是否可以使用magrittr在單個工作流程中創建兩個數據框架？

Question

開始使用magrittr管道運算符，如果可以在單個流程中創建兩個數據框， 那就很奇怪了。 例如，生成用於繪圖的非聚合數據框和用於訂購因子的聚合數據框（ 聚合排序示例 ）將是有幫助的。

這是一個相當人為的例子，說明了這個問題：

library(dplyr)
library(tidyr)
library(magrittr)
library(ggplot2) # msleep

vore_count <- 
  na.exclude(msleep) %>%
  group_by(vore, order) %>%
  summarise(count = n()) %>%
  ungroup()

agg <- vore_count %>% 
  spread(vore, count)

vore_count 和 agg可以在同一個流程中生成嗎？

我嘗試了以下（以及使用％T>％），這顯然不起作用。

vore_count <- 
  na.exclude(msleep) %>%
  group_by(vore, order) %>%
  summarise(count = n()) %>%
  ungroup() %>%
      agg <- spread(vore, count)

Answer 1

使用pipeR可以更輕松地進行側面分配。

library(pipeR)
library(dplyr)
library(ggplot2) 
library(tidyr)
na.exclude(msleep) %>>%
  group_by(vore, order) %>>%
  summarise(count = n()) %>>%
  ungroup() %>>%
  (~ vore_count) %>>% 
  spread(vore, count)%>>% 
  (~ agg)

Answer 2

您可以在管道中使用list() ，然后在評估第一個data.frame之后連接agg 。 在這里我只使用mtcars 。 結果是兩個數據幀的命名列表。

library(dplyr)
library(tidyr)

na.exclude(mtcars) %>%
    group_by(cyl, disp) %>%
    summarise(count = n()) %>%
    ungroup %>%
    list(cyl_count = .) %>%
    c(list(agg = spread(.$cyl_count, cyl, count)))

如果要將這些分配給全局環境，可以將以下行添加到管道的末尾

... %>%
    list2env(globalenv())

ls(pattern = "agg|cyl_count")
# [1] "agg"       "cyl_count"

Answer 3

雖然我能理解這種誘惑，但IMO只應從一個工作流/管道中進行一項任務。 它更清潔，更易於閱讀和更好的練習。 理想情況下，每個管道只應有一個目的。 一個輸入，一個輸出。