Summary
この記事では、ggplot2 3．0．0におけるtidy評価の重要性とその影響について探ります。この新しいアプローチは、データ分析ワークフロー全体を見直すきっかけとなり、多くのRユーザーに価値ある洞察を提供しています。 Key Points:
- ggplot2 3.0.0ではtidy評価が導入され、より安全で表現力豊かなプログラミングスタイルを実現した。
- `enquo()`や`!!`といった機能を理解することで、動的な変数名指定や再利用可能な関数開発が可能になる。
- データの整形から可視化までがシームレスに行える環境は、分析者の生産性を飛躍的に向上させることができる。
tidy evaluationがggplot2に組み込まれたのは最近の話らしい。何か数年前から話題だった気もする。まあ、dplyrとかtidyrとか一緒に使う流れで、データを七十行ちょっとぐらい整形してる例も見かけた。関数gtest作って、xやyとかグループ化の指定もquosureで受け取る感じだったかな。facet_wrapで三分割くらいにプロットできるし、aes内ではbang-bang（!!）必須なんだけどfacetはそうでもないっぽい？タイトル付けたりtheme_bwしたり、だいたいお決まりのセット。テスト時は日付と値、それからキーを渡すんだけど…正直、今ならもう少しスマートなやり方ありそうな気もしなくもない。
本段の原文をご参照ください: https://www.johnmackintosh.net/blog/2018-07-04-tidily-evaluated-ggplot2/
日本でtidy評価を深く探求する際、最大の課題は技術コミュニティの保守的な文化かもしれません。R言語のデータサイエンス界隈では、新しい概念の導入に慎重で、既存のパッケージや手法に対する忠誠心が強いです。特にエンタープライズ環境では、安定性を重視するあまり、最新の技術トレンドへの適応が遅れがちです。また、英語圏の技術文書の翻訳や解説に時間がかかるため、最新の技術的nuanceを素早く理解し、実践に移すのが難しいでしょう。
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ggplot2の新機能は面白いけど、使いこなすのが難しいと思うんだよね。特にtidy評価の部分、直感的じゃないし、初心者には厳しいかも。みんなどう思ってる？
ggplot2の新機能、確かに面白いけど、使いこなすのが難しいよね。私も試してみたけど、思ったようにデータが視覚化できなくて苦労した経験がある。もう少し簡単に扱えるといいんだけど！
ggplot2 3.0.0のtidy評価について興味深いですね！データ視覚化で具体的にどんな新しい手法や機能が役立ったと思いますか？業界ではどう活用されていますか？
こんにちは！ggplot2 3.0.0の新機能についてとても興味があります。特にtidy評価がどのようにデータ視覚化を変えるのか、具体的な例や体験を教えてもらえませんか？楽しみにしています！
こんにちは！ggplot2 3.0.0の新機能にとても興味があります。他の国でのデータ視覚化のアイデアやリソースを共有してもらえませんか？お互いに学び合えるといいですね！