如何使用赋值运算符结束管道?

时间:2015-07-19 22:01:15

标签: r dplyr magrittr

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 

5 个答案:

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

这样的东西
mtcars %>% -> yourvariable

而不是

mtcars -> yourvariable

您不希望%>%

前面有->

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。