R Boru operatörünü kullanırken koşullu değerlendirme%>%

Boru operatörünü kullanırken %>%gibi paketleri ile dplyr, ggvis, dycharts, vb nasıl yaparım koşullu bir adım mı? Örneğin;

step_1 %>%
step_2 %>%

if(condition)
step_3

Bu yaklaşımlar işe yaramıyor gibi görünüyor:

step_1 %>%
step_2 
if(condition) %>% step_3

step_1 %>%
step_2 %>%
if(condition) step_3

Uzun bir yol var:

if(condition)
{
step_1 %>%
step_2 
}else{
step_1 %>%
step_2 %>%
step_3
}

Tüm fazlalık olmadan daha iyi bir yol var mı?

İşte .ve avantajlarından yararlanan hızlı bir örnek ifelse:

X<-1
Y<-T

X %>% add(1) %>% { ifelse(Y ,add(.,1), . ) }

İçinde ifelse, if Yis TRUEif 1 toplayacak, aksi takdirde sadece son değerini döndürecektir X. .Bir stand-I hem dallarda kullanabilirsiniz böylece hangi zincirin önceki adımda çıktı gider fonksiyonunu anlatır olduğunu.

Düzenleme As @BenBolker istediğiniz olmayabilir, işaret ifelseişte bir olduğunu ifsürümü.

X %>% 
add(1) %>% 
 {if(Y) add(.,1) else .}

@Frank'a zinciri devam ettirmek için ve ifadelerimin {etrafında parantez kullanmam gerektiğini belirttiği için teşekkürler .ififelse

Sanırım bu bir durum purrr::when. Toplamları 25'in altındaysa birkaç sayıyı toplayalım, aksi takdirde 0 döndürür.

library("magrittr")
1:3 %>% 
  purrr::when(sum(.) < 25 ~ sum(.), 
              ~0
  )
#> [1] 6

whenilk geçerli koşulun eyleminden kaynaklanan değeri döndürür. Koşulu soluna ~, eylemi sağına koyun. Yukarıda sadece bir koşul (ve sonra başka bir durum) kullandık, ancak birçok koşulunuz olabilir.

Bunu daha uzun bir boruya kolayca entegre edebilirsiniz.

İşte @JohnPaul tarafından sağlanan cevabın bir varyasyonu. Bu varyasyon, `if`bileşik bir if ... else ...ifade yerine işlevi kullanır .

library(magrittr)

X <- 1
Y <- TRUE

X %>% `if`(Y, . + 1, .) %>% multiply_by(2)
# [1] 4

Bu durumda, küme parantezlerinin `if`işlevin etrafında veya bir ifelseişlevin çevresinde gerekli olmadığını unutmayın - yalnızca ifade çevresinde if ... else .... Bununla birlikte, nokta yer tutucusu yalnızca iç içe geçmiş bir işlev çağrısında görünürse , magrittr varsayılan olarak sol tarafı sağ tarafın ilk argümanına yönlendirir. Bu davranış, ifade küme parantezi içine alınarak geçersiz kılınır. Bu iki zincir arasındaki farka dikkat edin:

X %>% `if`(Y, . + 1, . + 2)
# [1] TRUE
X %>% {`if`(Y, . + 1, . + 2)}
# [1] 4

Nokta yer tutucusu, her iki kez de `if`işlevde göründüğü ve sırasıyla . + 1ve . + 2olarak yorumlandığı için bir işlev çağrısı içinde yuvalanmıştır . Yani, ilk ifade, sonucunu döndürüyor (garip bir şekilde, fazladan kullanılmayan argümanlardan şikayet etmiyor) ve ikinci ifade, bu durumda istenen davranış olan sonucunu döndürüyor .`+`(., 1)`+`(., 2)`if`(1, TRUE, 1 + 1, 1 + 2)`if``if`(TRUE, 1 + 1, 1 + 2)

Magrittr boru operatörünün nokta yer tutucusuna nasıl davrandığı hakkında daha fazla bilgi için , yardım dosyasına%>% , özellikle " Noktayı ikincil amaçlar için kullanma" bölümüne bakın.

