如何使用具有多参数函数的magrittr管道？

Question

对于单参数函数，将“标准”R代码翻译为magrittr管道样式是相当简单的。

mean(rnorm(100)) 

成为

rnorm(100) %>% mean 

对于多参数的函数，这是我不明白什么是最好的生活方式是。有两种情况。

首先，附加参数是常量的情况。在这种情况下，您可以创建一个匿名函数来更改常量值。例如：

mean(rnorm(100, trim = 0.5)) 

变得

rnorm(100) %>% (function(x) mean(x, trim = 0.5)) 

其次，如果需要多个参数向量的情况下。在这种情况下，您可以将输入组合到一个列表中，并创建一个匿名函数，该函数对列表元素进行操作。

cor(rnorm(100), runif(100)) 

成为

list(x = rnorm(100), y = runif(100)) %>% (function(l) with(l, cor(x, y))) 

在这两种情况下，我的解决方案似乎不多，所以我觉得我缺少一个更好的方式来做到这一点笨重。我应该如何将多个参数传递给函数？

Answer 1

使用PIPER封装为COR-例的解决办法是：

PIPER：

set.seed(123) 
rnorm(100) %>>% cor(runif(100)) 

[1] 0.05564807 

margrittr：

set.seed(123) 
rnorm(100) %>% cor(y = runif(100)) 

[1] 0.05564807 

有一个极好的PIPER教程available来自包的授权者。没有太多:-)

Answer 2

第一个问题可以通过%>%的巧妙评估来解决。笨重的解决方案简化为：

rnorm(100) %>% mean(trim = 0.5) 

第二个问题可以通过类似的方式简化，但不清楚这是否是“最佳”解决方案。

rnorm(100) %>% cor(y = runif(100)) 

Answer 3

以V 1.5在这种情况下的差异有两种选择：

list(x = rnorm(100), y = runif(100)) %$% cor(x, y) 

这是essemtially一样

list(x = rnorm(100), y = runif(100)) %>% with(cor(x, y)) # you could also do this earlier 

或者

list(x = rnorm(100), y = runif(100)) %>% { cor(.$x, .$y) } 

{对在运行中创建一个lambda（一元函数），因此您不必完成整个(function(x) { ... })的事。作为一个附注，inset和inset2别名可以被用来“拾取”流水线中的值，例如，名单。