Pipe In R: Funktionen mit Dplyr verbinden

Pipe In R: Funktionen mit Dplyr verbinden

In diesem Tutorial erfahren Sie, wie Sie Funktionen mithilfe des Pipe-Operators dplyr in der Programmiersprache R verketten.

Dies sind einige der Grundfunktionen in R:

Pipe In R: Funktionen mit Dplyr verbinden

Der dplyr in R kann als Grammatik der Datenmanipulation betrachtet werden. Beachten Sie, dass jede Funktion ein Verb ist und zusammen eine Befehlsform darstellt. Alle diese Funktionen sollen zusammenarbeiten.

Wie in der letzten Zeile der Tabelle gezeigt, wird der Pipe-Operator in R durch %>% dargestellt , wodurch Sie Funktionen miteinander verbinden können.

In diesem Tutorial erfahren Sie, wie Sie gängige dplyr-Funktionen ausführen und diese dann mit dem Pipe-Operator verketten.

Inhaltsverzeichnis

Verwenden des Pipe-Operators in R zur Vereinfachung von Code

Öffnen Sie das R-Programm. Im leeren Skript müssen Sie eine Bibliothek mithilfe der Bibliotheken Tidyverse und Lahman aufrufen .

Für dieses Beispiel ermitteln wir die durchschnittlichen, minimalen und maximalen Siege für jedes Team seit dem Jahr 2000.

Pipe In R: Funktionen mit Dplyr verbinden

Sie können den Code auf verschiedene Arten schreiben.

Die erste besteht darin, die Teams kontinuierlich neu zuzuteilen. Sie müssen Teams nach Jahres-ID filtern und sie dann nach Team-ID gruppieren. Um den Mittelwert, das Minimum und das Maximum zu erhalten, müssen Sie die Funktion verwenden .

Wenn Sie den R-Code ausführen, erhalten Sie eine Tabelle mit der Team-ID, dem Mittelwert, dem Minimum und dem Maximum.

Pipe In R: Funktionen mit Dplyr verbinden

Dieser Code enthält jedoch zu viele Tastenanschläge.

Versuchen wir es also mit der anderen Möglichkeit, die Ergebnisse auf einmal zu erhalten, und zwar mit dem Pipe-Operator.

Die Tastenkombination für den Pipe-Operator lautet STRG+UMSCHALT+M . Dadurch können Sie den Datenrahmen Ihres Teams an die nächsten Schritte weitergeben .

Pipe In R: Funktionen mit Dplyr verbinden

Für den Code müssen Sie nicht jeder Funktion Teams neu zuweisen. Sie müssen nur den Pipe-Operator zwischen den einzelnen Funktionen verwenden, um den Datenrahmen auf den gesamten Code zu übertragen.

Wenn Sie es ausführen, erhalten Sie die gleichen Ergebnisse wie bei der vorherigen Methode.

Pipe In R: Funktionen mit Dplyr verbinden

Mit dem Pipe-Operator können Sie Ihren Code rationalisieren und vereinfachen. Allerdings ist die Verwendung dieses Operators etwas gewöhnungsbedürftig. Aber sobald Sie verstanden haben, wie es funktioniert, wird die Erstellung eines R-Skripts eine einfachere Aufgabe.

Änderungen am Code vornehmen

Durch die Verwendung eines Pipe-Operators können Sie außerdem einfacher Änderungen an Ihrem R-Code vornehmen.

Wenn Sie beispielsweise weitere Befehle hinzufügen möchten, müssen Sie lediglich eine weitere Codezeile einbinden und diese mithilfe des Pipe-Operators mit dem vorhandenen Code verketten.

Pipe In R: Funktionen mit Dplyr verbinden

Beachten Sie, dass die Ergebnisse dabei nicht einem Objekt zugewiesen werden. Es geht lediglich darum, den Datenrahmen des Teams durch diese Funktionen laufen zu lassen, um eine Ausgabe zu generieren.

Um die Ergebnisse einem Objekt zuzuordnen, müssen Sie den Pfeiloperator ( <> ) verwenden.

Pipe In R: Funktionen mit Dplyr verbinden

Abschluss

Mit dem Pipe-Operator können Sie Ihren Code in R optimieren. Er trägt dazu bei, dass Sie Variablen und Daten im gesamten R-Skript nicht ständig neu zuweisen müssen. Zusammen mit den Spalten- und Zeilenoperatoren in der Tidyverse-Bibliothek ermöglicht es Benutzern die einfache Manipulation von Daten in R.

Dies ist einer der Vorteile der Verwendung der Tidyverse-Bibliothek. Es ist ein großartiges Tool für Benutzer, die sich mit Statistik und Datenwissenschaft beschäftigen.

Alles Gute,


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