ggplot2の裏ワザ！facet_wrapでチルダいらずの謎を大公開
dplyrやggplot2とか、tidyrも使ってた気がする。七十行ちょっとの時系列データをtibbleに変換して、日付列を加えたりした。keyってカラムの頭文字から新しいグループ列作った場面もあったかな。facet_wrapで普通は~（チルダ）入れるけど、それなしでも複数カラムで分割できる方法を試していたみたい。…（ドットドットドット）を関数定義に入れてquos(…)でグループ変数まとめて、facet_wrap(groupvars, ncol = 2)とやるだけ。不思議とtilde不要だった記憶がある。細かい動作原理までは深く考えてなかったっぽいけど、引数で好きなカラム指定できて汎用性まあまあ高そうだった。あと、プロットタイトルやテーマも設定してたような気がするけど、その辺はそんなに重要じゃないかもしれない
本段の参照元: https://www.johnmackintosh.net/blog/2018-07-05-more-tidy-evaluation-with-ggplot2/
日本語圏でtidy evalを語る難しさと楽しさ
日本の技術コミュニティで、このようなデータ分析とビジュアライゼーションのコードを共有する際、いくつかの課題に直面するかもしれません。
まず、R言語とその関連パッケージの専門的な知識が比較的限られているため、細かいコード実装や最新のテクニックに対する理解が浅いことが挙げられます。また、日本の企業や研究環境では、PythonやExcelなどの他のツールが好まれる傾向があり、Rの採用率が低いという壁もあります。
さらに、技術的な専門用語や関数名を日本語で正確に説明することが難しく、コミュニケーションにおいて細かいニュアンスが失われる可能性があります。このような技術的な細部を正確に伝えるには、かなりの言語スキルと専門知識が求められるでしょう。
まず、R言語とその関連パッケージの専門的な知識が比較的限られているため、細かいコード実装や最新のテクニックに対する理解が浅いことが挙げられます。また、日本の企業や研究環境では、PythonやExcelなどの他のツールが好まれる傾向があり、Rの採用率が低いという壁もあります。
さらに、技術的な専門用語や関数名を日本語で正確に説明することが難しく、コミュニケーションにおいて細かいニュアンスが失われる可能性があります。このような技術的な細部を正確に伝えるには、かなりの言語スキルと専門知識が求められるでしょう。
