tibble は、デフォルトで有効数字3桁で表示し、使用可能なスペースが小さすぎる場合は科学的記法に切り替える。 下線は、3桁の数字のグループを強調するために使用する。 この表示は、データフレームのデフォルト表示とは異なる。この違いの概要については、vignette("digits") を参照。 このディスプレイは多くの場合、有効であるが、すべてのユースケースで有効というわけではない。
library(tibble )tibble 内の数値やその他のデータの表示をカスタマイズする最も簡単な方法は、オプションを定義することである。 包括的な概要については、?pillar::pillar_options を参照。
tibble (x = 123.4567)
#> # A tibble: 1 × 1
#> x
#> <dbl>
#> 1 123.
old <- options(pillar.sigfig = 7)
tibble (x = 123.4567)
#> # A tibble: 1 × 1
#> x
#> <dbl>
#> 1 123.4567
# Restore old options, see also rlang::local_options() for a more elegant way
options(old)これにより、すべての列の表示が変更される。 列単位で表示オプションを指定する方法については、こちらを参照。
新しいコンストラクタ num() では、数値のように振る舞うベクタを作成できるが、その表示をカスタマイズすることができる。 以下にいくつかの例を示すが、包括的な概要については、?num を参照。 同様に、char()、文字列の表示をカスタマイズすることができる。
num(-1:3, notation = "sci")
#> <pillar_num(sci)[5]>
#> [1] -1e0 0 1e0 2e0 3e0
tibble (
x4 = num(8:12 * 100 + 0.5, digits = 4),
x1 = num(8:12 * 100 + 0.5, digits = -1),
usd = num(8:12 * 100 + 0.5, digits = 2, label = "USD"),
percent = num(8:12 / 100 + 0.0005, label = "%", scale = 100),
eng = num(10^(-3:1), notation = "eng", fixed_exponent = -Inf),
si = num(10^(-3:1) * 123, notation = "si"),
char = char(paste(LETTERS, collapse = " "), shorten = "mid")
)
#> # A tibble: 5 × 7
#> x4 x1 usd percent eng si char
#> <num:.4!> <num:.1> USD % [e-3] <si> <char>
#> 1 800.5000 800.5 800.50 8.05 1 123 m A B C D E F G … T U V W X Y Z
#> 2 900.5000 900.5 900.50 9.05 10 1.23 A B C D E F G … T U V W X Y Z
#> 3 1000.5000 1000.5 1000.50 10.0 100 12.3 A B C D E F G … T U V W X Y Z
#> 4 1100.5000 1100.5 1100.50 11.0 1000 123 A B C D E F G … T U V W X Y Z
#> 5 1200.5000 1200.5 1200.50 12.0 10000 1.23k A B C D E F G … T U V W X Y Ztibble の表示を担当するピラーパッケージは、数字の表示を正しくしようと努力しているが、すべてのユースケースに対応することは不可能である。 デフォルトの書式がアプリケーションに合わない場合、num() または char() を使って、個々の列の書式を再定義することができる。 このフォーマットは、ほとんどのデータ変換に耐えることができる。
現在は、列ごとに手作業で書式を適用する必要がある。 以下のパターンは、 tibble のすべての列、または名前に基づいたいくつかの列に対して、一貫してこれを行うのに役立つだろう。
library(dplyr, warn.conflicts = FALSE)
markets <-
as_tibble (EuStockMarkets) %>%
mutate(time = time(EuStockMarkets), .before = 1)
markets
#> # A tibble: 1,860 × 5
#> time DAX SMI CAC FTSE
#> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 1991. 1629. 1678. 1773. 2444.
#> 2 1992. 1614. 1688. 1750. 2460.
#> 3 1992. 1607. 1679. 1718 2448.
#> 4 1992. 1621. 1684. 1708. 2470.
#> 5 1992. 1618. 1687. 1723. 2485.
#> 6 1992. 1611. 1672. 1714. 2467.
#> 7 1992. 1631. 1683. 1734. 2488.
#> 8 1992. 1640. 1704. 1757. 2508.
#> 9 1992. 1635. 1698. 1754 2510.
#> 10 1992. 1646. 1716. 1754. 2497.
