Rで解析：データの特性を簡単に把握できる「dataProfilerR」パッケージの紹介

公開日 2026-06-25

Rの解析に役に立つ記事

データ分析はデータの特性を把握することが重要です。しかし、データの前処理や探索的データ分析は時間と手間がかかります。「dataProfilerR」パッケージは、そんな手間のかかる作業を簡単におこなえるパッケージです。

列型推定、分布の要約統計量、正規性検定、外れ値の検出、相関やカテゴリー別分析などのコマンドが収録されています。

また、解析結果はHTMLレポートとして出力することも可能です。本パッケージの利用で、効率的にデータの特性を把握が可能となり、時間と手間を減らせるのではないかと考えます。

パッケージバージョンは0.2.1。Windows 11 x64 (build 26200)のR version 4.6.0で確認しています。

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パッケージのインストール

下記コマンドを実行してください。

# パッケージのインストール
install.packages("dataProfilerR")
# パッケージの読み込み
library("dataProfilerR")

コマンド例

詳細はコメント、パッケージのヘルプを確認してください。

データの傾向を取得する

# データの傾向を取得：profile_dataコマンド
# dfオプション：データ設定
# dataset_nameオプション：データラベル；初期値NULL
# build_plotsオプション：プロットの可否；初期値TRUE
# distributionsオプション：分布図のプロット可否；初期値TRUE
# normalityオプション：正規性検定の可否；初期値TRUE
# outlier_methodオプション：異常値の検出計算方法；初期値"iqr"
# cor_methodオプション：相関係数の計算方法；初期値c("pearson", "spearman")
# verboseオプション：処理状況を表示；初期値FALSE

# データの準備
p <- profile_data(iris)
summary(p)

データの概要を可視化する

データの傾向の可視化は、profile_dataコマンドで処理したオブジェクトをplotコマンドで処理する際にwhichオプション（作図の種類）、columnオプション（対象の列名）でおこないます。

# プロファイルデータの可視化
# 相関をプロット
plot(p, which = "correlation")
# 欠損値をプロット
plot(p, which = "missing")
# 分布をプロット
plot(p, which = "distribution", column = "Sepal.Length")

・相関をプロット：which = “correlation”

・欠損値をプロット：which = “missing”

・分布をプロット：which = “distribution”, column = “Sepal.Length”

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データの傾向をhtmlで出力する

コマンド実行後、htmlファイルの保存先が表示されます。

# profile_dataの処理結果をブラウザで表示:reportコマンド
# output_fileオプション:保存ファイル名を設定
# titleオプション:結果タイトルを設定
# quietオプション：処理状況の表示；初期値TRUE
report(p, output_file = "dataProfilerR_report.html",
       title = "テスト", quiet = TRUE)
Report written to C:/dataProfilerR_report.html

列の型を推測する

# 列の型を推測する：infer_column_typesコマンド
# text_min_avg_charsオプション：カテゴリ変数として認識する文字列の長さ；初期値50
# text_unique_ratioオプション：テキストデータとして扱うユニークな値の割合；初期値0.8
infer_column_types(data.frame(a = 1:3, b = c("x", "y", "z"),
                              d = Sys.Date() + 0:2))
a             b             d 
"integer" "categorical"        "date"

正規性検定を実行する

# 正規性検定を実行:normality_testsコマンド
# dfオプション：データフレーム
# typesオプション：列のデータ型の指定；初期値NULL
# alphaオプション：有意水準；初期値0.05
normality_tests(iris)

        column n_used shapiro_W    shapiro_p ad_A ad_p normal
1 Sepal.Length    150 0.9760903 1.018116e-02   NA   NA  FALSE
2  Sepal.Width    150 0.9849179 1.011543e-01   NA   NA   TRUE
3 Petal.Length    150 0.8762681 7.412263e-10   NA   NA  FALSE
4  Petal.Width    150 0.9018349 1.680465e-08   NA   NA  FALSE

ボックスプロットで各列の分布を可視化

# 箱ひげ図のプロット：plot_boxplotコマンド
# dfオプション：データフレーム。
plot_boxplots(iris)

・箱ひげ図のプロット：plot_boxplotコマンド

単一の列の分布をプロット

# 分布のプロット：plot_distributionコマンド
# dfオプション：データフレーム。
# columnオプション：プロットする列名。
# binsオプション：数値列のヒストグラムの区間。；初期値30
# max_levelsオプション：カテゴリ列の表示上限。；初期値20
plot_distribution(iris, column = "Sepal.Length", bins = 30, max_levels = 20)
plot_distribution(iris, "Species")

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散布図行列をプロット

# ペアプロットの生成：plot_pairsコマンド
# dfオプション：データフレーム。
# columnsオプション：含める数値列の指定。；初期値NULL
# max_colsオプション：含める列数の上限。；初期値5
plot_pairs(iris, c("Sepal.Length", "Sepal.Width", "Petal.Length"),
　　　　　 columns = NULL, max_cols = 5)