如何使用赋值运算符结束管道？

Question

我想在R中使用赋值运算符结束管道

我的目标(在伪R中):

data %>% analysis functions %>% analyzedData

其中data和analyzeData都是data.frame.

我尝试了一些这方面的变种,每个都给出了一个独特的错误信息.我试过的一些迭代:

data %>% analysis functions %>% -> analyzedData
data %>% analysis functions %>% .-> analyzedData
data %>% analysis functions %>% <-. analyzedData
data %>% analysis functions %>% <- analyzedData

错误消息:

Error in function_list[[k]](value) : 
  could not find function "analyzedData"
Error: object 'analyzedData' not found
Error: unexpected assignment in: ..

更新:我想出这样做的方式是:

data %>% do analysis %>% {.} -> analyzedData

这样,要对长管道进行故障排除/调试,可以将这两行放入管道中,以最大限度地减少代码重新运行并隔离问题.

data %>% pipeline functions %>% 
   {.}-> tempWayPoint
   tmpWayPoint %>% 
more pipeline functions %>% {.} -> endPipe 

Answer 1

作为第一件事(如scoa提及),这可能是最简单的做法,但如果你真的想把它放在最后你可以使用 assign

mtcars %>% 
  group_by(cyl) %>% 
  summarize(m = mean(hp)) %>% 
  assign("bar", .)

将输出存储到"bar"

或者你可以使用->运算符.你在问题中提到它,但看起来你喜欢使用类似的东西

mtcars %>% -> yourvariable

代替

mtcars -> yourvariable

你不想拥有%>%在前面->

Answer 2

看起来你正试图%>%用创建新对象的副作用来装饰管道操作符.可以假设您可以使用赋值运算符->,但它不能在管道中使用.这是因为它->具有比用户定义的运算符更低的优先级%>%,这会影响解析:您的管道将被解析为(initial_stages) -> (final_stages)无意义的.

解决方案是替换->为用户定义的版本.虽然我们正在使用它,但我们不妨使用该lazyeval包,以确保它将创建它应该去的对象:

`%->%` <- function(value, x)
{
    x <- lazyeval::lazy(x)
    assign(deparse(x$expr), value, x$env)
    value
}

使用中的一个例子:

smry <- mtcars %>% 
    group_by(cyl) %->%   # ->, not >
    tmp %>%
    summarise(m=mean(mpg))

tmp
#Source: local data frame [32 x 11]
#Groups: cyl
#
#    mpg cyl  disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
#1  21.0   6 160.0 110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4
#2  21.0   6 160.0 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4
#3  22.8   4 108.0  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1
#4  21.4   6 258.0 110 3.08 3.215 19.44  1  0    3    1
#5  18.7   8 360.0 175 3.15 3.440 17.02  0  0    3    2
#..  ... ...   ... ...  ...   ...   ... .. ..  ...  ...

smry
#Source: local data frame [3 x 2]
#
#  cyl        m
#1   4 26.66364
#2   6 19.74286
#3   8 15.10000

Answer 3

您可以将管道链视为多行函数，它与其他所有多行函数一样工作。保存输出的通常方法是在第一行分配它：

analyzedData <- data %>% analysis functions

就像您会做的那样：

plot <- ggplot(data,aes(x=x,y=x)) +
  geom_point()