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TokyoR42_around_chaining
- 2. 最近の所沢情報
• 「データ解析のための統計モデリング入
門」読書会で発表しました
– 第7章一般化線形混合モデル
• 最近はレビュー職人になりました
– 以下の2冊レビューさせていただきました
– 「ドキュメント・プレゼンテーション生成」
– 「戦略的データマイニング」
– R本の出版前のレビュー随時受け付けており
ます
- 16. 作ったのは%.%
• chain演算子
• thenと読むらしい
• Unixとか他の言語でいうところのpipeとか
メソッドチェーンとか
– Unixだと|
– F#だと |>
– juliaも|>
– jQueryだと. %.%
- 17. こんな風につかう
tbl <- group_by(iris, Species)
summarise_each(tbl, funs(mean), matches("Sepal"))
l 一時オブジェクトを作る必要なし
l 処理が左から右に流れていくので
書いてて気持ちが良い
iris %.%
group_by(Species) %.%
summarise_each(funs(mean), matches("Sepal"))
- 22. %T>%
• 副作用を利用したいときに使う
• 処理の途中でプロットしつつ、最後にオ
ブジェクトに保存する、とか
こんな感じ
iris %>%
group_by(Species) %>%
summarise(avg=mean(Sepal.Length)) %T>%
plot(.) -> res
- 23. :=
• 以下のように処理したオブジェクトを元の
オブジェクトに再代入するときに使う
これが
iris <- iris %>% group_by(Species) %>% mutate(all=n())
こうなる
iris := group_by(Species) %>% mutate(all=n())
- 27. クオンツ蓮君
• 中国のクオンツ
• pipeRというパッケージで%%%業界に
一石を投じる
• rlistパッケージというリスト操作パッケー
ジも開発→こちらは便利
• サイトは http://renkun.me
- 28. クオンツ蓮君の一石 pipeR
• 演算子は%>>%のみ
– これ1つでmagrittrの大体の機能をまかなえる
• %>%の3倍以上速い
• しかもPipeで囲うことで$でchainできる
Pipe(iris) $group_by(Species)$tally()
- 29. しかし分が悪い
• %>>%はタイプが面倒
• %>%は最新版のRStudioの場合、
Alt+Shift+. というショートカットがある
• Rbloggersとか見てる限り蓮君なんだかグ
ローバルに無視されてる気がする
– 速いのに
– それなりに便利なのに