Anacondaよ、さようなら

anaconda のインストールはもう諦めた。
暫くは、anaconda のpythonをイジッていたのだが
或る時から、動作が遅くてどうにもならない。
再インストールしようとアンインストールしたのが
ケチの付けはじめ。

最新版をダウンロードして、意気揚々インストールを
試みるも、最後の最後でERROR

Error内容

こんなんで、エラー内容が分かるか?
色々ググって対策を試みるも全て×(ダメ)

その都度、何度アンインストールとインストールを繰返したことか!
パソコンの調子までおかしくなってしまう程。
海外のサイトも含め調べたが、同様に悩んでいる人が多数いるものの
これといった対策は皆無。

やりたいことが有るので、これ以上コイツに関わるのはやめた。

もう選択肢は、python の単独インストール一択のみ。
必要なものは、一つずつインストールしていくしかない。
まず、jupyter だけは必要なので、個別にインストール。
これだけで、私的には anaconda と同じ様な環境に!
と言うか、返ってストレスなくサクサクと動く想定を超えた環境。

パッケージの管理も、”pip”で十分。
Numpy、Scipy、pandas ・・・ 問題なくインストールできている。

Anaconda よ、さらば!

tibble の桁表示について

tibble とは、tbl_df クラスが付与された改良版の data.frame のことで、これを表示した場合、各変数(列)のデータ型が表示されたり、1 画面に収まるようデータが見易く編集された形式で出力されます。
data.frame よりは、処理速度の面でも優れているとのことなので tibble を使ってみたが、平均値を出力すると次のように数値が丸められて小数点以下が表示されない。

本来の数値は、次の通りであるべきですが・・・

こうなってしまうのは、tibble の使用する pillar というパッケージが有効数字や欠損値などの表示形式を勝手にイジってしまうためとのことです(詳しくは、こちらを参照)。

見易さを重視するため、数値の有効桁数がデフォルトで 3 に設定されており、それを超える数値は小数点以下の桁が丸められてしまうようです。
それを示すのが下の事例です。

これではちょっと困るので、デフォルトの有効桁を変更します。この変更には、options を使用します。

または、標準の print.data.frame()(上の例を参照) や print.data.table() を使うこともできます。また、print.tbl_df() 関数を上書きすることも可能で、次の様な設定を .Rprofile にしておけば print.data.table()(または print.data.frame())がデフォルトで使用されるようになります。

tibble を使用する場合は、表示された数値にくれぐれも注意してください!!