*個人勉強用メモ
applyファミリーの関数は、データ操作に使われる。
データの分割、適用、結合にはplyrパッケージが使われる。
dplyrとpurrrに代替される。
dplyrによるグルーピング操作
上記パッケージよりも高速で使いやすい。
列select、行filter/slice、グルーピングgroup_by、列の変更追加mutate
dplyr内にmagrittr（パイプ演算子の利用可能）が含まれている。
例）
select(diamonds, carat, price)
diamonds %>% select(contains('c'))
diamonds %>% filter(cut == 'Ideal')
diamonds %>% filter(carat <1 | carat >5 )
行を指定するとき、filterは論理式で、sliceは行番号で指定する。
diamonds %>% slice(1:5)
新しい列の作成や変更にはmutate
diamonds %>% select(carat, price) %>% mutate(price/carat)
magrittrの機能に代入パイプ演算子%<>%
左辺を右辺に渡した後で、左辺のオブジェクトに代入し返す機能。
summarize関数：列に対して要約する
group_by関数：列に対して分割する
diamonds %>%
+ group_by(cut) %>%
+ summarize(AvgPrice=mean(price))
dplyrはMySQLなどのデータベースをdata.frameと同様に操作できる。
listの要素に対して反復処理を行うpurrr。基礎はmap関数。
applyファミリーの関数の代替、listに対する反復処理が簡単になる。
