管道函数(%>%)很简单

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％>％来自dplyr包的管道函数，其作用是将前一步的结果直接传参给下一步的函数，从而省略了中间的赋值步骤，可以大量减少内存中的对象，节省内存

符号%>%，这是管道操作，其意思是将%>%左边的对象传递给右边的函数，作为第一个选项的设置（或剩下唯一一个选项的设置）

x %>% f(y) 等同于 f(x, y)
y %>% f(x, ., z) 等同于 f(x, y, z )
直接上栗子?：
library(data.table)
library(tidyr)
# 先虚构一数据框
set.seed(1)
date <- as.Date('2016-11-01') + 0:14
hour <- sample(1:24, 15)
min <- sample(1:60, 15)
second <- sample(1:60, 15)
event <- sample(letters, 15)
data <- data.table(date, hour, min, second, event)
head(data)[0:2]
##          date hour min second event
## 1: 2016-11-01    7  30     29     u
## 2: 2016-11-02    9  43     36     a
typeof(data)
## [1] "list"

------------------------------------------管道函数(%>%)很简单-------------------------
# 把date，hour，min和second列合并为新列datetime
# R中的日期时间格式为"Year-Month-Day-Hour:Min:Second"
#（一）(%>%) 合着写
dataNew <- data %>%unite(datehour, date, hour, sep = ' ') %>%unite(datetime, datehour, min, second, sep = ':')
dataNew
##                datetime event
##  1:  2016-11-01 7:30:29     u
##  2:  2016-11-02 9:43:36     a
##  3: 2016-11-03 13:58:60     l
##  4: 2016-11-04 20:22:11     q
##  5:  2016-11-05 5:44:47     p
##  6: 2016-11-06 18:52:37     k
##  7: 2016-11-07 19:12:43     r
##  8:  2016-11-08 12:35:6     i
##  9:  2016-11-09 11:7:38     e
## 10:  2016-11-10 1:14:21     b
## 11:  2016-11-11 3:20:42     w
## 12:  2016-11-12 14:1:32     t
## 13: 2016-11-13 23:19:52     h
## 14: 2016-11-14 21:41:26     s
## 15:  2016-11-15 8:16:25     o
# #（二）(%>%) 分步写
dataNew <- data %>%unite(datehour, date, hour, sep = ' '); dataNew
##          datehour min second event
##  1:  2016-11-01 7  30     29     u
##  2:  2016-11-02 9  43     36     a
##  3: 2016-11-03 13  58     60     l
##  4: 2016-11-04 20  22     11     q
##  5:  2016-11-05 5  44     47     p
##  6: 2016-11-06 18  52     37     k
##  7: 2016-11-07 19  12     43     r
##  8: 2016-11-08 12  35      6     i
##  9: 2016-11-09 11   7     38     e
## 10:  2016-11-10 1  14     21     b
## 11:  2016-11-11 3  20     42     w
## 12: 2016-11-12 14   1     32     t
## 13: 2016-11-13 23  19     52     h
## 14: 2016-11-14 21  41     26     s
## 15:  2016-11-15 8  16     25     o
dataNew %>% unite(datetime, datehour, min, second, sep = ':')
##                datetime event
##  1:  2016-11-01 7:30:29     u
##  2:  2016-11-02 9:43:36     a
##  3: 2016-11-03 13:58:60     l
##  4: 2016-11-04 20:22:11     q
##  5:  2016-11-05 5:44:47     p
##  6: 2016-11-06 18:52:37     k
##  7: 2016-11-07 19:12:43     r
##  8:  2016-11-08 12:35:6     i
##  9:  2016-11-09 11:7:38     e
## 10:  2016-11-10 1:14:21     b
## 11:  2016-11-11 3:20:42     w
## 12:  2016-11-12 14:1:32     t
## 13: 2016-11-13 23:19:52     h
## 14: 2016-11-14 21:41:26     s
## 15:  2016-11-15 8:16:25     o
# #（三）不用％>％也能写
dt<-unite(data,datehour, date, hour, sep = ' ')
dt
