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title: "第5回　データの加工（1）：dplyrによるデータ整形"
subtitle: "行動計量学（行動科学分析法入門）"
author: "小野原 彩香"
date: "令和8年度"
output:
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    highlight: tango
    df_print: paged
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```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE, warning = FALSE, message = FALSE)
library(tidyverse)
```

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## 本日の目標

1. `dplyr` の基本動詞（`filter`, `select`, `mutate`, `arrange`）を使える
2. パイプ演算子 `|>` を使って処理を連結できる
3. 実際のデータを整形できる

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## 1. dplyrとは

`dplyr` は，データフレームを操作するための強力なパッケージです。

### dplyrの6つの基本動詞

| 動詞 | 意味 | Excelで例えると |
|------|------|----------------|
| `filter()` | 行を絞り込む | フィルタ機能 |
| `select()` | 列を選ぶ | 列の選択・非表示 |
| `mutate()` | 新しい列を追加・変換 | 数式で新列作成 |
| `arrange()` | 並び替え | 昇順・降順ソート |
| `summarise()` | 集計（次回） | AVERAGE・SUM関数 |
| `group_by()` | グループ化（次回） | ピボットテーブル |

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## 2. 練習用データ

今日は `msleep`（哺乳類の睡眠データ）を使います。

```{r}
# データの確認
glimpse(msleep)
```

| 列名 | 説明 |
|------|------|
| `name` | 動物名 |
| `genus` | 属 |
| `vore` | 食性（herbi, omni, carni, insecti） |
| `order` | 目 |
| `sleep_total` | 1日の総睡眠時間（時間） |
| `sleep_rem` | REM睡眠時間（時間） |
| `sleep_cycle` | 睡眠サイクル（時間） |
| `awake` | 覚醒時間（時間） |
| `brainwt` | 脳の重さ（kg） |
| `bodywt` | 体重（kg） |

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## 3. パイプ演算子 `|>`

パイプ演算子 `|>` は，処理を連続して書くための道具です。

```{r, eval=FALSE}
# パイプなし
result <- arrange(filter(msleep, vore == "carni"), sleep_total)

# パイプあり（読みやすい！）
result <- msleep |>
  filter(vore == "carni") |>
  arrange(sleep_total)
```

> **読み方**：`|>` は「それを〇〇に渡す」と読みます。
> `データ |> 処理` → 「データを処理にかける」

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## 4. filter()：行の絞り込み

```{r}
# 肉食動物だけ抽出
msleep |>
  filter(vore == "carni")
```

```{r}
# 睡眠時間が12時間以上の動物
msleep |>
  filter(sleep_total >= 12)
```

```{r}
# 複数条件：肉食で睡眠10時間以上
msleep |>
  filter(vore == "carni", sleep_total >= 10)
```

### 比較演算子と論理演算子

| 記号 | 意味 |
|------|------|
| `==` | 等しい |
| `!=` | 等しくない |
| `>` / `<` | より大きい / より小さい |
| `>=` / `<=` | 以上 / 以下 |
| `&` または `,` | かつ（AND） |
| `\|` | または（OR） |
| `is.na()` | 欠損値である |
| `!is.na()` | 欠損値でない |

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## 5. select()：列の選択

```{r}
# 動物名・食性・睡眠時間だけ選ぶ
msleep |>
  select(name, vore, sleep_total)
```

```{r}
# 特定の列を除外する
msleep |>
  select(-genus, -order, -conservation)
```

```{r}
# 列名のパターンで選択
msleep |>
  select(name, starts_with("sleep"))
```

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## 6. mutate()：新しい列の作成・変換

```{r}
# 睡眠時間を分に変換した列を追加
msleep |>
  select(name, sleep_total) |>
  mutate(sleep_min = sleep_total * 60)
```

```{r}
# 脳の割合（脳重量 / 体重）を計算
msleep |>
  select(name, brainwt, bodywt) |>
  mutate(brain_ratio = brainwt / bodywt) |>
  filter(!is.na(brain_ratio)) |>
  arrange(desc(brain_ratio))
```

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## 7. arrange()：並び替え

```{r}
# 睡眠時間の短い順（昇順）
msleep |>
  select(name, sleep_total) |>
  arrange(sleep_total)
```

```{r}
# 睡眠時間の長い順（降順）
msleep |>
  select(name, sleep_total) |>
  arrange(desc(sleep_total))
```

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## 8. 複数の動詞を組み合わせる

```{r}
# 草食動物の中で睡眠時間が長い上位5種を表示
msleep |>
  filter(vore == "herbi") |>
  select(name, sleep_total, bodywt) |>
  arrange(desc(sleep_total)) |>
  head(5)
```

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## 演習

### 演習1：filter()の練習

`msleep` から以下の条件に合う動物を抽出してください。

1. 雑食動物（`vore == "omni"`）だけ抽出
2. 体重（`bodywt`）が 100 kg 以上の動物だけ抽出
3. 草食（`herbi`）かつ睡眠時間が 8 時間以上の動物を抽出

### 演習2：select() の練習

`msleep` から動物名・食性・総睡眠時間・体重の4列だけを選んだデータフレームを作ってください。

### 演習3：mutate() の練習

`msleep` に「覚醒時間の割合」を計算した列（`awake_ratio = awake / 24`）を追加してください。
その後，値の大きい順に並べ替え，上位10行を表示してください。

```{r, eval=FALSE}
msleep |>
  select(name, awake) |>
  mutate(awake_ratio = ___ / ___) |>
  arrange(___) |>
  head(___)
```

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## 本日のまとめ

- `filter()` で行を絞り込む
- `select()` で列を選ぶ
- `mutate()` で新しい列を作る・変換する
- `arrange()` で並び替える
- パイプ `|>` で処理をつなげると読みやすい

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## 宿題・予習

- 本日の演習を完成させ，スクリプトを保存する
- 次回は `summarise()` と `group_by()` によるデータ集計を学びます
- 教科書のdplyrに関する章（集計まで）を読んでおく