我想在R中使用赋值运算符结束管道。
我的目标(伪R中):
data %>% analysis functions %>% analyzedData
其中data和analyzeData都是data.frame。
我尝试了一些此类变体,每个都给出了一个独特的错误消息。 我试过的一些迭代:
data %>% analysis functions %>% -> analyzedData
data %>% analysis functions %>% .-> analyzedData
data %>% analysis functions %>% <-. analyzedData
data %>% analysis functions %>% <- analyzedData
错误讯息:
Error in function_list[[k]](value) :
could not find function "analyzedData"
Error: object 'analyzedData' not found
Error: unexpected assignment in: ..
更新: 我想出这样做的方式是:
data %>% do analysis %>% {.} -> analyzedData
这样,要对长管道进行故障排除/调试,可以将这两行放入管道中,以最大限度地减少代码重新运行并隔离问题。
data %>% pipeline functions %>%
{.}-> tempWayPoint
tmpWayPoint %>%
more pipeline functions %>% {.} -> endPipe
答案 0 :(得分:10)
最简单的做法是作为第一件事(如scoa提及),但如果你真的想把它放在最后,你可以使用assign
mtcars %>%
group_by(cyl) %>%
summarize(m = mean(hp)) %>%
assign("bar", .)
将输出存储到“bar”
或者您可以使用->
运算符。你在问题中提到它,但看起来你使用像
mtcars %>% -> yourvariable
而不是
mtcars -> yourvariable
您不希望%>%
->
答案 1 :(得分:7)
看起来您正在尝试使用创建新对象的副作用来装饰%>%
管道运算符。可以假设您可以使用赋值运算符->
,但它不会在管道中工作。这是因为->
的优先级低于用户定义的运算符,例如%>%
,这会混淆解析:您的管道将被解析为(initial_stages) -> (final_stages)
,这是无意义的。
解决方案是用用户定义的版本替换->
。在我们处理它的同时,我们不妨使用lazyeval
包,以确保它会创建它应该去的对象:
`%->%` <- function(value, x)
{
x <- lazyeval::lazy(x)
assign(deparse(x$expr), value, x$env)
value
}
使用中的一个例子:
smry <- mtcars %>%
group_by(cyl) %->% # ->, not >
tmp %>%
summarise(m=mean(mpg))
tmp
#Source: local data frame [32 x 11]
#Groups: cyl
#
# mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
#1 21.0 6 160.0 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4
#2 21.0 6 160.0 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4
#3 22.8 4 108.0 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
#4 21.4 6 258.0 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1
#5 18.7 8 360.0 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2
#.. ... ... ... ... ... ... ... .. .. ... ...
smry
#Source: local data frame [3 x 2]
#
# cyl m
#1 4 26.66364
#2 6 19.74286
#3 8 15.10000
答案 2 :(得分:4)
您可以将管道链视为多线功能,与其他所有多线功能一样。保存输出的常用方法是在第一行分配它:
universityName
就像你会做的那样:
analyzedData <- data %>% analysis functions
答案 3 :(得分:2)
更新:我想出的方法是:data %>% do analysis %>% {.} -> analyzedData
这样,要对长管进行故障排除/调试,可以将这两行放入管道中,以最大限度地减少代码重新运行并隔离问题。
data %>% pipeline functions %>%
{.}-> tempWayPoint
tmpWayPoint %>%
more pipeline functions %>% {.} -> endPipe
如果你有更好的方法,请告诉我。
答案 4 :(得分:1)
您想要的内容也可以使用大括号括起来,例如
false
您还可以在分配对象后扩展管道。我发现在将长数据链放入ggplot或在data %>% analysis functions %>% {analyzedData <<-.}
之前保存模型对象用于其他用途之前,在长链的末尾分配数据帧非常方便。