Magrittr包：简化你的R代码

来源 | R友舍

1，R Coder的福音

Magrittr包实现了UNIX下的流式操作，即在R的编程环境下，也可以实现UNIX下的|管道符的操作，如下：
`> iris[,1:4] %>%

colSums`

得到如下结果：

Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width 876.5 458.6 563.7 179.9

管道操作真的减少了代码量，节省时间，对于R CODER来说一个福音。再也不用没操作一次就赋值一个变量了。

2，下面简单介绍四种常用的管道操作：

%>%:
- 常用的管道操作就是%>%了，见上面的例子。它的作用就是把当前操作的结果，传递给下一步，然后继续操作，继续传递……
- 这个基本满足60%的R CODER的需求了吧。
%$%:
- 当然，在特殊的情况下，比如生成新的变量，下一个操作需要用到变量的name，需要把这个变量传递下去，则需要%$%；
- 比如：
  data.frame(z = rnorm(100)) %$% ts.plot(z),这个地方，ts.plot()需要使用z这个name，所以需要把它传递下去，如果用%>%则不能实现这个功能。
%T%:
- 在更特殊的情况下，比如Plot等函数不能产生数据的结果，比如在a->plot->c过程中，plot不传递数据给c，但是我们还想在C用a的数据，怎么办?
- 这个时候下，就需要%T>%的操作符，如下：
  rnorm(200) %>% matrix(ncol = 2) %T>% plot %>% # plot usually does not return anything. colSums
%<>%:
- 还有一种，是左边的数据可以被更新，如下： x <- rnorm(100) x %<>% abs %>% sort，从这个可以看到，x是经过了abs和sort之后的，最后的结果是排序后正的随机数。

3，管道操作后数据的调用

除%T>%和%$%可以使用变量以外，%>%之后的数据使用也很重要。使用.（dot)作为变量使用，比较方便，如下：

x %>% f is equivalent to f(x):
x %>% f(y) is equivalent to f(x, y):
y %>% f(x, .) is equivalent to f(x, y) and z %>% f(x, y, arg = .) is equivalent to f(x, y, arg = z):
1:10 %>% {c(min(.), max(.))} is equivalent to c(min(1:10), max(1:10)).:
a %>% (function(x) x^2), and 1:10 %>% (call("sum"))
还可以直接赋值新变量，比如 iris[1:4,] %>% { my_data <- . colSums(my_data) }

有了上述介绍的管道操作功能，基本就可以满足日常的数据的处理了。

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