Pipe In R: Dplyr로 함수 연결하기

이 자습서에서는 R 프로그래밍 언어에서 dplyr 파이프 연산자를 사용하여 함수를 함께 연결하는 방법을 배웁니다 .

다음은 R의 기본 기능 중 일부입니다.

R의 dplyr는 데이터 조작의 문법으로 볼 수 있습니다. 각 기능이 어떻게 동사인지, 그리고 함께 배치될 때 명령의 한 형태를 구성하는지 주목하십시오. 이러한 모든 기능은 함께 작동하도록 되어 있습니다.

표의 마지막 행에서 볼 수 있듯이 R의 파이프 연산자는 함수를 함께 연결할 수 있도록 하는 %>% 로 표시됩니다.

이 자습서에서는 일반적인 dplyr 함수를 실행한 다음 파이프 연산자를 사용하여 함께 연결하는 방법을 배웁니다.

목차

• R에서 파이프 연산자를 사용하여 코드 단순화
  • 코드 변경
• 결론

R에서 파이프 연산자를 사용하여 코드 단순화

R 프로그램을 엽니다. 빈 스크립트에서 tidyverse 및 Lahman 라이브러리를 사용하여 라이브러리를 호출해야 합니다 .

이 예에서는 2000년 이후 각 팀의 평균, 최소 및 최대 승리를 찾아보겠습니다 .

다양한 방법으로 코드를 작성할 수 있습니다.

첫 번째는 지속적으로 팀을 재배치하는 것입니다. yearID로 팀을 필터링한 다음 팀 ID로 그룹화해야 합니다. 평균, 최소값, 최대값을 얻으려면 함수를 사용해야 합니다.

R 코드를 실행하면 teamID, 평균, 최소값 및 최대값을 보여주는 테이블이 표시됩니다.

그러나 이 코드에는 너무 많은 키 입력이 포함되어 있습니다.

따라서 파이프 연산자를 사용하여 한 번에 결과를 얻는 다른 방법을 시도해 봅시다.

파이프 연산자의 키보드 단축키는 CTRL+SHIFT+M 입니다 . 이를 통해 팀 데이터 프레임을 다음 단계로 전달할 수 있습니다 .

코드의 경우 팀을 각 기능에 다시 할당할 필요가 없습니다. 데이터 프레임을 전체 코드로 옮기려면 각 함수 사이에 파이프 연산자만 사용하면 됩니다.

실행하면 이전 방법과 동일한 결과를 얻을 수 있습니다.

파이프 연산자를 사용하면 코드를 간소화하고 단순화할 수 있습니다. 그러나 이 연산자를 사용하는 데 익숙해지는 데 시간이 걸립니다. 그러나 작동 방식을 이해하면 R 스크립트를 만드는 작업이 더 쉬워집니다.

코드 변경

파이프 연산자를 사용하면 R 코드를 더 쉽게 변경할 수도 있습니다.

예를 들어 더 많은 명령을 추가하려면 다른 코드 줄을 통합하고 파이프 연산자를 사용하여 기존 코드에 연결하기만 하면 됩니다.

이것은 개체에 결과를 할당하는 것이 아님을 명심하십시오. 팀 데이터 프레임 만 가져오고 이러한 기능을 통해 실행하여 출력을 생성합니다.

개체에 결과를 할당하려면 화살표 연산자( <> ) 를 사용해야 합니다 .

결론

파이프 연산자를 사용하면 R에서 코드를 간소화할 수 있습니다. R 스크립트 전체에서 변수와 데이터를 지속적으로 재할당해야 하는 프로세스를 제거하는 데 도움이 됩니다. tidyverse 라이브러리의 열 및 행 연산자 와 함께 사용자가 R에서 데이터를 쉽게 조작할 수 있습니다.

이것은 tidyverse 라이브러리를 사용하는 이점 중 하나입니다. 통계 및 데이터 과학을 다루는 사용자를 위한 훌륭한 도구입니다.

모두 제일 좋다,