r - 如何使用具有多参数功能的 magrittr 管道？

Question

magrittr对于单参数函数，将“标准”R 代码转换为管道样式是相当简单的。

mean(rnorm(100))

变成

rnorm(100) %>% mean

对于多参数函数，我不清楚最好的方法是什么。有两种情况。

首先，附加参数是常量的情况。在这种情况下，您可以创建一个匿名函数来更改常量值。例如：

mean(rnorm(100), trim = 0.5)

变成

rnorm(100) %>% (function(x) mean(x, trim = 0.5))

其次，需要多个向量参数的情况。在这种情况下，您可以将输入组合到一个列表中，并创建一个对列表元素进行操作的匿名函数。

cor(rnorm(100), runif(100))

变成

list(x = rnorm(100), y = runif(100)) %>% (function(l) with(l, cor(x, y)))

在这两种情况下，我的解决方案似乎都很笨拙，以至于我觉得我错过了更好的方法来做到这一点。我应该如何将多个参数传递给函数？

score 11 · Accepted Answer

在 v. 1.5 中有两个选项：

list(x = rnorm(100), y = runif(100)) %$% cor(x, y)

这基本上与

list(x = rnorm(100), y = runif(100)) %>% with(cor(x, y)) # you could also do this earlier

或者

list(x = rnorm(100), y = runif(100)) %>% { cor(.$x, .$y) }

这{对动态创建了一个 lambda（一元函数），因此您不必做整个(function(x) { ... })事情。

附带说明一下，theinset和inset2别名可用于“拾取”管道中的值，例如列表。

score 8 · Accepted Answer

使用 pipeR 包，cor-example 的解决方案将是：

管道R：

set.seed(123)
rnorm(100) %>>% cor(runif(100))

[1] 0.05564807

玛格丽特：

set.seed(123)
rnorm(100) %>% cor(y = runif(100))

[1] 0.05564807

该软件包的作者提供了一个出色的 pipeR 教程。在这种情况下没有太大区别:-)

score 2 · Accepted Answer

第一个问题可以通过%>%'s 的巧妙评估来解决。笨重的解决方案简化为

rnorm(100) %>% mean(trim = 0.5)

第二个问题可以以类似的方式进行简化，但尚不清楚这是否是“最佳”解决方案。

rnorm(100) %>% cor(y = runif(100))

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