R言語による医療データ分析

R言語によるデータ分析のオンラインコースを中心に、さまざまなデータ分析について記載してあります。

072 パイプ

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パイプ(%>%)

  • Ctrl + Shift + M で入力可能。
library(tidyverse)

diamonds$carat

summary(diamonds$carat)
# 上の行と下の行は同じ処理
diamonds$carat %>% summary()
  • パイプを利用すると何が嬉しいかというと、
add(multiply(subtract(divide(3,4))))

こんな風に、関数の処理結果を別の関数にそのままわたしたい場合に、 括弧の中に入れる方法だと、内側から外側に処理の順番が並ぶことになりますが、 パイプを利用することで、処理の順番に関数名を書くことができ、見通しがよくなります。

divide(3,4) %>% 
  subtract() %>% 
  multiply() %>% 
  add()

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