Summary
この文章では、ggplot2の`facet＿wrap（）`におけるチルダ（￣）の省略について探求し、tidy evalを用いる新しいアプローチの可能性を示しています。この発見は、データ可視化の柔軟性と直感的な操作を実現するための重要なステップです。 Key Points:
- tidy evalの`{{}}`構文を活用することで、従来のチルダ表記なしでより柔軟な式評価が可能になります。
- 動的な変数名や複雑な条件式を使用して、facetに応じたデータ表示が簡単になります。私もこの方法で可視化を行う際、大きく効率化されたと感じました。
- 日本語Rコミュニティにおいても、この知識を分かりやすく共有することが重要です。具体的なコード例や図解があれば、専門的知識がなくても理解しやすいでしょう。
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
本段の原文をご参照ください: https://www.johnmackintosh.net/blog/2018-07-05-more-tidy-evaluation-with-ggplot2/
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。
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最近のggplot2の進化、興味深いですね！でも、チルダなしで動くって本当に安定するんですか？実際に使ってみたときの挙動が気になります。皆さんはどう思いますか？
子供がプログラミングに興味を持っているので、ggplot2の話を聞いてとても嬉しいです！データ可視化は重要なスキルだと思うし、チルダなしでも使えるなんて知りませんでした。もっと色々教えてあげたいな！
正直言って、チルダなしで動くのは便利かもしれないけど、やっぱりコードの可読性が落ちる気がするんだよね。初心者にはわかりづらい部分もあるし、統一感を大事にしたいなぁ。