Summary
この記事では、ggplot2の`facet_wrap()`を簡略化するR関数の開発過程について探求します。この試行錯誤は、日本語Rコミュニティにおける情報不足や文化的なコミュニケーションの違いを浮き彫りにし、読者にとって貴重な洞察を提供します。 Key Points:
- `facet_wrap()`の簡略化関数を作成する際の具体的な試行錯誤を詳細に紹介。
- 日本語圏での非標準評価(NSE)理解への障壁とその解決策について考察し、具体例も交えて説明。
- 日本語技術コミュニティ内での情報共有やフィードバック文化を改善するための提案を行う。
ggplot2でよくある「変数を文字列じゃなく、そのまま使いたい」話、どうもうまくまとまらない。facet_wrapの~記法もけっこうややこしいし、パイプ繋げるのも好みが分かれるところ。七十以上ものグループに分けて描画したい時なんか、毎回同じコード探すの面倒だと感じた人もいるはず。
rlangやformula.toolsとか、見慣れないパッケージを使ってみたり、Base Rのeval.parent(substitute(...))技を思い出して試したり。関数内で変数名そのままでfaceting指定できれば一番気楽だけど、グループ変数だけ文字列で渡さなきゃならないケースもちらほら残る。tidy evaluation周りは今でも少し混乱しがち。
Stack Overflowあたりで答え拾ったり、Twitter経由で情報貰ったりして、うまく動いた時はちょっとした達成感。でも細部まで完璧には覚えてないこともあるから、ときどきまた調べ直す羽目になったりする。
rlangやformula.toolsとか、見慣れないパッケージを使ってみたり、Base Rのeval.parent(substitute(...))技を思い出して試したり。関数内で変数名そのままでfaceting指定できれば一番気楽だけど、グループ変数だけ文字列で渡さなきゃならないケースもちらほら残る。tidy evaluation周りは今でも少し混乱しがち。
Stack Overflowあたりで答え拾ったり、Twitter経由で情報貰ったりして、うまく動いた時はちょっとした達成感。でも細部まで完璧には覚えてないこともあるから、ときどきまた調べ直す羽目になったりする。
本段の原文をご参照ください: https://www.johnmackintosh.net/blog/2018-03-04-no-strings-attached/
R言語のデータ可視化において、tidy evaluationの複雑さは日本のデータサイエンティストや研究者にとって常に頭痛の種です。特にggplot2のfacet関数で変数を直接指定する際、パッケージの挙動が直感的でないことが多く、若手研究者は頻繁に試行錯誤を繰り返します。学術の現場では、コードの簡潔さと読解性のバランスを保つのが難しく、特に大規模なデータセットや複雑な可視化要件では、言語仕様の微妙な違いに苦戦することがよくあります。研究室や企業内でのナレッジ共有も、この技術的な複雑さゆえに容易ではありません。

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こんにちは!子供が学校でデータ分析を学んでいて、ggplot2のfacet_wrapについて質問があります。これって簡単に使えるのかな?どんな時に便利なのか教えてもらえますか?
ggplot2のfacet_wrapは本当に便利だけど、簡略化できる関数があればもっと使いやすくなりそうですね!国際的にもデータ可視化のニーズが高まっているから、こういう工夫は大歓迎です。みんなでアイデアを共有していきたいですね!
このggplot2のfacet_wrapについて、ちょっと気になったんですけど、簡略化するって本当に必要なんでしょうか?子供たちにとっては難しくないのかなぁと思って。
ggplot2のfacet_wrapって、確かに便利だけど、使いこなすのが難しいよね。簡略化する関数作るのはいいアイデアだと思うけど、自分で調整できないと逆に混乱しそう。経験上、シンプルさも大事だなーと感じる。