Question

我一直在寻找很多答案，但我仍然无法完全理解它们。例如，最清晰的一个（here和其他一些{1，2，3）给出了有关点的各种用法的具体示例，但我不明白，例如，它在这里的应用：

header('Content-Type: application / json');

上面的代码来自explanation for %>% in magrittr，在这里我也试图理解管道运算符（我知道它为您提供了先前计算的结果，但是我迷失了{{1} }在同一函数中混合使用car_data <- mtcars %>% subset(hp > 100) %>% aggregate(. ~ cyl, data = ., FUN = . %>% mean %>% round(2)) %>% transform(kpl = mpg %>% multiply_by(0.4251)) %>% print #result: cyl mpg disp hp drat wt qsec vs am gear carb kpl 1 4 25.90 108.0 111.0 3.94 2.15 17.75 1.00 1.00 4.50 2.00 11.010 2 6 19.74 183.3 122.3 3.59 3.12 17.98 0.57 0.43 3.86 3.43 8.391 3 8 15.10 353.1 209.2 3.23 4.00 16.77 0.00 0.14 3.29 3.50 6.419和aggregate时的代码行。

所以，我不明白上面的代码是什么。我有结果（我放在上面）。但是我不知道它如何达到该结果，特别是.代码行，它使用点和%>%符号。我知道aggregate的意思是“所有其他变量”，但是用点表示什么呢？它有其他含义或应用？以及在特定函数中的管道运算符是什么？

Answer 1

该行以三种不同方式使用.。

         [1]             [2]      [3]
aggregate(. ~ cyl, data = ., FUN = . %>% mean %>% round(2))

通常来说，您使用.在特定位置将管道中的值传递到函数中，但是有一些例外。一个例外是.在公式中。 ~用于在R中创建公式。管道不会更改公式的含义，因此它的行为就像没有任何转义一样。例如

aggregate(. ~ cyl, data=mydata)

那是因为aggregate需要一个左右两边的公式。因此，.处的[1]仅表示“数据集中的所有其他列”。这种用法与magrittr根本无关。

.处的[2]是作为管道传递的值。如果您将普通的.作为函数的参数，则将在其中放置值。因此，subset()的结果将进入data=参数。

magrittr库还允许您使用.变量定义匿名函数。如果您有一个以.开头的链，则将其视为函数。所以

. %>% mean %>% round(2)

与

相同

function(x) round(mean(x), 2)

因此，您只是使用.处的[3]创建自定义函数

Answer 2

在聚合语句中以三种方式使用点：

aggregate.formula 。formula的{{1}}方法指定一个公式，其中〜的左侧（LHS）定义变量以应用〜右边的函数定义要分组的变量。它在公式中使用点表示未在公式中提及的所有其他变量。例如，使用具有列aggregate，ToothGrowth和len的内置supp数据帧，它们是相同的。我们按dose分组，而supp分别对mean和len起作用。
```
dose
```
管道的RHS 在管道的右侧（RHS）上使用magrittr使用点表示输入，即管道左侧的任何内容。因此，它们是相同的：
```
aggregate(. ~ supp, ToothGrowth, mean)
aggregate(cbind(len, dose) ~ supp, ToothGrowth, mean)
```
管道的LHS 在管道的左侧使用magrittr使用点表示函数定义。例如，这两个函数定义都定义了一个将其参数平方的函数：
```
4 %>% sqrt(.) # use of dot on RHS
sqrt(4)
```

也许最容易看出我们是否在没有点的问题中编写示例：

square1 <- . %>% .^2 # use of dot on LHS
square2 <- function(x) x^2

Answer 3

由于有多个功能按顺序运行，因此可以选择使用compose

library(tidyverse)
f1 <- list(mean,  partial(round, digits = 2))
mtcars %>% 
    filter(hp > 100) %>% 
    group_by(cyl) %>% 
    summarise_all(list(~lift(compose)(f1)(.))) %>% 
    mutate(kpl = mpg * 0.4251) #multiply_by is a bit verbose

带点（“。”），“〜”和管道（％>％）运算符的R组合

3 个答案: