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output: github_document
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<!-- README.md is generated from README.Rmd. Please edit that file -->
```{r, echo = FALSE}
knitr::opts_chunk$set(
collapse = TRUE,
comment = "#>",
fig.path = "README-"
)
```
# NeoRun
EPSON のSF810 がNeoRunにuploadしたデータのbackup形式をもとに、分析をするツール
## Installation
以下のようにしてインストールできます。
```{r gh-installation, eval = FALSE}
# install.packages("devtools")
devtools::install_github("419kfj/NeoRun")
```
## Example
NeoRunから、backup形式でダウンロードしたファイル(csv)を入力としてRのデータフレームに変換します。
```{r example}
library(psych)
library(tidyverse)
library(NeoRun)
```
```{r}
# sample data としてついてます。"20170801-20170801.csv"
fname <- "inst/extdata/20170801-20170801.csv"
res <- NeoRun_data(fname)
res$base # Data Description
names(res$Lap) # 要約されたLapデータ
nrow(res$Lap)
names(res$Graph) # GPS data
nrow(res$Graph)
summary(res$Graph)
```
```{r}
names(res$Graph)
res$Graph %>% select("GraphDistance","GraphSpeed","HeartRate") %>%
pairs.panels(main=res$base)
```
# 宇都宮マラソン2016のデータ
```{r}
fname = "inst/extdata/20151115-20151115.csv"
res <- NeoRun_data(fname)
```
```{r}
names(res$Graph)
res$Graph %>% select("GraphDistance","GraphSpeed","GraphPitch","GraphStride","HeartRate") %>%
pairs.panels(main=res$base)
```
```{r}
res$Graph %>% select("HeartRate") %>% unlist() %>% hist()
```
## Lap Data 表を取得
```{r}
knitr::kable(lap_table(fname),caption = "宇都宮マラソン2016")
```