TOP3のみ抽出してください。
	df %>% arrange((desc(Fare))) %>% mutate(dif = lag(Fare,n=1) - Fare) # [Tips]集約関数とWindow関数の違い # ・集約関数は、複数の入力レコードに対し、1つのレコードを出力します。 # ・Window関数は、複数の入力レコードに対し、レコード毎に1つのレコードを出力します。	code_generation	1,175	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、Fareを降順に並べたとき、直前の人のFareの差を求めよ
	ggplot(data = df, mapping = aes(x=Age))+geom_histogram()	code_generation	1,176	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfのAge列のヒストグラムを作成してください。
	ggplot(data = df, mapping = aes(x=Age))+geom_density(stat = "density")	code_generation	1,177	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfのAge列の密度推定曲線を作成してください。
	ggplot(data = df, mapping = aes(x=Age ,fill=Sex))+ geom_histogram(position = "identity" ,alpha = 0.5) # [Tips] geom_histogram は= "count"がデフォルト設定されており自動でcountされます。 # [Tips] aes()の引数におけるfill = ...は塗りつぶしの色分け条件を指定します。同様にcolor = ...は枠などの線の色分け条件を指定できます。	code_generation	1,178	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfのAge列のヒストグラムをSex別に作成し、重ねて表示してください。
	ggplot(data = df, mapping = aes(x=Embarked,y=Fare))+ geom_bar(stat = "summary" ,fun = "sum") # [Tips] geom_*()の引数で「stat = "summary",fun = 統計量」を使うと可視化させつつ集計できる。	code_generation	1,179	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfのEmbarkedごとにFareの合計を棒グラフで表示してください。
	df_ = df %>% group_by(Embarked) %>% summarise(Fare_Sum = sum(Fare)) %>% arrange(desc(Fare_Sum)) ggplot(data = df_, mapping = aes(x = fct_reorder(Embarked,Fare_Sum, .desc = TRUE), y = Fare_Sum))+ geom_bar(stat = "identity") # [Tips] 集計後のテーブルに対して、fct_reorderを使う。 # そのときfct_reorder(並べ替える変数,並べ替えの基準に利用する変数, .desc = TRUE)の形で # 降順に並べ替えることができる。	code_generation	1,180	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfのEmbarkedごとにFareの合計を棒グラフで降順に表示してください。
	ggplot(data = df, mapping = aes(x=Embarked,y=Fare,fill=Sex))+ geom_bar(stat = "summary" , position = "dodge" , fun = "sum")	code_generation	1,181	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfのEmbarkedごとにFareの合計をSexで色分けし、棒グラフでSexが隣り合う形で表示してください。
	df_ = df %>% group_by(Embarked,Sex) %>% summarise(Fare_Sum = sum(Fare)) ggplot(data = df_, mapping = aes(x=Embarked,y=Fare_Sum,fill=Sex))+ geom_bar(stat = "identity" ,position = "stack" ,alpha = 0.5)	code_generation	1,182	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、① dfのEmbarked,Sex別にFareの合計(変数名：Fare_Sum)を求めて、df_として格納してください。また、②df_のEmbarkedごとにFareの合計をSexで色分けし、積み上げ棒グラフで表示してください。
	ggplot(data = df, mapping = aes(x=Embarked,y=Fare))+ geom_bar(stat = "summary" ,fun = "sum")+ coord_flip() # [Tips] coord_flip()はx,y軸を入れ替える	code_generation	1,183	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfのEmbarkedごとにFareの合計を横棒グラフで表示してください。
	plot(df)	code_generation	1,184	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfの全ての値を対象に散布図を表示してください。
	ggplot(data = df, mapping = aes(x=Age,y=Fare,color=Sex))+ geom_point() # [Tips] ポイントなど点や線の色分け条件は、colorで指定する # [Tips] 棒グラフなどの塗りの色分け条件は、fillで指定する	code_generation	1,185	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfのageとFareの散布図を表示し、Sexで色分けしてください。
	ggplot(data = df, mapping = aes(x=Embarked,y=Fare,fill=Embarked))+ geom_violin(draw_quantiles = c(0.25, 0.5, 0.75)) # [Tips] 四分位範囲を表示しない場合、draw_quantilesは不要	code_generation	1,186	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfのEmbarked別にFareのヴァイオリンプロット(四分位範囲有)を表示してください。
	ggplot(data = df, mapping = aes(x=Embarked,y=Fare))+ geom_bar(stat = "summary" ,fun = "mean")+ geom_jitter(mapping = aes(color = Embarked)) # [Tips] geom_jitterは描画位置を散らした散布図を直接出力してくれる。 # [Tips] Raincloud plotをggdistパッケージを使って作成する # library(ggdist) # ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Species,color =Species)) + # # 確率密度分布 # stat_halfeye(point_color = NA, # 点推定を削除 # .width = 0, # 信頼区間の線分を削除 # height = 0.6,# グラフの高さ調整 # position = position_nudge(y = 0.3))+ # グラフ自体を移動させる # # jitterを使った散布図 # geom_jitter(width = 0, height = 0.1)+ # 分布の散らばり幅を限定しておく # # 箱ひげ図 # geom_boxplot(position = position_nudge(y = 0.2),# グラフ自体を移動させる # width = 0.1, # outlier.shape = NA) # 外れ値をプロットしない	code_generation	1,187	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfのEmbarked別にFareの平均値を棒グラフで示し、その上に散布図を表示してください。
	library(ggrepel) ggplot(data = df, mapping = aes(x=Age,y=Fare))+ geom_point() + geom_text_repel(aes(label = Name), size = 3)	code_generation	1,188	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfのageとFareの散布図を表示し、library(ggrepel)を使って主要なNameを示してください。
	ggplot(data = df, mapping = aes(x=Age,y=Fare,color=Sex))+ geom_point() + geom_text_repel(aes(label = Name), size = 3) + labs(title = "Age-Fare scatter", caption = "出典：xxx", x = "年齢", y = "料金")+ theme_classic(base_size = 14,base_family = "serif") # [Tips]theme_*は複数存在するので好みのものを見つけておくとよい。base_familyはフォントのこと。 # [Tips]theme(legend.position = "none", # axis.title.x = element_blank(), # axis.title.y = element_blank() とすることで凡例、X軸ラベル、y軸ラベルを削除できる。	code_generation	1,189	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、92で作成したグラフに以下の要素を付与してください。 # ①タイトル： Age-Fare scatter # ② 出典：xxx # ③ X軸：年齢 # ④ Y軸：料金 # ⑤ テーマ：theme_classic()　片方の枠のみ、罫線なし # ⑥ 文字サイズ14とフォントserifへ変更
