R {magrittr}中的一定牛遗漏

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:

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

关于作者

在维也纳自然资源与生命科学大学学习了环境信息管理,并获得了环境统计博士学位。他的论文的重点是罕见(极端)事件的统计建模,作为对关键基础设施进行漏洞评估的基础。他目前在奥地利国家气象和地球物理服务局(ZAMG)和BOKU大学山区风险工程研究所工作。他目前专注于(统计)不良天气事件和自然灾害以及减少灾害风险的评估。他的主要兴趣是环境现象的统计建模以及用于数据科学,地理信息和遥感的开源工具。

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