##          datehour min second event
##  1:  2016-11-01 7  30     29     u
##  2:  2016-11-02 9  43     36     a
##  3: 2016-11-03 13  58     60     l
##  4: 2016-11-04 20  22     11     q
##  5:  2016-11-05 5  44     47     p
##  6: 2016-11-06 18  52     37     k
##  7: 2016-11-07 19  12     43     r
##  8: 2016-11-08 12  35      6     i
##  9: 2016-11-09 11   7     38     e
## 10:  2016-11-10 1  14     21     b
## 11:  2016-11-11 3  20     42     w
## 12: 2016-11-12 14   1     32     t
## 13: 2016-11-13 23  19     52     h
## 14: 2016-11-14 21  41     26     s
## 15:  2016-11-15 8  16     25     o
dt2<-unite(dt,datatime,datehour, min, second, sep = ':')
dt2
##                datatime event
##  1:  2016-11-01 7:30:29     u
##  2:  2016-11-02 9:43:36     a
##  3: 2016-11-03 13:58:60     l
##  4: 2016-11-04 20:22:11     q
##  5:  2016-11-05 5:44:47     p
##  6: 2016-11-06 18:52:37     k
##  7: 2016-11-07 19:12:43     r
##  8:  2016-11-08 12:35:6     i
##  9:  2016-11-09 11:7:38     e
## 10:  2016-11-10 1:14:21     b
## 11:  2016-11-11 3:20:42     w
## 12:  2016-11-12 14:1:32     t
## 13: 2016-11-13 23:19:52     h
## 14: 2016-11-14 21:41:26     s
## 15:  2016-11-15 8:16:25     o
关注
使用%＞%符号将多个函数串起来：R语言
CyberWizarDD的博客
08-25 185
R语言提供了一种方便的方式来串联多个函数，即使用管道操作符：%>%。在本文中，我们将详细介绍如何使用%>%符号，并提供相应的源代码示例。总结起来，使用%>%符号将多个函数串起来是R语言中一种强大的数据处理技巧。通过使用%>%符号，我们可以将数据处理过程以一种清晰、连贯的方式表达出来，避免了多次中间结果的赋值和嵌套函数调用的复杂性。首先，我们需要确保安装了magrittr包，该包提供了%>%操作符。通过使用%>%符号，我们可以更直观地表达函数的串联关系。安装完毕后，我们就可以开始使用%>%操作符了。
R语言入门：使用管道操作符%＞%进行数据处理
2301_79330513的博客
08-28 549
它使得数据处理的代码更加简洁、可读性更高，同时减少了中间变量的使用。使用管道操作符可以帮助我们更好地组织和理解数据处理的过程。假设我们有一个包含学生信息的数据集，包括学生姓名、年龄和成绩。我们希望按照成绩的降序对学生进行排名，并选取前五名学生的信息。的作用是将前一个表达式的输出作为后一个表达式的输入。这种方式可以使代码的阅读和编写更加流畅，减少了中间变量的使用，提高了代码的可读性和可维护性。是一个非常有用的工具，可以帮助我们以更清晰和简洁的方式处理数据。安装和加载完成后，我们就可以开始使用管道操作符。
oracle管道化表函数
(Andrew)的专栏
10-13 3005
转自：http://pengfeng.javaeye.com/blog/260360 在我所做过和参与的大多数项目中,都会有用户提出的复杂的一些统计报表之内的功能要求,根据统计的复杂程度、效率及JAVA程序调用的方便性方面考虑,主要总结出以下几种方案：1、SQL语句该方案只能实现一些相对简单些的查询统计功能，语句嵌套多、写起来特别复杂，使程序的可读性变差，下面是实现一个按照
R 语言管道操作符 %＞% 详解：让代码更简洁高效
最新发布
2301_78798886的博客
07-11 763
管道操作符%>%来自于magrittr包，它的核心作用是将前一个函数的输出作为后一个函数的第一个参数。通过使用管道符，可以避免多层函数嵌套，使代码的逻辑更加清晰。# 加载magrittr包以使用管道操作符管道操作符%>%是 R 语言中一个强大而优雅的工具，它能让你的代码更加简洁、易读和易于维护。通过本文的介绍和示例，你应该能够掌握管道操作符的基本和进阶用法，并在实际的数据处理工作中灵活运用。希望这篇文章能帮助你提升 R 语言编程效率！
管道函数
02-17 323
表函数：将一个运算的结果直接输送到下一个运算中，不需要创建临时关系表来保存中间结果。表函数可以直接用SQL语句进行查询。 Example: SELECT * FROM table(func()),使用起来好像是...
python中的管道函数_管道函数(%>%)很简单
weixin_42151036的博客
02-03 1202
符号%>%，这是管道操作，其意思是将%>%左边的对象传递给右边的函数，作为第一个选项的设置(或剩下唯一一个选项的设置)x %>%f(y) 等同于 f(x, y)y %>%f(x, ., z) 等同于 f(x, y, z )直接上栗子????：library(data.table)library(tidyr)# 先虚构一数据框set.seed(1)date hour min sec...
使用管道操作符“%＞%”在R语言中进行数据处理
CyberLynxO的博客
08-29 1652
总结起来，管道操作符“%>%”是R语言中的一个非常实用的工具，它可以简化代码并提高可读性。在使用管道操作符时，我们可以将一个函数的输出结果直接传递给下一个函数，而无需将中间结果保存在变量中。在R语言中，管道操作符“%>%”是一个非常有用的工具，它可以简化代码并提高可读性。该操作符允许我们将一个函数的输出作为另一个函数的输入，以此来构建连续的数据处理流程。通过上述示例，我们可以看到管道操作符的强大之处。在实际的数据分析和处理中，管道操作符是一个非常有用的工具，可以提高我们的工作效率和代码的可读性。
错误于rna_data %>% normalized_data <- log2(rna_data[, -1] + 1): 没有"%>%<-"这个函数
03-18
用户遇到的错误信息是“没有%>%函数”，这通常意味着管道操作符没有被正确加载到环境中。可能的原因是用户没有安装相应的包，或者虽然安装了但没有加载。此外，有时候用户可能没有使用library(dplyr)或者library...
r语言报错说没有%>%这个函数请问怎么解决
03-15
我记得`%>%`是magrittr包引入的管道操作符，但后来也被dplyr包所依赖并自动加载。所以用户可能没有安装或加载这些包。 接下来，我应该先确认用户是否安装了必要的包，比如dplyr或magrittr。如果未安装，需要指导...