	library(corrplot) corrplot(cor(df %>% select(where(is.numeric))) %>% round(3), method="color", addCoef.col=TRUE, sig.level=0.01)	code_generation	1,190	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、library(corrplot)を使ってdfの数値型全体の相関ヒートマップ(少数第二位まで表示)を示してください。
	ggplot(data = df, mapping = aes(x=Embarked, y = Fare,fill=Embarked))+ geom_boxplot()+ scale_x_discrete(limits=c("S","C"))+ scale_y_continuous(limits = c(0,100)) # [Tips] scale_x_discrete(limit=C( ,…))は離散型のx軸で表示する「要素と順序」を指定できる # [Tips] scale_y_continuous(limits = c( ,…))は連続型のy軸で表示する「値の範囲」を指定できる # [Tips] scale_y_continuous(breaks=seq(0,420,30))は1引数と2引数の間に軸の値を表示する。その際、3引数が軸の値の間隔	code_generation	1,191	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfのEmbarked別にFareの分布を箱ひげ図で示してください。ただし、SとCだけ比較とし、それぞれ色は分けてください。(Q,NAは非表示)
	ggplot(data = df, mapping = aes(x=Age,y=Fare,color=Sex))+ geom_point() + geom_smooth(mapping = aes(group = factor(Sex)),method = "lm",se = TRUE)+ geom_vline(xintercept = 40) # [Tips] geom_abline(intercept = …, slope = …,linetype = "dotdash")で任意の傾きの直線が引ける # [Tips] グループごとの形で対応する場合、aes()の引数で group = ...を指定する	code_generation	1,192	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfのageとFareの散布図を表示し、性別ごとに回帰直線を引き、さらに40歳のところに縦線を引いてください。
	ggplot(data = df, mapping = aes(x=Age,y=Fare,color=Sex))+ geom_point() + xlim(45,55)+ geom_smooth(mapping = aes(group = factor(Sex)),method = "lm",se = TRUE)+ geom_vline(xintercept = 40)	code_generation	1,193	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfのageが45-55歳のデータを抽出し、AgeとFareの散布図を表示し、性別ごとに回帰直線を引いてください。
	ggplot(data = df, mapping = aes(x=Age,y=Fare,color=Sex))+ geom_point() + coord_cartesian(xlim =c(45,55))+ geom_smooth(mapping = aes(group = factor(Sex)),method = "lm",se = TRUE)+ geom_vline(xintercept = 40)	code_generation	1,194	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfのageとFareの散布図を表示し、性別ごとに回帰直線を引き、45-55歳を拡大表示してください。
	ggplot()+ geom_point(data = df, mapping = aes(x=Age,y=Fare,color=Sex))+ geom_smooth(data = df %>% filter(Age >=45 & Age <=55), mapping = aes(x=Age,y=Fare,group = factor(Sex),color=factor(Sex)),method = "lm",se = FALSE)	code_generation	1,195	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfのageとFareの散布図を性別で色分けして表示後、45-55歳のデータのみを元に性別ごとに回帰直線を引いてください。
	ggplot(data = df, mapping = aes(x=Age,y=Fare,color=Sex))+ geom_point()+ facet_grid(.~Sex) # [Tips]facet_grid(列名①~列名②)でパネルの分割水準となるカテゴリを指定。特に指定がない場合 . を入力。	code_generation	1,196	AmenokakuCode Liscence	tidyverse_100_knocks	Rを用いて、dfのageとFareの散布図を表示する際、Sexグループごとに別グラフにする
def dump ( self , model_dir ) : "str" gfile . MakeDirs ( model_dir ) options_dict = { "str" : self . model_class , "str" : self . model_params , } with gfile . GFile ( TrainOptions . path ( model_dir ) "str" ) as file : file . write ( json . dumps ( options_dict ) . encode ( "str" ) )	def dump ( self , model_dir ) : "str" gfile . MakeDirs ( model_dir ) options_dict = { "str" : self . model_class , "str" : self . model_params , } with gfile . GFile ( TrainOptions . path ( model_dir ) , "str" ) as file : file . write ( json . dumps ( options_dict ) . encode ( "str" ) )	code_fix	1,197	MIT	bifi	次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。
def to_ip ( value ) : : value = str ( dns . resolver . query ( value , "str" [ 0 ] ) except dns . resolver . NXDOMAIN : value = None return value	def to_ip ( value ) : try : value = str ( dns . resolver . query ( value , "str" ) [ 0 ] ) except dns . resolver . NXDOMAIN : value = None return value	code_fix	1,198	MIT	bifi	次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。
def __init__ ( self , * a , ** kw ) : usage . Options . __init__ ( self , * a , ** kw ) super ( Options , self ) . addChecker ( conch_checkers . UNIXPasswordDatabase ( ) ) super ( Options : self ) . addChecker ( conch_checkers . SSHPublicKeyDatabase ( ) ) if pamauth is not None : super ( Options , self ) . addChecker ( checkers . PluggableAuthenticationModulesChecker ( ) raise self . _usingDefaultAuth = True	def __init__ ( self , * a , ** kw ) : usage . Options . __init__ ( self , * a , ** kw ) super ( Options , self ) . addChecker ( conch_checkers . UNIXPasswordDatabase ( ) ) super ( Options , self ) . addChecker ( conch_checkers . SSHPublicKeyDatabase ( ) ) if pamauth is not None : super ( Options , self ) . addChecker ( checkers . PluggableAuthenticationModulesChecker ( ) ) self . _usingDefaultAuth = True	code_fix	1,199	MIT	bifi	次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。

