医療職からデータサイエンティストへ医療職からデータサイエンティストへ統計学、機械学習に関する記事をまとめています。medi-data.hatenablog.comパイプとは?パイプとは、途中経過を変数に代入せずそのまま次の処理へ渡せるとても便利な機能です。rainyお馴染み車の走る速さと停車距離のデータセットのcarsを使います。仮想的にお天気の変数を加えてみました。ここで晴れの場合のみの平均スピードを計算したいとします。16.24となりますね。mean関数の中に入れてもいいですが、読みにくくなります。16.24こんな感じになり、どんな処理をしたのかがわかりやすくなりました!パイプの基本使用法このようにパイプ%>%の左側で処理をした値を右側の関数にそのまま入れてくれるので、一気に処理をすることができます。基本的には関数の第一に引数に代入されるようですが、(.)を使うと明示的に代入位置を指定できます。"第二引数だよ">#何も指定がなければ第一引数に値が渡される。使うと明示的に値を渡す引数を指定できる。"%T>%"例えば先ほどの例で、グラフも一緒に書きたい時、Tをつけた%T>%を使うとグラフも一気に書くことができます。"%$%"データフレームの変数をそのまま使える%$%というのもあります。42.24ここでは、speedとdistの平均をprintして、ggplotで可視化しています。"sunny")を受け取っています。途中経過を変数に代入したい最後に途中の値を変数に代入したい時は、永続代入演算子もしくは通常の代入演算子が使えます。>#{}で括って、二つ以上の処理を行う時は永続代入にする。まとめ処理を一気通貫して行えるパイプは、読みやすさ、記載のシンプルさから知っておいて損はない機能です。私もこれからどんどん使っていきます!最後までお読み頂き、ありがとうございました!Rを学ぶおすすめ書籍Rを使ったデータ分析をするなら、手元において損はない一冊です。前回はベイズ推定を使って単回帰分析を行いました。学んだこと、日々の所感をまとめていきます。※本ブログは筆者が個人的に学んだこと感じたことをまとめたブログになります。所属する組織の意見・見解とは無関係です。medi_data0826引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。