如何将管道链（magrittr）的结果提供给对象

Posted 2023-02-16

【中文标题】如何将管道链（magrittr）的结果提供给对象

【英文标题】：how to feed the result of a pipe chain (magrittr) to an object

【发布时间】：2014-11-16 12:32:06

【问题描述】：

这是一个相当简单的问题。但是我找不到每个 google/stackexchange 的答案并查看 magrittr 的文档。 您如何提供通过 %>% 连接的函数链的结果以创建向量？

我看到大多数人的做法是：

a <-
data.frame( x = c(1:3), y = (4:6)) %>%
sum()

但也有一个解决方案，我可以将结果通过管道链接到一个对象，可能是别名或类似的东西，有点像这样：

data.frame( x = c(1:3), y = (4:6)) %>%
sum() %>%
a <- ()

这将有助于将所有代码保持在相同的逻辑中，将结果向前“向下传递”。

【参考方案1】：

试试这个：

data.frame( x = c(1:3), y = (4:6)) %>% sum -> a

【讨论】：

+1 我从没想过-> 会有理由。现在有了！

但是如果你只使用->，你就不能继续使用链：例如data.frame( x = c(1:3), y = (4:6)) %>% sum -> a %>% exp给出一个错误，你将不得不使用括号(data.frame( x = c(1:3), y = (4:6)) %>% sum -> a) %>% (exp)，如果一个不小心这可能会导致意想不到的结果。

G. Grothendieck，我已经尝试过上面的代码（data.frame( x = c(1:3), y = (4:6)) %>% (sum -> a) %>% exp），但它没有正确地将部分结果分配给a。

(1) 继续链条不是一个好主意。如果你真的想通过它更好地分配一个变量，使其成为两个链。仍然可以这样写：data.frame( x = c(1:3), y = (4:6)) %>% sum -> a; a %>% exp 以避免该问题。 (2) 部分赋值是副作用，函数式风格是为了避免副作用。

怎么样：tee=function(v,n)assign(n,v,.GlobalEnv);v 然后d %>% whatever %>% tee("part1") %>% otherstuff $>$ tee("part2") %>% etcetc

【参考方案2】：

你可以这样做：

data.frame( x = c(1:3), y = (4:6)) %>%  
sum %>%  
assign(x="a",value=.,pos=1)  

有几点需要注意：

您可以使用“。”告诉magrittr 被提出的对象属于哪个参数。默认情况下它是第一个，但这里我使用. 表示我希望它在第二个value 参数中。

其次，我必须使用 pos=1 参数在全局环境中进行分配。

【讨论】：

您真的不应该将 assign 用于任何事情。这是不好的编码习惯。

@iShouldUseAName 你能扩展一下吗？这里有什么危险？

【参考方案3】：

您也可以使用<<- 运算符：

data.frame( x = c(1:3), y = (4:6)) %>%
  sum() %>%
  `<<-`(a,.)

编辑：我认为 John Paul 的建议是最安全的建议，您可以继续使用链对部分结果进行不同的分配。例如：

data.frame( x = c(1:3), y = (4:6)) %>%  
  sum %>%  
  assign(x="a",value=., pos=1)  %>% 
  exp %>%
  assign(x="b",value=., pos=1) %>% 
  sqrt %>%
  assign(x="c", value=., pos=1)

这将正确创建a、b 和c。

【讨论】：

您确定它不适用于 <- 吗？如果没有严格要求，最好不要使用<<-。

@CarlWitthoft，不会的，<- 运算符将分配给函数的本地环境，因此它不会在全局环境中创建变量。

【参考方案4】：

使用 pipeR 的 %>>% 这应该很容易。

library(pipeR)
data.frame( x = c(1:3), y = (4:6)) %>>%
  sum %>>%
  (~ a)

pipeR 教程可能会有所帮助：http://renkun.me/pipeR-tutorial/ 分配：http://renkun.me/pipeR-tutorial/Pipe-operator/Pipe-with-assignment.html

【参考方案5】：

我喜欢做的（我在不记得的地方发现了这个技巧）是在我的管道链末端使用. -> obj。这样，我只需插入一个新行就可以在链的末尾添加额外的步骤，而不必重新定位到 -> 赋值运算符。

您也可以使用(.) 而不是.，但它看起来有点，奇怪。

例如，而不是这个：

  iris %>% 
    ddply(.(Species), summarise, 
          mean.petal = mean(Petal.Length),
          mean.sepal = mean(Sepal.Length)) -> summary

这样做：

iris %>% 
    ddply(.(Species), summarise, 
          mean.petal = mean(Petal.Length),
          mean.sepal = mean(Sepal.Length)) %>% 
    . -> summary

它使您可以更轻松地查看管道数据的最终位置。此外，虽然看起来没什么大不了的，但添加另一个最后一步会更容易，因为您不需要将 -> 移动到新行，只需在 . 之前添加新行并添加步骤。

像这样：

iris %>% 
    ddply(.(Species), summarise, 
          mean.petal = mean(Petal.Length),
          mean.sepal = mean(Sepal.Length)) %>% 
    arrange(desc(mean.petal)) %>%   # just add a step here
    . -> summary

但这无助于保存中间结果。 John Paul 对使用 assign() 的回答很好，但打字有点长。您需要使用.，因为数据不是第一个参数，您必须将新参数的名称放在"" 中，并指定环境（pos = 1）。我似乎很懒惰，但使用%>% 是关于速度。

所以我将assign() 包裹在一个小函数中，这会加快一点速度：

keep <- function(x, name) assign(as.character(substitute(name)), x, pos = 1)

所以现在你可以这样做了：

  keep <- function(x, name) assign(as.character(substitute(name)), x, pos = 1)

  iris %>% 
    ddply(.(Species), summarise, 
          mean.petal = mean(Petal.Length),
          mean.sepal = mean(Sepal.Length)) %>% keep(unsorted.data) %>% # keep this step
    arrange(mean.petal) %>%
    . -> sorted.data

sorted.data
#     Species mean.petal mean.sepal
#1     setosa      1.462      5.006
#2 versicolor      4.260      5.936
#3  virginica      5.552      6.588

unsorted.data
#     Species mean.petal mean.sepal
#1     setosa      1.462      5.006
#2 versicolor      4.260      5.936
#3  virginica      5.552      6.588