R语言中的管道%>%

本文首发于我的个人博客

%>%来自dplyr包的管道函数,我们可以将其理解为车间里的流水线,经过前一步加工的产品才能进入后一步进一步加工,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。

简单例子

比如我们要算f(x)=sin((x+1)^2)在x=4的值,可以分为以下三步:

计算a = x+1的值;

计算b = a^2的值;

计算c = sin(b)的值

这样一来,c就是我们需要的最终结果了。用R语言管道传参,只需要这样写:

f1 <- function(x){return(x+1)}

f2 <- function(x){return(x^2)}

f3 <- function(x){return(sin(x))}

管道(%>%)调用函数

library(dplyr) #用管道传参需要这个包

a <- 1

b <- a %>% f1 %>% f2 %>% f3

print(b)

[1] -0.7568025

管道传参具体用法

a%>%f(b)等同于f(a,b);

b%>%f(a,.,c)等同于f(a,b,c);

例如:

>library(dplyr)

> f1 <- function(x,y){return(x+y)}

> f2 <- function(x,y,z){return(x*y+z)}

> a1 <- 2

> a2 <- 3

> a3 <- 4

> d1 <- a1 %>% f1(a2)

> d1

[1] 5

> d2 <- a2 %>% f2(a1,.,a3)

> d2

[1] 10

> d3 <- a3 %>% f2(a1,a2,.)

> d3

[1] 10

创建一份数据:

> library(tidyr)

>date <- as.Date('2017-6-22')+0:14

> hour <- sample(1:24, 15)

> min <- sample(1:60, 15)

> second <- sample(1:60, 15)

> dat <- data.frame(date,hour,min,second)

> dat

date hour min second

1 2017-06-22 22 54 15

2 2017-06-23 7 51 4

3 2017-06-24 11 23 38

4 2017-06-25 23 45 50

5 2017-06-26 14 60 44

6 2017-06-27 5 24 56

7 2017-06-28 9 39 25

8 2017-06-29 20 22 22

9 2017-06-30 2 17 43

10 2017-07-01 17 56 31

11 2017-07-02 19 11 33

12 2017-07-03 24 35 18

13 2017-07-04 15 6 13

14 2017-07-05 4 12 47

15 2017-07-06 12 7 30

我们想把它变成标准时间格式,怎么办呢?“tidyr”包的函数unite()可以以指定字符连接指定列,形成新列,具体用法见下例:

> a1 <- rep(1,5)

> a2 <- rep(2,5)

> a3 <- rep(3,5)

> A <- data.frame(a1,a2,a3)

> A

a1 a2 a3

1 1 2 3

2 1 2 3

3 1 2 3

4 1 2 3

5 1 2 3

> A1 <- unite(A,a12,a1,a2,sep = '~')

或者> A1 <- A %>% unite(a12,a1,a2,sep = '~')

对数据A的列a1,a2合并为新列a12,用“~”连接。

> A1

a12 a3

1 1~2 3

2 1~2 3

3 1~2 3

4 1~2 3

5 1~2 3

再来一步:

> A2 <- unite(A1,a123,a12,a3,sep = '/')

> A2 <- A1 %>% unite(a123,a12,a3,sep = '/')

对A1里面的a12与a3用“/”连接,形成新列“a123”。

> A2

a123

1 1~2/3

2 1~2/3

3 1~2/3

4 1~2/3

5 1~2/3

也可以用管道传参一步搞定:

> A %>%unite(a12,a1,a2,sep = '~') %>% unite(a123,a12,a3,sep = '/')

a123

1 1~2/3

2 1~2/3

3 1~2/3

4 1~2/3

5 1~2/3

回到我们的问题

看懂上例,就可以用管道传参一步搞定时间转换问题。

> dat1 <- dat %>%unite(datehour,date,hour,sep = ' ')%>%unite(datetime,datehour,min,second,sep = ':')

> dat1

datetime

1 2017-06-22 22:54:15

2 2017-06-23 7:51:4

3 2017-06-24 11:23:38

4 2017-06-25 23:45:50

5 2017-06-26 14:60:44

6 2017-06-27 5:24:56

7 2017-06-28 9:39:25

8 2017-06-29 20:22:22

9 2017-06-30 2:17:43

10 2017-07-01 17:56:31

11 2017-07-02 19:11:33

12 2017-07-03 24:35:18

13 2017-07-04 15:6:13

14 2017-07-05 4:12:47

15 2017-07-06 12:7:30

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