（2018年2月24日にQiitaにて執筆した記事をこちらに転載しています。）
以下のようなデータがあるとします。Filesと名付けます。
各行のParentIdはそのレコードの親となるレコードのIDを指しています。つまりこのデータは、自分自身を参照しています。
この各レコードに親レコードの名前を追加したいとします。そうすれば例えば、この親レコードの名前を使ってグループ化することなど出来て便利です。もちろんParentIdでもグループ化出来ますが、可読性が落ちてしまいます。
この場合LOOKUPVALUEを使って、次のように新しい列（カラム）を定義します。
ParentName = LOOKUPVALUE(Files[Name], Files[ID], Files[ParentId])
すると以下のようになります。
ParentIdに準じたNameが表示されました。
ggplot2を使ってガントチャートを描いてみます。ガントチャートは、プロジェクトを進行する際の複数タスクの関連を図示するとき等によく使われるチャートです。
まずこのようなデータフレームを用意します。
| Task | Date | Type |
|---|---|---|
| A | 2020-01-01 | Start |
| A | 2020-01-05 | End |
| B | 2020-01-06 | Start |
| B | 2020-01-15 | End |
| C | 2020-01-04 | Start |
| C | 2020-01-12 | End |
| A | 2020-01-13 | Start |
| A | 2020-01-20 | End |
| B | 2020-01-18 | Start |
| B | 2020-01-22 | End |
ご覧の通り、それぞれのタスクごとに始まりの日付と終わりの日付をそれぞれひとつのレコードとして保持します。終わったタスクが再度始まるケースも想定しています、というかそれがなければ話はずっと単純です。
次に以下の処理で各タスクのStart-Endペアごとに番号を振っていきます。
library(dplyr) df %<>% arrange(Task, Date) %>% group_by(Task, Type) %>% mutate(TaskSeq = row_number())
これでデータフレームの中身はこのようになります。
| Task | Date | Type | TaskSeq |
|---|---|---|---|
| A | 2020-01-01 | Start | 1 |
| A | 2020-01-05 | End | 1 |
| A | 2020-01-13 | Start | 2 |
| A | 2020-01-20 | End | 2 |
| B | 2020-01-06 | Start | 1 |
| B | 2020-01-15 | End | 1 |
| B | 2020-01-18 | Start | 2 |
| B | 2020-01-22 | End | 2 |
| C | 2020-01-04 | Start | 1 |
| C | 2020-01-12 | End | 1 |
ループを使い、このデータフレームをTaskSeqごとにgeom_line()を使って図示していきます。
library(ggplot2) gp <- ggplot() for(seq in 1:max(df$TaskSeq)){ gp <- gp + geom_line(data = subset(df, TaskSeq == seq), aes(x = Date, y = Task, color = Task), size = 5) } print(gp)
ガントチャートが図示できました。
