Труба в R: підключення функцій за допомогою Dplyr
У цьому підручнику ви дізнаєтесь, як об’єднати функції разом за допомогою оператора каналу dplyr мовою програмування R.
У цьому підручнику ви дізнаєтесь, як об’єднати функції разом за допомогою оператора каналу мовою програмування R.
Ось деякі з основних функцій у R:
Dplyr у R можна розглядати як граматику маніпулювання даними. Зверніть увагу на те, що кожна функція є дієсловом, і коли вони поєднані разом, вони утворюють форму наказу. Усі ці функції призначені для спільної роботи.
Як показано в останньому рядку таблиці, оператор конвеєра в R представлений як %>% , що дозволяє з’єднувати функції разом.
У цьому підручнику ви дізнаєтесь, як запускати звичайні функції dplyr, а потім використовувати оператор каналу, щоб об’єднати їх разом.
Зміст
Використання оператора каналу в R для спрощення коду
Відкрийте програму R. У порожньому сценарії вам потрібно викликати бібліотеку за допомогою бібліотек tidyverse та Lahman .
Для цього прикладу давайте знайдемо перемоги кожної команди з 2000 року.
Ви можете написати код кількома способами.
По-перше, це постійне перепризначення команд. Вам потрібно відфільтрувати команди за ідентифікатором року, а потім згрупувати їх за ідентифікатором команди. Щоб отримати середнє, мінімальне та максимальне значення, потрібно використовуватифункція.
Коли ви запустите код R, ви отримаєте таблицю, у якій показано teamID, середнє, мінімальне та максимальне значення.
Однак цей код містить занадто багато натискань клавіш.
Отже, давайте спробуємо інший спосіб отримати результати за один раз, а саме за допомогою оператора каналу.
Комбінація клавіш для оператора каналу — CTRL+SHIFT+M . Це дозволяє вам передати фрейм даних ваших команд на наступні кроки.
Для коду вам не потрібно перепризначати команди для кожної функції. Вам потрібно лише використовувати оператор каналу між кожною функцією, щоб перенести кадр даних на весь код.
Запустивши його, ви отримаєте ті самі результати, що й попередній метод.
Оператор каналу дозволяє оптимізувати та спростити ваш код. Однак використання цього оператора потребує деякого часу, щоб звикнути. Але як тільки ви зрозумієте, як це працює, створення сценарію R стане легшим завданням.
Внесення змін до Кодексу
Використання оператора каналу також полегшує внесення змін до вашого коду R.
Наприклад, якщо ви хочете додати більше команд, вам потрібно лише включити інший рядок коду та зв’язати його з існуючим кодом за допомогою оператора каналу.
Майте на увазі, що це не присвоєння результатів об’єкту. Це лише бере кадр даних команд і запускає його через ці функції, щоб створити вихід.
Щоб призначити результати об’єкту, потрібно скористатися оператором зі стрілкою ( <> ).
Висновок
Оператор конвеєра дозволяє оптимізувати ваш код у R. Це допомагає усунути процес постійного перепризначення змінних і даних у вашому сценарії R. Разом зі стовпцем і в бібліотеці tidyverse це дозволяє користувачам легко маніпулювати даними в R.
Це одна з переваг використання бібліотеки tidyverse. Це чудовий інструмент для користувачів, які мають справу зі статистикою та наукою про дані.
Все найкраще,
У цьому підручнику ви дізнаєтесь, як об’єднати функції разом за допомогою оператора каналу dplyr мовою програмування R.
RANKX від LuckyTemplates дозволяє повернути рейтинг певного числа в кожному рядку таблиці, який є частиною списку чисел.
Дізнайтеся, як розібрати файл PBIX, щоб витягти теми та зображення LuckyTemplates із фону та використовувати їх для створення звіту!
Шпаргалка формул Excel: Посібник середнього рівня
Календарна таблиця LuckyTemplates: що це таке та як ним користуватися
Дізнайтеся, як інсталювати мову програмування Python у LuckyTemplates і як використовувати її інструменти для написання кодів і відображення візуальних елементів.
Дізнайтеся, як обчислювати динамічну маржу прибутку за допомогою LuckyTemplates і як ви можете отримати більше інформації, глибше досліджуючи результати.
Дізнайтеся, як правильно сортувати поля зі стовпців розширеної таблиці дат. Це хороша стратегія для складних полів.
У цій статті я поясню, як знайти найпопулярніші продукти для регіону за допомогою обчислень DAX у LuckyTemplates, включаючи функції TOPN і CALCULATE.
Дізнайтеся, як використовувати вимірювання сміття для позначок низької потужності, які ви хочете ефективно включити у свою модель даних.