Rではじめるデータサイエンス

20.2

 

gapminder

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をすぐ後で説明します。

data

列は、かなり複雑なリストなので少しわかりにくくなっています。これらのオブジェクトを探

索するツールにはまだ良いものがありません。

str()

を用いることは、出力がとても長くなることが

あるので、お勧めできません。しかし、

data

列から1 つ要素を取り出せば、そこにはその国の全デー

タがある（次の例はアフガニスタン）ことがわかります。

by_country$data[[1]]

#> # A tibble: 12

×

4

#> year lifeExp pop gdpPercap

#> <int> <dbl> <int> <dbl>

#> 1 1952 28.8 8425333 779

#> 2 1957 30.3 9240934 821

#> 3 1962 32.0

10267083 853

#> 4 1967 34.0 11537966 836

#> 5 1972 36.1 13079460 740

#> 6 1977 38.4 14880372 786

#> # ... with 6 more rows

標準的にグループ化したデータフレームと入れ子データフレームとの違いに注意。グループ化した

データフレームでは、各行が観測ですが、入れ子データフレームでは、各行がグループです。入れ

子データセットは、別の見方では、メタ観測からなります。行は国のある時点をではなく、時間経過

全体を表します。

20.2.2

 リスト列

入れ子データフレームができたので、モデ