#> # … with 1,850 more rows
markets %>%
mutate(across(-time, num, digits = 3))
#> # A tibble: 1,860 × 5
#> time DAX SMI CAC FTSE
#> <dbl> <num:.3!> <num:.3!> <num:.3!> <num:.3!>
#> 1 1991. 1628.750 1678.100 1772.800 2443.600
#> 2 1992. 1613.630 1688.500 1750.500 2460.200
#> 3 1992. 1606.510 1678.600 1718.000 2448.200
#> 4 1992. 1621.040 1684.100 1708.100 2470.400
#> 5 1992. 1618.160 1686.600 1723.100 2484.700
#> 6 1992. 1610.610 1671.600 1714.300 2466.800
#> 7 1992. 1630.750 1682.900 1734.500 2487.900
#> 8 1992. 1640.170 1703.600 1757.400 2508.400
#> 9 1992. 1635.470 1697.500 1754.000 2510.500
#> 10 1992. 1645.890 1716.300 1754.300 2497.400
#> # … with 1,850 more rowsnum の計算 {#computing-on-num}数値の書式設定は、結果のプレゼンテーションに有効である。 解析の早い段階で定義しておけば、フォーマットオプションはほとんどの操作で生き残る。 分析の初期段階で、データに適した出力オプションを定義しておくと、分析中にフォーマットの恩恵を受けることができる。 このフォーマットを最終的なプレゼンテーション（プロット、表、…）にシームレスに適用できるように取り組んでいる。
num() で作成された数値に算術演算を施す場合、その結果は最初の num オブジェクトのフォーマットを継承する。
num(1) + 2
#> <pillar_num[1]>
#> [1] 3
1 + num(2)
#> <pillar_num[1]>
#> [1] 3
1L + num(2)
#> <pillar_num[1]>
#> [1] 3
num(3.23456, sigfig = 4) - num(2)
#> <pillar_num:4[1]>
#> [1] 1.235
num(4, sigfig = 2) * num(3, digits = 2)
#> <pillar_num:2[1]>
#> [1] 12
num(3, digits = 2) * num(4, sigfig = 2)
#> <pillar_num:.2![1]>
#> [1] 12.00
-num(2)
#> <pillar_num[1]>
#> [1] -2同様に、数学演算についても、書式が継承される。
min(num(1:3, label = "$"))
#> <pillar_num{$}[1]>
#> [1] 1
mean(num(1:3, notation = "eng"))
#> <pillar_num(eng)[1]>
#> [1] 2e0
sin(num(1:3, label = "%", scale = 100))
#> <pillar_num{%}*100[3]>
#> [1] 84.1 90.9 14.1場合によっては、変換後に理想的なフォーマットが変更されることがある。 num() を繰り返し適用することができ、最後に設定したものが優先される。
num(1:3 + 0.125, digits = 4)
#> <pillar_num:.4![3]>
#> [1] 1.1250 2.1250 3.1250
transf <- 10 ^ num(1:3 + 0.125, digits = 4)
transf
#> <pillar_num:.4![3]>
#> [1] 13.3352 133.3521 1333.5214
num(transf, sigfig = 3)
#> <pillar_num:3[3]>
#> [1] 13.3 133. 1334.var() 関数は、書式が失われる例の一つである。
x <- num(c(1, 2, 4), notation = "eng")
var(x)
#> [1] 2.333333median() 関数はもっとひどくて、num() のオブジェクトに対して壊れる。
median(x)
#> Error in `stop_vctrs()`:
#> ! `median.pillar_num()` not implemented.その結果に num()、リカバリーするのも一つの方法である。
num(var(x), notation = "eng")
#> <pillar_num(eng)[1]>
#> [1] 2.33e0
num(median(as.numeric(x)), notation = "eng")
#> <pillar_num(eng)[1]>
#> [1] 2e0自動回復のために、独自のバージョン var() を定義することもできるし、基本的な実装を上書きすることもできる。 なお、このパターンはまだ実験的なものであり、変更される可能性がある。
var_ <- function(x, ...) {
out <- var(vctrs::vec_proxy(x), ...)
vctrs::vec_restore(out, x)
}
var_(x)
#> <pillar_num(eng)[1]>
#> [1] 2.33e0このパターンは、フォーマットを失うすべての関数に適用することができる。 以下に定義する make_restore() 関数は、関数を消費して派生関数を返す関数ファクトリである。
make_restore <- function(fun) {
force(fun)
function(x, ...) {
out <- fun(vctrs::vec_proxy(x), ...)
vctrs::vec_restore(out, x)
}
}
var_ <- make_restore(var)
sd_ <- make_restore(sd)
var_(x)
#> <pillar_num(eng)[1]>
#> [1] 2.33e0
sd_(x)
#> <pillar_num(eng)[1]>
#> [1] 1.53e0