dplyrのgroup_mapとgroup_splitを使いこなすための基礎知識

Ah, revisiting my old dplyr exploration from 2013! Back when group_map and group_split were shiny new toys in dplyr 0.8.0. Let me dust off those memories and give you the gist.

I started by playing with nycflights13 data and a silly header() function to peek at rows. group_split() did exactly what it promised—chopped our flights data into separate tibbles by origin (EWR, JFK, LGA). Neat, but honestly? At first glance, it felt like group_by()’s less glamorous cousin unless you brought purrr into the mix.

Then came group_map(), which was far more instantly useful. That little .x argument worked like magic to apply functions per group. Want 5 rows per origin? Done. 10? Easy. But oh, the facepalm moment—trying to pipe group_split() directly into group_map()? Nope. Lists vs. grouped tibbles: RTFM indeed.

The takeaway? group_map was clearly handy; group_split needed more imagination. Still, both added flavor to the dplyr workflow. Might revisit this someday with fresh eyes!

あー、このdplyrのgroup_mapとgroup_splitについての古い記事、懐かしいなぁ。2013年当時は本当に興奮して遊んでたんだけど、これを日本語圏で広めようとしたら、結構ハードルありそうだよな...

まず思うのが、日本語のドキュメントの少なさ。英語圏だとHadleyさんの解説とかStack Overflowの情報が豊富だけど、日本語だと「group_splitって結局どう使うの？」ってなった時に、ちゃんとした情報源が少ないかも。それに、R自体の日本語コミュニティって、まだまだ小さいから、困った時にすぐ助けが得られないのが痛いところ。

あと、日本人エンジニアの「とりあえず動かせればOK」文化も影響しそう。group_mapみたいに便利な機能でも、「for文で書けるじゃん」って思われて、深掘りされずに終わる可能性大。実際私も最初「splitって要するにリスト化でしょ？」って軽く見てたし（笑）。

でも一番の問題は...説明の難しさかも。例えば「.x引数が各グループのデータを保持する」って概念を、日本語で自然に説明するのって意外と難しい。「グループごとにデータを保持する引数」だと堅すぎるし、「.xってやつが勝手にデータ持ってるから～」だと雑すぎるし...この辺のニュアンス伝えるの、英語の方が楽かもって思っちゃう。

まぁでも、最近は日本語でもtidyverseの記事増えてきたし、ゆっくり広まっていくといいな。私もまたこのテーマでブログ書いてみようかな...今ならもっと深いネタ話せそうだし！