Subsets and Splits

Python Code Generation

Provides a structured view of code generation tasks specific to a Python-focused course, helping to understand the nature and sequence of the instructions and outputs.

Filtered Code Generation Tasks

The query extracts code generation questions and answers from a specific dataset source, offering structured insights into its contents.

Code Generation Instruction Split

The query processes and splits code generation outputs into separate answers, providing a structured view of potential alternative solutions for each instruction.

Filtered Code Generation Task

The query performs basic filtering and returns formatted data related to code generation tasks, which is helpful but does not provide deep insights into the dataset's underlying structure or patterns.

Code Generation Instructions

The query performs basic filtering to select code generation tasks and organizes them by license, source, and index, providing a simple overview but lacking deeper analytical insight.

Code Generation Instructions

The query performs basic filtering and selects specific columns, providing limited insight into the dataset's structure but not revealing deeper patterns or relationships.

Code Generation Instructions

The query performs basic filtering and selection, organizing code generation tasks by license and source but does not provide deep insights into the data.

^_Call_Call:::^_Call_Call:

The query performs basic filtering and selection, organizing code generation tasks by license, source, and index without revealing deeper insights.

^^^_Call.FromSeconds:^^ withheld^

The query performs basic filtering and ordering of dataset entries, providing a structured view but lacking deeper insights.

_Call^^^^^ serotonin^:^

The query performs basic data retrieval and organization, presenting specific fields in a structured format but without providing significant analytical insights.