如何使用具有多参数函数的magrittr管道？

Question

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

mean(rnorm(100))

变为

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，您可以创建一个更改常量值的匿名函数。例如：

mean(rnorm(100), trim = 0.5)

变为

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))

变为

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

在这两种情况下，我的解决方案看起来很笨重，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？

Answer 1

在第1.5节中，有两种选择：

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

与

基本相同

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

或

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

{对即时创建lambda（一元函数），因此您不必执行整个(function(x) { ... })事。

作为旁注，inset和inset2别名可用于“拾取”管道中的值，例如，列表。

Answer 2

使用pipeR包，cor-example的解决方案是：

PIPER：

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

[1] 0.05564807

margrittr：

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

[1] 0.05564807

来自程序包autor的一个优秀的pipeR教程available。在这种情况下没有太大区别： - ）

Answer 3

第一个问题可以通过%>%的巧妙评估来解决。笨重的解决方案简化为

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

第二个问题可以用类似的方式简化，但不清楚这是否是“最佳”解决方案。

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