不知道大家平时在使用R的时候有没有见到过这样一些比较奇怪的操作符，%>%, %T>%, %$% 和** %<>%。今天小编就来跟大家掰次掰次。这些操作符都是来自于一个叫做magrittr**的R包，所以我们先来安装一下。
install.packages('magrittr')
一、%>% （向右操作符，forward-pipe operator）
假设现在我们要完成这样一个任务
1.取10000个符合正态分布的随机数。
2.求这个10000个数的绝对值，然后乘以50。
3.把结果转换成一个100行100列的矩阵。
4.计算矩阵中每行的均值，并四舍五入只保留整数。
5.把结果除以7求余数，并话出余数的直方图。
正常青年一般会这样做
#设置种子序列，保证结果可重复
set.seed(123)
n1<-rnorm(10000)
n2<-abs(n1)*50
n3<-matrix(n2,ncol = 100)
n4<-round(rowMeans(n3))
hist(n4%%7)
偷懒青年一般会这样做
set.seed(123)hist(round(rowMeans(matrix(abs(rnorm(10000))*50,ncol=100)))%%7)
文艺青年会这样做，用到magrittr里面的%>%操作符
library(magrittr)
set.seed(123)
rnorm(10000) %>%
abs %>% `*` (50) %>%
matrix(ncol=100) %>%
rowMeans %>% round %>%
`%%`(7) %>% hist
%>% （向右操作符，forward-pipe operator）是最常用的一种操作符，就是把左侧准备的数据或表达式，传递给右侧的函数调用或表达式进行运行，可以连续操作就像一个链条一样。现实原理如下图所示，使用%>%把左侧的程序的数据集A传递右侧程序的B函数，B函数的结果数据集再向右侧传递给C函数，最后完成数据计算。
二、%T>%（向左操作符，tee operator)
我们把上面的需求稍微调整一下，在最后增加一个要求。
1.取10000个符合正态分布的随机数。
2.求这个10000个数的绝对值，然后乘以50。
3.把结果转换成一个100行100列的矩阵。
4.计算矩阵中每行的均值，并四舍五入只保留整数。
5.把结果除以7求余数，并话出余数的直方图。
6.对余数求和
如果我们还用%>%操作符，就会得到如下的错误
library(magrittr)
set.seed(123)
rnorm(10000) %>%
abs %>% `*` (50) %>%
matrix(ncol=100) %>%
rowMeans %>% round %>%
`%%`(7) %>% hist %>% sum
由于输出直方图后，返回值为空，那么再继续使用管道，就会把空值向右进行传递，这样计算最后一步时就会出错。这时我们需求的是，把除以7的余数向右传递给最后一步求和。
对于这种情况，我们就可以用到** %T>% **了，%T>%（向左操作符，tee operator)，其实功能和 %>% 基本是一样的，只不过它是把左边的值做为传递的值，而不是这一步计算得到的值。这种情况的使用场景也是很多的，比如，你在数据处理的中间过程，需要打印输出或图片输出，这时整个过程就会被中断，用向左操作符，就可以解决这样的问题。
我们来看看效果
library(magrittr)
set.seed(123)
rnorm(10000) %>%
abs %>% `*` (50) %>%
matrix(ncol=100) %>%
rowMeans %>% round %>%
`%%`(7) %T>% hist %>% sum
这个时候我们可以正常的得到柱形图和最后的和
%T>%现实原理如下图所示，使用%T>%把左侧的程序的数据集A传递右侧程序的B函数，B函数的结果数据集不再向右侧传递，而是把B左侧的A数据集再次向右传递给C函数，最后完成数据计算。
三、** %$%** (解释操作符，exposition pipe-operator)
**%%，在右侧的函数中可以直接使用列名操作数据。
现实原理如下图所示，使用%$%把左侧的程序的数据集A传递右侧程序的B函数，同时传递数据集A的属性名，作为B函数的内部变量方便对A数据集进行处理，最后完成数据计算。
下面定义一个10行3列的data.frame，列名分别为x,y,z，获取x列大于5的数据集。使用 %$% 把列名x直接传到右侧进行判断。这里.代表左侧的完整数据对象。一行代码就实现了需求，而且这里不需要显示的定义中间变量。
set.seed(123)
data.frame(x=1:10,y=rnorm(10),z=letters[1:10]) %$% .[x>5,]
如果不使用%$%，我们通常的代码写法为：
library(magrittr)
set.seed(123)
df<-data.frame(x=1:10,y=rnorm(10),z=letters[1:10])
df[df$x>5,]
四、**%<>% **(复合赋值操作符，compound assignment pipe-operator)
%<>%复合赋值操作符， 功能与 %>% 基本是一样的，多了一项额外的操作，就是把结果写回到最左侧的对象（覆盖原来的值）。比如，我们需要对一个数据集进行排序，那么需要获得排序的结果，用%<>%就是非常方便的。
现实原理如下图所示，使用%<>%把左侧的程序的数据集A传递右侧程序的B函数，B函数的结果数据集再向右侧传递给C函数，C函数结果的数据集再重新赋值给A，完成整个过程。
library(magrittr)
set.seed(123)
x<-rnorm(10)
x %>% abs %>% sort
x
取完绝对值，排完序之后的结果并没有直接写到x里面去
但是如果使用%<>%操作符，你会发现取完绝对值，排完序之后的结果直接覆盖掉了原来的x。
library(magrittr)
set.seed(123)
x<-rnorm(10)
x %<>% abs %>% sort
x
今天的分享就先到这里，希望大家有所收货，并能学以致用。
