如何使用具有多參數函數的magrittr管道？

Question

對於單參數函數，將「標準」R代碼翻譯爲magrittr管道樣式是相當簡單的。

mean(rnorm(100)) 

成爲

rnorm(100) %>% mean 

對於多參數的函數，這是我不明白什麼是最好的生活方式是。有兩種情況。

首先，附加參數是常量的情況。在這種情況下，您可以創建一個匿名函數來更改常量值。例如：

mean(rnorm(100, trim = 0.5)) 

變得

rnorm(100) %>% (function(x) mean(x, trim = 0.5)) 

其次，如果需要多個參數向量的情況下。在這種情況下，您可以將輸入組合到一個列表中，並創建一個匿名函數，該函數對列表元素進行操作。

cor(rnorm(100), runif(100)) 

成爲

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

在這兩種情況下，我的解決方案似乎不多，所以我覺得我缺少一個更好的方式來做到這一點笨重。我應該如何將多個參數傳遞給函數？

Answer 1

使用PIPER封裝爲COR-例的解決辦法是：

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 

有一個極好的PIPER教程available來自包的授權者。沒有太多:-)

Answer 2

第一個問題可以通過%>%的巧妙評估來解決。笨重的解決方案簡化爲：

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

第二個問題可以通過類似的方式簡化，但不清楚這是否是「最佳」解決方案。

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

Answer 3

以V 1.5在這種情況下的差異有兩種選擇：

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

這是essemtially一樣

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

或者

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

{對在運行中創建一個lambda（一元函數），因此您不必完成整個(function(x) { ... })的事。作爲一個附註，inset和inset2別名可以被用來「拾取」流水線中的值，例如，名單。