R语言中%>%的含义是啥

Posted 2023-03-05

> library(ggplot2)
> library(plyr)
> library(dplyr)

> library(tidyr)
> anscombe_tidy <- anscombe %>%
+ mutate(observation = seq_len(n())) %>%
+ gather(key, value, -observation) %>%
+ separate(key, c("variable", "set"), 1, convert = TRUE) %>%
+ mutate(set = c("I", "II", "III", "IV")[set]) %>%
+ spread(variable, value)
代码中的%>%含义是什么？

就是把左件的值发送给右件的表达式，并作为右件表达式函数的第一个参数，就是管道函数。

例如：

anscombe_tidy <- anscombe %>%mutate(observation = seq_len(n()))

以上代码等价于：

anscombe_tidy=mutate(anscombe,observation = seq_len(n()))

扩展资料：

1、管道函数的作用

％>％来自dplyr包的管道函数，其作用是将前一步的结果直接传参给下一步的函数，从而省略了中间的赋值步骤，可以大量减少内存中的对象，节省内存。

符号%>%，这是管道操作，其意思是将%>%左边的对象传递给右边的函数，作为第一个选项的设置（或剩下唯一一个选项的设置）

2、管道函数的语法

在普通的函数中，使用dbms_output输出的信息，需要在服务器执行完整个函数后一次性的返回给客户端。如果需要在客户端实时的输出函数执行过程中的一些信息，在oracle9i以后可以使用管道函数(pipeline function)。

关键字PIPELINED表明这是一个oracle管道函数，oracle管道函数的返回值类型必须为集合，在函数中，PIPE ROW语句被用来返回该集合的单个元素，函数以一个空的RETURN 语句结束，以表明它已经完成。

例如：

create or replace type MsgType as table of varchar2(4000);

/

create or replace function f_pipeline_test return MsgType

PIPELINED as

begin

for i in 1 .. 10 loop

pipe row('Iteration ' || i || ' at ' || systimestamp);

sys.dbms_lock.sleep(1);

end loop;

pipe row('All done!');

return;

end;

/

参考技术A

就是把左件的值发送给右件的表达式，并作为右件表达式函数的第一个参数。

anscombe_tidy <- anscombe %>%mutate(observation = seq_len(n()))

以上代码等价于

anscombe_tidy=mutate(anscombe,observation = seq_len(n()))

％>％来自dplyr包的管道函数，其作用是将前一步的结果直接传参给下一步的函数，从而省略了中间的赋值步骤，可以大量减少内存中的对象，节省内存。

扩展资料：

有关管道函数的例子：

library(data.table)library(tidyr)# 

先虚构一数据框

set.seed(1)date <- as.

Date('2016-11-01') + 0:14

hour <- sample(1:24, 15)

min <- sample(1:60, 15)

second <- sample(1:60, 15)

event <- sample(letters, 15)

data <- data.table(date, hour, min, second, event)

head(data)[0:2]

## date hour min second event

## 1: 2016-11-01    7  30     29     u

## 2: 2016-11-02    9  43     36     a

typeof(data)

## [1] "list"

把date，hour，min和second列合并为新列datetime# R中的日期时间格式为"Year-Month-Day-Hour:Min:Second"

dataNew <- data %>%unite(datehour, date, hour, sep = ' ') %>%unite(datetime, datehour, min, second, sep = ':')dataNew

## datetime event

##  1:  2016-11-01 7:30:29     u

##  2:  2016-11-02 9:43:36     a

##  3: 2016-11-03 13:58:60     l

##  4: 2016-11-04 20:22:11     q

##  5:  2016-11-05 5:44:47     p

##  6: 2016-11-06 18:52:37     k

##  7: 2016-11-07 19:12:43     r

##  8:  2016-11-08 12:35:6     i

##  9:  2016-11-09 11:7:38     e

## 10:  2016-11-10 1:14:21     b

## 11:  2016-11-11 3:20:42     w

## 12:  2016-11-12 14:1:32     t

## 13: 2016-11-13 23:19:52     h

## 14: 2016-11-14 21:41:26     s

## 15:  2016-11-15 8:16:25     o

参考技术B 是管道函数啦，就是把左件的值发送给右件的表达式，并作为右件表达式函数的第一个参数。
anscombe_tidy <- anscombe %>%mutate(observation = seq_len(n()))
以上代码等价于
anscombe_tidy=mutate(anscombe,observation = seq_len(n()))
管道函数还是很好哒，好处我就不说了^.^ 自己体会本回答被提问者采纳 参考技术C %%表示求余数
小写的c() 表示一个向量，c(1,1,2,2,3,3)就是一个有6个元素的向量
后面的2:3 冒号就是表示步进1，从2到3的向量，所以2:3其实就等于c(2,3)
如果是1:5 那么就是c(1,2,3,4,5)

最后再讨论一下R的计算顺序 c(1,1,2,2,3,3,4,4,5,5,6,6,7,7,8,8,9,9,10,10 ) %% 2:3

也就是 c(1,1,2,2,3,3,4,4,5,5,6,6,7,7,8,8,9,9,10,10 ) %% c(2,3)
那么首先第一个1对2取余数等于1，然后第二个1对3取余数等于1，第三个2对2取余数等于0，第四个2对3取余数等于2 .....一直这么循环下去直到最后两个10分别对2和3取余数，为0和1~