最近学习到Linux的管道符
|可以将左侧的输入传递给右侧的函数处理，这种从左到右的函数处理方式看着就让人很舒服，想起R中其实也有这种类似的管道符 ——%>%。因此，就在这篇文章谈谈%>%的基本特点和包含它的包magrittr
记得第一次看到这样的代码的时候就忍不住头大，这个%>%到底是个啥？
rnorm(10) %>% as.character %>% sort %>% unique
在翻阅了多个网站的资料后，才知道%>%的功能就是把左侧的变量传递给右边。而上面的函数也就是相当于把嵌套的函数unique(sort(as.character(rnorm(10)))) 用%>%写出来。
当时对%>%的第一感受就是可以简化函数嵌套的表达模式，用一种更简洁且优美的方式敲代码。但%>%就止步于此了吗？
magrittr - Ceci n'est pas un pipe.
Ceci n'est pas un pipe 是一句法语，翻译过来的意思是 “这不是管道符”。
在了解%>%之前，我们要先弄明白 Stefan Milton Bache写这个包想要解决的问题是什么？
从magrittr的R Documents上了解到，其提供了一系列操作符，可以解决以下问题
- 以一种从左到右的方式构建数据操作的顺序
- 避免函数嵌套式调用
- 减少局部变量的创建和部分函数的定义
- 简单地在代码序列中添加步骤
一句话总结magrittr管道符的优点就是大大地提高了代码的可读性（readable），减少到几乎不需要局部变量的创建，并降低程序对内存的占用。
Installation
install.packages("magrittr")
Usage
%>% : 管道操作符，将左侧变量传递到右侧并作为输入变量.
1. %>%的基本用法
先从最基本的%>%开始，其用法也十分简单，基础的用法就是 x %>% f == f(x)
x %>% f 默认将x传递到函数的第一个参数位，无论后面有无参数，即 x %>% f(y) == f(x,y)
像一开始的例子一样，多级函数传递也是可以的，x %>% f %>% g %>% h == h(g(f(x)))
拿iris数据做个例子
# 第一种用法
> iris %>% head
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa
5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa
6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa
# 第二种用法
> iris %>% head(3)
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
# 第三种用法
> iris[,1] %>% as.character %>% sort %>% unique
[1] "4.3" "4.4" "4.5" "4.6" "4.7" "4.8" "4.9" "5" "5.1" "5.2" "5.3" "5.4"
[13] "5.5" "5.6" "5.7" "5.8" "5.9" "6" "6.1" "6.2" "6.3" "6.4" "6.5" "6.6"
[25] "6.7" "6.8" "6.9" "7" "7.1" "7.2" "7.3" "7.4" "7.6" "7.7" "7.9"
2. Placeholder
x %>% f(y, .) == f(y, x)
用.可作为placeholder，指明左侧输入传递到的位置。如果没有的话，默认左侧输入传递到右侧函数的第一个参数。
> "Ceci n'est pas une pipe" %>% gsub("une", "un", .)
[1] "Ceci n'est pas un pipe"
# '[]'也可以
> iris[,5] %>% grep('setosa', .) %>% iris[.,1:5] %>% head
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa
5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa
6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa
3. Placeholder的其他用法 —— ‘{}’
在嵌套函数中使用.方法时需要格外注意以下情况的发生：
x %>% f(y=nrow(.), z=ncol(.)) == f(x, y=nrow(x), z=ncol(x))
虽然使用.后，变量x会传递到.处，但是x也传递到函数f的第一个参数位。
想要避免这种情况的发生可以使用{}将函数包起来，即x %>% {f(y=nrow(.), z=ncol(.))} == f(y=nrow(x), z=ncol(x))
> set.seed(501)
> rnorm(100) %>% {c(min(.), mean(.), max(.))} %>% floor
[1] -3 0 2
4. 构建函数
利用管道符构建函数也是十分简单的，我们可以使用.作为管道传递的起始，它将会返回一个函数，例如：
f <- . %>% cos %>% sin == f <- function(.) sin(cos(.))
其他管道符
magrittr包还提高了其他几种管道符，以在特殊的情景进行利用，下面会简单介绍这几种符号。
-
%<>%：相当于<- %>%的组合， 同样是将左侧变量传递到右侧并作为输入变量，但会将最后的结果赋值到最左侧的变量。
a <- rep(c(2,3), each =10)
a %<>% as.character %>% unique
a
## [1] "2" "3"
-
%T>%: 将左侧传递到右侧，右侧执行后返回左边的原始输入，而非执行后结果。
以下的代码从标准正态分布中随机取样200个数，并构建出100 x 2的矩阵，最后对列求和。唯一不同在于第二条代码使用 %T>% plot 对矩阵画了个散点图，再将矩阵传递给colSums。
> rnorm(200) %>% matrix(ncol = 2) %>% colSums
[1] 9.040591 -10.754680
> rnorm(200) %>% matrix(ncol = 2) %T>% plot %>% colSums
[1] 9.040591 -10.754680
所以%T>%的一种应用环境就是当操作序列中间有像plot这种不返回结果的函数时，既将左侧变量传递给这种函数，又不会影响后边函数的处理。
-
%$%: 可以将左侧变量中的变量名传递到右侧应用。有些函数，如ggplot，在输入数据后可以用数据框中的变量名来调用数据框内的变量（例如：ggplot(data,aes(x=x1,y=x2))）。%$%就是发挥这样的功能，我们可以用下面这个例子来理解
iris %>%
subset(Sepal.Length > mean(Sepal.Length)) %$%
cor(Sepal.Length, Sepal.Width)
## [1] 0.3361992
上面的代码就是先截取iris数据中Sepal.Length列大于平均值的部分，再在截取后的iris数据中使用cor计算Sepal.Length 和Sepal.Width的相关性。与下面的代码是等价的
a <- iris %>% subset(Sepal.Length > mean(Sepal.Length))
cor(a$Sepal.Length,a$Sepal.Width)
## [1] 0.3361992
通过这个例子，我们可以看到使用%$%这一管道符，其实相当于在符号的右侧创建了一个局部环境，在该环境中可以直接以名字的方式调用左侧传递过来的变量，而省略$。
以上就是对R中管道符%>%和magrittr包的简单介绍。
完。
参考资料：
https://www.rdocumentation.org/packages/magrittr/versions/1.5
