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◆Excelを利用しないデータ分析・処理：ロング型データのままで累計値の列を追加する：インフルエンザの「定点当たり報告数」のデータの場合

テーマ：パソコンを楽しむ♪(3743)

カテゴリ：データ分析

インフルエンザの週ごとの「定点当たり報告数」のデータを扱って、グラフを作成していますが、「R」による累計値の求め方には、Excelでの一般的な方法とは異なる方法があります。

最初は、Excelのシート的発想で、行が「週」、列が「年（正確には「シーズン」）」のワイド型データで累計値の列を求めていましたが、ワイド型では「NA」の行の存在、扱いが不便でした。

また、ワイド型データでは、年（シーズン）の列の数の累計の列を作成することになり、わかりにくく、扱いづらくなります。

この場合、「年（シーズン）の情報」を持つのがロング型データです。

ロング型データであれば、19年シーズンの第8週以降のNAの行を簡単に削除したり、フィルターで除いたりできます。ワイド型データでは、他のシーズンの行まで削除してしまうことになります。

調べてみたら、「R」ではロング型データのままで、年（インフルエンザシーズン）別の「定点当たり報告数」の累計を簡単に求めることができることがわかりました。

「R」などでは、「Excelシート的発想」にとらわれないようにすることが必要なようです。

Excelの便利な機能を活用するのは、当然ですが、Excelよりも便利そうなものがあれば、それを利用してみるのも当然です。

「R」では、グループ別の累計の列は下記のコードだけで作成できました。

「シーズン」でグループ化して、グループのそれぞれで累計を計算するというコードです。

「df_inf　<- 　df_inf 　%>% 　group_by(influ_season) %>% mutate(csum = cumsum(influ))」のコードを下記のロング型データに適用します。

「df_inf　<- 　df_inf 　%>% 　group_by(influ_season) %>% mutate(csum = cumsum(influ))」のコードで上記のロング型データに下記のように累計のデータの列が追加されます。

ロング型データで、下記のようなグラフも簡単に作成できます。

ggplot(df_inf, aes(x=weeks, y=influ))+ geom_bar(stat = "identity") + labs(x="Week",y="Influenza cases reported per sentinel weekly",title="シーズン別の週ごとの累計の推移（2009年シーズン～2019年シーズン）") + facet_wrap(~seasons)+

theme(axis.ticks = element_blank(),axis.text.x =element_blank())

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