Rによるテキストマイニング ―tidytextを活用したデータ分析と可視化の基礎

8.1

 

NASA

のデータの整理方法

■

151

class(metadata$dataset$description)

## [1] "character"

class(metadata$dataset$keyword)

## [1] "list"

タイトルと説明は文字ベクトルとして格納されていますが、キーワードは文字ベ

クトルのリストとして格納されていることがわかります。

8.1.1

 データラングリングと整理

タイトル、説明文、キーワード用の整理データフレームを設定し、個々のデータ

セットの

ID

も残して、今後の分析で必要になった際に、それらを組み合わせられる

ようにしましょう。

library(dplyr)

nasa_title <- data_frame(id = metadata$dataset$`_id`$`$oid`,

title = metadata$d

ataset$title)

nasa_title

## # A tibble: 32,089

×

2

## id title

## <chr> <chr>

## 1 55942a57c63a7fe59b495a77 15 Minute Stream Flow Data: USGS (FIFE

## 2 55942a57c63a7fe59b495a78 15 Minute Stream Flow Data: USGS (FIFE

## 3 55942a58c63a7fe59b495a

79 15 Minute Stream Flow Data: USGS ...