Pipe In R: Koblingsfunksjoner med Dplyr
I denne opplæringen lærer du hvordan du kobler funksjoner sammen ved å bruke dplyr-røroperatøren i programmeringsspråket R.
I denne opplæringen lærer du hvordan du kobler funksjoner sammen ved å bruke røroperatøren i programmeringsspråket R.
Dette er noen av de grunnleggende funksjonene i R:
Dplyren i R kan sees på som en grammatikk for datamanipulering. Legg merke til hvordan hver funksjon er et verb, og når de plasseres sammen, utgjør de en form for kommando. Alle disse funksjonene er ment å fungere sammen.
Som vist i siste rad i tabellen er røroperatøren i R representert med %>% som lar deg koble funksjoner sammen.
I denne opplæringen lærer du hvordan du kjører vanlige dplyr-funksjoner og deretter bruker røroperatøren til å lenke dem sammen.
Innholdsfortegnelse
Bruk av røroperatøren i R for å forenkle koden
Åpne R-programmet. I det tomme skriptet må du ringe inn et bibliotek ved å bruke tidyverse- og Lahman -bibliotekene.
For dette eksemplet, la oss finne gevinstene for hvert lag siden år 2000.
Du kan skrive koden på flere måter.
Den første er å kontinuerlig omfordele team. Du må filtrere team etter år-ID og deretter gruppere dem etter team-ID. For å få gjennomsnitt, min og maks, må du brukefunksjon.
Når du kjører R-koden, får du en tabell som viser teamID, gjennomsnitt, min og maks.
Denne koden inneholder imidlertid for mange tastetrykk.
Så la oss prøve den andre måten å få resultatene på én gang, og det er ved å bruke røroperatøren.
Tastatursnarveien for røroperatøren er CTRL+SHIFT+M . Dette lar deg overføre teamets dataramme til de neste trinnene.
For koden trenger du ikke å tilordne team til hver funksjon. Du trenger bare å bruke røroperatøren mellom hver funksjon for å overføre datarammen til hele koden.
Når du kjører den, får du de samme resultatene som den forrige metoden.
Røroperatøren lar deg effektivisere og forenkle koden din. Det tar imidlertid litt tid å venne seg til å bruke denne operatøren. Men når du først har forstått hvordan det fungerer, blir det en enklere oppgave å lage et R-skript.
Gjør endringer i koden
Bruk av en røroperatør gjør det også enklere å gjøre endringer i R-koden din.
For eksempel, hvis du vil legge til flere kommandoer, trenger du bare å inkorporere en annen kodelinje og lenke den til den eksisterende koden ved hjelp av røroperatøren.
Husk at dette ikke er å tilordne resultatene til et objekt. Det er bare å ta teamets dataramme og kjøre den gjennom disse funksjonene for å generere en utgang.
For å tilordne resultatene til et objekt, må du bruke piloperatoren ( <> ).
Konklusjon
Røroperatøren lar deg strømlinjeforme koden din i R. Den hjelper deg med å eliminere prosessen med å måtte tilordne variabler og data kontinuerlig gjennom R-skriptet ditt. Sammen med kolonnen og i tidyverse-biblioteket, lar det brukere enkelt manipulere data i R.
Dette er en av fordelene med å bruke tidyverse-biblioteket. Det er et flott verktøy for brukere som driver med statistikk og datavitenskap.
Beste ønsker,
I denne opplæringen lærer du hvordan du kobler funksjoner sammen ved å bruke dplyr-røroperatøren i programmeringsspråket R.
RANKX fra LuckyTemplates lar deg returnere rangeringen til et spesifikt tall i hver tabellrad som utgjør en del av en liste med tall.
Lær hvordan du demonterer en PBIX-fil for å trekke ut LuckyTemplates-temaer og bilder fra bakgrunnen og bruke den til å lage rapporten din!
Excel Formulas Cheat Sheet: Mellomveiledning
LuckyTemplates-kalendertabell: Hva er det og hvordan du bruker det
Lær hvordan du installerer programmeringsspråket Python i LuckyTemplates og hvordan du bruker verktøyene til å skrive koder og vise visuelle elementer.
Lær hvordan du beregner dynamiske fortjenestemarginer ved siden av LuckyTemplates og hvordan du kan få mer innsikt ved å grave dypere inn i resultatene.
Lær hvordan du sorterer feltene fra kolonner med utvidet datotabell på riktig måte. Dette er en god strategi å gjøre for vanskelige felt.
I denne artikkelen går jeg gjennom hvordan du kan finne de beste produktene dine per region ved å bruke DAX-beregninger i LuckyTemplates, inkludert TOPN- og CALCUATE-funksjonene.
Lær hvordan du bruker en søppeldimensjon for flagg med lav kardinalitet som du ønsker å inkludere i datamodellen din på en effektiv måte.