Tidy data
今まで、整然データの意義について述べてきた。このことは、整然でないデータ、すなわち雑然データにまったく意義がないことを示唆するものではない。整然でないデータも、状況によっては役に立つ。
先に挙げた天気の例では、人間が見るのであれば、整然でないものの方が分かりやすいだろう。例えば、同じ時刻の異なる地点の天気を比較したければ、先に挙げた整然でないものの方が比較しやすいはずだ。また、紙に印刷するのであれば、先に挙げた整然でないものの方が紙幅を節約できる。
最後に、整然データの4つ目の条件(個々の値が1つのセルをなす)についても簡単に触れておきたい。
もし、1つのセルに2つ以上の値が入っていれば、整然にはならない。例えば、札幌で6時も12時も晴れだったからといって、それをまとめて「6時&12時」という形で2つの値を1つのセルに記しては、整然でなくなる。
また、1つの値の情報が2つ以上のセルに分かれてしまっているという場合も、整然にはならない。こうした状況は想像しにくいかもしれないが、何らかの2桁のコードがあったときに、1桁目と2桁目が別々のセルに格納されてしまっている状況はこれに当てはまるだろう。