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R-管道符

最近学习到Linux的管道符 | 可以将左侧的输入传递给右侧的函数处理,这种从左到右的函数处理方式看着就让人很舒服,想起R中其实也有这种类似的管道符 – %>% 。因此,就在这篇文章谈谈%>%的基本特点和包含它的包magrittr

magrittr - Ceci n’est pas un pipe.

Ceci n’est pas un pipe 是一句法语,翻译过来的意思是 “这不是管道符”。

记得第一次看到这样的代码的时候就忍不住头大,这个%>%到底是个啥?

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rnorm(10) %>% as.character %>% sort %>% unique

在翻阅了多个网站的资料后,才知道%>%的功能就是把左侧的变量传递给右边。而上面的函数也就是相当于把嵌套的函数unique(sort(as.character(rnorm(10))))%>%写出来。

当时对%>%的第一感受就是可以简化函数嵌套的表达模式,用一种更简洁且优美的方式敲代码。但%>%就止步于此了吗?

在了解%>%之前,我们要先弄明白 Stefan Milton Bache写这个包想要解决的问题是什么?

magrittr的R Documents上了解到,其提供了一系列操作符,可以解决以下问题

  • 以一种从左到右的方式构建数据操作的顺序
  • 避免函数嵌套式调用
  • 减少局部变量的创建和部分函数的定义
  • 简单地在代码序列中添加步骤

一句话总结magrittr管道符的优点就是大大地提高了代码的可读性(readable),减少到几乎不需要局部变量的创建,并降低程序对内存的占用。

Installation

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install.packages("magrittr")

Usage

%>% : 管道操作符,将左侧变量传递到右侧并作为输入变量.

%>%的基本用法

先从最基本的%>%开始,其用法也十分简单,基础的用法就是 x %>% f == f(x)

x %>% f 默认将x传递到函数的第一个参数位,无论后面有无参数,即 x %>% f(y) == f(x,y)

像一开始的例子一样,多级函数传递也是可以的,x %>% f %>% g %>% h == h(g(f(x)))

iris数据做个例子

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# 第一种用法
> iris %>% head
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa
5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa
6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa

# 第二种用法
> iris %>% head(3)
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa

# 第三种用法
> iris[,1] %>% as.character %>% sort %>% unique
[1] "4.3" "4.4" "4.5" "4.6" "4.7" "4.8" "4.9" "5" "5.1" "5.2" "5.3" "5.4"
[13] "5.5" "5.6" "5.7" "5.8" "5.9" "6" "6.1" "6.2" "6.3" "6.4" "6.5" "6.6"
[25] "6.7" "6.8" "6.9" "7" "7.1" "7.2" "7.3" "7.4" "7.6" "7.7" "7.9"

Placeholder | 占位符.

x %>% f(y, .) == f(y, x)
.可作为placeholder,指明左侧输入传递到的位置。如果没有的话,默认左侧输入传递到右侧函数的第一个参数。

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> "Ceci n'est pas une pipe" %>% gsub("une", "un", .)
[1] "Ceci n'est pas un pipe"

# '[]'也可以
> iris[,5] %>% grep('setosa', .) %>% iris[.,1:5] %>% head
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa
5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa
6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa

传递给多个参数 | {}

在嵌套函数中使用.方法时需要格外注意以下情况的发生:

x %>% f(y=nrow(.), z=ncol(.)) == f(x, y=nrow(x), z=ncol(x))

虽然使用.后,变量x会传递到.处,但是x也传递到函数f的第一个参数位。

想要避免这种情况的发生可以使用{}将函数包起来,即x %>% {f(y=nrow(.), z=ncol(.))} == f(y=nrow(x), z=ncol(x))

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> set.seed(501)
> rnorm(100) %>% {c(min(.), mean(.), max(.))} %>% floor
[1] -3 0 2

在创建函数中使用管道符

利用管道符构建函数也是十分简单的,我们可以使用.作为管道传递的起始,它将会返回一个函数,例如:
f <- . %>% cos %>% sin == f <- function(.) sin(cos(.))

其他管道符

magrittr包还提高了其他几种管道符,以在特殊的情景进行利用,下面会简单介绍这几种符号。

%<>% 赋值代码流的结果给一个变量

  1. %<>% :相当于<- %>%的组合, 同样是将左侧变量传递到右侧并作为输入变量,但会将最后的结果赋值到最左侧的变量。
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    a <- rep(c(2,3), each =10)
    a %<>% as.character %>% unique
    a
    ## [1] "2" "3"

%T>%分支管道符

  1. %T>% : 将左侧传递到右侧,右侧执行后返回左边的原始输入,而非执行后结果。

以下的代码从标准正态分布中随机取样200个数,并构建出100 x 2的矩阵,最后对列求和。唯一不同在于第二条代码使用 %T>% plot 对矩阵画了个散点图,再将矩阵传递给colSums

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> rnorm(200) %>% matrix(ncol = 2) %>% colSums
[1] 9.040591 -10.754680

> rnorm(200) %>% matrix(ncol = 2) %T>% plot %>% colSums
[1] 9.040591 -10.754680

所以%T>%的一种应用环境就是当操作序列中间有像plot这种不返回结果的函数时,既将左侧变量传递给这种函数,又不会影响后边函数的处理。
上述代码流程图示

%$% 创建变量局部环境

  1. %$% : 可以将左侧变量中的变量名传递到右侧应用。有些函数,如ggplot,在输入数据后可以用数据框中的变量名来调用数据框内的变量(例如:ggplot(data,aes(x=x1,y=x2)))。%$%就是发挥这样的功能,我们可以用下面这个例子来理解
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iris %>%
subset(Sepal.Length > mean(Sepal.Length)) %$%
cor(Sepal.Length, Sepal.Width)
## [1] 0.3361992

上面的代码就是先截取iris数据中Sepal.Length列大于平均值的部分,再在截取后的iris数据中使用cor计算Sepal.LengthSepal.Width的相关性。与下面的代码是等价的

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a <- iris %>% subset(Sepal.Length > mean(Sepal.Length)) 
cor(a$Sepal.Length,a$Sepal.Width)
## [1] 0.3361992

通过这个例子,我们可以看到使用%$%这一管道符,其实相当于在符号的右侧创建了一个局部环境,在该环境中可以直接以名字的方式调用左侧传递过来的变量,而省略$

以上的这些管道操作符在magrittr, dplyr, tidyverse包都能找到,加载其中一者即可使用。

完。

参考资料:
https://www.rdocumentation.org/packages/magrittr/versions/1.5