Tidy data
整然データの3つ目の条件(個々の観測の構成単位の類型が1つの表をなす)は、端的に言えば2つのことを含意する。
1つ目は、1つの表には種類の違う観測が入っていてはならないということである。先ほどの天気の例で言えば、表の中に天気を観測したもののほかに、ラーメン店の日々の売り上げを観測したものが入っていてはいけない。もし入っていれば、整然ではなくなる。このように類型の異なるものが1つの表に入っていれば、データ分析がしづらいことはすぐに分かるだろう。
2つ目は、同じ種類の観測が複数の表にまたがっていてはならないということである。先ほどの天気の例で言えば、6時の観測と12時の観測が別々の表に記録されていれば、それは整然とはならない。すぐに想像が付くだろうが、同じ種類の観測は、普通ひとまとめにして分析することになるので、1つの表にまとまっていた方が分析しやすいのである。複数の表にまたがっていては、簡単に分析することはできない。
今度は1つの観測がどのように表されているかについて見てみよう。今見ているデータでは、9つの観測が行われている。
1つ目の表においては、1つの観測が単純な形をしていない。例えば、福岡で12時に晴れだったという観測に関する情報はばらばらになってしまっている。この観測を抽出するコードを書くことはさほど容易なことではない。
これに対して、2つ目の表においては、1つの観測が1つの行という単純な形で示されている。つまり、こちらは、整然データの2つ目の条件(個々の観測が1つの行をなす)を満たしているのである。