R 为什么这些操作不能产生相同的结果？管道进入。（dot）

今天我在使用

和

%>%

时遇到了一些我不太懂的东西。现在我不确定我是否理解这两个操作符

资料 但这个答案如此不同？ 有人能给我解释一下管道操作器是如何根据

使用情况实际工作的吗。我过去常常按照“去拿什么”的思路思考

%%>%

左边的内容

让我更加困惑的调查 我试图用

print

替换

sum

，看看到底发生了什么

# As Expected
df[, .(Mean = mean(value)), by = .(id)] %>% .$Mean %>% print()
[1] 0.5111589 0.7698414 0.7475319 0.9919061 0.5089610
df[, .(Mean = mean(value)), by = .(id)] %>% print(.$Mean) %>% sum()
[1] 3.529399

# Surprised
df[, .(Mean = mean(value)), by = .(id)] %>% print(.$Mean)
    id      Mean
 1:  1 0.5111589
---             
 5:  3 0.5089610

# Same
df[, .(Mean = mean(value)), by = .(id)] %>% sum(print(.$Mean))
[1] 22.0588

# Utterly Confused
df[, .(Mean = mean(value)), by = .(id)] %>% print(.$Mean) %>% sum()
[1] 18.5294 #Not even the same as above??

---

编辑：看起来与data.table或其分组方式无关，与data.frame的问题相同：

x%.$x1%>%sum
# [1] 6
x%>%。$x2%>%总和
# [1] 15
#为什么?？
x%>%总和（.$x1）
# [1] 27
x%>%总和（.$x2）
# [1] 36

更新后的简短示例很有帮助

正如我们所知，在使用管道时，第一个参数来自

LHS

（除非我们通过

{}

“停止”它），因此发生的情况是：

x %>% sum(.$x1)
#[1] 27

相当于

sum(x, x$x1)
#[1] 27

数据帧的完整总和与列

x1

相加

---

就原始示例而言，我们可以验证相同的行为

library(data.table)

temp <- df[, .(Mean = mean(value)), by = .(id)]
sum(temp, temp$Mean)
#[1] 22.0588

库（data.table）
温度
18.5294
的值可以比
22.0588
更好地解释；这是对完整数据集求和的结果，请参见：
df[，（Mean=Mean（value）），by=（id）]%%>%unlist（）%%>%sum（）
在第二个示例中
x%%>%pull（x1）%%>%sum（）
也给出了预期的结果result@Jaap是的，在求和之前拉取或预选都可以。谢谢，
sum（x，x$x1）
现在很有意义，尤其是在需要指定第一个参数的函数的上下文中。
x <- data.frame(x1 = 1:3, x2 = 4:6)

sum(x$x1)
# [1] 6
sum(x$x2)
# [1] 15

x %>% .$x1 %>% sum
# [1] 6
x %>% .$x2 %>% sum
# [1] 15

# Why?
x %>% sum(.$x1)
# [1] 27
x %>% sum(.$x2)
# [1] 36

x %>% sum(.$x1)
#[1] 27

sum(x, x$x1)
#[1] 27

library(data.table)

temp <- df[, .(Mean = mean(value)), by = .(id)]
sum(temp, temp$Mean)
#[1] 22.0588