亲爱的大家，

早在2014年，Hadley Wickham’s dplyr tutorial at useR!2014 drew a lot of attention to the %>% (pipe) operator from the 磁珠 package. While the pipe operator is an essential part of the tidyverse 因此，对于属于tidyverse伞包（例如dplyr，tidyr或purrr）的软件包的用户来说，这是众所周知的，因此对于某些人来说，一定牛遗漏操作员可能仍然是新手。

几周前，我最初打算对R中的一定牛遗漏进行简短介绍，但是当我遇到一个最近的 Karlijn Willems在DataCamp博客上的教程。我随后的搜索很快发现，鉴于大量关于该主题的出色教程，因此在一定牛遗漏操作员上发表另一篇文章是多余的。因此，我没有复制已经在其他地方以吸引人的方式获得的信息，而是’d宁愿提供几个指向有趣资源的链接，其中包含您可以在该主题上获得更多信息的地方。

在一定牛遗漏运算符上有一些不错的小插曲，教程和博客文章。另外，那里’是Hadley Wickham的专门部分’关于数据科学的优秀著作R：

• 哈德利·威克姆（Hadley Wickham）： 第18章：R for Data Science中的一定牛遗漏
• 哈德利·威克姆（Hadley Wickham）： 部分‘Piping’ of the dplyr 小插图
• Stefan Milton Bache /哈德利·威克姆（Hadley Wickham）： 磁珠 小插图
• Stefan Milton Bache / Tal Galili： 使用一定牛遗漏简化R编码>magrittr软件包的现在和未来
• 大卫·史密斯： 磁珠 ：使用一定牛遗漏简化R代码
• 弗朗西斯·斯玛特： R中带有一定牛遗漏的更多可读代码
• 马丁·约翰逊（Martin Johnsson）： ％。％和％更有趣>%

不过，我确实有一些补充说明：

• In the context of geoinformatics and spatial 数据 management, it is worth knowing that the sf package is designed to support dplyr-style verbs and the pipe-operator.
• The  磁珠 package also contains the%<>% operator (called the magritts compound assignment pipe-operator), which pipes an object forward into a function or call expression and update the initial object with the resulting value. For instance, instead of x <- as_data_frame(x) you can simply use x %<>% as_data_frame.

问候，
马蒂亚斯

图片来源：N.N .: Pipes-1008898_1920.jpg©CC0