前言

接下来的部分，我们主要介绍 R 的一个用于数据科学的集成包 tidyverse，并用它所包含的各种 R 包来进行数据处理。

tidyverse 中所有的包具有同样的设计理念、语法以及数据结构

1. 主要包含如下 R 包：

2. 还有一些读取其他数据文件的包，如

• DBI: 关系数据库
• haven: SPSS, Stata, 和 SAS 数据.
• httr: 网络 API
• readxl: .xls 和 .xlsx 文件
• rvest: 网络爬虫.
• jsonlite: JSON 数据
• xml2: XML 文件

3. 处理时间数据的

• lubridate: 时间和日期
• hms: 持续时间或时间值，并以 hh:mm:ss 格式显示它们。
• blob: 二进制数据

4. 提高编程效率

• magrittr: 提供了一系列的管道操作符，接下来我们要详细介绍
• glue: paste 的替代，更容易的数据和字符串的组合

magrittr

介绍

magrittr 包定义了一组高效的管道操作工具包，通过管道的连接方式，让数据或表达式的传递更高效

• 从左到右构造数据操作序列（而不是从内到外）
• 避免函数嵌套
• 最小化对局部变量和函数定义的需求
• 使在操作序列中的任意位置添加步骤变得容易

安装导入

1. 安装

直接安装 tidyverse，会将该包下的所有包都装上，就不用一个个安装了

# The easiest way to get magrittr is to install the whole tidyverse:
install.packages("tidyverse")

如果你不想全部安装，只想要 magrittr 一个包，或其中几个包

# Alternatively, install just magrittr:
install.packages("magrittr")

安装开发版

# Or the development version from GitHub:
# install.packages("devtools")
devtools::install_github("tidyverse/magrittr")

2. 导入

全部导入

library(tidyverse)

导入一个包

library(magrittr)

使用

magrittr 主要包括 4 个管道操作符：

• %>%: 向右操作符
• %T>%: Tee 操作符，向左操作符
• %$%: 解释操作符
• %<>%: 复合赋值管道操作符

1. %>%

将左边的结果传递给右边的函数作为第一个参数值，其结果可以继续向右边传递

1. 基本管道操作

• x %>% f => f(x)
• x %>% f(y) => f(x, y)
• x %>% f %>% g %>% h => h(g(f(x)))

默认将 %>% 左边的 x 作为右边的（如 f 函数）的第一个参数

示例

> x <- 3
> f <- function(x, y=1) { return(x+y) }
> x %>% f
[1] 4
> x %>% f(2)
[1] 5

2. 参数占位符

• x %>% f(y, .) => f(y, x)
• x %>% f(y, z = .) => f(y, z = x)

使用 . 占位符，表示管道左边传过来的变量

> x %>% f(y = .,x = 5)
[1] 8
> x %>% f(y = 3,x = .)
[1] 6

3. 对属性重用占位符

在右侧表达式中可以多次使用占位符。但是，当占位符仅出现在嵌套表达式中时，magrittr 仍将应用第一个参数规则。因为在大多数情况下，这会产生更干净的代码

x %>% f(y = nrow(.), z = ncol(.)) => f(x, y = nrow(x), z = ncol(x))

可以通过将右侧表达式用大括号包裹来取消这一规则

x %>% {f(y = nrow(.), z = ncol(.))} => f(y = nrow(x), z = ncol(x))

示例：

> x <- matrix(1:12, nrow = 3, ncol = 4)
> f<- function(x, y, z) { return(x * y * z) }
> x %>% f(y = nrow(.), z = ncol(.))
     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]   12   48   84  120
[2,]   24   60   96  132
[3,]   36   72  108  144
> x %>% {f(y = nrow(.), z = ncol(.))}
Error in f(y = nrow(.), z = ncol(.)) : 缺少参数"x",也没有缺省值
> x %>% {f(1, y = nrow(.), z = ncol(.))}
[1] 12

4. 绑定函数

任何以 . 开头的管道序列将会返回一个一元函数

f <- . %>% cos %>% sin 
# is equivalent to 
f <- function(.) sin(cos(.)) 

5. 传递到代码块

> rnorm(10) %>% multiply_by(5) %>% add(5) %>%
+ {
+   print("Mean:", mean(.))
+   sort(.) %>% head(5)
+ }
[1] "Mean:"
[1] -0.7076385 -0.3230133  0.9298034  0.9390084  2.5007525

6. 传递到函数

> rnorm(10) %>% add(1) %>% `*`(10) %>%(
+   function(x) {
+     if (x[1] > 5) {
+       x-5
+     } else x
+   }
+ )
 [1] -5.056051  5.214681 16.122495 22.311603 22.431362 15.828250  1.785964 -2.969273 26.003416
[10] 12.304749

2. %T>%

与 %>% 的区别是其结果不能向右传递，而是将 %T>% 左边的结果继续向右传递下去，%T>% 通常用来输出图形、打印结果到屏幕或者输出到文件，然后继续后面的 %>% 操作

而其左边的值相当于做了两次传递，分别传递给 %T>% 右侧表达式以及其后面的 %>% 管道符的右侧表达式。

也可以理解为在一串管道序列中插入了一个操作，但并不会影响其后续的管道序列

示例：

> a <- 5
> a %>% cos %T>% print %>% sin
[1] 0.2836622
[1] 0.2798734
> x %>% cos %T>% hist %>% sin
           [,1]       [,2]       [,3]         [,4]
[1,]  0.5143953 -0.6080830  0.6844888 -0.744023079
[2,] -0.4042392  0.2798734 -0.1449872  0.004425684
[3,] -0.8360219  0.8192892 -0.7901969  0.747209958

image

3. %$%

通常左边是数据框，%$% 右边的函数可直接使用该数据框中的变量

示例：

> x <- matrix(1:12, nrow = 3, ncol = 4)
> data.frame(x=x[,1], y=x[,2], z=x[,3]) %$% .[which(x > 5),]
[1] x y z
<0 行> (或0-长度的row.names)
> data.frame(x=x[,1], y=x[,2], z=x[,3]) %$% .[which(y > 5),]
  x y z
3 3 6 9

相当于

> df <- data.frame(x=x[,1], y=x[,2], z=x[,3])
> df[which(df$y>5),]
  x y z
3 3 6 9

4. %<>%

只能出现在所有管道符的第一个，用于在一长串处理管道操作之后直接将值赋值到最左边的对象上

示例：

> a <- 1:10
> print(a)
 [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10
> a %<>% exp %>% sqrt
> print(a)
 [1]   1.648721   2.718282   4.481689   7.389056  12.182494  20.085537  33.115452  54.598150  90.017131
[10] 148.413159

可以看出，a 的值变为 sqrt(exp(a))

通用函数操作符

除了上面 4 个主要的管道符之外，还重新定义了一些函数操作符，如下

示例

> seq(10) %>% `*`(5) %>% `+`(5)
 [1] 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55
> seq(10) %>% multiply_by(5) %>% add(5)
 [1] 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55