Oracle管道函数(Pipelined Table Function)介绍
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老徐的博客只有干货
05-29 3万+
一 概述： 1、管道函数即是可以返回行集合（可以使嵌套表nested table 或数组 varray）的函数，我们可以像查询物理表一样查询它或者将其 赋值给集合变量。 2、管道函数为并行执行，在普通的函数中使用dbms_output输出的信息，需要在服务器执行完整个函数后一次性的返回给客户端。如果需要在客户端 实时的输出函数执行过程中的一些信息，在oracle9i以后...
ORACLE管道函数
AHUA1001的专栏
11-18 281
DROP TYPE ty_str_split ; DROP FUNCTION fn_split ; CREATE OR REPLACE TYPE ty_str_split IS TABLE OF VARCHAR2 (4000); CREATE OR REPLACE FUNCTION fn_split (p_str IN VARCHAR2, p_delimiter IN VARCHAR2) RETU...
Oracle函数中使用管道函数
banchengge1199的博客
11-02 867
我自己比较偏爱MySQL和MongoDB，但是公司一直都是使用Oracle，所以和Oracle打交道特别多，但是不得不说Oracle里面很多功能做的很不错，废话不多说，直接说下在Oracle的Function中使用PIPELINED，有些人叫它“管道流函数”，有些人叫它“管道表函数”这里我就叫它“管道函数”吧！ 阅读目录： 　　1.函数介绍　　2.管道函数介绍　　3.创建函数　...
R语言————管道符————%>%
babychrislee3的博客
12-16 2985
计算向量x的log值的指数函数值的绝对值的整数近似值 平常： round(abs(exp((log(x))))) 利用管道符号： library(dplyr) #使用dplyr包功能 x %>% log( ) %>% exp( ) %>% abs( ) %>% round( ) ...
管道函数示例
winingblog
04-23 911
create or replace type rang_date_tbl_type as table of date;create or replace function get_range_date(from_dt date default null,to_dt date default null) return rang_date_tbl_type pipelined is start_dt ...
pipeline function管道函数
crbzijz188696507的博客
10-10 804
oracle管道函数是一类特殊的函数，oracle管道函数返回值类型必须为集合。 在普通的函数中，使用dbms_output输出的信息，需要在服务器执行完整个函数后一次性的返回给客户端。...
Oracle管道函数
aspire_cj的博客
01-21 274
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 欢迎使用Markdown编辑器 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Mar
%>% 什么意思
06-01
`%>%` 是 R 语言中 `magrittr` 包（也被 `dplyr` 等包广泛使用）引入的一个管道操作符。它的作用是将前一个表达式的结果作为第一个参数传递给后一个函数，从而让代码更加简洁、可读。 ### 回答问题 - 给出解释 以下是一个简单的例子来说明 `%>%` 的用法： ```R library(magrittr) # 假设我们有一组数据 data <- c(1, 2, 3, 4, 5) # 使用传统方式 result <- sum(log(data)) # 使用管道操作符 %>% result <- data %>% log() %>% sum() ``` #### 解释： - 在传统方式中，我们需要手动将 `log(data)` 的结果传递给 `sum()` 函数。 - 使用 `%>%` 后，我们可以将 `data` 先传递给 `log()`，然后将其结果传递给 `sum()`。 - 这样可以让代码更直观地表示数据流动的方向，减少嵌套调用的复杂性。 --- ### 更复杂的例子 假设我们有一个数据框，并希望对其进行一系列操作（如过滤、分组、汇总等），可以使用 `%>%` 来简化代码： ```R library(dplyr) # 创建一个示例数据框 df <- data.frame( group = c("A", "A", "B", "B", "C"), value = c(10, 20, 30, 40, 50) ) # 使用管道操作符进行数据处理 result <- df %>% filter(value > 10) %>% group_by(group) %>% summarise(total = sum(value)) print(result) ``` #### 解释： 1. `filter(value > 10)`：筛选出 `value` 大于 10 的行。 2. `group_by(group)`：按 `group` 列对数据进行分组。 3. `summarise(total = sum(value))`：对每个分组计算 `value` 的总和。 4. 使用 `%>%` 将这些操作串联起来，使代码更易读。 输出结果为： ``` # A tibble: 3 × 2 group total <chr> <dbl> 1 A 20 2 B 70 3 C 50 ``` --- ### 总结 `%>%` 的主要作用是将数据从左到右传递给后续的函数，减少了嵌套调用的复杂性，提高了代码的可读性和可维护性。 --- ###
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