Data.table'den magrittr'e ve data.table'a bir boru hattı nasıl oluşturulur

Question

Data.table pipelining'i magrittr pipelining ile karıştırmak istiyorum. Data.table uygulamasından%>% 'ye gidebilirim ancak [] [] data.table stil pipelining'e nasıl döneceğimi anlayamıyorum.

> tbl = data.table(grp=c(1,1,1,2,2,2,3,3,3,4,4), y=rnorm(11)) 
> tbl 
    grp  y 
1: 1 0.08150 
2: 1 1.51330 
3: 1 -0.26154 
4: 2 -0.12746 
5: 2 0.10747 
6: 2 0.16502 
7: 3 0.54139 
8: 3 -0.04194 
9: 3 0.02373 
10: 4 2.00756 
11: 4 1.05523 
> tbl[, .(.N, mean(y)), by=grp][order(-N)] %>% head(n=3) %>% .[, N := NULL] 
    grp  V2 
1: 1 0.44442 
2: 2 0.04834 
3: 3 0.17439 
> tbl[, .(.N, mean(y)), by=grp][order(-N)] %>% head(n=3) %>% .[, N := NULL][, plot(grp, V2)] 
Error in `[.data.table`(., .[, `:=`(N, NULL)], , plot(grp, V2)) : 
    'by' or 'keyby' is supplied but not j 
Calls: %>% ... freduce -> withVisible -> <Anonymous> -> [ -> [.data.table 
> 

nasıl%>% sonra geri [] [] gidebilirsiniz: Burada

bir örnek?

Bu özel örneğin tamamen yeniden yazılabilir [] ve%>% hayır ile yeniden yazılabilir, ancak bunu her zaman yapmakla ilgilenmiyorum. [] []%>% [] [] Desenlerini yazabilmek için bir yol istiyorum.

Answer 1

Yapamazsınız. [, %any%'dan higher precedence'a sahiptir, bu nedenle her zaman önce değerlendirilecektir. Bir data.table şekilde -

Answer 2

Sen

`tbl %>% filter(y>0) %>% data.table()` 

güzel sonuçlar yazdırmak için, örneğin, data.table için boru hattı sonucu dönüştürmek yapabilirsiniz. belki öncelik sırası sınırlamasını aşmak için yeni sözdizimi (aracılığıyla gerçekleştirilir "[" olarak, - Ama maalesef bu işlevselliği gelecek data.table sürümleri eklenebilir Merak ediyorum,

`tbl %>% filter(y>0) %>% data.table() [, mean(y), by=group] 

gibi bir şey yapamaz "<") öncesinde.

Answer 3

Önceki yanıtların ikisi de, bir dereceye kadar öncelik belirtme özelliğinizi gözden kaçırıyor.

x <- data.frame(a=1:5, b=6:10) 
{x %>% subset(a<4) %>% data.table()}[, mean(b)] 

hoş değildi, ama işe yarıyor: Sen {} s onu içine alarak kod %>% kısmının öncelik upping alarak yapabilirsiniz

> {x %>% subset(a<4) %>% data.table()} [, mean(b)] 
[1] 7