Borulardan biraz uzaklaşmak benim için en kolayı gibi görünüyor (diğer çözümleri görmekle ilgilenmeme rağmen), örneğin:

library("dplyr")
z <- data.frame(a=1:2)
z %>% mutate(b=a^2) -> z2
if (z2$b[1]>1) {
    z2 %>% mutate(b=b^2) -> z2
}
z2 %>% mutate(b=b^2) -> z3

Bu, @ JohnPaul'un cevabının küçük bir değişikliğidir (gerçekten istemeyebilirsiniz ifelse, bu hem argümanlarını değerlendirir hem de vektörleştirilir). .Koşul yanlışsa otomatik olarak geri dönecek şekilde bunu değiştirmek güzel olurdu ... ( dikkat : Bunun işe yaradığını düşünüyorum ama gerçekten test etmedim / çok fazla düşünmedim ...)

iff <- function(cond,x,y) {
    if(cond) return(x) else return(y)
}

z %>% mutate(b=a^2) %>%
    iff(cond=z2$b[1]>1,mutate(.,b=b^2),.) %>%
 mutate(b=b^2) -> z4

Hoşuma gitti purrr::whenve burada sağlanan diğer temel çözümlerin hepsi harika ama daha kompakt ve esnek bir şey istedim, bu yüzden işlevi pif(boru eğer) tasarladım , cevabın sonunda kodu ve dokümanı görün.

Bağımsız değişkenler, işlevlerin iki ifadesi olabilir (formül gösterimi desteklenir) ve koşul ise, girdi varsayılan olarak değiştirilmeden döndürülür FALSE.

Diğer yanıtlardan örneklerde kullanılır:

## from Ben Bolker
data.frame(a=1:2) %>% 
  mutate(b=a^2) %>%
  pif(~b[1]>1, ~mutate(.,b=b^2)) %>%
  mutate(b=b^2)
#   a  b
# 1 1  1
# 2 2 16

## from Lorenz Walthert
1:3 %>% pif(sum(.) < 25,sum,0)
# [1] 6

## from clbieganek 
1 %>% pif(TRUE,~. + 1) %>% `*`(2)
# [1] 4

# from theforestecologist
1 %>% `+`(1) %>% pif(TRUE ,~ .+1)
# [1] 3

Diğer örnekler:

## using functions
iris %>% pif(is.data.frame, dim, nrow)
# [1] 150   5

## using formulas
iris %>% pif(~is.numeric(Species), 
             ~"numeric :)",
             ~paste(class(Species)[1],":("))
# [1] "factor :("

## using expressions
iris %>% pif(nrow(.) > 2, head(.,2))
#   Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
# 1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa
# 2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa

## careful with expressions
iris %>% pif(TRUE, dim,  warning("this will be evaluated"))
# [1] 150   5
# Warning message:
# In inherits(false, "formula") : this will be evaluated
iris %>% pif(TRUE, dim, ~warning("this won't be evaluated"))
# [1] 150   5

Fonksiyon

#' Pipe friendly conditional operation
#'
#' Apply a transformation on the data only if a condition is met, 
#' by default if condition is not met the input is returned unchanged.
#' 
#' The use of formula or functions is recommended over the use of expressions
#' for the following reasons :
#' 
#' \itemize{
#'   \item If \code{true} and/or \code{false} are provided as expressions they 
#'   will be evaluated wether the condition is \code{TRUE} or \code{FALSE}.
#'   Functions or formulas on the other hand will be applied on the data only if
#'   the relevant condition is met
#'   \item Formulas support calling directly a column of the data by its name 
#'   without \code{x$foo} notation.
#'   \item Dot notation will work in expressions only if `pif` is used in a pipe
#'   chain
#' }
#' 
#' @param x An object
#' @param p A predicate function, a formula describing such a predicate function, or an expression.
#' @param true,false Functions to apply to the data, formulas describing such functions, or expressions.
#'
#' @return The output of \code{true} or \code{false}, either as expressions or applied on data as functions
#' @export
#'
#' @examples
#'# using functions
#'pif(iris, is.data.frame, dim, nrow)
#'# using formulas
#'pif(iris, ~is.numeric(Species), ~"numeric :)",~paste(class(Species)[1],":("))
#'# using expressions
#'pif(iris, nrow(iris) > 2, head(iris,2))
#'# careful with expressions
#'pif(iris, TRUE, dim,  warning("this will be evaluated"))
#'pif(iris, TRUE, dim, ~warning("this won't be evaluated"))
pif <- function(x, p, true, false = identity){
  if(!requireNamespace("purrr")) 
    stop("Package 'purrr' needs to be installed to use function 'pif'")

  if(inherits(p,     "formula"))
    p     <- purrr::as_mapper(
      if(!is.list(x)) p else update(p,~with(...,.)))
  if(inherits(true,  "formula"))
    true  <- purrr::as_mapper(
      if(!is.list(x)) true else update(true,~with(...,.)))
  if(inherits(false, "formula"))
    false <- purrr::as_mapper(
      if(!is.list(x)) false else update(false,~with(...,.)))

  if ( (is.function(p) && p(x)) || (!is.function(p) && p)){
    if(is.function(true)) true(x) else true
  }  else {
    if(is.function(false)) false(x) else false
  }
}